1.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成像及视频流目标检测（上）|附源码
2.数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的平台增量式稀疏体素结构 & 源码解析
3.OpenBSD3.6编译内核的方法
4.FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
5.口罩类型分类检测系统：融合FasterNet的改进YOLOv8
6.RoI Pooling 系列方法介绍（文末附源码）

一文带你学会使用YOLO及Opencv完成像及视频流目标检测（上）|附源码

       本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，源码让学习过程更加直观易懂。平台

       在计算机视觉领域，源码目标检测因其广泛应用，平台如人脸识别和行人检测，源码git源码 xrealloc备受关注。平台YOLO（You Only Look Once）算法，源码由一位幽默的平台作者提出，发展到现在的源码V3版本，是平台其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的源码代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的平台预测，显著提高了检测速度，源码尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），平台但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。

       项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。

       尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，但也会遇到一些挑战，如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的lua 5.1.4 源码表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。

       要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。

数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的增量式稀疏体素结构 & 源码解析

       在年初，智行者高博团队和清华大学联合发表了Faster-Lio的工作，该成果收录于IEEE RA-Letters，其开源代码展示了如何通过增量式稀疏体素结构iVox，提升Lidar-inertial Odometry（LIO）的算法效率。相较于MaRS-Lab的FastLio2，Faster-Lio在保持精度的同时，得益于iVox的设计，尤其是在增删操作上的高效性，显著减少了维护local map和查询近邻的时间。

       高博在知乎文章中详细解读了Faster-Lio，特别是iVox的创新设计。我们从数据结构的角度出发，通过简化的方式解释iVox：首先，利用哈希表（如C++的std::unordered_map）将体素空间坐标作为key，通过精心设计的空间哈希函数映射到有限的索引空间，实现快速的增删操作。哈希表的优化和抗冲突设计使得碰撞概率极低，即使有冲突，也能快速忽略。

       此外，iVox采用了伪希尔伯特曲线（PHC）来组织体素，这种曲线将高维空间划分为一系列单元，并通过分段曲线连接，便于一维空间索引。尽管希尔伯特曲线是理想化的，但在工程实践中，PHC在接近填充空间的cocosc 麻将源码同时，保持了可接受的实现复杂度。

       Faster-Lio的源码解析显示，核心在于IVox类，其中grids_map_和grids_cache_是关键数据结构。AddPoints()负责增量点的添加，通过哈希查找确保高效，而GetClosestPoint()则通过kNN搜索找到最近邻。

       尽管论文与代码存在一些差异，如体素过时删除策略，但整体上，iVox的设计思路清晰，哈希表和空间组织策略的结合使得其在实际应用中表现出色。然而，对于体素内点的处理，实际工程中可能更倾向于简化，例如通过体素降采样和八叉树结构，这些方法在某些场景下可能会比PHC更易于实现。

       最后，作者WGH无疆强调，iVox是简单实用的解决方案，但希尔伯特曲线在工程实践中的优势可能有限，尤其是在点数不多的情况下。未来，他们将探讨其他类似的工作，如CMU的Super Odometry，其中可能结合了哈希表和八叉树。欢迎大家继续关注和交流。

OpenBSD3.6编译内核的方法

       首先要下载安装所需的包

       在官方发布的OpenBSD光盘上可以获取源代码，当然也可以从网上下载src.tar.gz、sys.tar.gz、ports.tar.gz文档

       cp /home/jjp/src.tar.gz /usr/src/

       tar zxvf src.tar.gz

       cp /home/jjp/sys.tar.gz /usr/src/

       tar zxvf sys.tar.gz

       cp /home/jjp/ports.tar.gz /usr/

       tar xzvf ports.tar.gz

       可以cvsup到最新的文件，首先要安装cvsup。

       pkg_add cvsup-.1g-no_x.tgz

       装完以后需要自己手工生成配置文件，不象FreeBSD那样可以拷贝一个example。

       cd /usr

       mkdir cvsup

       cd cvsup

       编辑cvsup-supfile

       mg cvsup-supfile

       #注意需要用mg，引流分站源码不是vi什么的

       [code:1:e1bfbc9]

       #Defaults that apply to all the collections

       *default release=cvs

       *default delete use-rel-suffix

       *default umask=

       *default host=cvsup.uk.openbsd.org

       *default base=/usr

       *default prefix=/usr/cvsup

       #If your network link is T1 or faster, comment out the following line.

