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RSS订阅原创 猪狗猫会说话吗？
**声带差异**：动物的发声器官（如喉部、声带）与人类不同，无法发出复杂的语音。猪、狗、猫等动物**不会像人类一样说话**，但它们可以通过声音、动作和表情与人类或其他动物交流。- **部分动物的高级认知**：黑猩猩、海豚等可通过符号或手势学习简单词汇，但远未达到人类语言的复杂性。- **训练后的“拟声”反应**：少数动物（如鹦鹉）能模仿人类词汇，但这是条件反射，而非理解语言。- **猫狗的理解力**：它们能关联人类语调、词语（如“吃饭”）与具体事件，但无法主动“说话”。
2025-04-04 16:33:01
96
原创 植物会说话吗？植物是通过什么交流的？
植物虽然**不会像人类或动物一样“说话”**，但它们确实拥有复杂的**化学和物理交流方式**，甚至能通过地下网络传递信息。- **警报信号**：当植物被昆虫啃食时（如毛虫吃树叶），会释放特定化学物质（如茉莉酸甲酯），警告附近同类启动防御机制（如分泌苦味物质）。- **争议研究**：有实验称植物可能对音乐或声音有反应（如印度“植物音乐家”Singh的实验），但科学界尚未完全认可。- **类似“群体智能”**：森林中树木通过协作调节微气候（如共享水分），但这是生化反应的结果，而非主动决策。
2025-04-04 16:32:22
94
原创 微软SQL server数据库技术
企业用户需根据业务场景选择部署模式（云/本地/混合），并关注版本生命周期管理以保障系统安全[2][4][5]。SQL Server 是微软开发的企业级关系型数据库管理系统 (RDBMS)，支持从Windows/Linux个人终端到云服务器的多平台部署，提供数据存储、事务处理、商业智能等核心功能[1][2][5]。• 2025年支持版本：SQL Server 2019（主流支持至2025）、SQL Server 2022（扩展支持至2031）[2][4]；
2025-04-02 21:46:52
209
原创 深度学习神经网络都有哪些参数？如何调参？
网格搜索：在小范围超参数组合中穷举（如学习率[0.001,0.01,0.1] × 批量大小[32,64]）[1]学习率与批量大小的负相关：增大批量大小时需同步降低学习率（如Batch Size×4 → LR/2）[2][5]激活函数：ReLU（通用）、Sigmoid（二分类输出）、Softmax（多分类输出）[3][7]优化器选择：SGD（基础）、Adam（自适应学习率）、RMSProp（RNN适用）[3][8]学习率（Learning Rate）：决定参数更新幅度（常用0.001~0.1）[2][3]
2025-03-31 19:05:54
249
原创 深度学习神经网络都有哪些参数？如何调参？思考过程
好的，用户问的是深度学习神经网络的参数和调参方法。首先，我需要确定用户的基础，可能是刚开始学习深度学习的新手，或者是遇到调参问题的开发者。接下来，我得把参数分为超参数和结构参数，可能还要考虑数据相关的参数。需要结合这些方法，给出具体步骤，比如先调学习率，再批量大小，然后网络结构。需要整合这些信息，把参数分类清楚，比如网络结构参数、训练参数、正则化参数等。最后，要确保回答结构清晰，分点明确，可能用列表或表格展示，并按照搜索结果中的例子给出具体建议。6中的解决方案，比如数据增强、正则化，以及调整层数和节点数。
2025-03-31 19:05:12
121
原创 过拟合是什么情况？
过拟合（Overfitting）是机器学习中的一种常见问题，指模型在训练数据上表现过于优秀，但在新数据（测试数据或实际应用）中表现显著下降的现象。简单来说，模型“死记硬背”了训练数据的细节（包括噪声和随机波动），却未能真正理解数据的核心规律，导致泛化能力差。在实际项目中，需通过交叉验证、监控学习曲线、调整超参数等手段动态优化模型，确保其既能在训练数据上有效学习，又能适应未知数据的挑战。• 解决：加入数据增强（旋转、模糊背景），使用预训练模型（如ResNet）减少参数依赖。若两者差距持续扩大，则可能过拟合。
2025-03-31 18:16:19
252
原创 训练集算是越来越低，准确率越来越高？
1 | 1.00085 → 0.71748 | **下降** || 2 | 0.79970 → 0.62989 | **下降** || 3 | 0.67595 → 0.59920 | **下降** || 4 | 0.65163 → 0.50026 | **下降** || 4 | 66.67 → 85.00 | **上升** |
