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知识点讲解 在JS中，有很多方法可以用来检测数据类型，它们各有优缺点。 typeof 先来看下 typeof 的用法： typeof 123 // 'number' typeof '123' // 'string' typeof undefined // 'undefined' typeof Symbol(1) //'symbol' typeof true // 'boolean' typeof {} // 'object' typeof function(){} // 'function' // ❗️❗️❗️注意 typeof null // 'object' typeof [] // 'o...

yolo v8.3.243 发布说明：控制台日志去重、训练遥测增强与部署体验优化1. 控制台 ConsoleLogger 进度条去重与批量刷新这是本次更新中优先级最高的改动。主要表现为：• 抑制训练过程中频繁刷新的进度条输出，仅保留完成信号。• 防止同一个训练阶段重复打印“100%”完成行，例如同一轮 epoch、train、val 或 Class 输出不再多次重复。• 新增按行数或时间批量刷新日志机制，减少控制台刷屏问题。• 日志处理器的清理逻辑更加安全，避免潜在的重复或异常输出。这一改动显著减少了训练日志的噪音，特别适合在 Notebook、CI 或日志被实时转发到外部系统的场景中使用。2. 平台遥测中训练启动事件的元数据增强在训练开始时，上报的运行信息更加完整。新增内容包括：• 环境信息采集：操作系统、Python 版本、主机名、CPU 和 GPU 信息。• 运行上下文信息：启动命令。• 代码版本信息：Git 仓库、分支和提交记录（如可用）。• 模型相关信息：参数量、GFLOPs、类别数量。这些信息会一起作为训练启动事件的数据载荷，用于平台或 HUB 风格的训练跟踪。这大幅提升了实验的可追溯性和复现能力，便于在不同机器、容器或代码分支之间对比训练结果。3. 检查点上传时机调整检查点上传的计时逻辑进行了优化：• 上传计时器在训练开始时初始化。• 第一次检查点上传会延迟大约 15 分钟执行。这样可以避免训练刚开始就触发上传操作，减少早期无意义的带宽消耗，同时避免上传过早、尚不稳定的检查点文件。4. 推荐使用 Headless 版本的安装文档提升文档中明确推荐在服务器、CI 和 Docker 等无界面环境下，使用 headless 版本的 OpenCV：• 建议通过 pip 安装 ultralytics-opencv-headless。这一调整可以有效避免由于缺少图形相关依赖而导致的 libGL 错误，使在纯算力环境中的部署更加顺畅。5. Docker GPU 运行说明更加清晰Docker 使用 CUDA 和 GPU 的示例命令得到了补充和澄清：• 示例中明确加入 --runtime=nvidia 参数。这可以减少用户在容器中遇到“无法识别 GPU”或“GPU 不可用”等常见问题。6. 可选择跳过自动依赖检查新增一个环境变量，用于在受控环境中关闭依赖检查和自动安装逻辑：• 设置 ULTRALYTICS_SKIP_REQUIREMENTS_CHECKS=1 可直接跳过相关检查。该功能非常适合企业级环境、封闭网络或对依赖版本有严格控制的场景。7. 一些小的修正与文档更新• 修正了 Pose 相关损失函数注释中的顺序说明错误。• YOLO-World 文档中新增社区使用提示：在某些情况下，添加一个空字符串作为背景类别，可能会带来更好的效果。

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1、快手，地点在北京，总包n*16+2k*12房补，基建相关的工具部门，网关、配置，线上开关等，写Java2、字节，地点在杭州，总包n*15+1k*12房补，和AI的数据相关，语言用python+Go，可能会有不少时间写SQL。杭州住房便宜，所以总包基本一样，希望各位大佬给些意见