冬天秋天
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zslin2011：
学过Java的新手都知道第一段Java代码会报告空指针异常。因 ...
使用ServletRequestAware ActionContext 需小心之处 -
zan7755：
d顶。。。。
关于ibatis 和 mybatis 在使用中的一点感触 -
冬天秋天：
tonytony3 写道十分感谢你的afterReturnin ...
spring AOP 返回后通知 简单示例 -
tonytony3：
十分感谢你的afterReturning(JoinPoint ...
spring AOP 返回后通知 简单示例 -
ocean_llc：
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JS调整弹出窗口大小
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基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化（ASPP）模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势，显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络，其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段，创新性地引入ASPP模块，通过并行空洞卷积（膨胀率6/12/18）和全局平均池化分支，实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接，有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器（学习率0.0001）和交叉熵损失函数，支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系，包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标，并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型，验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计：分离数据加载、模型构建和训练流程，支持快速迭代 2. 自动化评估：每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应：智能检测CUDA可用性，无缝切换训练设备 4. 中文支持：优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明，该系统在224×224分辨率图像分类任务中，仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%，特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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