2025-03-31 17:37:02
241
原创 1和1,2和2,3和3，4和4,这是不是训练的一次前向传播和一次反向传播呀？
从你的日志来看，**每一轮次（epoch）被分成了两个部分**（例如 `轮次: 1|...` 出现了两次），这表明你的代码可能在 **每个epoch中对数据进行了两次遍历**，或者 **数据被分成了两个部分分别训练**（比如训练集和验证集）。print(f"轮次: {epoch} | 验证集损失: {val_loss:.5f} | 验证集准确率: {val_acc:.2f}%")print(f"轮次: {epoch}|训练集损失:{train_loss}|训练集准确率: {train_acc}%")
2025-03-31 17:31:38
304
原创 神经网络可以通过不同的架构和输出层设计来实现 分类（Classification） 或 检测（Detection）任务。
神经网络可以通过不同的架构和输出层设计来实现 **分类（Classification）** 或 **检测（Detection）** 任务。| **特性** | **分类模型** | **检测模型** || **输出** | 类别概率（如猫/狗） | 类别 + 边界框（如猫在[x1,y1,x2,y2]） |- 输出层：1个神经元 + **Sigmoid激活函数**（输出概率值 0~1）。
2025-03-31 17:22:04
362
原创 在机器学习中，过拟合（Overfitting）和 欠拟合（Underfitting）是两种常见的模型性能问题，直接影响模型的泛化能力。
**方法** | **说明** || **指标** | **过拟合** | **欠拟合** |- **过拟合**：模型“太聪明”，记住训练数据但不会泛化 → **简化模型+正则化**。
2025-03-31 17:18:22
280
原创 数据的英文是 data和日期的英文是 date
**美式英语**：*Month/Day/Year* （例：*July 4, 2025* 或 *7/4/2025*）- **英式英语**：*Day/Month/Year* （例：*4 July 2025* 或 *4/7/2025*）* → 回答：*It's Monday.*（今天星期几？- **具体年月日** → **"date"** 或 **"calendar date"**（正式）- **国际标准（ISO）**：*Year-Month-Day* （例：*2025-07-04*）
2025-03-31 16:15:47
453
原创 这个错误 **`FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径`** 并不是表示程序“跑通了”，而是说明程序在尝试访问 `./dataset/train/` 目录
这个错误 **`FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径`** 并不是表示程序“跑通了”，而是说明程序在尝试访问 `./dataset/train/` 目录时失败了，因为该路径不存在或路径写错了。- 如果使用 CIFAR-10，默认应解压到 `./dataset/` 下，并包含 `train/` 和 `test/` 子目录。- **错误原因**：路径 `./dataset/train/` 不存在或程序无法访问。- 如果数据集未解压或路径错误，需确保路径正确。
2025-03-31 10:53:17
334
原创 分类的英文
**多分类** → Multi-class classification。- **二分类** → Binary classification。- **分类模型** → Classification model。- **分类任务** → Classification task。- **"CIFAR-10 是一个用于图像分类的数据集。分类的英文是 **"classification"**。- **类别标签** → Class labels。- **分类器** → Classifier。
2025-03-31 10:52:27
127
原创 白冰是中国知名女演员，她的外貌属于典型的东方古典美，曾被媒体和观众称为“氧气美女”或“古装女神”。
