不知道大家是否意识到这个问题，在进行yolo训练时，因为从ultralytics拿到的预训练模型中已经包含了80类物体的识别参数。现在比如说，我们要识别一个新物体，比如：月饼，此时，我们该怎么做?我能想到的最佳实践，还是先对新增的数据集进行预标注，然后对新增物体的标注，混合进预标注文件里，然后，再进行训练。因为新增识别对象会增大模型的参数（虽然只是线性的增加，但是仍然会有不良后果），所以，建议在y

现代嵌入式芯片的的一些名词解释和图例。包括BGA，QFP这类典型封装，DIP这类已经不太常用的封装未提及。

在谐振电感和电容的充放电过程中，励磁电感因为阻抗太大，他的电流变化的幅度无法跟上谐振频率，所以，在谐振分析中，更多地表现为一种类似直流偏置的器件存在。也正是因为这种偏置作用，它在实际消耗有功功率。一般说来，励磁电感Lm远大于谐振电感Lr，在发生谐振时，在这个频点，励磁电感其实对能量转换其实来不及响应。谐振的震荡主要在Lr,Cr之间震荡。一般说来,LLC电路中的主变压器Lm励磁电感不参与谐振频率计算

在一本振动分析书籍中提到的方根幅值，初看似乎不如方均根（RMS）实用，因为RMS通过先平均再开方的方式，通常误差更小。然而，深入分析后发现，对于归一化在[0,1]范围内的测量值，方根幅值实际上能更有效地减小误差。特别是当数值小于1时，方根幅值通过sqrt()函数处理后，误差会缩小。尽管在累加过程中误差可能被放大，但累加后的平均化处理使得整体误差得到控制。因此，对于小信号处理，方根幅值在均值计算中展

这篇文章探讨了字符串替换函数gp_str_replace的潜在缺陷，并展示了AI在代码分析中的局限性。作者通过具体案例演示了：AI在分析代码时容易陷入逻辑误区，一些僵化的思维方式，可能会在某些问题回答过程中陷入死循环，这种AI的分析盲区可能具有普遍性，类似弱点在实战中可能被利用。在觉察到AI的僵化处理策略，让其提交具体案例反证，而非直接提问，可以更有效地测试AI的代码分析能力。

两次训练的数据集，nvidia3090上跑的还要多10%的数据。nvidia环境没有做优化。nvidia3090的训练速度是i7-13700 2.4G的20倍。

峭度在物联网远程节点数据自动采集过程的可能应用。

总结一下巴特沃斯滤波器的基本频响特征和应用时截止频率的选择原则：-3db称为截止频率，截止频率处的相移有-45度。-20db处开始，表述频率-衰减的双对数曲线中开始展现出线性特征。这意味着，从-20db位置频率增大十倍，衰减也相应增大到-40db在-20db位置，相移已经近似-90度。下面的讨论中我知道了如果信号频率是freq，应用这类滤波器时，实际上要把截止频率设置为1/10*freq，乃至1/

振动包络图的基本计算和原理。包含整个计算过程的解说，重要步骤的物理意义的解析。包络是一种特征频带内的故障谱线的显示增强技术。使用这种技术的主要原因是因为FFT谱线的幅度和幅角高度绑定，并会受到其他频带信号的影响。直接抹去其他频带谱线是不行的。

振动包络图的基本计算和原理。包含整个计算过程的解说，重要步骤的物理意义的解析。包络是一种特征频带内的故障谱线的显示增强技术。使用这种技术的主要原因是因为FFT谱线的幅度和幅角高度绑定，并会受到其他频带信号的影响。直接抹去其他频带谱线是不行的。