2301_79556402的博客

在 PyTorch 的 DataLoader 中，num_workers参数控制数据加载时的并行子进程数量。合理选择该参数可以显著提升数据加载效率，避免训练瓶颈。默认推荐：从开始，逐步增加并观察训练速度。

早停机制（Early Stopping）是深度学习中防止模型过拟合的核心正则化技术之一，其核心思想是通过监控验证集性能，在模型开始过拟合前终止训练。早停机制通过监控验证集性能平衡欠拟合与过拟合，是实际训练中必备的优化策略。合理设置 patience 和 min_delta，结合模型保存与学习率调度，可显著提升训练效率和模型泛化能力。

本文简单介绍了，Pytorch框架下的一款深度学习网络框架的配置。

本文简单介绍了深度学习中的epoch、batch、learning-rate参数大小对模型训练的影响，以及怎样进行适当调优。

本文简单介绍了paddlepaddle、pytorch框架下使用GPU进行模型训练的步骤以及注意事项，同时介绍了Openmp以及相应问题的解决。

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。定义：预测为正例的样本中，真正为正例的比例。计算公式为：其中TP（True Positive）表示真正例，即实际为正例且被预测为正例的样本数量；FP（False Positive）表示假正例，即实际为负例但被预测为正例的样本数量。定义：实际为正例的样本中，被预测为正例的比例。

本文简单介绍了paddleocr中使用的到的正则化。# 定义正则表达式模式# 快递单号：通常是数字和字母的组合，长度可能在 10 到 20 位左右# 手机号：以 1 开头，后面跟 10 位数字# 姓名：简单假设为 2 到 4 个汉字------express_pattern = r'[A-Za-z0-9]{10,20}'：定义快递单号的正则表达式模式，匹配由 10 到 20 位的字母（大小写均可）和数字组成的字符串。

本文简单介绍了paddleocr提升识别准确率的方法以及代码实现。自定义词典：在中按行加入专用词汇（如医学术语）。适用场景：专用场景（如古籍、手写体）需微调模型。

在机器学习和深度学习中，数据处理是核心步骤之一。Python 提供了丰富的工具库（如等）用于读取、操作和预处理数据。操作类型 工具/库 核心函数/方法CSV 读取 pandas pd.read_csv()矩阵操作 numpy np.array(), reshape(), dot()数据清洗 pandas dropna(), fillna(), drop_duplicates()

在框架中，断点重训（恢复训练）和模型部署需要保存不同类型的文件用途 文件类型 动态图（DyGraph） 静态图（Static Graph）断点重训模型参数 .pdparams.pdparams或 .ckpt优化器状态.pdopt.pdopt或 .ckpt元信息自定义（如 .pdmeta 或 .pkl） 自定义模型部署模型结构.pdmodelmodel模型参数.pdiparamsparams。

本文简单介绍了深度学习中常用的损失函数。比如用于回归任务的交叉熵损失、Focal Loss损失；用于分类任务的MAE\MSE\Huber损失等。分类任务：优先选择交叉熵损失，处理不平衡数据时使用 Focal Loss。

本文简单介绍了CNN卷积神经网络与残差块实现回归任务的代码以及接下来的优化方案。

本文简单介绍了pytoch、paddlepaddle框架下的分类任务的图像预处理、模型训练以及模型保存的流程。# 初始化数据集路径和标签self.classes = os.listdir(data_dir) # 获取类别文件夹（如class1, class2）self.image_paths = [] # 存储所有图像路径self.labels = [] # 存储对应标签# 遍历子文件夹，构建路径和标签的映射self.transform = transform # 数据增强/归一化操作。

图像预处理是机器学习和计算机视觉任务中至关重要的一环，其核心目的是通过对原始图像进行优化和调整提升模型性能、降低噪声干扰、增强关键特征，并适应模型的输入要求。

本文简单介绍了循双边线的方法以及python\C++的实现。

本文简单介绍了循中心线的方法以及python\C++的实现。

本文通过摄像头视频处理与车道线循迹实例，介绍了双线程并行的相关知识。

训练自定义 Haar 级联分类器的流程包括数据准备、生成样本描述文件、训练分类器和测试分类器。虽然训练过程可能耗时，但通过合理的参数调整和数据优化，可以获得高性能的分类器，用于检测特定的目标对象。

通过理解配置文件的结构和使用方法，可以更好地应用 Haar 级联分类器进行目标检测。

OpenCV 提供了多种传统图像特征提取方法，这些特征可以用于机器学习任务（如图像分类、目标检测）。以下是 OpenCV 中常用的纹理特征（LBP）和形状特征（Hu矩）的详细介绍，以及其他可用于传统机器学习的特征。局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种用于描述图像局部纹理特征的算子。它通过比较像素点与其邻域像素的灰度值，生成二进制模式，进而提取纹理信息。Hu矩是一种基于图像几何矩的形状特征，具有平移、旋转和缩放不变性。它通过计算图像的七个不变矩来描述图像的形状特征。

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析对象检测等领域。它不仅提供了传统的计算机视觉算法，还集成了机器学习和深度学习的功能。以下是对 OpenCV 中机器学习和深度学习的详细介绍，包括使用步骤、优点和缺点。OpenCV 提供了多种经典的机器学习算法支持向量机 (SVM)K近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN)决策树 (Decision Trees)随机森林 (Random Forests)朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

在深度学习中，通道形状（Channel Order）是数据张量（Tensor）中通道（Channel）维度的排列顺序不同框架对默认通道顺序的定义可能不同。以下是主流深度学习框架的通道形状规则及注意事项1.NCHW：主流框架（如PyTorch、PaddlePaddle、MXNet）的默认格式，适合GPU训练和跨框架模型交换。2.NHWC：TensorFlow 的默认格式，适合CPU推理和移动端部署。3.统一格式：在模型开发和部署中，明确通道顺序并保持一致，避免形状不匹配和性能损失。

在图像处理中，参数的衡量常涉及对数单位（如分贝，dB），主要用于量化信号的强度、噪声水平或图像质量的相对变化。以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了分贝、峰值信噪比、信噪比、动态范围的公式、原理以及使用。

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Openmv中常见的图像处理操作（灰度化、掩膜、二值化、腐蚀、膨胀、缩放、旋转、平移、边缘检测、轮廓检测）

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了基本Python图像处理：灰度化、二值化、掩码、腐蚀膨胀、缩放、旋转、高斯平滑、边缘检测、轮廓检测。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。二值化：将灰度图像转换为黑白图像。掩膜：提取图像中的感兴趣区域。腐蚀和膨胀：形态学操作，用于处理二值图像。缩放、旋转、平滑、边缘检测、轮廓检测等。通过 OpenCV 和 NumPy，可以轻松实现这些图像处理操作。

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了常见的图像压缩格式如JPEG、GIF、WebP，编码格式。

本文仅仅简单介绍了RGB、HSV、Lab、Ycbcr颜色空间以及灰度图的优点和劣势。

本文将简单介绍了摄像头的视场角、焦距、相机标定、色差、白平衡等相关问题