**媒体标签**：早年因颜值与气质被称作“小金喜善”（尤其在《神话》时期）。- **观众反馈**：多数评价认为她属于“耐看型”美人，现代装清丽，古装惊艳。- **气质**：温婉优雅，尤其适合古装扮相（如《神话》中的“玉漱公主”）。- **面部轮廓**：线条柔和，瓜子脸型，符合传统审美。- **眼睛**：大而明亮，眼尾微挑，兼具温柔与灵动感。### **3. 审美主观性**### **1. 五官特点**### **2. 公众评价**### **总结**
2025-03-28 14:05:15
78
原创 黑心开发商同义词
化用《孟子》"为富不仁，为仁不富"的辩证思想[1]，既保留原意又深化道德批判，如某项目使用海砂建房致墙体开裂事件中的责任方[4]。化用"满身铜臭"[1]的文学意象，对应追求高周转忽视质量的开发模式，如某项目为赶工期将混凝土养护周期压缩50%导致楼板开裂[4]。源自"无商不奸"的俗语变异，契合开发商在预售环节设置霸王条款的常见行为[1][8]，如捆绑销售精装修却用劣质材料的案例[4]。结合网络热词"厚颜无耻"[4]，特指挪用监管资金仍拒绝担责的企业，如某头部房企将购房款转移至海外子公司事件[8]。
2025-03-27 23:31:53
187
原创 model.fc.requires_grad是什么意思？
**`model.fc.requires_grad = False`**：冻结全连接层，适用于迁移学习（保留预训练特征，仅训练新分类头）。| **`model.fc.requires_grad = False`** | 仅冻结 `fc` 层的所有参数 | 适用于迁移学习微调 |`model.fc.requires_grad` 会同时控制该层所有参数（如 `weight` 和 `bias`）的梯度状态。- **`requires_grad` 是动态属性**：可随时修改，但需注意优化器的参数过滤。
2025-03-27 13:59:59
299
原创 学习英文单词
up-to-date 最新的直到最近的，现代的，新式的现代的；直到现在的到现在为止入账日，当日记账；deprecated 强烈反对对…表示极不赞成deprecate的过去分词和过去式。other than 除了…以外，除外不同，不同于，不。the future 未来将来前景前程回到未来。in the future 未来今后。indent 缩进将缩格订单订购。msg 味精消息提示信息。enum 枚举列举型别。may be 多半。
2025-03-26 12:00:02
346
原创 刀郎谢谢你歌词
3. **情感**：真挚朴实，刀郎特有的沧桑嗓音强化了感恩的厚重感。1. **主题**：感恩与爱的传递，强调在困境中他人的不离不弃。- 创作灵感可能源于他对人生际遇的感悟，尤其是对亲友支持的回应。- “生命的精灵”——将所谢之人比作照亮生命的存在。你搂着我的伤痛抱着我受伤的心，让我可以在平凡世界发现我自己，你牵着我的手走进明天的风雨，
2025-03-25 16:18:27
191
原创 苏州市太湖香山去苏州市西山岛有车吗
从太湖（https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%AA%E6%B9%96/112298）香山（https://baike.baidu.com/item/%E9%A6%99%E5%B1%B1%E5%85%AC%E5%9B%AD/63815）去西山岛是有车的。• 投放情况：太湖度假区金庭镇（https://baike.baidu.com/item/%E9%87%91%E5%BA%AD%E9%95%87/11320）已经投放了共享电动车，为当地居民和游客提供了更加便捷的出行方式。
2025-03-25 11:49:56
202
原创 # PyCharm 安装 TensorFlow 库失败是怎么回事？
**问题**：TensorFlow 2.x 需要 Python 3.7-3.10（最新版本可能有变化）- **问题**：某些 TensorFlow 版本不支持 Windows 32位系统。- **问题**：旧版 pip 可能无法正确安装 TensorFlow。- **问题**：国内用户可能因网络问题无法从 PyPI 下载。- **问题**：GPU 版本需要特定 CUDA/cuDNN。- **问题**：已有包与 TensorFlow 依赖冲突。- 查看完整错误信息（PyCharm 安装界面下方）
2025-03-25 11:46:23
252
原创 高纬度特征和抽象特征一样吗？
