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OpenCV 图像处理入门：从基础到实战技巧 安装与基础环境配置 OpenCV 可以通过 pip 直接安装，推荐使用 Python 3.7 及以上版本： pip install opencv-python  如果需要扩展模块（如 contrib 包）： pip install opencv-contrib-python  验证安装是否成功： import cv2 print(cv2.__version__)  图像读取与显示 使用 cv2.imread() 读取图像，支持常见格式（JPG、PNG 等）： img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLO...

礼貌问问各位牛油，这样子是不是默认挂了

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机器学习模型效果显著性验证的完整指南 实验设计基础 机器学习模型的性能评估需要严谨的实验设计。随机划分训练集和测试集是基础步骤，交叉验证方法如k折交叉验证能更稳定地估计模型性能。分层抽样确保数据分布一致性，尤其在类别不平衡场景中至关重要。 实验设计中控制变量是关键，确保比较的模型在相同的数据集、预处理流程和硬件环境下运行。记录随机种子保证实验结果可复现，多次实验取平均值减少随机性影响。 性能指标选择 分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC。回归任务常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值。多分类问题需采用宏平均或微平均策略。 对于不平衡数据集，单一指标可能...