机器视觉

用内置 digits 的 8×8 灰度图在 CPU 上训练 SVC，核对 64 维输入、独立测试结果、混淆矩阵和误分图，并说明自有图片的兼容边界。

已有 AWS Custom Labels 模型如何启动、用 DetectCustomLabels 检测 S3 新图、比对人工真值并确认停止运行。

以虚构的外壳划伤分类任务解释 Amazon Rekognition Custom Labels 的项目创建、数据标注、训练和测试结果入口。

用虚构测试集演算视觉质检模型的误检、漏检、精确率和召回率，说明怎样核查逐图结果及人工放行边界。

做“ai编程机电”项目，关键不是先追求模型有多高级，而是先把控制目标、硬件边界、数据来源和安全策略定清楚。比较稳妥的做法是：底层控制仍由 PLC、单片机或运动控制器负责，AI 主要承担识别、预测、优化、辅助编程和异常判断；等逻辑跑稳定后，再逐步让 AI 参与参数调整或流程优化。这样既能发挥 AI 的价值，也能避免把不可解释的模型直接放到高风险控制环节。 先判…