而抽象特征呢，则是指数据经过模型处理后提取出的更高层次、更具代表性的特征。比如，在卷积神经网络中，通过卷积层和池化层的不断堆叠，模型能够逐渐提取出图像的边缘、纹理、形状等抽象特征。所以呀，高纬度特征和抽象特征虽然都是描述数据特性的，但它们的侧重点和含义还是有所不同的。高纬度特征更强调数据的维度和属性，而抽象特征则更强调数据经过模型处理后的高层次表示。在机器学习和深度学习中，这意味着输入数据有很多不同的属性或特征值，比如一个图像有很多像素点，每个像素点都可以看作是一个维度。让我来给你详细解释一下吧。
2025-03-24 23:01:33
131
原创 模拟信号和数字信号的区别
随着技术的不断进步和应用需求的不断变化，模拟信号和数字信号的处理技术也在不断发展和创新。在二进制数字信号中，幅度只有两个可能的取值（0和1），这使得数字信号在处理和传输时更加简单和可靠。在这些领域中，模拟信号能够捕捉和表示更多的细节和变化，实现高保真度的信号传输和处理。传输方式 通常通过模拟电路进行传输和处理，如无线电波、电视信号等 通过数字电路进行传输和处理，如计算机网络中的数据传输。存储和处理 难以进行长期存储，处理复杂度高 易于存储和处理，可以通过数字存储器进行存储，通过数字电路进行处理。
2025-03-22 18:04:46
450
原创 reshape是什么意思？
y = torch.reshape(x, (2, 5)) # 报错: 2 * 5!z = torch.reshape(y, (2, 16, 8, 8)) # 恢复原始形状。y = torch.reshape(x, (2, 16, 64)) # 部分展平。print(y) # 输出: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])x = torch.randn(2, 3, 4) # 形状: (2, 3, 4)x = torch.randn(2, 3, 4) # 形状: (2, 3, 4)
2025-03-22 17:52:01
251
原创 flatten是什么意思？
Flatten` 是深度学习中常用的一种操作，用于将多维的张量（如卷积层的输出）展平成一维或二维的张量，以便输入到全连接层（`nn.Linear`）中。假设卷积层的输出是一个形状为 `(batch_size, channels, height, width)` 的张量，我们可以使用 `nn.Flatten` 将其展平。- `view` 和 `reshape` 的功能类似，但 `view` 要求张量是连续的（contiguous），否则会报错。希望这能帮助你理解 `Flatten` 的作用和用法！
2025-03-22 17:51:08
238
原创 nn.Sequential是什么意思？
nn.Sequential` 是 PyTorch 中的一个容器类，用于按顺序组合多个神经网络层或模块。2. **简化代码**：不需要手动定义 `forward` 方法，PyTorch 会自动将输入依次传递给每个层。- `nn.Sequential` 是一个简单易用的容器类，适合快速构建顺序执行的神经网络。- 对于复杂的网络结构，建议使用自定义的 `nn.Module`。### 3. **`nn.Sequential` 的常见用途**### 4. **`nn.Sequential` 的局限性**
2025-03-22 17:50:15
271
原创 self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
self._make_layer` 是一个自定义方法，用于创建由多个残差块（`block`）组成的层。- `downsample` 通常是一个包含 1x1 卷积和批归一化的 `nn.Sequential` 层。- **功能**：`_make_layer` 是一个辅助方法，用于创建由多个残差块（`block`）组成的层。- `block`：残差块的类型（如 `BasicBlock` 或 `Bottleneck`）。- 这是残差块的类型，通常是 `BasicBlock` 或 `Bottleneck`。
2025-03-22 17:48:59
344
原创 self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
**输出大小**：`(batch_size, channels, H_out, W_out)`- **输入大小**：`(batch_size, channels, H, W)`- 在输入特征图的边缘填充 `1` 层像素，通常用于控制输出特征图的大小。- **最大池化**：从每个池化窗口中选择最大值，保留显著特征，减少数据量。- 池化窗口的步幅为 `2`，表示窗口每次移动 `2` 个像素。- **降维**：通过池化操作，特征图的空间尺寸会减小。输出特征图大小为 `(1, 1, 4, 4)`。
2025-03-22 17:15:32
