数据增强是 CNN 训练中 “低成本、高收益” 的关键技术，其核心逻辑是通过模拟数据的自然变异扩充样本多样性，从而提升模型泛化能力。优先选择在线增强，利用随机性提升样本多样性；根据任务场景定制增强方式（如分类用 MixUp，分割需同步变换标签）；控制增强强度，避免语义失真；仅在训练集应用增强，测试集保持原始分布以准确评估模型。随着深度学习的发展，数据增强技术也在不断演进（如结合大模型的语义增强、基

intro = quote_tag.get_text(strip=True) if quote_tag else "无简介"电影简介位于class为 "inq" 的span标签中。同样添加了条件判断，处理没有简介的情况。

pandas 的索引（index）是数据访问的核心，支持多种类型（如整数、字符串、日期），且可灵活重置。DataFrame 是 pandas 中最常用的二维数据结构，类似 Excel 表格或数据库表，由。组成，可视为 “多个 Series 的拼接”（每一列是一个 Series）。DataFrame 支持行列增删、数据访问、排序、值替换等操作，灵活性极高。Series 的操作围绕 “访问、修改、删除

在计算机视觉的广袤领域中，OpenCV 是一座极为关键的里程碑。无论是在前沿的学术研究，还是在蓬勃发展的工业界，OpenCV 凭借其强大的功能与性能，为开发者提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，助力无数项目落地。本文将深入探讨 OpenCV 的基础知识，包括其核心概念、安装配置、常用操作以及实际应用，希望能帮助读者全面掌握 OpenCV，为后续的计算机视觉开发筑牢根基。

所有优化本质围绕“减少 IO 次数、缩小锁范围、让索引高效命中”展开，关键是理解数据库执行计划（如EXPLAINCOUNT：是否触发全表扫、是否判 NULL；插入：是否批量提交、是否索引过多；主键：是否选对类型、是否有碎片；UPDATE：是否走索引、是否锁范围过大。

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朴素贝叶斯以其简单、高效、易扩展的特点，成为机器学习中的经典算法。尽管“朴素”的独立性假设存在局限性，但在文本处理等特征高维且关联性较弱的场景中，其性能往往优于复杂模型。实际应用中，需根据数据类型选择合适的变种（如高斯型、多项式型），并通过平滑处理提升稳定性。对于特征关联性强的任务，可结合特征工程或与其他算法（如SVM）融合使用，进一步优化效果。

输入命令后，点击回车，然后输入刚刚的初始密码（输密码的时候不可见），可以复制初始密码后，然后粘贴。设置完成后，删除my.cnf文件中添加的skip-grant-tables，重启MySQL服务，重新登录即可。重置密码(输入你想要设置的密码即可)（设置密码可以和我演示的一样，太简单肯会报错，一般情况下没问题 ）看到绿色的active (running)就表示启动成功了，也可以执行下面的命令查看。而后