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09:35 AM · Nov 06 ,2025
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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - YOLO12 改進、魔改｜秩增強線性注意力RALA，藉助增強 KV 緩衝與輸出特徵的矩陣秩，增強 YOLO 對小目標、複雜場景目標的識別能力

Transformer 中的 Softmax 注意力因二次複雜度難以適配視覺任務，線性注意力雖將複雜度降至線性，但輸出特徵圖的低秩特性導致空間建模能力不足為解決這一線性注意力的低秩困境而提出。就是，性能顯著落後於 Softmax 注意力，RALA 正 原模型 改進後的 1.RALA原理 RALA 從 KV

v8 , 複雜度 , 建模 , 後端開發 , Python

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fenxiang521 頭像

用愛發電 - Calibre v8.16.2 ：開源多格式電子書管理軟件

Calibre v8.16.2 是一款開源免費的電子書管理工具，支持 EPUB、MOBI、PDF 等主流格式，集查看、轉換、編目、設備傳輸於一體，兼容 Windows/Mac/Linux 系統，操作簡潔易上手，為用户打造高效電子書管理體驗。 Calibre v8.16.2 核心功能解析 作為專業的電子書管理軟件，Calibre v8.16.2 整合了多

使用場景 , 軟件測試 , v8 , 格式轉換

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grewer 頭像

Grewer - V8 入門記錄二：環境與調試

環境搭建 這裏先説下我的環境， 這是代碼運行的前提。 系統： Mac Monterey 12.6.8 Xcode: 14.2 Python: 3.11.6 （不要使用 2.x 版本！） 建議全程指令都在FQ工具下進行 由源碼構建 V8 首先我們需要一個工具 depot_tools 執行指令克隆，這裏我是在文件夾 /Users/apple/Sites/demo/depot_tools

v8 , v8js , chrome , 前端 , Javascript

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grewer 頭像

Grewer - V8 入門記錄一：初識

關於 V8 我想前端從業人員或多或少會聽説過這個詞，但是他具體是什麼， 怎麼入門， 怎麼學習是一個較高的門檻，本文就 V8 入門，來做一個記錄，也方便大家的學習。 V8 是 Google 用 C++ 編寫的開源高性能 JavaScript 和 WebAssembly 引擎。它被用於 Chrome 瀏覽器和 Node.js 等。它實現了 ECMAScript 和 WebAssembly，可在 Win

v8 , v8js , 瀏覽器 , 前端框架 , 前端

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winnn 頭像

Winn - 【前端面試】V8事件輪詢

在前端面試中，面試官可能會問你V8的引擎機制，給你這樣的一道題目如下： console.log(1); setTimeout(() = { console.log(2); }); new Promise(reslove = { console.log(3); reslove(); }).then(() = { console.log(4); }); console.log(5)

v8 , 面試 , 瀏覽器原理 , 程序員 , 前端

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skychx 頭像

鹵代烴 - ⚡️ The Cost Of JavaScript (2017 - 2023) | JavaScript 性能優化之旅

如果你喜歡我的文章，希望點贊👍 收藏 📁 評論 💬 三連支持一下，謝謝你，這對我真的很重要！ 吐槽時間 不知道從什麼時候開始，前端開始卷一些 “高端知識”，動不動就瀏覽器底層原理，V8 是如何運行的，倒不是説這些沒啥用，只是來勢洶洶好像不懂這些就不能糊頁面一樣。 我工作中和內核團隊與虛擬機團隊也合作過並諮詢過他們這些相關問題，大家的態度也很明確，面對這種千萬行代碼的大型工程項目，他們作為專業

性能優化 , v8 , chrome , 前端 , Javascript

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fenanjiu 頭像

南玖 - 一文搞懂V8引擎的垃圾回收機制

前言 我們平時在寫代碼的過程中，好像很少需要自己手動進行垃圾回收，那麼V8是如何來減少內存佔用，從而避免內存溢出而導致程序崩潰的情況的。為了更高效地回收垃圾，V8引入了兩個垃圾回收器，它們分別針對不同場景進行工作。 如果這篇文章有幫助到你，❤️關注+點贊❤️鼓勵一下作者，文章公眾號首發，關注 前端南玖 第一時間獲取最新文章～ 垃圾從何而來 我們先來搞清楚這些‘垃圾’是怎麼產生的 不管使用哪一

v8 , 前端 , Javascript

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fenanjiu 頭像

南玖 - V8是如何執行JavaScript代碼的？

前言 一般來講，電腦是不能直接運行我們的javascript代碼的，它需要一個翻譯程序將人類能夠理解的編程語言 JavaScript，翻譯成機器能夠理解的機器語言。目前市面上有很多種 JavaScript 引擎，諸如 SpiderMonkey、V8、JavaScriptCore 等。而由谷歌開發的開源項目 V8 是當下使用最廣泛的 JavaScript 虛擬機，全球有超過 25 億枱安卓設備，而這

v8 , 前端 , Javascript

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u_14499 頭像

coolfengsy - YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手實操（附實踐代碼）

摘要 當前大多數研究主要側重於使用大型模型來提高實驗精度，卻常常忽視了部署的挑戰。在某些遙感設備上，對輕量級算法的需求日益增長。此外，遙感圖像（RSIs）通常包含大量小而密集分佈的目標，這給檢測帶來了巨大挑戰。為了解決這些問題，我們對YOLOv8s網絡進行了改進，開發了一種基於多尺度特徵融合與上下文信息（MFFCI-YOLOv8）的輕量級遙感目標檢

