更差的阅读体验打 abc 打到的质量最高的一道题，感觉学到了很多东西。树是一个二分图。考虑 flow。 将 \(\texttt{RGB}\) 映射成数字。我们把树按照深度分成左部点和右部点。 我们考虑把一个点拆成三个，左部点 \(u\) …

目录 5.1 路径及其应用方法 5.1.1 路径的基本知识 1.钢笔工具组 2.路径选择工具组 3.路径面板 5.1.2 路径的绘制技巧 1. 使用钢笔工具绘制路径 2. 使用自由钢笔工具建立路径 5.1.3 路径的编辑 1. 路径的编辑 2. 路径与选区间的转换 （1）路径转…

利用 conda env export 生成可复现的 PyTorch 环境文件 在深度学习项目中，最令人头疼的问题之一莫过于“在我机器上明明能跑”的尴尬局面。模型训练完成、代码提交、文档写好，结果合作者或评审者拉下代码后却因为环境不一致导致依赖冲突、版本错乱&#…

在Miniconda环境中集成MLflow跟踪实验结果 在机器学习项目的开发过程中，一个常见的困境是：明明在本地训练时模型表现优异，但换一台设备或几天后再运行，结果却大相径庭。这种“在我机器上能跑”的问题，往往源于环境依赖…

Jupyter Notebook嵌入Matplotlib动态图表展示训练进度 在深度学习项目开发中，最让人焦虑的莫过于“黑箱训练”——启动脚本后只能干等几个小时，最后才发现模型早已收敛停滞甚至发散。有没有一种方式，能让我们像驾驶舱里的飞行员一样&#xff…

这个项目属于哪个课程 2025综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践组名、项目简介 组名：项目需求：随着个性化旅游需求的爆发式增长，传统碎片化的信息获取与行程管理方式已无法满足用户对效率与深度的双重追…

在Jupyter中绘制PyTorch模型训练曲线的Matplotlib实践 在深度学习实验中，我们经常面对这样的场景：终端里一串串跳动的损失值和准确率数字不断刷新，却难以判断模型是否真正收敛、是否存在过拟合，或者训练过程是否稳定。尤其当调整学…

Jupyter Notebook自动保存与Miniconda环境备份策略 在数据科学和AI研发的日常工作中，我们常常面临这样的窘境：连续调试模型两小时后，突然断电重启，发现最新的代码变更全部丢失；或者将项目分享给同事时，对方…