The stacking model is very common in Kaglle competitions. Why?

误区：当第一次接触农业病虫害识别时，初学者因为知识面的原因会选择将一张有多个叶片的植株投入神经网络进行训练，但其实，这样子做是十分低效的！改进★★★：正确做法，应当是目标检测+图像分类！我使用yolox目标检测模型对植株进行叶片检测，之后将每一片叶子分割出来，相同的放在一组然后才投入图像分类。同样的模型与数据集情况下，利用改进的办法准确率提高了23个百分点！效果图：................

Kaglle比赛中使用Stacking模型是非常常见的大杀器，这是为什么呢？

作业中遇到了需要使用KernelDensity的情况，但是网上的资料参差不齐，找了不短的时间却失望而归，最后还是靠着自己的理解才弄懂sklearn这个函数的使用，特此纪念。

​模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练，到最终将模型部署到实际硬件上，整个流程中会涉及到很多不同层面的工作，每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小，提高推理速度等，使得模型能够成功部署在各个硬件之中去并且实时有效的运作。​

喂奶级手把手教你本地部署DeepSeek-R1（震撼提供Ollma加速下载包）_ollma网盘下载-CSDN博客DeepSeek R1 是2025年1月20日发布的，中国公司的伟大成就。分离式训练推理代码，仅开源推理代码，可以本地部署进行模型推理，使用DeepSeek-R1，却不可以训练，参观源码。_ollma网盘下载通过ollama下载模型。

所谓的提示工程也可以被称为「指令工程」，提示工程的核心思想是，通过精心设计的提示，可以显著提高模型的性能和输出质量。貌似简单，但其实意义非凡。(提问的智慧)·Prompt 是 AGI时代的「编程语言」·提示工程师是 AG!时代的「程序员」如果要学好提示工程，那么其实就是要知道如何对咱们的Prompt进行调优，与大模型进行更好的交互。write clear instructions 编写清晰的说明p

极致鸿蒙——华为MatePad系列安装AidLux，一个自带vscode的Python编译环境

一、数据预处理a、步态轮廓图先使用Opencv对采集到的视频进行处理，得到一帧帧图像，而后通过背景减除法（cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()）从一组图像中得到图中人的轮廓图：核心代码：def from_video_get_img(video_path):print(video_path)..................

一、数据预处理a、步态轮廓图先使用Opencv对采集到的视频进行处理，得到一帧帧图像，而后通过背景减除法（cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()）从一组图像中得到图中人的轮廓图：核心代码：def from_video_get_img(video_path):print(video_path)..................