模块

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【Python爬虫(3)】解锁Python爬虫技能树：深入理解模块与包【Python爬虫】专栏简介：本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作，共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。

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新一代高性能无线传输模块M-GATEWAY3M-GATEWAY3是M3系列的通用接口模块，用于接收各种总线信号并将它们集成到一个系统中。该模块通过标准化传输协议XCPonETH进行输出，确保为各种测量应用提供无损信号。此外，M-GATEWAY3支持通过热点、ETH-PC或USB-C传输数据。借助M-GATEWAY3，即使是复杂的测量任务也能通过“即插即用”的方式直观地进行设置。

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Module 模块今天学习莫言python第二天，Module模块，虽然写博客其实往往比我学习这个东西还要费时间，但是希望可以依靠这个习惯让我坚持学习，并且加深学习的印象吧。

YOLOv8模型改进第二十五讲添加基于卷积调制（Convolution based Attention）替换自注意力机制早期视觉识别模型主要基于 ConvNets（如 VGGNet、Inception 系列、ResNet 系列），它们通过堆叠构建块和金字塔架构聚合大感受野响应，但忽略了全局上下文信息建模。2020 年起，视觉 Transformer（ViTs）推动了视觉识别模型发展，在 ImageNet 分类及下游任务表现更好，其自注意力机制能建模全局依赖关系，不过在处理高分辨率图像时计算成本很高。因此作者设计了简化的自注意力机制——卷积调制。

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精准采集整车信号：风丘混合动力汽车工况测试混合动力汽车是介于纯电动汽车与燃油汽车两者之间的一种新能源汽车。它既包含纯电动汽车无污染、启动快的优势，又拥有燃油车续航便捷、不受电池容量限制的特点。在当前环境下，混合动力汽车比纯电动汽车更符合目前的市场需求。

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的 RSCD 任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续 RSCD 任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了 RSCD 的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不同层次的双时相特征，然后创建多尺度差异融合模块（MDFM）来融合双时相特征，并以多尺度方式提取包含

Python基础学习-13模块的介绍目录1、创建模块2、模块的使用3、模块的命名空间4、重载模块5、本节总结1）定义模块，只要使用编辑器，把一些Python代码输入到文本文件中，然后以 .py 为后缀进行保存，任何此类的文件都被自动认为是Python的模块； 2） Python会自动寻找并加载模块的所有细节 3）比如module.py文件

通过包和模块来组织Rust项目在Rust中，项目是一个包含源代码、依赖和配置文件的文件夹。项目通常由一个根目录和多个子目录组成，根目录下通常包含Cargo.toml和Cargo.lock文件。 Cargo.toml是一个配置文件，定义了项目的元数据，如名称、版本、作者等信息，同时指定了项目的依赖、构建配置等内容。 Cargo.lock是一个锁文件，记录了项目依赖的确切版本，确保不同环境中的依赖版本一致。一个Rust项目可以是一个可执行文件(binary)或库(library)，项目通常以Cargo管理，创建项目的命令如下所示:

Nuxt.js 应用中的 webpackConfigs 事件钩子title: Nuxt.js 应用中的 webpackConfigs 事件钩子 date: 2024/11/20 updated: 2024/11/20 author: cmdragon

过程自动化的新黄金标准：Ethernet-APLEthernet-APL（Advanced Physical Layer，高级物理层）是一种两线制以太网物理层，它使用了由IEEE 802.3cg所定义的10BASE-T1L，并采用了新的工艺制造规定，因此构成了IEEE 802.3以太网规范的一部分。对于过程工业中的网络，这项新技术提供了全面的互操作性和更高的灵活性。而这主要得益于以太网——通过以太网可实现现场设备的无缝连接、远距离信息层上的快速数据传输，以及为现场设备供电。因此，用户如今可以通过Ethernet-APL（作为数字化转型项目的一部分）更轻

YOLOv8模型改进第十七讲通道压缩的自注意力机制CRA在当今的计算机视觉领域，语义分割是一项关键任务，它能够为图像中的每个像素赋予类别标签，在自动驾驶、医学图像分析等众多领域都有着广泛的应用。然而，在实现高效且准确的语义分割过程中，我们面临着诸多挑战。其中，MetaFormer 架构在应用时存在自注意力计算效率低的问题，这在一定程度上限制了语义分割模型的性能提升。为了解决这个问题，研究人员提出了 CRA（Channel Reduction Attention）模块。CRA 模块带来了一种创新性的思路，它通过将查询和键的通道维度缩减为一维，实现了在考虑全局上下

Nuxt.js 应用中的 imports：extend 事件钩子详解title: Nuxt.js 应用中的 imports：extend 事件钩子详解 date: 2024/10/28 updated: 2024/10/28 author: cmdragon

Nuxt.js 应用中的 imports：sources 事件钩子详解title: Nuxt.js 应用中的 imports：sources 事件钩子详解 date: 2024/10/27 updated: 2024/10/27 author: cmdragon

【python实操】python小程序之跳过python小程序之跳过在python的unittest框架中，有时候你可能希望跳过某些测试用例，而不必删除它们。这可以是因为某些测试暂时无法通过，或者是因为它们依赖于外部资源（如网络连接或数据库），而在某些环境中不想执行这些测试

YOLOv11模型改进-注意力-引入简单无参数注意力模块SimAM 提升小目标和遮挡检测本篇文章将介绍一个新的改进机制——卷积和注意力融合模块SimAM ，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。首先，SimAM 是一种用于卷积神经网络的简单且无参数的注意力模块，它基于神经科学理论定义能量函数来计算 3-D 注意力权重，能有效提升网络的表征能力，且具有轻量级、高效等优势。随后，我们将详细讨论他的模型结构，以及如何将SimAM 模块与YOLOv11相结合，以提升目标检测的性能。

Nuxt.js 应用中的 modules：before 事件钩子详解title: Nuxt.js 应用中的 modules：before 事件钩子详解 date: 2024/10/15 updated: 2024/10/15 author: cmdragon

【rCore OS 开源操作系统】Rust mod模块和static生命周期知识点及练习题虽然是模块的章节，但是也涉及到了一些结构体访问控制、生命周期相关的知识点。这里暂不讨论 crate，个人觉得这个东西属于工程化的内容，而不是 rust 的模块语法。

Nuxt Kit API ：路径解析工具title: Nuxt Kit API ：路径解析工具 date: 2024/9/22 updated: 2024/9/22 author: cmdragon

使用 Nuxt Kit 检查模块与 Nuxt 版本兼容性title: 使用 Nuxt Kit 检查模块与 Nuxt 版本兼容性 date: 2024/9/13 updated: 2024/9/13 author: cmdragon

QT基础之【模块】摘要： 1.本文介绍了QT5.12.9的模块，主要核心内容来源于帮助文档，少量整理网络中的资料 2.分析查看安装中径中的全部模块