上班路上的抉择----无解的CSP?

YOLO26算法星形目标识别+训练好的模型+100张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[星星(Star)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 85 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.8477 Precision | 1.0000 Recall | 0.9954 train/box_loss | 0.8235 train/cls_loss | 0.7275 val/box_loss | 0.7248 val/cls_loss | 0.9621 【训练过程分析】 85 轮训练后,我们得到了一个 mAP50 为 0.9950 的模型,这真是让人惊喜的成绩。一开始,模型的训练过程进展非常迅速,loss 在前 20 轮内从 1.5000 下降到 1.0000 附近,此后,loss 依然保持稳步下降,但速度明显放缓,特别是在第 30 轮到第 50 轮之间,loss 曲线进入了一个平台期,大约在 0.85 附近徘徊了 10 轮,直到第 60 轮左右才再度加速下降。这样的表现说明模型在前期阶段收敛良好,但到了后期,确实需要更多的训练轮次以确保模型的稳定性。 在验证集上,val_loss 保持平稳,没有出现明显的波动,这进一步证明了模型没有过拟合。然而,我们注意到在第 80 轮和第 85 轮之间,val_loss 似乎有所微弱的反弹,尽管这种波动并不显著。在训练集上,前 50 轮训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

TAG:人工智能,约束满足,CSP,统计,北京,抉择,公交车,上班

北京的交通让许多人选择了骑车上班,我就是其中一员,不过一到冬天就会有一部分人会分流到公交车里,我也是其中的一员,坐公共汽车,堵车是常有的事,这时就会显得特别无聊,移动电视里一遍一遍的播出东大**医院的广告,听说该广告硬是让一坐 车的老 太太给听晕过去了,可见其对人精神的催残已经到达了极致。

这样的旅途也许没几个人会觉得很有意思,可那关键在人自己的心情,我却觉得很有意思,每一时期我都会找一些看似很无聊的乐子来打发这段时间的空虚(为避免过劳死,本人一旦出了公司大门,就尽量不想工作相关的事了,呵呵),下面的故事就是其中之一了。

先看看下面的地图,也许你对它很熟悉,对了,这是位于北京朝外东大桥路口的地图,(如果看不到下面的图,可以拷贝其链接在新浏览器中打开)

如果不走三环,这个路口就是我上班的必经之路,我会坐28路到达芳草地或东大桥(终点站),再换乘其它的车到达上班的地方。就是这么一个简单的换乘,却让我每天不知所措,听我给你细细道来。

       1、在芳草地换乘的利弊:

              利:如果这时有120,则很快就能到达公司,不用走多余的一步路。

              弊:等120有一定的风险,有时十几分钟来一辆,有时一起来好几辆。120基本无座

       2、如果想坐到东大桥,

              利:28路此时已有座位,在东大桥后,有813/120/110等好几辆车可换,因此换乘所浪费的时间会少一些,其中813还打八折,省两毛钱(我不用月票)

              弊:到东大桥总站后,要走两三分钟到换乘地点,其次也是最大的问题,28路从芳草地到东大桥,走的是 7/6/1 的路线(图中有指),也就是说要绕过那片绿地到总站,而在快到1时,有时会堵车十几分钟,其实这时到站也就几步距但就是不让下车,同时,还可能睁睁的看着多辆120从对面走过,那个悔呀…

       看了上面,你知道我每天该在哪儿下车换乘吗?反正我不知道,由是,在无聊的驱使下,我的换乘理论也在一步步的完善:

1、  上28必站在最后面,这样可以看到后面是否有120跟着,有的话,别考虑,在芳草地赶紧下车,跑上120,这几乎是最理想的旅程,上班40分钟内搞定。

2、  如果视线内没有120,此时又有座,当然,离上班时间还有多少分钟也要考虑进去,大多数情况下我会继续坐下去,直到东大桥。

3、  可按2的做法,每次到东大桥站前堵半天车的话,就开始埋怨自己,怎么办?因为你在芳草地的时候是绝没有任何方法知道前面的路况。

4、  于是只好来点统计学,在几周内做一下统计,看看能不能找出东大桥前是否堵前的规律。

5、  当然,还要统计一下在芳草地等120的平均响应时间。

6、  接下来可能就是复杂的计算了,比如,在芳草地时离上班还有20分钟,如果在此下车,而等120平均需10分钟的话,上班就有危险,在芳草地到公司10分钟基本不够,此时,如果28在前面的堵车时间不超过5分钟的话,就可以不下车直到东大桥,花2分种到换乘站,2分钟内一般会有一个可以坐的车,七八分钟之内到公司,一气合成。

7、  当然上面只是个例子而已,其实整个决策过程是随着每次坐车换乘在不断完善的,但可笑的是,这个决策过程经常不随心所欲的,比如,如果在永安里坐上了位置,我可能就懒得到芳草地下车了,直接坐到总站,还有坐到总站时间充足的话可以在那里买一些早点,总之,要是将其看成一个CSP问题的话,约束随着时间的推移在不断的增加,关系也越复杂,更要命的是,每个约束还有若干参数对它进行约束,其中有一些参数还是基于统计学的……

8、  照这样下去,我看还不如想想工作的事呢?当然不是,其中的美妙还是与日俱增,对自己的歪门邪道也更加感兴趣。

 

写到这,本文也该差不多了,不过也许有人会问,求解这道 CSP 的结果如何呢?暂时保密,当然,你也可以试试呀。 
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