前言

训练 YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而 COCO8 数据集，则是那个小小的试验场。今天，我们就要在这个数据集上训练 YOLO11n 模型 100 轮，见证它如何从一个懵懂的“AI 萌新”成长为“目标检测大佬”。本篇文章将以专业又幽默的方式，带你深入了解训练流程，并提供完整代码示例，让你轻松掌握这项技术。

【文章来源】

CNN：让计算机拥有“火眼金睛”的秘诀

想象一下，你怎么认出一张图片里的是猫还是狗？

你不会把图片所有像素点揉成一团再看。你会先注意到一些局部特征：猫有尖耳朵、胡须，狗可能有下垂的耳朵、突出的鼻子。然后，你会把这些局部特征组合起来：尖耳朵 + 胡须 + 圆脸 ≈ 猫。最后，你综合所有信息得出结论。

卷积神经网络 (CNN) 就是在模仿我们人类的这种视觉识别过程！

本文来源网络，由公众号《压力容器图书馆》，整理并发布，侵权必删。

搅拌器的特点及适用场合

1.拌器定义：

使液体、气体介质强迫对流并均匀混合的器件。搅拌器的类型、尺寸及转速，对搅拌功率在总体流动和湍流脉动之间的分配都有影响。一般说来，涡轮式搅拌器的功率分配对湍流脉动有利，而旋桨式搅拌器对总体流动有利。

对于同一类型的搅拌器来说，在功率消耗相同的条件下，大直径、低转速的搅拌器，功率主要消耗于总体流动，有利于宏观混合。小直径、高转速的搅拌器，功率主要消耗于湍流脉动，有利于微观混合。搅拌器的放大是与工艺过程有关的复杂问题，至今只能通过逐级经验放大，根据取得的放大判据，外推至工业规模。

消防通道作为紧急疏散与救援的关键通道，其畅通性直接关系到公共安全。近年来，深度学习技术在消防通道占用识别领域展现出显著优势，不同模型在性能上各有侧重，而优化策略则进一步提升了系统效能。

在性能对比中，YOLO系列模型凭借快速响应与高精度成为主流选择。例如，YOLOv5通过多尺度特征融合与锚框机制，能够高效识别消防通道内的车辆、杂物等障碍物，但对小尺寸物体（如散落纸箱）的检测精度仍有提升空间。Faster R-CNN则通过区域建议网络（RPN）实现更精准的边界框回归，但在实时性上略逊一筹。此外，基于Transformer架构的DETR模型通过全局注意力机制优化特征关联，在复杂场景下展现出更强的鲁棒性，但模型复杂度较高，对硬件资源需求较大。

近期阅读了Anthropic发布的最新文章《Building effective Agents》, 文章分享了他们对于如何高效构建Agents的相关思考, 看完后获得了一些收获, 与你分享。

01 Anthropic 对 Agent 的定义

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