文章目录 前言一、数据集增强二、设置 YOLO 模型训练参数三、模型微调总结 前言 本文的Task3对Task1的baseline代码继续进行优化的过程。 一、数据集增强 数据增强是机器学习和深度学习中常用的技术，用于通过从现有数据集中生成新的训练样本来提高模型的泛化能力。 常见的增强技术包括翻转、旋转、缩放和颜色调整。例如 Albumentations、Img

【2024】Datawhale AI夏令营-从零上手Mobile Agent-Task2笔记 本文介绍通义实验室最新的多模态手机智能体工作——Mobile-Agent。 一、大模型智能体背景 1.1 大模型智能体的优势 随着大模型的高速发展，大模型智能体成为热门研究方向，受到工业界和学术界的广泛关注。 在大模型智能体诞生之前，智能体主要基于强化学习（RL）设计，如OpenAI Five和

使用功率分析仪测量直流电压和零上的三角波电流，仪器上测量显示视在功率S比有功功率P大很多，是仪器测量不准还是真实测试结果？ 这种情况是正常的，推导如下： 有功功率 P=Udc×Iavg 视在功率S=Urms*Irms=Udc*Irms 结合三角波特性Irms、Iavg、Im之间关系： Irms＞Iavg     Irms=√3/3Im=0.577Im    Iavg=0.5Im 综上，S/