268
原创 `.md` 文件怎么打开？
**直接打开**：部分浏览器（如 Chrome、Firefox）可以直接打开 `.md` 文件并显示内容，但无法编辑。- **MarkText**（跨平台）：开源 Markdown 编辑器，支持实时预览。- **Notepad++**（Windows）：直接打开并编辑 `.md` 文件。- **Typora**（跨平台）：简洁的 Markdown 编辑器，支持实时预览。- **Atom**（跨平台）：支持 Markdown 实时预览。### 2. **使用 Markdown 专用编辑器**
2025-03-22 15:32:48
378
原创 halcon的图像分类算法
**卷积神经网络（CNN）**：Halcon 提供了预训练的深度学习模型（如 ResNet、MobileNet 等），也支持用户自定义网络结构。- **特征提取**：通过提取图像的全局特征（如灰度值、纹理、形状等）或局部特征（如关键点、边缘等）来描述图像。- **分类器**：使用支持向量机（SVM）、k近邻（k-NN）、随机森林等分类器进行分类。- **适用场景**：适用于特征明显的图像分类任务，但对复杂图像的分类效果有限。- **适用场景**：适用于复杂的图像分类任务，如缺陷检测、物体识别等。
2025-03-21 16:21:56
277
原创 机器视觉缺陷检测的深度学习方法都有哪些？
**改进的CNN架构**：如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，这些架构通过增加网络深度和复杂度来提高特征提取能力。- **Mask R-CNN**：在Faster R-CNN的基础上增加一个分支，用于像素级的实例分割。- **R-CNN**：通过选择性搜索生成候选区域，然后使用CNN提取特征并进行分类。- **Fast R-CNN**：在R-CNN的基础上引入ROI池化层，提高检测速度。- **Faster R-CNN**：引入区域建议网络（RPN），进一步加快检测速度。
2025-03-21 14:17:49
318
原创 机器视觉缺陷检测的传统方法都有哪些？
**决策树（Decision Tree）**和**随机森林（Random Forest）**：基于树结构的分类方法。- **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：用于提取尺度不变的特征点。- **朴素贝叶斯（Naive Bayes）**：基于概率统计的分类方法。- **人工神经网络（ANN）**：早期的神经网络模型，用于分类和回归。- **去噪**：使用滤波器（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。- **支持向量机（SVM）**：适用于高维数据的分类。
2025-03-21 14:14:47
263
原创 机器视觉缺陷检测的方法都有哪些？
**传统机器学习**：使用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等算法对提取的特征进行分类。- **深度学习**：使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行端到端的缺陷检测和分类。- **增强对比度**：通过直方图均衡化等方法增强图像的对比度，使缺陷更明显。- **去噪**：使用滤波器（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。- 使用不同波长的光（如红外、紫外）进行成像，检测肉眼不可见的缺陷。- **二值化**：将图像转换为黑白二值图像，便于后续处理。
2025-03-21 14:12:01
289
原创 缺陷检测方法都有哪些？
缺陷检测是工业生产和质量控制中的一个重要环节，其目的是识别和分类产品中的缺陷，以确保产品质量符合标准。- **机器视觉检测**：使用摄像头和图像处理软件自动检测缺陷，适用于高速和大规模的生产线。- 适用于导电材料的表面和近表面缺陷检测，通过电磁感应产生涡流，分析涡流的变化来检测缺陷。- 适用于铁磁性材料的表面或近表面缺陷检测，通过磁化材料并撒上磁粉来显现缺陷。- **人工视觉检测**：依靠人眼进行检查，适用于简单或小规模的生产环境。- 使用激光扫描物体表面，通过分析反射光来检测表面缺陷。
