YOLOv4 是一种目标检测算法，属于 YOLO（You Only Look Once）系列的第四代版本。它在目标检测领域有着重要地位，结合了许多先进的技术，在速度和精度上取得了较好的平衡。主要特点高效的检测速度：和传统的目标检测算法相比，YOLOv4 速度极快，能够实时处理视频流，这让它可以在对实时性要求较高的场景中使用，比如自动驾驶、视频监控等。高检测精度：它通过采用一系列先进的技术和改进的网

损失函数用于衡量模型的好坏，正则化惩罚用于防止过拟合，梯度下降用于优化模型参数，它们在神经网络的训练中起着至关重要的作用，相互配合，使得神经网络能够学习到数据中的规律，提高模型的性能和泛化能力。损失函数（Loss Function）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异程度，它是评估模型性能的重要指标，也是模型训练过程中的优化目标。正则化惩罚是一种用于防止神经网络过拟合的技术，通过在损失函数中添

'''定义神经网络 类的继承这种方式'''class NeuralNetwork(nn.Module): # 通过调用类的形式来使用神经网络，神经网络模型nn.moduledef __init__(self): # self类自己本身super().__init__() # 继承的父类初始化self.flatten = nn.Flatten() # 展开，创建一个展开对象flattendef fo

模型部署是将训练好的机器学习或深度学习模型投入实际生产环境，使其能够处理实时数据并提供预测或推理服务的过程。

下采样（Down - Sampling）是一种数据处理技术，主要用于处理数据集中不同类别样本数量不均衡的情况。它通过减少数据集中数量较多类别的样本数量，使不同类别样本的数量达到相对平衡。

YOLOv5 是一种目标检测算法，属于 YOLO（You Only Look Once）系列的第5代版本。YOLOv5 是一个广泛使用的目标检测算法，它基于 YOLO（You Only Look Once）系列的思想，具有速度快、精度高的特点。它和YOLOv4的区别是v4是属于学术上的，而v5增加了工程上的使用。它在目标检测领域有着重要地位，结合了许多先进的技术，在速度和精度上取得了较好的平衡。主

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并将这些决策树的结果进行综合（比如投票或者求平均）来做出最终的预测。这些决策树是在训练过程中通过对训练数据集进行有放回抽样（Bootstrap Sampling）构建的。如对决策树不了解可看《机器学习》——决策树。

输入ollama serve打开ollama，正常下载完成后ollama会自动开启。直接跳过这一步也可以。Ollama 是一款开源跨平台的大语言模型（LLM）运行工具，旨在简化本地部署和管理 AI 模型的流程。选择想要部署的大模型的大小，这里我选择1.5b，因为我的电脑配置没有很高，如果电脑配置很高可以自行选择。安装模型：复制上方图片中的内容，win+r输入cmd打开控制面板。安装完成后再输入一遍

这个错误 ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 表明在导入 onnxruntime 库时，Python 无法加载必要的动态链接库（DLL）文件。ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime

逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法。虽然名字中有 “回归”，但它主要用于解决分类任务，例如二分类（是 / 否、0/1 等情况）问题，也可以扩展到多分类问题。它的基本思想是通过一个逻辑函数（sigmoid 函数）将线性回归的结果映射到一个概率区间（0,1），以此来判断样本属于某个类别的概率。