程序员转行炒股,10W三个月变500W

空指针不懂404的忧伤 2015-05-15 01:31:40
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luciferisnotsatan 2015-08-24
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引用 8 楼 hbu_pig 的回复:
引用 6 楼 starfd 的回复:
果然励志!!!! [quote=引用 5 楼 luciferisnotsatan 的回复:] 3个月10W亏完,伤心欲绝,然后他妈妈心疼儿子不要想不开,就往他账户上打了500W的励志故事么
我去[/quote] 小猪,天台约不?
欢乐的小猪 2015-08-24
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引用 6 楼 starfd 的回复:
果然励志!!!!
引用 5 楼 luciferisnotsatan 的回复:
3个月10W亏完,伤心欲绝,然后他妈妈心疼儿子不要想不开,就往他账户上打了500W的励志故事么
我去
把分全给哥 2015-08-24
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果然励志!!!!
引用 5 楼 luciferisnotsatan 的回复:
3个月10W亏完,伤心欲绝,然后他妈妈心疼儿子不要想不开,就往他账户上打了500W的励志故事么
luciferisnotsatan 2015-08-24
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3个月10W亏完,伤心欲绝,然后他妈妈心疼儿子不要想不开,就往他账户上打了500W的励志故事么
soloopin 2015-08-24
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现在怎样了? 欲哭无泪了吗 ?
kernelkoder 2015-08-23
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有点存款可以考虑创业,不要去炒股,很容易亏掉
tony4geek 2015-05-15
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红面狼 2015-05-15
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正宗熊猫哥 2015-05-15
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意思是说,1K可以变5万?
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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