HIPHP 由一群希望在不依赖第三方软件或服务的情况下更好地控制其网站的网站管理员开发，是一种简单且用户友好的解决方案。通过将HIPHP_HOLE_CODE放置在站点目录结构中的任何 PHP 文件中，用户被授予从世界任何地方进行更改的访问权限。这使它成为网站所有者在管理其在线状态时寻求更大灵活性的理想解决方案。
安全性是 HIPHP 的首要任务，定期更新可确保流行内容管理系统 (CMS) 使用的不同版本的 PHP 代码库之间的兼容性。其密码保护功能为防止未经授权的访问增加了一层额外的防御。HIPHP 是一个安全的解决方案，适用于那些希望收回对其网站托管环境的完全控制权的人。
hiphp | docs | #工具
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新功能和改进以进一步提高性能和灵活性。其中包括一个新的主干网络、一个新的无锚检测头和一个新的损失函数。YOLOv8 也非常高效，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
不过，ultralytics 并没有将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用了 ultralytics 这个词，因为 ultralytics 将该库定位为一个算法框架，而不是一个特定的算法，主要侧重于可扩展性。预计该库不仅可以用于 YOLO 模型族，还可以用于非 YOLO 模型和分类分割姿态估计等各种任务。
YOLOv8的核心特征
1.提出了一种新的最先进的 (SOTA) 模型，具有 P5 640 和 P6 1280 分辨率的对象检测模型，以及基于 YOLACT 的实例分割模型。该模型还包括与 YOLOv5 类似的具有 N/S/M/L/X 尺度的不同尺寸选项，以迎合各种场景。
2.主干网络和颈部模块基于YOLOv7 ELAN设计理念，将YOLOv5的C3模块替换为C2f模块。但是，这个C2f模块中有很多操作，比如Split和Concat，不像以前那样对部署友好。
3.Head模块更新为目前主流的解耦结构，将分类头和检测头分离，从Anchor-Based切换到Anchor-Free。
4.loss计算采用TOOD中的TaskAlignedAssigner，在regression loss中引入Distribution Focal Loss。
5.在data augmentation部分，Mosaic在最后10个training epoch中关闭，与YOLOX训练部分相同。 从上面的总结可以看出，YOLOv8主要是指最近提出的YOLOX、YOLOv6、YOLOv7和PPYOLOE等算法的设计。
总的来说，YOLOv8 是一个强大而灵活的对象检测和图像分割工具，它提供了两全其美的优势：SOTA 技术以及使用和比较所有以前的 YOLO 版本的能力。
