物体检测之加载数据集和画框
（一）物体检测
前面咱们讨论的都是图片分类的问题，他注重的是图面中的主体，而对于其他的物体，就不会去关注。那么如果画面中有一只狗和一只猫，我们的模型该如何进行分类呢？其实我们更希望他能够做到的是，能发现图里面有一只狗和一只猫并且能够知道它们的位置，这就是物体检测。
（1）边缘框
在目标检测中，我们通常使用边界框（bounding box）来描述对象的空间位置。
边界框是矩形的，由矩形
人工智能
iOS开发多线程死锁
首先来了解一下并发、串行、异步、同步的区别：
1、并发队列将任务分配到线程执行时，不需要等待函数的返回即可执行下一个任务
2、串行队列需要等待任务的返回才能执行下一个任务
3、同步任务会在当前线程执行，异步任务会在另外的线程执行
在同一个串行队列中执行同步操作会发生死锁。
在串行里执行同步操作，由于是同步操作，所以要等待上一个串行任务完成才能执行，而外面是串行，要等待里面的同步操作完成才能结束，造
GPUSEEK算力平台热门AI大模型：API详细调用教程
文章目录
前言
一、API概览
二、如何调用API
2.1 申请企业资质
2.2 创建API密钥
2.3 终端节点
2.4 认证鉴权
2.5 返回结果
三、API详情
3.1 获取平台GPU类型
3.2 获取可用数据中心ID
3.3 获取镜像
3.4 创建实例
3.5 查询操作状态
3.6 查询实例列表
3.7 实例操作
四、附录
4.1 请求返回的通用结构
CodeBuddy Code + 腾讯混元打造“AI识菜通“
目录CodeBuddy Code + 腾讯混元打造"AI识菜通"CodeBuddy Code使用指南1. 背景信息2. 下载安装3. 登录4. 测试腾讯混元API接入指南1. 开通腾讯混元大模型2. 获取腾讯云密钥3. 腾讯混元API文档AI识菜通开发指南1. 开发提示词2. CodeBuddy.md开发文档3. 全速开发成果展示1. 部署阶段2. 首页3. 设置API密钥
评价的三种类型：学习性评价，学习的评价和学习式评价《大概念教学》206---209
以往我们更多的把评价分为形成性评价和终极性评价。形成性评价是在过程中收集数据，终结性评价是到结束后收集数据，其目的都在于评定学生。
形成性评价的目的在于改进，而终结性评价的目的在于评定。如果在过程中数据收集证据也是用于评定，而不是反馈，那么会使学生长期处于一种焦虑状态，不敢犯错。特别是对于一些具有高难度的任务而言，学习需要有一个过程，而改进恰恰需要给予学生犯错的空间，从而鼓励他们去完成挑战性任务。
2025年AI_Agent总结：迈向自主智能的智能体时代！
文章探讨了从生成式AI向Agentic AI的转变，详细介绍了六种AI智能体类型及其应用场景、技术支撑和商业价值，同时分析了智能体发展面临的挑战与责任。文章强调Agentic AI不仅是技术演进，更是人机协作关系的重构，AI正从被动工具转变为主动合作伙伴，开启自主智能的新纪元，并展望了智能体商店、个性化智能体和智能
【R语言】--- 回归分析最优拟合模型及作图
因变量和自变量间的拟合关系对于生态学而言极其重要，很多因变量和自变量间关系是一元线性回归，然而很多数据并不一定是直线关系，而是需要探索其曲线拟合关系。这种曲线关系并非直观看出，而是需要进行统计检验，通过比较拟合度及其显著性，来选择最优拟合模型。
赤池信息准则（Akaike information criterion, AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian information criter
如何修改 Rancher Server 的 IP 地址
作者简介
王海龙， SUSE Rancher 中国社区技术经理，负责 Rancher 中国技术社区的维护和运营。拥有 8 年的云计算领域经验，经历了 OpenStack 到 Kubernetes 的技术变革，无论底层操作系统 Linux，还是虚拟化 KVM 或是 Docker 容器技术都有丰富的运维和实践经验。
注意：
本指南适用于 v2.5 及 v2.5 以下的 Rancher 版本，不适
Android IO 框架 Okio 的实现原理，到底哪里 OK？
前言
大家好，我是小彭。
今天，我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio，我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么，OkHttp 为什么要使用 Okio，它相比于 Java 原生 IO 有什么区别和优势？今天我们就围绕这些问题展开。
本文源码基于 Okio v3.2.0。
思维导图
1. 说一下 Okio 的优
