别着急，坐和放宽
一、Batch Size 的核心作用 Batch Size 决定了模型每次更新参数时使用的样本数量。直接影响以下方面： 梯度计算的准确性： 大 Batch 的梯度是多个样本的平均，更接近“真实梯度”（整个数据集的梯度方向）。 小 Batch 的梯度噪声更大，但可能带来正则化效果，防止过拟合。 硬件资源利用率： GPU 的并行计算能力在大 Batch 下更高效。 但 Batch 过大会导致显存不足（OOM），需权衡资源。 收敛速度和稳定性： 大 Batch ...
深度学习模型精度优化指南：从数据预处理到混合精度训练 本文针对图像分割任务（以 UNet 为例），系统讲解提升模型精度的关键技术，涵盖数据增强、模型优化、混合精度训练等，并提供可直接运行的代码示例。 一、为什么需要优化模型精度？ 在医疗影像分割、自动驾驶等场景中，模型精度直接决定应用效果。但实际训练中常遇到： 过拟合：模型在训练集表现好，验证集差 收敛慢：训练迭代次数多，耗时久 显存不足：无法使用更大批量或更复杂模型 、 二、数据预处理：模型精度的基石 1. 基础预处理（已有代码） ...
PyTorch .pth 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署 在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。 如果你是 PyTorch 用户，你可能熟悉 .pth 文件，它用于存储训练好的模型。 但当你想在不同的环境（如 TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime）部署模型时，.pth 可能并不适用。这时，ONNX（Open Neural Network Exchange）就必不可少。 本文目录： 什么是 .pth 文件？ 什么是 .onnx 文件？ 为什么要转换？ **如何转换 `...
📌 什么是插值？（通俗解释） 想象一下，你有一本 100 页的书，现在你想把它 缩小到 50 页 或 放大到 200 页，但是你不想丢失重要的信息。你会怎么做？ 缩小（Downsampling）：你可以挑选关键的内容，把不重要的部分去掉。 放大（Upsampling）：你可以在两页之间补充一些额外的内容，使它们读起来更连贯。 在 图像处理中，插值（Interpolation）就是 如何在缩放图片时，生成新的像素点，让图片看起来更自然、更清晰。 📌 为什么需要插值？ 假设你有一张 *...
UNetPlusPlus 图像分割代码分析 训练代码与解释 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from my_dataset import ImageSegmentationDataset # 自定义数据集 from NestedUNet import NestedUNet # 模型定义文件 定义超参数 bat...
很多人说，reasoning=coding，o3就是最能写代码的模型。 我的看法是，reasoning指的是扔一个简单干净的问题，给出天才回答的能力。 这么说吧，如果把o3扔到20世纪，一定是全世界最牛逼的理论CS科学家，3-SAT、max flow、min cut、红黑树、LU分解、KMP、各种proof-base的加密算法，轻轻松松全拿下， 一口气构建整个TCS大厦。 解决TCS问题，就是解决抽象出来的数学、计算、拓扑问题，本质上可以认为和“解决数学难题”是一种类似的能力。 （但是解决CS问题不等于解决数学问题，cs不等于数学，cs和pure math没有直接关系） 但是，真正日...
0. 加密与编码的区别 加密（Encryption）：加密是为了保护数据的隐私性，将明文数据转换为密文。加密使用对称密钥或非对称密钥算法进行转换，只有持有正确密钥的人才能解密数据。 编码（Encoding）：编码是将数据转换为另一种格式，以便于存储和传输。例如，Base64编码和URL编码等。 加密通常是为了保密性，编码则是为了便捷性。 1. 常见编码/加密方式及其特征 1.1 Base64 特征： 只包含字符 A-Z, a-z, 0-9, +, /，结尾可能有 =（补齐）。 ...
摘要： RabbitMQ 是一个基于 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）的消息队列系统，支持高并发、可扩展，并提供多种客户端和协议支持。其核心概念包括生产者、消费者，交换器、队列和绑定。消息通过交换器路由到队列，保证了消息传输和处理的可靠性。RabbitMQ的工作模式包括简单模式、工作模式、发布订阅模式、路由模式和主题模式。消息传输使用信道来传输数据，并通过事务机制和Confirm机制保证消息的可靠性。高可用性方面，RabbitMQ提供普通集群模式和镜像集群模式。为解决延时和过期失效问题，可以设置消息的TTL和采用批量重导的方式补充丢失的数据。
RabbitMQ 是一个在 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol ）基础上实现的，可复用的企业消息系统。它可以用于大型软件系统各个模块之间的高效通信，支持高并发，支持可扩展。它支持多种客户端如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX，持久化，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 RabbitMQ 是使用 Erlang 编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的...
MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生 SQL 查询，将接口和 Java 的实体类映射成数据库中的记录。 优点分析 灵活：MyBatis 不会对应用程序或数据库的现有设计强加任何限制。它使用简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO 为数据库中的记录。 易于学习：MyBatis 相对于其他 ORM 框架来说，学习曲线较低，因为它不需要开发人员学...
计算机网络基础 网络分层模型 OSI七层 OSI七层协议 [常见网络协议](https://j...