什么是系统的鲁棒性？
本文探讨了系统鲁棒性的重要性及其评估方法。鲁棒性指系统在异常情况和不确定性因素下保持稳定运行的能力，是系统稳定性和可靠性的关键指标。文章从系统设计、自我修复及数据处理三方面评估鲁棒性，并提出预防、检测与恢复的策略。通过具体措施如代码质量、异常预防、监控和冗余备用等，提升系统在各种挑战下的表现。这些策略不仅理论性强，也与日常开发实践紧密相连。
深度学习应用领域有哪些？
深度学习在各种领域中都有广泛的应用，它的强大特性使其能够处理大量复杂的数据并进行高级的模式识别，从而改进了各种任务的性能和效率。
YOLO11-seg分割如何训练自己的数据集（道路缺陷）
本文介绍了如何使用自己的道路缺陷数据集训练YOLOv11-seg模型，涵盖数据集准备、模型配置、训练过程及结果可视化。数据集包含4029张图像，分为训练、验证和测试集。训练后，模型在Mask mAP50指标上达到0.673，展示了良好的分割性能。
机器学习都能做些什么呢
回归问题通常用来预测一个值，其标签的值是连续的。例如，预测房价、未来的天气等任何连续性的走势、数值。比较常见的回归算法是线性回归（linear regression）算法以及深度学习中的神经网络等。
分类问题是将事物标记一个类别标签，结果为离散值，也就是类别中的一个选项，例如，判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗。分类有二元分类和多元分类，每类的最终正确结果只有一个。分类是机器学习的经典应用领域，很多种机器学习算法都可以用于分类，包括最基础的逻辑回归算法、经典的决策树算法，以及深度学习中的神经网络等。还有从多元分类上衍生出来的多标签分类问题，典型应用如社交网站中上传照片时的自动标注人名功能，
