日进2000,我怎么做到的

昨天遇到一个有意思的项目,让我一天进账2000,一个字:爽。

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这几天接洽了一位新客户,主要诉求就是优化系统,基于LNMP的系统优化。正好这个领域我比较熟悉,以前都是在公司做项目,也不怎么涉猎系统优化,好在基本的原则还是知道的。

系统的现状:

32核/64G/1000G的系统配置,CPU基本接近100%,内存基本接近100%,可谓是个烂摊子。了解完业务流程,整理思路,报价800。

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开始三板斧操作,效果很显著:CPU稳定在60%,内存降到30%。

看到这个效果非常显著以后,客户决定把剩下的新需求修改也交给我,经过一番分析工作量并不大,报价2500块,很快客户的调优和新需求款都到账了,一共营收1800,哈哈忘了还有200块是另外一个项目的小调整辛苦费,一共营收2000。

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2024不景气怎么办? 除了加油还能怎么办?

对于我而言今年的目标只有20w而已,我相信只要坚信靠谱是整个市场的稀缺资源,再加上不断的坚持,达成目标是大概率事件。

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卡酷工作室欢迎有需要新开、二开系统的老铁、新铁洽谈合作。

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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