📝 留言列表 (44)
本单位因未按规定报送2024年度年度报告，被列入经营异常名录。现已深刻认识到自身行为的不当及由此产生的不良影响，并已完成2024年度报告的补报公示。为恢复企业正常信用状态，保障后续经营活动顺利开展，现申请移出经营异常名录，办理信用修复。
墙裂推荐，立刻把你的手机变成
钢琴:http://a.app.qq.com/o/simple.jsp?pkgname=com.gamestar.perfectpiano
数据增强流水线的中文字体太小了，放在文章里看不清，感觉完全可以放大一倍字体，现在才占了框格的15%左右，训练流程图training_pipeline也是字体太小了。还有生成增强效果图时我希望是按增强类型分成几张图，现在文档需要：1.原图与几何增强对比：“RandomResizedCrop(input_size=448, scale=(0.75, 1.0))
o兼顾“看到全花朵”和“看到不同缩放与构图”；
o下限 0.75 相比更激进的 0.7 更不容易把小花裁掉。
RandomHorizontalFlip(p=0.5)
o花朵在左右方向上基本对称，此增强安全且有效。
RandomVerticalFlip
o在 ProgressiveAug 中，从 0 逐渐增加到约 0.15：
o小概率模拟俯拍/仰拍等不常见姿态，但不会大量生成“完全倒着的”非自然图。
RandomRotation(0°→15°)
o轻微旋转缓解相机倾斜与构图偏差，对花朵结构变形有限。建议从若干类别抽样，展示原图与不同角度/裁剪后的效果，说明增强不过分破坏花朵结构。”2.颜色增强前后对比：“ColorJitter(brightness=0.25, contrast=0.25, saturation=0.25, hue=0.03)
o适应不同光照、曝光和色温环境，Hue 控制在较小范围避免严重变色。
RandAugment(num_ops=2, magnitude≈5→7)
oProgressiveAug 中从弱到中逐步增加强度；
只选 2 个操作，避免一次性叠加过多极端变换，展示在不同亮度/饱和度扰动下，模型仍能识别花种，而不会被光照差异误导。”3.原图 vs MixUp vs CutMix 可视化：
直观展示三种样本形式，4：GridMask / 噪声增强样本示意（占位）
图中可看到局部遮挡和轻微噪点，但整体花型仍清晰可辨
tensorboard --logdir=“E:\Flower\submission\model\runs” --host=127.0.0.1 --port=6006
Epoch 3/15 | LR: 0.00000988
[2025-12-03 10:33:18] ----------------------------------------------------------------------
[2025-12-03 10:57:24] Train Loss: 0.0676 | Train Acc: 0.8448
[2025-12-03 10:57:24] Val Loss: 0.0790 | Val Acc: 0.9728
[2025-12-03 11:00:35] ✓ 验证准确率提升! 保存EMA模型到 E:\Flower\submission\model\best_model.pth
[2025-12-03 11:00:36] 💾 检查点已保存: Epoch 3
[2025-12-03 11:00:36]
Epoch 4/15 | LR: 0.00000951
[2025-12-03 11:00:36] ----------------------------------------------------------------------
[2025-12-03 11:24:46] Train Loss: 0.0559 | Train Acc: 0.8599
[2025-12-03 11:24:46] Val Loss: 0.0762 | Val Acc: 0.9724
[2025-12-03 11:24:47] 💾 检查点已保存: Epoch 4
[2025-12-03 11:24:47]
Epoch 5/15 | LR: 0.00000892
[2025-12-03 11:24:47] ----------------------------------------------------------------------
tensorboard --logdir="C:\Ep\Code\Python\recognizeFlowerCopilot\model\runs" --host=127.0.0.1 --port=6006
Epoch 1/60 | LR: 0.00000500
----------------------------------------------------------------------
Train Loss: 4.4688 | Train Acc: 0.5694
Val Loss: 4.2415 | Val Acc: 0.5656
自适应增强强度: 0.50
