本文介绍了科研工作者如何通过JetBrains Toolbox将PyCharm更新至2026.1.1版本，来使用大模型辅助编程功能。更新后需安装JetBrains AI Assistant插件并配置Codex智能体，遇到ACP进程启动失败时可通过删除acp-agents目录解决。完成授权后，即可利用AI功能提升开发效率，如自动补全代码、生成文档等。新版本界面更美观，功能更强大，值得升级。

最近，本人在优化深度神经网络模型时发现为了减少预测标签值和真实标签值之间差距，不仅仅需提高模型本身的性能，还关乎于标签值标准化、数据集划分、模型超参数等一系列初始设定。其中后两项的实验内容俗称“炼丹”，很多研究人员已经炉火丹青，运筹帷幄，唯独标签值标准化容易被人忽略。一个优秀的标准化方法不仅能提高模型训练的稳定性，加速收敛，还能增强模型测试性能，可谓是中流砥柱。现有模型训练大多默认选用 Stand

深度学习中常见的九种交叉验证方法汇总

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【深度学习】Inception模型结构解析，关键词：Inception-v1、v2、v3、v4、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2

基于SVM的实现鸢尾花(Iris)数据集分类

[已解决] Interpreter '/usr/bin/python' doesn't exist onremote server

从感知机到Transformer，一文概述深度学习简史

文章参考：大盘点 | 十大即插即用的涨点神器！ (360doc.com)CompConv：一种用于高效特征学习的紧凑型卷积模块 - 知乎 (zhihu.com) 紧凑型深度卷积神经网络在图像识别中的应用 (ceaj.org)

监督（supervised）= 标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。至于半监督学习，就是一半（一点点）数据有标签，一半（极其巨大）数据没标签。——简单一句话答案。首先从学习（learn）这个概念开始解释，所谓学习，就是闻一知十。（正经回答在最后）例如学数学，小学老师会先给大量训练，让人学会解题方法。之后面对考试的时候出现