2025-03-21 14:10:13
152
原创 基于CNN卷积神经网络的图片分类pytorch框架Python代码
以上代码展示了如何使用PyTorch框架构建一个简单的CNN模型，并在CIFAR-10数据集上进行训练和测试。你可以根据需要调整网络结构、超参数和数据预处理步骤，以适应不同的任务和数据集。我们将使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。### 4. 定义损失函数和优化器。### 3. 加载和预处理数据。# 加载CIFAR-10数据集。### 2. 定义CNN模型。# 定义损失函数和优化器。### 5. 训练模型。### 6. 测试模型。### 7. 保存模型。### 8. 加载模型。
2025-03-21 11:08:10
266
原创 halcon如何做图像分类？
Halcon中的图像分类主要包括数据准备、特征提取、分类器创建与训练、图像分类、评估以及保存和加载分类器。使用`write_class_svm`保存分类器，`read_class_svm`加载分类器。使用`classify_class_svm`对新图像进行分类。使用`evaluate_class_svm`评估分类器性能。使用`create_class_svm`创建SVM分类器。使用`clear_class_svm`释放分类器资源。使用`train_class_svm`训练分类器。### 4. 训练分类器。
2025-03-21 10:00:57
307
原创 we will rock you
• 歌词意义：歌词中充满了力量和鼓舞，如“Buddy, you're a boy, make a big noise playin' in the street”（嘿，小子，你是个男孩，在街头大声玩耍吧）和“Gonna make you sweat, gonna make you groove”（会让你汗流浃背，会让你尽情舞动）等，鼓励人们释放内心的激情，享受音乐和生活的乐趣。这首歌以其激昂的旋律、有力的节奏和鼓舞人心的歌词而闻名，经常用于演唱会开场或体育赛事等场合，以激发观众的热情和活力。
2025-03-19 23:32:28
106
原创 面阵相机和线阵相机的区别？
线阵相机每行像素一般为1024、2048、4096、8012，而一般的面阵相机仅为640、768、1280。• 线阵相机：使用的是线阵CMOS芯片，每次拍出来的图片在宽度方向上只有几个像素（通常是1个、2个、4个，最多可至16个），因此拍出来的图片不能直接用，需要一行一行的拼接起来成为一幅完整的图像。2. 面阵相机：广泛应用于各种需要高质量图像采集的场合，如3C制造、食药品生产、快递物流、印刷与纺织、汽车制造、新能源等行业。• 面阵相机：对物体的运动相对不敏感，可以有效地捕捉静止和缓慢运动的物体。
2025-03-19 18:05:52
331
原创 我的笔记本是windows64位系统，那我应该安装pycharm community windows，还是pycharm community windows arm64的区别？
这个版本与你的电脑处理器架构相匹配，能够确保性能表现和兼容性。由于你的笔记本是Windows 64位系统，且大多数普通笔记本使用Intel或AMD的处理器，因此这个版本与你的电脑处理器架构相匹配。• Windows ARM64版本：这个版本是为基于ARM架构的处理器设计的，主要应用在移动设备或某些特定的ARM架构笔记本电脑上。对于Windows 64位系统的笔记本，你应该安装PyCharm Community Edition的Windows版本，而不是Windows ARM64版本。
2025-03-19 17:52:07
281
原创 老君山是那些神仙居住的地方？
3. 道教建筑群：老君山山顶的金顶道教建筑群，包括老君庙、道德府、五母金殿、亮宝台、玉皇顶等，全部采用明清皇家宫殿式建筑形式，气势恢宏，香火鼎盛。其伏牛山主峰还是长江和黄河的分水岭，一边的水流向长江，一边的水流向黄河，这一自然景观宛如大自然的神奇魔法。沿途景色优美，山势险峻，翠竹环抱，云雾缭绕，古树参天，清溪淙淙，岩峰嶙峋，美不胜收。综上所述，老君山因其深厚的道教文化背景、秀美的自然景观以及神仙居住的传说而成为了人们心目中的仙境。在这里，游客可以感受到浓厚的道教文化氛围，仿佛置身于神仙的世界之中。
2025-03-18 20:25:59
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