本文探讨了在风机叶片缺陷检测项目中应用Focal Loss解决类别不平衡问题的实验过程。针对Crack类别mAP50仅为0.293的问题，作者尝试了三版改进方案：标准Focal Loss导致指标全面下降；修正α权重后Crack召回率提升但精度仍低；最终采用纯类别加权（γ=0）使指标接近baseline水平。实验揭示了Focal Loss在多类检测中的三个常见陷阱：α对负样本的副作用、小数据集与软标

ClaudeCode安装与使用指南 ClaudeCode是基于Node.js的AI编程CLI工具，支持代码解释、重构和生成。安装方法：Windows需安装Node.js后通过npm安装；Mac使用Homebrew；Linux通过NodeSource仓库。安装后统一使用claude命令启动。推荐国内用户使用GLM5.1等模型，并搭配CC-switch工具便捷切换API和模型配置。CC-switch提

需要注意的是，如果用claude code的官方模型，比如opus4.6(有钱人非得要用)，sonnet4.6，可以登录官方网站，注册账号，但是国内的路径诸多不方便，此文中我建议搞国内模型也可以，凑合用，比如我使用过的GLM5.1，国内编程一哥。CC-switch的使用如下图，只需要得到一个可用的API，第一步输入可用的API，第二步输入可用的模型名称，第三步保存，第四步，选择Claude cod

字节跳动推出Dola-Seed-2.0模型，以19项基准测试12项第一的成绩成为国内AI新标杆。该系列包含Pro、Lite、Mini三款通用模型和一款Code模型，在数学推理、代码生成（Codeforces评级3020分）、多模态理解等维度表现突出，LMArena全球排名第9，编程能力全球第7。相比海外模型，其价格仅为GPT-5.2的1/10，Pro版输入低至3.2元/百万tokens。目前模型已

十个好用的Claude code skills分享，让你的AI编程效率翻倍！

摘要： DeepSeek V4发布引发科技圈震动，其API定价策略堪称"价格屠夫"——Flash版本低至0.2元/1M tokens，Pro版本仅1元/1M tokens。更值得关注的是官方透露：随着下半年昇腾950超节点批量上市，Pro版本价格将"大幅下调"。这传递出两大信号：一是国产昇腾芯片已成功支撑顶级大模型运行，实现算力自主可控；二是当前定价仍受算力

手把手教你：RTX 3060 + Ollama + OpenClaw 零成本本地养龙虾 🦞

**摘要：**医学图像分割是智能辅助诊断的关键技术，面临高噪声、低对比度等挑战。从CNN到Transformer再到Mamba-SSM，算法不断演进：CNN（如U-Net）擅长局部特征提取；Transformer解决长距离依赖但计算复杂；Mamba-SSM实现线性复杂度与全局建模的平衡。级联感知、改进损失函数（如TverskyLoss）等策略进一步提升性能。未来方向包括轻量化部署和大模型零样本分割

总结一下，YOLOv11 的 INT8 部署绝对不是单纯的代码搬运，而是一场与数值分布和硬件特性博弈的艺术。记住这个口诀：“校准集要精，敏感层要保，逼急了上 QAT别再看着验证集上的高分沾沾自喜了，赶紧把模型导成 INT8 扔到板子上跑一跑，看看你到底是在做工程，还是在做 PPT 算法。🔗 拓展阅读与硬核资源TensorRT 官方量化指南（深入理解 PTQ 熵校准与 QAT 的必读圣经）。

《YOLOv11小目标漏检优化策略》摘要： 针对YOLOv11在小目标检测中的漏检问题，本文分析了传统拉高分辨率方案的弊端，揭示了32倍下采样导致特征丢失的本质原因，并提出三项核心优化策略：1）采用SPD-Conv实现无损下采样，保留原始像素信息；2）增设P2检测头提升微小目标捕获能力；3）引入NWD Loss增强对小目标位置偏差的容忍度。这些方法在不显著增加计算负担的前提下，从特征提取、多尺度融