       *default compress

       OpenBSD-all

       #OpenBSD-src

       #OpenBSD-www

       #OpenBSD-ports

       #OpenBSD-x

       #OpenBSD-xf4

       [/code:1:e1bfbc9]

       然后执行cvsup

       cvsup -g -L 2 cvsup-supfile

       OpenBSD的内核配置文件因为支持多平台，所以相应平台的配置

       文件就存放在/usr/src/sys/arch/$ARCH/conf/里，这里的$ARCH就是你所用的平台名称。以i为例介绍对内核有优化作用的选项。

       cd /usr/src/sys/arch/i/conf

       cp GENERIC mine

       vi mine

       处理器及I/O部分有：

       option I_CPU

       这个很简单，与FreeBSD一样

       #option GPL_MATH_EMULATE

       别把它打开除非你的机器老得连FPU都没有

       option DUMMY_NOPS

       把开机延迟关掉

       option UVM

       高级虚拟内存系统，在系统进行交换时提高速度所用

       #option MFS

       这个也与FreeBSD含义一样，用于建立内存盘以提升数据访问速度

       网络部分有：

       option NMBCLUSTERS=""

       与FreeBSD含义一样，提升高流量时的网络操作速度并提高内核稳定性。如流量低可用或

       另外，把不需要的网卡设备都注释掉，这样可以减小内核容量提升启动速度。

       磁盘设备部分有：

       option BUFCACHEPERCENT=

       保留%的系统内存作为文件系统的缓存，顾名思义，根据实际系统内存数来取值，推荐取低一些的值

       另外，与网络部分一样，把不需要的磁盘设备(scsi、ide)都注释掉。

       配完了内核，依次打：

       cd /usr/src/sys/arch/i/conf ;

       config mine

       cd ../compile/mine ;

       make depend make

       cp /bsd /bsd-old ; cp bsd /bsd

       重启后就可以直接用刚才编译好的新内核了，如果它有任何问题，可以重启后在boot的提示符上输入刚才换名的旧内核，命令格式为：

       boot boot device:/kernelold

       把device换成你存放旧内核的盘设备即可。顺便提一下，你可以在上述命令后加上一个-c选项进入User Kernel Config界面，它提供与FreeBSD下一样的配置功能。

FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍

       本文深入探讨FasterTransformer中LayerNormalization（层归一化）的源码实现与优化。作为深度学习中的关键技术，层归一化可确保网络中各层具有相似的分布，从而加速训练过程并改善模型性能。背景介绍部分详细解释了层归一化的工作原理，强调其在神经网络中的高效并行特性与广泛应用。文章从代码起点开始剖析，具体路径位于解码过程的labplus源码作品核心部分。调用入口展示了传入参数，包括数据描述和关键参数gamma、beta、eps，简洁直观，符合公式定义。深入源码的解析揭示了优化点，特别是针对特定数据类型和维度，使用了定制化内核。此设计针对高效处理半精度数据样本，减少判断指令，实现加速运算，且对偶数维度数据进行调整以最大化Warp特性利用。接下来，内核实现的详细描述，强调了通过共享内存与block、warp级归约实现公式计算的高效性。这部分以清晰的代码结构和可视化说明，解释了块级别与Warp级归约在单个块处理多个数据点时的协同作用，以及如何通过巧妙编程优化数据处理效率。文章总结了FasterTransformer中LayerNormalization的整体优化策略，强调了在CUDA开发中基础技巧的应用，并指出与其他优化方案的比较。此外，文章还推荐了OneFlow的性能优化实践，为读者提供了一个深入探索与对比学习的资源。

口罩类型分类检测系统：融合FasterNet的改进YOLOv8

       近年来，全球突发公共卫生事件频发，人们对于个人防护意识的提升和口罩的广泛使用成为常态。口罩作为重要的个人防护装备，对病毒和细菌传播的预防具有重要意义。然而，随着市场口罩种类增多，准确分类和检测不同类型的口罩成为关键问题。传统的手动视觉方法在效率和准确性方面存在局限，开发自动化口罩分类检测系统具有重要实际价值。

       深度学习技术的快速发展，尤其是YOLO（You Only Look Once）算法的高效性与准确性，为解决口罩分类检测问题提供了新思路。然而，YOLO算法在小目标检测方面存在局限性，且对不同口罩类型的准确分类能力有待提高。本研究旨在改进YOLOv8算法，融合FasterNet的思想，设计一种高效准确的口罩类型分类检测系统。

       研究工作主要包括以下几个方面：改进YOLOv8算法，提高对小目标的检测能力和稳定性；引入FasterNet加速系统运行速度；通过大规模实验验证系统性能，与传统方法进行对比，展示改进方法的有效性和实用性。

       改进YOLOv8算法，通过调整网络结构和参数设置，增强对小目标的检测效果。引入FasterNet的轻量级目标检测网络，结合YOLOv8实现快速准确的口罩分类检测，同时提高系统的实时性和效率。

       通过实验评估验证改进方法的有效性，使用大规模数据集训练和测试系统，比较其性能与传统方法。在公共场所、医疗机构、交通枢纽等场景应用系统，实现自动化检测和分类，提高口罩使用效果和防护效果。

