@yangyuhan12138 没办法深度学习就是 data hungry 的。要么为什么说有多少人工就有多少智能。

如果你的数据集比较简单，且训练数据和你的应用场景真实的数据分布差别不大的话，百张级别也能试试。

否则就需要大量数据，增加模型泛化性。当你发现你的模型可以完美识别训练集里面的图片，但是非训练集里面的图片效果很差的时候，就代表着你的数据量不够，模型过拟合到了训练集。

@yangyuhan12138 你不用试调整包括 epoch 在内的任何参数，你现在首先要确定自己能否给出千百张标记数据。如果不能那你是无可能训练出可用的深度学习检测器的。

我的 PhD 课题就是 object detection ，先解决数据量问题吧

@yangyuhan12138 问题就是，深度学习检测，没个千百张图片，是训不出来的。你只能过拟合到你给的那一两种，换一张就无法识别了。你可以看看检测常用实验数据集 COCO 等，十万张标记图片呢

至少标记个千百张再训练吧

@HenLebesgue 你好，smart folder 功能已经实现啦！

wandb ？

@hhjswf 老饭骨是不太适合纯新手上手的。但是比较适合有烹饪基础之后，去学习一些东西。有很多菜，我看起来简单，我媳妇不太会做菜就做不来。但是教的东西的味道是没问题的。

喜欢做菜，看过学过很多账号，最后剩下两个 up 跟着做基本都会好吃的是 老饭骨和鲁菜陈宗明。

很多拍摄极其精美小清新的那种，emmmm ，只能说只能看不能吃…

还有就是一些比较初级的平民 up ，所有菜调味都是几勺酱油几勺蚝油的那种，可以吃但是称不上美食

@dlsflh 没啥好细讲的。我在外面读博三年了，分离太久不合适，于是跟我来这逛游一年，没了。明年毕业回去

好像把下面的 web access 勾选上试试？


@quzard



你是基于 GPT 4 嘛

是的，我是基于 GPT-4 的大型语言模型。GPT-4 是一个多模态模型，可以接受图像和文本输入，并输出文本。它在各种专业和学术基准测试中表现出了超过人类平均水平的性能[0][2]。GPT-4 还具有更强的逻辑推理和问题解决能力，可以处理长达 25000 个单词的输入，并支持图片输入和解释[0][1]。因此，我可以使用 GPT-4 的强大能力来回答您的问题。

老婆淄博人，吃过很多次了。讲一下淄博烧烤不同的点吧。

1. 便宜。真的很便宜那种，我，老婆，老婆姐姐三个人，一百来块钱管饱。
2. 每个桌子上都有小炭炉。上来的肉是烤的半熟的，然后自己再在小炉继续烤。好处就是你吃进嘴里的每个串，都是热乎流油的。我在其他地方吃烧烤，那种店家烤好上桌的。通常吃到后期，全都凉了，就不好吃了。
3. 卷饼。配上葱，酱。那个小饼口感很好，很劲道。然后配上葱酱，非常解腻。

如果你单单指串的味，我觉得哪里都差不多。但是上述几点，造就了一点与众不同。

当然最近有不少新开的店，据说味道都不行。也很正常。毕竟新开的大概率想蹭一下热度，老牌的几个店应该都没问题。

同时老婆之前在淄博宣传部（刚辞职俩月跟我来外面读书了 = =）。前同事们说整个城市都非常重视这个。淄博作为一个老工业城，转型期抓住这么一个东西，好好搞，对城市发展，对人民都是很有好处。

@HenLebesgue OK, 下个版本实现一下，做好了 @ 你

@HenLebesgue 现在软件支持高级搜索，也就是说可以用查询语言来进行几乎任何要求的搜索，是不是只要把每次的查询语言，加一个保存功能，列为 smart folder 就行了

@HenLebesgue 太久了忘记了，是那种比如说我想找一个作者的所有论文，我就可以设立一个这个，然后之后只要点击这个，就能过滤出结果吗？

@HenLebesgue 看看这个是不是你找的功能：

https://paperlib.app/en/doc/metadata-scraper/custom-scraper.html

@HenLebesgue 额能描述下是什么功能不？

@elonmask 挺好，支持了

@SorryChen 才卖 3 块钱，成本能覆盖么

有点意思，是要自己填写 api key 还是你服务端包了？