当代码学会温柔

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《当代码学会温柔》精彩片段

但识别准确率上不去，他的计划就泡汤了。他查了日志，发现错误不是随机的，

而是有规律的——那些长得像的菜，最容易识别错。油麦菜和生菜都是长叶绿色蔬菜，

茼蒿和芹菜都有细长的茎，空心菜和菠菜都是深绿色……他的算法是基于图像识别的，

但蔬菜的外观受光线、角度、新鲜程度影响很大。同一颗白菜，早上和下午看起来不一样，

刚进货和放了两天看起来也不一样。小周尝试优化算法，加了更多的训练数据，

调整了模型参数，但效果不明显。有一天，智能秤彻底坏了。屏幕不亮，摄像头没反应。

小周手足无措，站在摊位前，看着排队的顾客越来越不耐烦。这时候，老张走了过来。

"小伙子，秤坏了？"小周点点头，满脸通红。老张把自己的秤搬过来："先用我的吧。

"小周愣了一下："张叔，这……""都是卖菜的，互相帮忙嘛。"老张笑了笑，

"你那个智能秤，我让小张帮你看看？他懂这个。"小周感激地点点头。那天收摊后，

小张来看小周的智能秤。他拆开外壳，看了看电路板，说："硬件没坏，是软件的问题。

你用的图像识别模型是哪个？"小周说："我自己训练的，用了公开数据集。

"小张看了看代码，皱起眉头："数据集不够好。公开数据集里的蔬菜图片，

大部分是标准光照下的，但菜市场的光线复杂，有阴影、有反光、有灰尘。

你的模型没见过这些情况，所以识别不准。""那怎么办？""重新训练。"小张说，

"但需要大量数据。你可以每天拍照片，标注正确的菜名，慢慢积累。但这需要时间。

"小周叹了口气："我没有时间。投资人催我出成绩，再这样下去，我撑不过三个月。

"老张在旁边听着，突然说："小伙子，你有没有想过，卖菜这事儿，光靠技术不行？

"8 第八章 小周的失败小周那天晚上没睡好。他坐在摊位后面的小隔间里，

电脑屏幕亮着，代码一行行滚动。他盯着那些红色的报错信息，眼睛发酸。

投资人昨天给他打了电话，语气很客气，