✓ 验证准确率提升! 保存EMA模型到 E:\Flower\submission\model\best_model.pth
💾 检查点已保存: Epoch 1
📊 数据增强阶段: Weak (进度: 1.2%)
旋转: 0°, 裁剪: 0.90-1.00, 颜色: 0.10, RandAug: OFF
Epoch 2/60 | LR: 0.00000534
----------------------------------------------------------------------
Train Loss: 3.2724 | Train Acc: 0.6273
Val Loss: 4.1792 | Val Acc: 0.6190
自适应增强强度: 0.50
✓ 验证准确率提升! 保存EMA模型到 E:\Flower\submission\model\best_model.pth
💾 检查点已保存: Epoch 2
📊 数据增强阶段: Weak (进度: 2.3%)
旋转: 0°, 裁剪: 0.90-1.00, 颜色: 0.10, RandAug: OFF
Epoch 3/60 | LR: 0.00000635
----------------------------------------------------------------------
Train Loss: 2.0158 | Train Acc: 0.6640
Val Loss: 4.0631 | Val Acc: 0.6507
自适应增强强度: 0.55
✓ 验证准确率提升! 保存EMA模型到 E:\Flower\submission\model\best_model.pth
💾 检查点已保存: Epoch 3
📊 数据增强阶段: Weak (进度: 3.5%)
旋转: 1°
tb_logger.log_confusion_matrix(y_true, y_pred, epoch)
Traceback (most recent call last):
File "E:\Flower\submission\code\train.py", line 683, in main
trained_model = train_model(
model, dataloaders, image_datasets, dataset_sizes, config, device,
class_names=class_names # 传递类别名称用于 TensorBoard
)
File "E:\Flower\submission\code\train.py", line 551, in train_model
tb_logger.log_confusion_matrix(y_true, y_pred, epoch)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: 'bool' object is not callable
let F_1=(!A)* (!B)*(!C);let F_2=!(A+B+C)
真值表是个好东西，在做完某个实验关于真值表使用的教程熟悉后，你将发现可破万法
首先ai会告诉你真值表，这个很简单，一般ai都能推算对，纯逻辑
然后填进去，真值表里选创建-电路
然后复制创建出来的野生电路图
最后粘贴并ctrl+s保存
评测，过
F = (A & !B & !C & D) | (A & !B & C & D) | (!A & B & C & !D) | (A & B & C & D) | (A & B & !C & D)
F = (A & !B & !C & D) | (A & !B & C & D) | (!A & B & C & !D) | (A & B & C & D) | (A & B & !C & D)
GREEN = A & B & C
RED = (!A & B & C) | (A & !B & C) | (A & B & !C) | (!A & !B & !C)
YELLOW = (!A & !B & C) | (!A & B & !C) | (A & !B & !C) | (!A & !B & !C)
GREEN = A & B & C
RED = (~A & ~B & ~C) | (~A & ~B & C) | (~A & B & ~C) | (A & ~B & ~C)
YELLOW = (~A & ~B & ~C) | (~A & B & C) | (A & ~B & C) | (A & B & ~C)
输出总表达式：
GREEN = A·B·C
RED = A'·B'·C' + A'·B'·C + A'·B·C' + A·B'·C'
YELLOW = A'·B'·C' + A'·B·C + A·B'·C + A·B·C'
let F_1=(!A)* (!B)*(!C);let F_2=!(A+B+C)
assign Y = (~S2 & ~S1 & ~S0 & D0) |
(~S2 & ~S1 & S0 & D1) |
(~S2 & S1 & ~S0 & D2) |
(~S2 & S1 & S0 & D3) |
( S2 & ~S1 & ~S0 & D4) |
( S2 & ~S1 & S0 & D5) |
