大规模优化问题通常涉及大量的变量和约束，传统的优化方法可能会因为计算复杂度和内存限制而不适用。它在初始阶段接受较差的解，以避免陷入局部最优解，然后随着温度逐渐降低，算法趋向最优解。：在分布式优化中，多个计算节点通过局部计算和通信来协同求解一个全局优化问题。通过本课内容，学生能够理解大规模优化和分布式优化的基本概念和方法，并通过编程实现随机优化算法，掌握它们在数据科学和机器学习中的应用。随机优化方法

【代码】halcon深度学习-图像分类。

待留

【代码】cv2-opencv读取和保存含中文路径的图像。

【代码】使用opencv将蓝底照片换成白底照片。

物联网开发

神经网络的模型分层结构

二 机器学习三要素：数据、模型、算法算法通过在数据上进行运算产生模型特征工程：1.确定用哪些特征来表示数据；2.确定用什么方式表达这些特征。模型是机器学习的结果，这个学习过程，称为训练（Train）一个已经训练好的模型，可以被理解成一个函数： y=f(x)。输出结果可能是一个数值（回归），也可能是一个标签（分类）模型是基于数据，经由训练得到的。训练就是：根据已经被指定的 f(x) ...

LibTorch之图像分类。

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