卷積 , v8 , 大數據 , hadoop , 1024程序員節 , 池化

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於YOLOV8+Pyqt5的番茄成熟度檢測系統

1、研究背景 在現代農業發展中，番茄作為全球廣泛種植的重要經濟作物，其成熟度精準判斷對農業生產、加工及銷售環節意義重大。準確掌握番茄成熟度，能幫助農民確定最佳採摘時間，避免過早採摘導致果實未充分成熟、口感和營養不佳，或過晚採摘造成果實腐爛、產量損失，進而提高生產效益。在果蔬加工和銷售領域，成熟度檢測有助於生產商和商家準確評估產品質量，實施精準分級，提升產品市場競爭力。傳統番

數據集 , v8 , 成熟度 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_16213612 頭像

mob64ca13ff5b03 - Windows離線激活和在線激活的方法_51CTO博客

Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 目錄 Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 離線激活流程 UnlockProDialog requestOfflineActivation_1401B22E0 xx_Licensing_desktop_OfflineActivation_14

v8 , 離線 , v9 , 後端開發 , Python

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love51 頭像

GhostLover - TypeScript圖形渲染實戰pdf下載

最近項目閒着沒什麼事，又想起了canvas， 針對移動端設備默認瀏覽器，做了點渲染方面效率的測試，手頭設備不多（有一些低端機型和pc chrome做對比），現將測試數據分享給大家吧，本想和css3 animation動畫一起測試比較一下，發現animation水的不行，效果跟canvas差很多（可能是因為我代碼寫的不好），webgl還沒有普及到移動設備，所以也不做比較了，曾經看過

v8 , i++ , Math , 前端開發 , typescript

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u_17335978 頭像

夕年HM - 面向課堂與自習場景的智能坐姿識別系統——從行為感知到可視化部署的完整工程【YOLOv8】

面向課堂與自習場景的智能坐姿識別系統——從行為感知到可視化部署的完整工程【YOLOv8】 一、研究背景：為什麼要做“坐姿識別”？ 在信息化學習與辦公環境中，久坐與不良坐姿已成為青少年與上班族普遍面臨的健康問題。長期駝背、前傾、低頭等坐姿行為，容易引發： 脊柱側彎、頸椎病 注意力下降、學習效率降低 視覺疲勞與肌肉勞損 傳統的

數據集 , v8 , 圖形界面 , 人工智能 , 深度學習

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u_93011 頭像

小屁孩 - nodeport服務實現什麼時候進行snat

話説前提： 作為前端開發工程師，我們的初始認識，畫畫界面，對對接口，我們對於服務端開發，總是充滿好奇，但是衝破安逸區，讓我們學習新的開發語言Java，Python，php等，我們好不容易立得Flag,在幾天之後，就那麼順其自然的倒了…… 現在Node.js的出現，讓我們看到希望，我們所使用的的前端語法和規則，完全可以99%的複用，讓我們朝着服務端開發前進，

v8 , 管理工具 , 雲計算 , 雲原生 , 開發工程師

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u_17400586 頭像

程序員愛釣魚 - Node.js 架構與事件循環（Event Loop）深度解析

Node.js 之所以能夠在高併發場景下表現出色，核心原因並不在於“快”，而在於： 它以完全不同的方式對待 I/O 與執行流程。 理解 Node.js，關鍵在於理解兩件事： Node.js 的整體架構 事件循環（Event Loop）如何調度你的代碼 本文將從“宏觀架構”到“微觀執行流程”，徹底講清 Node.js 為什麼快、快在哪裏以及

單線程 , v8 , 事件循環 , node.js , 前端開發

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於yolov8的深度學習垃圾分類檢測系統

1、研究背景 在城市化進程加速與人口持續增長的當下，垃圾產生量呈指數級攀升，傳統垃圾分類方式因依賴人工分揀，存在效率低下、成本高昂、分類準確率不穩定且勞動強度大等弊端，難以滿足日益增長的垃圾處理需求。同時，垃圾分類的精準度直接關乎資源回收利用率與環境質量，錯誤分類不僅會造成可回收資源的浪費，還會加重後續處理負擔，甚至對土壤、水源等生態環境造成長期污染。在此背景下，藉助先進技

數據集 , v8 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Python

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u_17335978 頭像

夕年HM - 基於深度學習的農業蟲害自動識別系統：YOLOv8 的完整工程

一、研究背景：農業蟲害識別為何需要 AI？ 在農業生產過程中，病蟲害是影響作物產量和質量的核心因素之一。據統計，全球每年因蟲害造成的糧食損失高達 20% 以上。傳統的蟲害防治方式主要依賴： 人工巡田觀察 專家經驗判斷 事後用藥處理 這種方式存在明顯問題： 🐞 識別效率低：人工巡檢難以覆蓋大面積農田 🐞

數據集 , v8 , 人工智能 , 深度學習 , 目標檢測

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