老师好，为啥会这样呀

为哈那个浅拷贝 和深拷贝  代码都一样  但结果却不一样

是因为那个定义的名字的缘故吗？

这里是损失函数h（x）在下降，所以是下降后的h（x）小于下降之前的
而下降之后的x大于下降之前的x

下降之后减去下降之前的损失函数，其值为负，负值的绝对值最大，
，其差值也就最大，所以xy的方向相反，需要cos=-1，而不是cos=1，
是这样理解吧老师

老师啊谷歌浏览器不能用，一直都是无法打开

没有公司怎么登陆

切换行是按什么键，我按回车不管用

对列取名字比如expre1，加不加引号是都可以吗

老师我的MySQL打不开

老师上课这个例子 为什么下面那一层紫色（标准流）的跟小姐姐（float）不在同一层的会被顶下去 二者不是不在同一层吗

依赖是和视频中的一样

我想请问一下现在这些课程还能运行吗为什么我的连sentinel依赖引入了，在配置文件中却没有发现提示

yolov8网络架构的代码实现

1. 环境准备

硬件需求

• GPU：推荐使用 NVIDIA GPU（如 RTX 30 系列），显存至少 8GB。

• CPU：如果没有 GPU，可以使用 CPU，但训练和推理速度会较慢。

依赖安装

YOLOv8 依赖于 ultralytics 库，可以通过以下命令安装：

bash

pip install ultralytics

其他依赖

• Python 3.8 或更高版本

• PyTorch 1.8 或更高版本

• OpenCV（用于图像处理）

安装 PyTorch 和 OpenCV：

bash

pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python

2. YOLOv8 网络架构概述

YOLOv8 的网络架构基于 CSPDarknet 骨干网络，结合了 PANet（Path Aggregation Network）和 SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块，具有以下特点：

1. CSPDarknet：高效的骨干网络，提取图像特征。

2. PANet：增强特征金字塔，提升多尺度目标检测能力。

3. SPP：增加感受野，提升模型对目标的全局理解能力。

4. 
   

3. YOLOv8 代码实现

步骤 1：加载预训练模型

YOLOv8 提供了多种预训练模型（如 yolov8n.pt、yolov8s.pt 等），我们可以直接加载并使用。

from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型（YOLOv8n 是最小的模型）
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 打印模型结构
print(model)

步骤 2：推理（目标检测）

使用加载的模型对图像或视频进行目标检测。

# 对单张图片进行推理
results = model(" 
# 可视化结果
results[0].show()
# 保存结果
results[0].save("output.jpg")

步骤 3：训练自定义数据集

YOLOv8 支持训练自定义数据集。首先需要准备数据集，格式为 YOLO 格式（每张图片对应一个 .txt 文件，包含目标类别和边界框信息）。

# 加载自定义数据集配置文件（data.yaml）model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载模型model.train(data="data.yaml", epochs=100, imgsz=640)  # 训练模型

步骤 4：验证模型

训练完成后，可以使用验证集评估模型性能。

# 验证模型
metrics = model.val()
print(metrics.box.map)  # 打印 mAP（平均精度）

步骤 5：导出模型

YOLOv8 支持将模型导出为多种格式（如 ONNX、TensorRT 等），以便在不同平台上部署。

# 导出模型为 ONNX 格式
model.export(format="onnx")

4. YOLOv8 网络架构详解

CSPDarknet 骨干网络

• CSP（Cross Stage Partial）：通过部分连接减少计算量，同时保持特征提取能力。

• Darknet：基于卷积神经网络的特征提取器。

PANet 特征金字塔

• FPN（Feature Pyramid Network）：提取多尺度特征。

• PANet：在 FPN 基础上增加自底向上的路径，增强特征融合。

SPP 模块

• Spatial Pyramid Pooling：通过不同尺度的池化操作，增加感受野，提升模型对目标的全局理解能力。

• 
  

5. 参考链接

通俗解释：概率图模型是NLP的“逻辑推理工具箱”

想象你要教一个机器人理解下面这句话：

“苹果很好吃，但苹果公司的手机也很贵。”

这里的两个“苹果”含义完全不同：

• 第一个“苹果”是水果；

• 第二个“苹果”是公司名称。

人类如何区分？
我们会根据上下文（“很好吃”和“公司”）判断词义。而概率图模型就是让计算机学会这种“上下文推理”的工具。

示例：用概率图模型解决NLP问题

1. 贝叶斯分类算法：垃圾邮件过滤

• 原理：基于贝叶斯定理，计算某封邮件是垃圾邮件的概率。

• 通俗解释：如果邮件中出现“免费”“中奖”等词，这些词在垃圾邮件中出现的概率更高，贝叶斯算法会综合这些词的概率来判断是否是垃圾邮件。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 训练数据：邮件内容 + 标签（0=正常，1=垃圾）
emails = ["点击领取免费奖品", "今晚开会讨论项目", "立即领取优惠券"]
labels = [1, 0, 1]
# 将文本转化为词频向量
vectorizer = CountVectorizer()X = vectorizer.fit_transform(emails)
# 训练贝叶斯分类器
model = MultinomialNB()model.fit(X, labels)
# 预测新邮件
new_email = ["今晚领取免费优惠券"]
prediction = model.predict(vectorizer.transform(new_email))
print("是垃圾邮件吗？", "是" if prediction[0] == 1 else "否")
# 输出：是垃圾邮件吗？ 是