( S2 & S1 & ~S0 & D6) |
( S2 & S1 & S0 & D7);
Y = (!S2 & !S1 & !S0 & D0) |
(!S2 & !S1 & S0 & D1) |
(!S2 & S1 & !S0 & D2) |
(!S2 & S1 & S0 & D3) |
( S2 & !S1 & !S0 & D4) |
( S2 & !S1 & S0 & D5) |
( S2 & S1 & !S0 & D6) |
( S2 & S1 & S0 & D7);
FF0.CLK = CLK;
FF0.J = 1;
FF0.K = 1;
FF0.CLR = !(Q3 & JT);
FF1.CLK = Q0;
FF1.J = 1;
FF1.K = 1;
FF1.CLR = !(Q3 & JT);
FF2.CLK = Q1;
FF2.J = 1;
FF2.K = 1;
FF2.CLR = !(Q3 & JT);
FF3.CLK = Q2;
FF3.J = 1;
FF3.K = 1;
FF3.CLR = !(Q3 & JT);
// 输出定义
OUTPUT = {Q3, Q2, Q1, Q0};
assign Y = (~S2 & ~S1 & ~S0 & D0) |
(~S2 & ~S1 & S0 & D1) |
(~S2 & S1 & ~S0 & D2) |
(~S2 & S1 & S0 & D3) |
( S2 & ~S1 & ~S0 & D4) |
( S2 & ~S1 & S0 & D5) |
( S2 & S1 & ~S0 & D6) |
( S2 & S1 & S0 & D7)
let Y=!(S_1)*!(S_0)*(D_0)+!(S_1)*(S_0)*(D_1)+(S_1)*!(S_0)*(D_2)+(S_1)*(S_0)*(D_3)
Q0 = D0 = !Q2
Q1 = D1 = Q0
Q2 = D2 = Q1
let f_0=D*!(S_1)*!(S_0),let f_1=D*!(S_1)*(S_0),let f_2=D*(S_1)*!(S_0),let f_3=D*(S_1)*(S_0)
在Digital的表达式输入框中输入：
let Y=(!S_2)*(!S_1)*(!S_0)*D_0+(!S_2)*(!S_1)*(S_0)*D_1+(!S_2)*(S_1)*(!S_0)*D_2+(!S_2)*(S_1)*(S_0)*D_3+(S_2)*(!S_1)*(!S_0)*D_4+(S_2)*(!S_1)*(S_0)*D_5+(S_2)*(S_1)*(!S_0)*D_6+(S_2)*(S_1)*(S_0)*D_7
let Y=!(S_1)*!(S_0)*(D_0)+!(S_1)*(S_0)*(D_1)+(S_1)*!(S_0)*(D_2)+(S_1)*(S_0)*(D_3)
let Y=!(S_1)*!(S_0)*(D_0)+!(S_1)*(S_0)*(D_1)+(S_1)*!(S_0)*(D_2)+(S_1)*(S_0)*(D_3)
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<list>
<visualElement>
<elementName>Not</elementName>
<elementAttributes/>
<pos x="320" y="80"/>
</visualElement>
</list>
let Y=!(S_1)*!(S_0)*(D_0)+!(S_1)*(S_0)*(D_1)+(S_1)*!(S_0)*(D_2)+(S_1)*(S_0)*(D_3)
let Y=!(S_1)*!(S_0)*(D_0)+!(S_1)*(S_0)*(D_1)+(S_1)*!(S_0)*(D_2)+(S_1)*(S_0)*(D_3)
let f_0=D*!(S_1)*!(S_0),let f_1=D*!(S_1)*(S_0),let f_2=D*(S_1)*!(S_0),let f_3=D*(S_1)*(S_0)
let f_0=D*!(S_1)*!(S_0),let f_1=D*!(S_1)*(S_0),let f_2=D*(S_1)*!(S_0),let f_3=D*(S_1)*(S_0)
let Y=(!S_2)*(!S_1)*(!S_0)*D_0+(!S_2)*(!S_1)*(S_0)*D_1+(!S_2)*(S_1)*(!S_0)*D_2+(!S_2)*(S_1)*(S_0)*D_3+(S_2)*(!S_1)*(!S_0)*D_4+(S_2)*(!S_1)*(S_0)*D_5+(S_2)*(S_1)*(!S_0)*D_6+(S_2)*(S_1)*(S_0)*D_7
在Digital的表达式输入框中输入：
let Y=(!S_2)*(!S_1)*(!S_0)*D_0+(!S_2)*(!S_1)*(S_0)*D_1+(!S_2)*(S_1)*(!S_0)*D_2+(!S_2)*(S_1)*(S_0)*D_3+(S_2)*(!S_1)*(!S_0)*D_4+(S_2)*(!S_1)*(S_0)*D_5+(S_2)*(S_1)*(!S_0)*D_6+(S_2)*(S_1)*(S_0)*D_7