摘要： 卷积神经网络(CNN)通过模仿人类视觉系统实现图像识别，相比传统神经网络能更高效处理图像的空间结构。CNN核心包含卷积层(使用可学习的滤波器提取局部特征)和池化层(降维保留关键信息)。文章详细解析了CNN工作原理，包括卷积核类型、PyTorch实现方法，并对比了CNN与传统网络的参数量差异。通过可视化代码示例，展示了CNN如何从边缘到语义逐层提取特征，最终构建高效图像分类模型。

本文介绍了机器学习模型评估的核心概念和方法。通过类比学生考试，解释了模型评估如何判断AI的真实表现。主要内容包括：1）模型评估的基本流程和重要性，防止过拟合；2）分类模型的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数）；3）回归模型的评估指标（MSE、RMSE、MAE、R²）；4）实战演示如何通过代码实现分类模型评估。文中强调，模型评估是确保AI系统可靠性的关键步骤，需要根据具体场景选择合适的评估指

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阶段1：知识消费者看教程、读论文、刷课程特点：被动接受，缺乏深度思考阶段2：知识实践者做项目、写代码、解决问题特点：主动实践，获得真实经验阶段3：知识创造者写博客、做分享、参与开源特点：输出倒逼输入，深度理解阶段4：知识引领者发表论文、创新算法、影响他人特点：推动技术进步，引领发展方向学习AI不是sprint（短跑），而是marathon（马拉松）。😫 代码bug调试到半夜🤯 复杂数学公式让你

Transformer是由Vaswani等人在2017年论文《Attention Is All You Need》中提出的革命性架构。它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)，在自然语言处理任务中取得了突破性的成果。Transformer的主要优势：Transformer采用编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构，主要组件包括：注意力机制允许模

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参考：b站up主开源代码，直接在本站搜索“ISAT_with_segment_anything-master”即可找到开源代码，截图如下：你如果直接使用了作者的开源代码，那么在这个开源代码运行之后会得到如下的界面：你需要打开里面的main.py文件夹，运行它得到如下的界面：在这样的界面里面点击模型，你可以找到你想要下载的模型SAM(这个模型就是用于快速标注的模型)，值得注意的是模型的大小是需要选择