摘要：
目录YOLO结构绿线检测一、先给一个总原则（非常重要）二、标准工位 → 规则 + CV1️⃣ 场景特征2️⃣ 为什么不用深度学习？3️⃣ 为什么规则 + CV 是最优解三、非标拍摄 → YOLO + CNN1️⃣ 场景特征2️⃣ 为什么规则会失效？3️⃣ 为什么选 YOLO + CNN4️⃣ 为什么 阅读全文
posted @ 2025-12-30 07:06
向着朝阳
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摘要：
目录1. 标注时如何处理上下文方法一：直接在样本中包含历史对话方法二：将上下文信息提取为结构化特征2. 数据准备建议✅ 总结 完全正确。在电商客服这种多轮对话场景下，有些意图 不能单凭当前用户一句话就判断，必须结合历史聊天记录。比如： 用户：“那我要换 X9 的颜色。” 单独看这句话可能无法明确是 阅读全文
posted @ 2025-12-29 21:18
向着朝阳
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摘要：
目录一、什么叫“参数”，什么叫“超参数”1. 模型参数（Parameters）2. 超参数（Hyperparameters）2️⃣ 关键参数详解一、主要作用层与对应 LoRA 参数二、主要 LoRA 参数及设置建议三、调参策略（针对主要应用场景）四、注意事项target model选择一、选择策略1 阅读全文
posted @ 2025-12-29 21:13
向着朝阳
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摘要：
目录一、直观理解二、为什么会过拟合三、过拟合的表现四、防止过拟合的方法五、和智能销售助手/LoRA微调的关系六、一句话总结 过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中最常见的问题之一。简单理解，就是模型“学得太好了”，但学得的是训练数据的噪声和偶然性，而不是数据的真实规律，导致在新数据上 阅读全文
posted @ 2025-12-29 20:19
向着朝阳
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摘要：
目录一、直接结论（精确定义）二、训练过程里 A、B 是如何“逐步变得有意义”的？1️⃣ 训练起点（step = 0）2️⃣ 初期训练（只学 B）3️⃣ 中后期训练（A、B 协同）三、为什么说这是“样本数据驱动”的？四、训练完成后，A、B 到底“存的是什么信息”？（不是记忆样本）五、和业务系统再对一次 阅读全文
posted @ 2025-12-29 17:31
向着朝阳
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摘要：
目录一、先给结论（精确定义）二、参数量统计的构成拆解1. Embedding 层（词表 × 隐藏维度）2. Attention 层（真正的大头之一）3. FFN（Feed Forward Network，最大头）4. Bias、LayerNorm 等三、所以“点积”这个说法哪里容易误解？❌ 不准确的 阅读全文
posted @ 2025-12-29 16:42
向着朝阳
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摘要：
目录AI覆盖二手再生生命周期外观成色判断功能检测汇总开场 / 引入痛点1️⃣ 现状与痛点2️⃣ AI 解决方案（功能检测 AI）3️⃣ 商业价值4️⃣ 总结与落地检测-维修-定价决策联动现实中的断点 AI覆盖二手再生生命周期 接下来我会以更专业的行业视角、更聚焦业务价值的表达来呈现这段内容： 各位同 阅读全文
posted @ 2025-12-27 19:39
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目录批次级别质量检测1️⃣ 背景2️⃣ 批次级别质量检测的概念3️⃣ 应用价值4️⃣ 简单理解合理的风险区间报价1️⃣ 背景问题2️⃣ 风险区间报价的本质3️⃣ AI 做的事情✅ 关键价值拆件操作一、业务定义（不是维修的延伸）二、什么时候会进入拆件路径（典型触发条件）三、拆件操作具体在做什么（实际作 阅读全文
posted @ 2025-12-27 16:46
向着朝阳
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摘要：
目录一、规则方法的局限二、AI带来的核心优势三、简单示例对比用规则用 AI四、结论 完全可以理解你的疑问：既然最终目标是毛利最大化，为什么不直接用“规则”就够了，而非引入 AI？答案在于业务复杂性和动态性。我们可以分几个层面分析： 一、规则方法的局限 规则维护成本高、易出错 假设你写一个规则：“外观 阅读全文
posted @ 2025-12-27 16:07
向着朝阳
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摘要：
目录1️⃣ 分类模型（设备操作决策：直售 / 维修 / 拆件）2️⃣ 回归模型（ROI预测：维修成本、毛利、周转天数）3️⃣ 异常检测模型（识别工位/批次异常、假性故障）✅ 最终推荐组合（工业落地版本） 明白，你希望我帮你针对每个任务选出最适合、工业可落地的模型，避免列出太多候选，让实施更明确。下面 阅读全文
posted @ 2025-12-27 14:57
向着朝阳
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