此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记，目前已完结，点击进入全集目录 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五 ...

本文介绍了一套基于YOLO系列算法的太阳能电池板缺陷检测系统。该系统支持多模态输入（图片/视频/实时摄像头），具备用户管理、多模型切换、检测结果可视化与保存等功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，核心对比了YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12等模型性能... ...

微调中数据非“越多越好”，而是“越清楚越好”。它本质是约束而非燃料：重目标一致性、表达稳定性与边界清晰度，而非规模。小而精的数据更易定位问题、验证假设；盲目扩量反致模型平均化、难调试、掩盖目标缺陷。关键在明确“教模型什么”，而非堆砌数量。 ...

本文介绍了一套基于YOLO算法的农业害虫检测系统。该系统支持图片、视频、摄像头等多模态检测，提供多模型切换（YOLOv5/v8/v11/v12）、结果可视化、统计分析等功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，模型训练脚本支持自动路径修正和批量训练。性能测试显示YOLO12n精... ...

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摘要：本文介绍了一个基于YOLO系列算法的交通锥形桶检测系统，该系统针对传统道路安全设施检测的痛点问题，实现了多模态检测、模型切换和结果可视化等功能。系统采用PyQt5前端界面和SQLite数据库，支持图片、视频及摄像头实时检测，并具有语音播报、结果导出等实用特性。通过对比YOLOv5/YOLOv8... ...

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本文介绍了一套基于YOLO系列算法的苹果检测系统，该系统支持图片、视频和实时摄像头检测，具备多模型切换、结果可视化与统计等功能。系统采用Python3.10开发，前端使用PyQt5，数据库为SQLite，支持YOLOv5/v8/v11/v12等多种模型。实验表明，YOLO12n模型精度最高(mAP4... ...

为什么很多客服大模型，看起来很聪明，却一点也不好用 如果你做过客服相关的项目，大概率会经历一个非常相似的过程。 一开始，大家都很兴奋。 把历史客服文档、FAQ、知识库一股脑丢进 RAG，接上一个看起来很强的模型，测试时效果还不错。大多数常见问题都能答上来，语气也挺自然，看起来“已经能替代人工了”。 ...

摘要：本文介绍了一套基于YOLO系列算法的密集人群行人检测系统。系统支持图片、视频及实时摄像头检测，具备模型切换、置信度调节、数据统计与导出等功能。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型性能，显示YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统采用Py... ...

本文介绍了一套基于YOLO系列算法的路面裂缝检测系统。系统支持图片、视频及实时摄像头检测，具备多模型切换、结果保存与可视化等功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n... ...

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本文介绍了一套基于YOLO系列算法的交通标志检测系统。该系统采用深度学习技术，支持55种常见交通标志的识别，具备图片、视频、批量文件及实时摄像头检测功能。系统提供图形化界面，包含模型切换、参数调节、结果统计与语音播报等实用功能，并配套用户管理、脚本调用和模型训练流程。技术栈采用Python3.10+... ...

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在深度学习项目实践中，数据加载往往成为限制训练速度的关键瓶颈。当数据集规模达到数百万甚至数十亿样本时，传统的文件系统随机访问方式会导致I/O效率急剧下降，让昂贵的GPU资源处于闲置等待状态。WebDataset通过流式处理和顺序读取的设计理念，可以极大提升数据加载性能。 什么是WebDataset？ ...

本文介绍了一个基于YOLO算法的PCB板元器件检测系统，该系统可识别22种元器件，支持图片、视频、批量文件和摄像头实时检测。系统采用Python3.10开发，前端使用PyQt5，数据库为SQLite，集成了YOLOv5/v8/v11/v12等多种模型。通过对比测试显示，YOLO12n模型精度最高（m... ...

企业大模型微调别盲目跟风！本文从ROI（投入产出比）出发，拆解微调的成本与收益，涵盖显性/隐性投入、商业收益量化、适用场景及4步测算法，附实用工具与案例，助企业避开烧钱陷阱，实现技术与生意的双赢。关注理性决策，让每一分投入都值得。 ...

基于YOLO系列深度学习算法的昆虫识别系统，支持对33种昆虫（如星天牛属、剑尾蛾、橙粉蝶等）进行高精度识别。系统提供图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测功能，具备多模型切换、置信度调节、语音播报、结果保存与导出等交互模块。训练阶段采用6000张标注图片，YOLO12n模型在验证集上mAP达40.6... ...

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本文介绍了一个基于YOLO算法的吸烟检测系统，该系统针对公共场所禁烟监管需求开发。系统支持多模态输入（图片/视频/实时摄像头），采用模块化界面设计，集成模型切换、参数调节、结果保存等功能，检测精度达91.6%（mAP@0.5）。技术栈包括Python3.10、PyQt5和SQLite，内置YOLOv... ...