       成果具有实际应用价值，广泛应用于各类场所，提高口罩管理效率。同时，研究方法和思路对其他目标检测领域具有参考意义，推动深度学习技术在实际应用中的发展。

       项目包括口罩数据集收集、标注与整理，数据集结构设计，模型训练、核心代码讲解（predict.py、train.py、backbone\CSwomTramsformer.py），系统整体结构与功能概述，YOLOv8与FasterNet的介绍，以及训练结果可视化分析。

       系统整体结构分为多个模块，如数据集管理、模型训练、核心代码实现等。具体功能包括基于YOLOv8改进的分类检测、FasterNet加速、训练结果可视化分析等。

       YOLOv8网络架构从主干网络（CSP架构、C2f模块）、颈部（PAN-FPN结合）、头部（解耦头与无锚点检测）、预测层等方面进行介绍。FasterNet则采用简单而高效的架构，包括嵌入层、合并层、FasterNet块、标准化和激活层、全局平均池化等。

       训练结果包括损失函数、精确率、召回率、mAP、学习率等指标的可视化分析。训练过程中的损失减少、指标变化、学习率调整等提供模型性能的直观了解。

       系统整合包含完整源码、数据集、环境部署教程、自定义UI界面等内容，提供全面的技术支持与应用指导。

       参考文献涵盖了学术研究、深度学习方法、图像处理技术、机器学习算法等，为项目的理论基础与实践应用提供支持。

RoI Pooling 系列方法介绍（文末附源码）

       本文为您介绍目标检测任务中的重要手段——RoI Pooling及其改进方法。RoI Pooling最初在 Faster R-CNN 中提出，旨在将不同尺寸的区域兴趣（RoI）投影至特征图上，通过池化操作统一尺寸，方便后续网络层处理，同时加速计算过程。接下来，我们将探讨RoI Pooling的局限性以及其改进方法RoI Align和Precise RoI Pooling的特性。

       RoI Pooling存在量化误差问题，导致精度损失。为解决这一问题，RoI Align应运而生，它在Mask R-CNN中提出，通过取消量化操作，实现无误差的区域池化。与RoI Pooling不同，RoI Align在计算时仅需设置采样点数作为超参数，使得操作更为灵活。具体操作中，RoI Align将RoI映射至特征图，划分区域时保持连续，通过双线性插值计算中心点像素值，最后取每个区域最大值作为“代表”。这种改进方法消除了量化误差，提高了精度。

       针对RoI Pooling和RoI Align存在的超参数设置问题，Precise RoI Pooling提出了无需超参数的解决方案。在计算过程中，Precise RoI Pooling通过计算区域积分并取均值，代替了最大值池化，不仅消除了量化误差，还使得每个像素点对梯度贡献均等，避免了“浪费”大部分点的现象。这一改进使得网络对输入的敏感度更加均匀，提高了模型的稳定性和泛化能力。

       总结而言，RoI Pooling、RoI Align和Precise RoI Pooling在目标检测领域中各有特点，分别针对精度、灵活性和均匀性提出了解决方案。实践操作时，应根据具体需求和场景选择最合适的算法，以达到最优的检测效果。本文提供的源码链接，包括自己实现的RoI Pooling和RoI Align，以及原作者的Precise RoI Pooling版本，旨在为学习和研究提供参考资源。

faster jackson 注解扩展实现动态JsonIgnore

       了解了 Faster Jackson 的基本用法后，我们了解到它作为 Spring Boot 默认的对象转换器的核心类，在日常开发中发挥着重要作用。在对象转化为 JSON 字符串时，我们经常利用 Faster Jackson 提供的注解来控制转换细节。其中，@JsonIgnore注解尤为常用，用于忽略特定字段的序列化过程。然而，有时在某些场景下，我们需要实现类似 @JsonIgnore 的效果，但要求能够动态调整字段的序列化状态。

       站在巨人的肩膀上，遵循开闭原则，我决定对 Faster Jackson 进行注解扩展，以实现动态控制字段的序列化。经过仔细阅读源码并进行调试，终于找到了实现思路。

       首先，我自定义了一个注解 @AuthProtected，并在 Java 实体类中使用它来标记需要被序列化的字段。同时，引入了一个字段别名（mapper），用于后续依据此别名来判断字段是否进行序列化。此外，通过 RBACThreadLocalHandler 的 get() 方法，动态获取当前线程中允许序列化的字段集合，此集合在特定条件下通过一系列判断动态生成并保存在 threadlocal 中。

       接下来，编写测试代码来验证功能实现。自定义注解后，我们通过实例化实体类并调用 Faster Jackson 的序列化方法，观察输出结果，验证动态控制字段序列化的能力。

       通过上述实现，我们成功实现了运行时动态决定某个 bean 的字段是否能被序列化。这一方案不仅避免了重复造轮子的麻烦，也符合代码的可扩展性原则，为项目提供了更灵活、动态的 JSON 转换控制能力。