【竞赛总结】“域见杯”医检宫颈癌图像分类比赛

高版本支持各种SOTA的图像分类模型，同时还支持不同数据集分类模型的预训练模型的切换。使用起来十分方便快捷，PytrochFinetune模式：基于预训练模型，全链路调优参数冻结特征层模式：这种方式只修改输出层的参数，CNN部分的参数冻结上述两种迁移方式，分别适合大量数据跟少量数据，前一种方式计算跟训练时间会比第二种方式要长点，但是针对大量自定义分类数据效果会比较好。

使用python实现图像对比度增强

由于 Python 的动态特性和开源特点，导致 Python 代码很难做到很好的加密。社区中的一些声音认为这样的限制是事实，应该通过法律手段而不是加密源码达到商业保护的目的；而还有一些声音则是不论如何都希望能有一种手段来加密。于是乎，人们想出了各种或加密、或混淆的方案，借此来达到保护源码的目的。常见的源码保护手段有如下几种：发行.pyc文件代码混淆使用py2exe使用Cython下面来简单说说这些

Pytorch训练模型固定随机种子（seed），保证精度可复现

【代码】Timm打图像分类竞赛入门使用。

当在训练一个神经网络的时候，相对于一次性将所有的数据全输入进去，有一个更好的方法：**先将数据随机地分为几个大小一致的数据块，再分批次输入。**跟一次性训练出来的模型相比，分批训练能够使模型的适用性更好 。从而我们就理解在训练模型的时候看到的Batch_Size就是设置一个数据块包含多少数据了。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内

我目前是大二年级上学期，临近期末居然开了一门人工智能导论，最后要求使用百度EasyDL进行图像的分类识别，至于分类的内容嘛，哈哈哈，自己选择，课上脑子里各种分类的想法，最后由于懒惰，还是选择进行数字0-9的识别分类，当然还有更懒惰的，用python生成数据集和测试集，下面来看看流程吧~今天借鉴了一个大佬写的一个生成手写体图片的 Python 程序，可以批量生成手写体数字数据集，在此分享下大佬的生成

检索增强生成（RAG）赋予大型语言模型新的能力，使其能够与任何大小的文档或数据集进行互动。接下来，请跟随我一起了解如何解析和操作文档，探讨如何利用嵌入向量来描述抽象概念，实现一种简单而强大的方法，以找出文档中与特定查询最相关的部分，并最终构建一个脚本，使本地托管的大型语言模型能够处理您自己的文档。

Python 的 Matplotlib 是最常用的图表绘制以及数据可视化库。我们对折线图、柱状图以及热力图都比较熟悉，但你知道用 Matplotlib 还能做简单的动画吗？下面就是用 Matplotlib 制作动画的例子。展示的是 John Conway 的 《The Game of Life》，这是一个 Metis（数据科学夏令营）中的编程挑战题目，同时给了我一个机会让我知道Matpltlib可