【求救贴】mmrotate模型训练精度低

3天干完6个月的活,Claude把模型搬上AMD 一条挺刺激的消息:Anthropic 给投资人的材料里有一张幻灯片,写着它的 Claude Mythos Preview 只花了大约​,就摸清了怎么让另一个 Claude 模型在 AMD 的 MI355X 上跑起来。同一处还写了个对照数字:过去给一块新芯片做推理适配,通常要几十名工程师、​。3 天对 6 个月,这个比值太扎眼,当天中文互联网上就冒出一堆「英伟达的护城河塌了」的说法。我把能翻到的材料都翻了一遍,越看越觉得,塌掉的那一小块是真的,可塌的位置和很多人想的不一样。 阅读详情

在mmrotate使用oriented rcnn在SSDD数据集上进行训练时,精度只能达到60多,但是在看了其他论文之后发现都在80左右,请问这个是什么问题引起的呀,欢迎大家来解答

如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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Python中Playwright的3个Target:Pytest(推荐用于E2E自动化测试,支持报告、并行、重试)、Library(同步脚本,适合爬虫与简单任务,需手动管理浏览器)、LibraryAsync(异步脚本,适用于高并发批量操作)。选择依据:测试项目选Pytest,轻量脚本选Library,高并发场景选LibraryAsync。

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