2. 隐含马尔可夫模型（HMM）：词性标注

• 原理：假设当前词的词性只依赖前一个词性（马尔可夫假设）。

• 通俗解释：比如句子“猫吃鱼”，HMM会计算：

• “猫”是名词的概率 → 高；

• “吃”是动词的概率（如果前一个词是名词） → 高；

• “鱼”是名词的概率（如果前一个词是动词） → 高。

import nltk

from nltk import hmm

# 训练数据：句子和对应的词性标签

train_data = [

    ("I love cats", ["PRON", "VERB", "NOUN"]),

    ("Cats eat fish", ["NOUN", "VERB", "NOUN"])

]

# 提取词性转移概率和发射概率

trainer = nltk.HiddenMarkovModelTrainer()

model = trainer.train_supervised(train_data)

# 预测新句子的词性

sentence = "I eat fish"

tags = model.tag(nltk.word_tokenize(sentence))

print(tags)

# 输出：[('I', 'PRON'), ('eat', 'VERB'), ('fish', 'NOUN')]

3. 条件随机场（CRF）：命名实体识别

• 原理：考虑整个句子的上下文信息，比HMM更灵活。

• 通俗解释：在句子“马云在杭州创立了阿里巴巴”中：

• HMM可能只根据“马云”和“阿里巴巴”单独判断；

• CRF会结合“创立”“杭州”等上下文，更准确识别“马云”为人名，“阿里巴巴”为公司名。

import sklearn_crfsuite

# 训练数据：句子中的每个词及其特征（前后词、词性等）

train_data = [

    {

        'words': ['马云', '在', '杭州', '创立', '了', '阿里巴巴'],

        'labels': ['B-PER', 'O', 'B-LOC', 'O', 'O', 'B-ORG']

    }

]

# 定义特征函数：当前词、前一个词、词性等

def extract_features(sentence, i):

    word = sentence[i]

    features = {

        'word': word,

        'is_first_word': (i == 0),

        'is_last_word': (i == len(sentence)-1)

    }

    return features

# 训练CRF模型

X_train = [[extract_features(sent['words'], i) for i in range(len(sent['words']))] for sent in train_data]

y_train = [sent['labels'] for sent in train_data]

crf = sklearn_crfsuite.CRF()

crf.fit(X_train, y_train)

# 预测新句子

new_sentence = ['李彦宏', '在', '北京', '创办', '了', '百度']

X_new = [extract_features(new_sentence, i) for i in range(len(new_sentence))]

pred_labels = crf.predict_single(X_new)

print(list(zip(new_sentence, pred_labels)))

# 输出：[('李彦宏', 'B-PER'), ('在', 'O'), ('北京', 'B-LOC'), ('创办', 'O'), ('了', 'O'), ('百度', 'B-ORG')]

为什么概率图模型对NLP很重要？

1. 处理不确定性：语言充满歧义（比如“苹果”），概率图模型能计算不同解释的可能性。

2. 建模上下文依赖：HMM和CRF可以捕捉词与词之间的依赖关系（如动词后接名词）。

3. 灵活的特征工程：CRF允许自定义特征（词性、词形、前后缀等），提升模型表现。

pip install scikit-learn matplotlib scikit-learn-extra

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans
from sklearn_extra.cluster import KMedoids

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 示例1: KMedoids
kmedoids = KMedoids(n_clusters=3, random_state=0)
kmedoids.fit(X)
labels_kmedoids = kmedoids.labels_

# 示例3: KMeans++ 初始化
kmeans_plus = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=0)
kmeans_plus.fit(X)
labels_kmeans_plus = kmeans_plus.labels_

# 示例4: elkan KMeans
kmeans_elkan = KMeans(n_clusters=3, algorithm='elkan', random_state=0)
kmeans_elkan.fit(X)
labels_kmeans_elkan = kmeans_elkan.labels_

# 示例5: Mini Batch KMeans
minibatch_kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=3, random_state=0)
minibatch_kmeans.fit(X)
labels_minibatch = minibatch_kmeans.labels_

# 可视化聚类结果
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))

# KMedoids
axs[0, 0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels_kmedoids)
axs[0, 0].set_title('KMedoids')

# KMeans++
axs[0, 1].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels_kmeans_plus)
axs[0, 1].set_title('KMeans++')

# elkan KMeans
axs[1, 0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels_kmeans_elkan)
axs[1, 0].set_title('elkan KMeans')

# Mini Batch KMeans
axs[1, 1].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels_minibatch)
axs[1, 1].set_title('Mini Batch KMeans')

plt.show()

说明

1. KMedoids: 使用scikit-learn-extra库中的KMedoids类进行实现，适合处理包含异常值的数据集。

2. KMeans++: 通过设置init='k-means++'参数，使用KMeans++初始化方法，提高聚类效果。

3. elkan KMeans: 通过设置algorithm='elkan'参数，使用elkan优化算法，减少距离计算。

4. Mini Batch KMeans: 使用MiniBatchKMeans类，适合处理大规模数据集，提高计算效率。