迁移学习是一种高效的机器学习方法，它利用在大规模数据集上预训练好的模型，在新的任务上进行微调。加速训练：无需从零开始训练模型，节省大量时间。提升性能：预训练模型已经学习到了通用的特征表示，能为新任务提供良好的基础。数据高效：在新任务数据稀缺时，也能取得不错的效果。创建# 数据增强与预处理'train':]),'test':])# 加载训练集和测试集# 创建数据加载器acc_s = []

Python 爬虫是一种自动化工具，用于从互联网上抓取网页数据并提取有用信息。因其简洁的语法和丰富的库支持（如 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等），Python 成为实现爬虫的首选语言之一。指定 url发送请求获取目标数据数据解析本文将以 B 站视频为例，详细介绍爬取视频的实现过程。正确设置请求头信息以绕过反爬机制准确定位音视频资源的 URL 地址分别处理音频和视频的

通过继承Dataset# 从txt文件读取图像路径和标签（格式：图像路径 标签）# 加载图像并应用增强# 标签转换为Tensor# 加载训练集和验证集# 数据加载器（批量处理）其中train.1txttest.1txt文件内容：其中的每个文件地址都有其对应的图片，数据量较大，训练时间会较长，如需使用，可私信发送打包文件。整篇文章所有代码连接为一份完整代码。# 卷积层1：3通道输入→16通道输出，5

图像轮廓是图像中灰度值发生突变的连续像素点集合，本质是物体边界的抽象表示（区别于 “边缘”：边缘是孤立像素点，轮廓是连续边缘构成的闭合曲线）。通过轮廓检测，可将图像中的物体从背景中 “分离”，用数学坐标（如(x,y)点集）描述物体形状，为后续分析提供结构化数据。轮廓近似是通过减少轮廓像素点数量，用更简单的多边形拟合原始轮廓（如将 “带锯齿的圆形” 拟合为 “光滑圆形”，将 “不规则四边形” 拟合为

torch 通常指的是 PyTorch 库中的核心模块，是构建和训练深度学习模型的基础工具。PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）开发的开源机器学习框架，广泛用于科研和工业界。而 torch 模块是 PyTorch 的核心，提供了以下关键功能：1. 张量操作：torch 提供了类似 NumPy 的多维数组（称为张量，Tensor），支持各种数学运算（加减乘除、矩阵运算、傅里叶变换等

torch 通常指的是 PyTorch 库中的核心模块，是构建和训练深度学习模型的基础工具。PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）开发的开源机器学习框架，广泛用于科研和工业界。而 torch 模块是 PyTorch 的核心，提供了以下关键功能：1. 张量操作：torch 提供了类似 NumPy 的多维数组（称为张量，Tensor），支持各种数学运算（加减乘除、矩阵运算、傅里叶变换等

datasets是一个广泛使用的库，尤其在机器学习和自然语言处理领域，用于方便地加载和处理各种数据集。它提供了标准化的接口，使得数据集的访问、处理和分割变得更加简单。2.主要特点丰富的数据集库：提供了数百个公开数据集，涵盖不同领域，如文本、图像、音频等。简化数据加载：只需几行代码即可加载数据集，支持多种格式（如 CSV、JSON、文本文件等）。高效的数据处理：提供数据预处理功能，如分词、编码、数据

深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习（Machine Learning, ML）的一个重要分支，核心是通过模拟人类大脑神经元的连接方式，构建多层神经网络来自动学习数据中的特征和规律，最终实现预测、分类、生成等任务。它摆脱了传统机器学习对 “人工设计特征” 的依赖，能直接从原始数据（如图像、文本、音频）中挖掘深层信息，是当前人工智能（AI）技术爆发的核心驱动力。

深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习（Machine Learning, ML）的一个重要分支，核心是通过模拟人类大脑神经元的连接方式，构建多层神经网络来自动学习数据中的特征和规律，最终实现预测、分类、生成等任务。它摆脱了传统机器学习对 “人工设计特征” 的依赖，能直接从原始数据（如图像、文本、音频）中挖掘深层信息，是当前人工智能（AI）技术爆发的核心驱动力。

age（年龄）、sex（性别）、bmi（体重指数）、bp（平均血压）、s1-s6（6 项血清指标）target（一年后糖尿病病情进展的量化值）数据已做标准化处理，可直接用于模型训练。x = data[['age','sex','bmi','bp','s1','s2','s3','s4','s5','s6']] # 特征变量y = data[['target']] # 目标变量（一年后糖尿病病情进展