训练次数

训练包，包含有用的训练资料。

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

使用parent_left和parent_right字段高效组织SQL数据库中的层次数据，优化查询性能。

级联训练器是一个交互式应用程序，管理图像列表中矩形ROI的选择和定位，用于设定训练算法的基础标签，并创建全新的级联分类器。该工具支持添加、删除、旋转、排序图像，以及粘贴ROI到一系列图像中的新功能。用户可以通过键盘快捷键简化操作，方便训练检测器和多ROI的选择与管理。

数据库访问次数是影响数据库性能的关键因素之一。减少对数据库的访问次数能够显著提高查询效率和整体性能。以下是一些常用的优化策略： 使用绑定变量: 避免 SQL 语句的硬编码，使用绑定变量可以提高语句的重用率，减少数据库解析 SQL 的次数。 优化查询语句: 分析和优化查询语句，避免全表扫描，使用索引进行高效数据检索。 缓存查询结果: 对于重复执行的查询，将结果缓存到应用服务器或数据库缓存中，减少数据库访问次数。 使用批量操作: 将多个数据库操作合并为一个批处理操作，例如使用批量插入或更新语句，减少网络传输和数据库交互次数。 合理使用视图和存储过程: 视图和存储过程可以封装复杂的逻辑，减少应用与数据库的交互次数。 通过以上策略，可以有效减少对 Oracle 数据库的访问次数，提高数据库性能和应用程序响应速度。

在当时的培训过程中，老师每天为我们安排了一些练习，效果非常显著。

母婴会员管理系统现在具备了记录消费次数的功能，帮助企业更好地管理会员消费情况。

借助 JAX 示例代码，使用 Grok-1 开放权重模型。