Phase 1:规范文件名换零配置批跑
一个像 `NN_NNN_ego.mp4` 这样的命名约定,能把整批跑的入参压到只剩一个 CLI 参数。为啥这件事便宜,又为啥它逼你**不**写一些代码。
一个像 `NN_NNN_ego.mp4` 这样的命名约定,能把整批跑的入参压到只剩一个 CLI 参数。为啥这件事便宜,又为啥它逼你**不**写一些代码。
一篇短的警示。LS 的「Cloud Storage → Source Storage」看起来就是为本地数据设计的。用了它,你会得到几万个跟 Import 进去的真任务冲突的幽灵 task。
「每 N 帧抽一张」的均匀采样浪费标注员时间在模型本来就标得好的帧上。四个信号能挑得更准——段边界、段内均匀、低置信度、bbox 跳变。
`mediapipe`、`ultralytics`、`cv2` 导入慢、运行时还要模型权重。把这些 import 写在函数体里、不放在模块顶层,测试套件就能跑得又小又快、不下模型。
为什么视频预标注管线会演化出一个独占路径计算的 `layout` 模块,以及当六个不同部分各自拼路径时会静默地坏掉什么。
多数 HITL 项目搞砸的那一个决定。如果 eval 标签的种子是模型自己的预测,那你以后报的所有 F1 数字都对模型有偏。这件事第一天做很便宜,第四十天做很疼。
把 Label Studio 导出收回去微调下一版模型时,把导出里**所有东西**都当 ground truth 是「用模型自己的预测训模型自己」的快速通道。一个字节进训练集之前应该跑的几道过滤。
每批校验完的 episode 从 Label Studio 导出后,最直觉的动作就是立刻微调。为啥别这么干,以及一个真的「这次重训值得」时才触发的便宜节奏闸。
微调出模型 v3 时你得能回答「哪些导出的校验进了这个模型」。把整个训练集快照下来是显眼的答案、也是错的答案。版本化输入和推导过程;训练集是它们的函数。
视频预标注多 project 模式深挖——什么逼出了拆分、一个 episode 怎么扇成三种 task、以及别和 Label Studio 的数据模型对着干。
推理帧率和 review 帧采样看起来是一回事,其实不是。两个旋钮各能换到什么、混在一起会坏掉什么。
给一个具身机器人 Pick-and-Place 数据集做的 Phase-1 预标注流水线 —— MediaPipe + YOLO 推理、动作分段、Label Studio 导入,以及那些让它没在半路崩掉的「无聊」决定。
Flask debug=True 暴露的不只是 traceback,把 .env 原文吐出来的路由也跟着一起进来了。
题目名直接拼出 Mass Assignment。register 时 record.update(incoming) 让请求体里的 role 字段把服务端写死的默认值盖掉。
五一假期跟着打了 CIT CTF 2026,把 Web / Crypto / Misc 几道题的解题思路整理成系列。这篇是入口。
公开指数 e=3,明文小到 m³ 没溢出 modulus,直接整数开三次方就能拿到。
一段 78 秒的狗叫音频,三种 bark 时长分别对应比特 0、比特 1 和字节分隔符。不是摩斯,是自创编码。
附件里 package.json 钉死 next@15.0.4,刚好命中今年披露的 RSC 反序列化漏洞。