近来需要从背景中分割出条形码，还是直接上图吧，原图如下：图1：原图就是分割出上图中的白色区域，即下图（结果图）中的红框所示的区域：

Seaborn进行数据可视化

通过数据可视化工具来取得引人注目的效果。这是关于了解数据背后隐藏的信息，通过了解受众，并不断接收和实施反馈，以不断改进可视化效果。本文一步一步通过具体数据例子来讲解了如何取得引入注目的可视化效果的完整步骤，并给出了相应的代码示例。您学废了嘛？

共享大型的LLM模型是未来的趋势，如果要适应到某个具体任务上，只要训练LoRA模组即可，而这项技术也带来方便的替换性，未来大家只要分享LoRA的模型权重，就可以快速切换至不同的任务。此外，LoRA通过大量降低训练参数，来大幅降低了硬体的训练门槛，并且与完全的模型相比，推论速度的增加是相当少的。

1 引言相似性和相异性是机器学习中重要的概念，因为它们被许多数据挖掘技术所采用，比如常见的聚类、最近邻分类和异常检测等。在很多情况下，一旦我们计算出了特征向量的相似性或相异性，我们就不在需要原始数据了。这类方法通常将数据变换到相似性（相异性）空间，然后在做数据分析。2 定义相似度(similarity): 两个对象相似程度的数值度量，两个对象越相似，它们的相似度越高；通常取值为非负的，通常介于[0

如果我们需要解决简单的任务，比如检测桌子、数独或网球场的线条，在特定的光线条件下，场景不会有太大的变化，那么传统的图像处理的方法就是最好的解决方案，特点为：简单、可控，不需要太多的计算资源。但是，对于场景更为多变的任务，神经模型的表现可以更好，泛化能力更强。最后，我上面展示的所有内容都是开源的，所以请使用它并为开源做出更多贡献！！！

1 引言随着计算机视觉算法工程师的内卷,从事目标检测的小伙伴们越来越多了.很多时候我们费了九牛二虎之力训练了一版模型,可是可视化出来的效果平淡无奇.是不是有点太不给力啦,作为计算机视觉工程师,我们是不是应该关注下如何优雅地可视化我们模型地检测结果呢?2 举个栗子最常用的可视化目标检测结果的就是我们所说的矩形框,矩形框的画法也可以分为好多中,我们以下图进行说明:我们以上图皮卡丘的矩形检测框为例,左上

L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择；L2正则化可以防止模型过拟合，在一定程度上，L1也可以防止过拟合，提升模型的泛化能力；L1（拉格朗日）正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0；L2（岭回归）正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小。在实际使用中，如果特征是高维

本文重点介绍了Python列表中一些不常见的操作，很多操作往往觉得很难实现也许时因为我们不熟悉某些特殊的技巧，本文相应的技巧都给出了相应的代码示例，希望大家可以学以致用。您学废了吗？

本文重点介绍了如何使用Python来一步一步的实现将图像转化为ASCII字符照，并给出了完整的代码实现。您学废了嘛？