本文提出了一种基于点提示的Swin-UNet交互式分割系统，解决了全自动分割模型在特定目标分割需求中的局限性。通过将用户点击的点提示编码为独立通道输入模型，配合轻量级Swin Transformer架构，系统实现了高效的目标导向分割。创新点包括：动态采样模拟用户点提示的训练策略、4通道输入的Swin-UNet改造、以及实用的交互式推理设计。相比SAM等大型模型，该系统具有轻量化(3000万参数)、

解决打开 json 文件中文乱码的问题

TransUNet是一种用于医学图像分割的深度学习模型它发表在一篇题为“TransUNet：变压器为医学图像分割提供强大的编码器”的论文中介绍的。该模型将通常用于自然语言处理任务的Transformer架构与广泛用于图像分割的U-Net架构相结合。这种组合使TransUNet能够在医学图像分割任务中实现最先进的性能。Transformer架构使TransUNet能够捕获医学图像中的长程依赖关系，这

本文将会使用python语言将机器学习中常用的6种算法进行复现，代码会贴在每章后面接下来将探讨这些算法的背景、原理、优缺点及应用场景。

三种模型对比：基础版为默认选项；V3在开放性和规范性文本生成任务中表现优于R1，但使用R1时不宜提供示例（其自主性强）。官方提供PromptLibrary提示语库，V3和R1各有专用提示语模板，例如可将DeepSeek转化为智能体的定制提示方案（150字）

关于目标检测任务划分数据集的脚本

对神经网络隐藏层的可视化，以及参数权重的可视化

web服务器也被称为网页服务，或者http服务器。WEB服务器使用的协议是HTTP或者HTTPS。服务器更改：不要使用1000以下的，会被使用。默认的网站在这：要是停止的话，就不能访问。一个服务器可能有多个网卡，需要自己指定。这时候端口号已经打开了，可以访问了。同理创建网站的时候，ip会冲突。不能和用户互动的都是静态网页。客户机访问：需要指定DNS。客服机访问：改变端口号。在DNS不同区域建立。

pytorch 转 ONNX 格式

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集