軟工實踐中價值認知的破壁 一、學期回顧 1.1 回顧你對于軟件工程課程的想象 回顧本次實踐，達到期待的方面是：通過完整的項目開發(fā)與多角色實踐，我成功將前端技術、團隊協作和流程管理知識融會貫通，獨立開發(fā)及對接模…

YOLOv11檢測結果分析：Precision-Recall曲線繪制 在智能安防、自動駕駛和工業(yè)質檢等實際場景中，目標檢測模型不僅要“看得快”，更要“看得準”。隨著 YOLO 系列不斷演進，YOLOv11 憑借其更強的特征提取能力和更優(yōu)的錨框機制&#xf…

Anaconda配置PyTorch環(huán)境時常見的十個錯誤及修復 在深度學習項目啟動階段，一個穩(wěn)定、高效的開發(fā)環(huán)境是成功的基礎。然而，許多開發(fā)者在使用 Anaconda 配置 PyTorch 環(huán)境時，常常被各種“看似簡單卻難以定位”的問題絆住腳步：明明安裝…

PyTorch v2.6 與 CUDA 深度優(yōu)化：打造高效深度學習開發(fā)新體驗 在當前大模型和生成式 AI 浪潮席卷各行各業(yè)的背景下，訓練速度、顯存效率和硬件利用率已成為決定研發(fā)迭代節(jié)奏的關鍵瓶頸。每一次框架底層的性能突破，都可能帶來數小時甚至數天的訓…

行業(yè)觀察：模塊化公共設施定制需求激增，源頭廠家如何破局？ 隨著城市更新與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略推進，模塊化公共設施（如崗亭、移動廁所、垃圾分類房等）需求呈現爆發(fā)式增長。尤其在西北地區(qū)，政企客戶對“定制化、快速交付…

模型整體結構 這是一個時序預測模型，結合了時序卷積網絡（TCN）和長短時記憶網絡（LSTM）的優(yōu)勢，用于處理時間序列數據。整體結構分為三部分： TCN 層：提取輸入序列的局部與長期依賴特征?！?

清華大學開源鏡像站下載 PyTorch 的高效實踐 在深度學習項目啟動的前30分鐘，你更希望用來寫第一行模型代碼，還是折騰環(huán)境依賴？對許多國內開發(fā)者而言，這個問題的答案曾充滿無奈。從 PyPI 拉取一個帶 CUDA 支持的 PyTorch 包動輒幾…

一、基于回溯法的“最小重量機器設計問題”分析 代碼是用回溯法解決最小重量機器設計問題，該問題可描述為：有n個部件（對應代碼中i從0到n-1），每個部件有m個可選的供應商（對應代碼中j從0到m-1），每個供應商提供的…