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
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
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。
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
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
你会学习吗？－《如何高效学习》
昨天利用一个小时听完了《如何高效学习》的解读。关于学习有了不一样的收获。
利用相同的时间内，有人什么也没有收获，有人可以收获双倍知识，其中的关键是－整体性学习。
整体性学习是做到高效学习的关键秘诀。整体性学习要求学习者可以做到搭建学习网络，建立学习框架。
关于做到高效学习，作者提出了四个步骤：如何获取知识；如何加深知识点之间的联系；如何处理随意信息；如何应用所学知识。
1.如何获取知识
获取知识
【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
Android OpenCV + tess-two 实现银行卡识别：扫描识别
目录
前言
之前实现了本地图片的银行卡号的扫描，这次顺带实现了下相机扫描的识别，我是用的农业银行卡测试的，识别速度还是挺nice的
效果展示
实现步骤
核心步骤与我的这篇文章一样：Android OpenCV + tess-two 实现银行卡识别：本地图片识别
这里扫描的主要是换成了对于相机数据的处理，这里我使用的是CameraX获取的相机数据，对于相机的回调方法的
