白天训的模型，晚上直接跑会乱报——推理端得先门控
问题 我手上有个检测模型，只在白天拍的画面上训练出来的。部署的时候设备是二十四小时开机的，白天黑夜都在跑。我心里默认模型"既然能认白天，晚上应该也差不多能凑合"。 现象 真把夜里的画面喂进去，…
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混着训会互相拖累——这个直觉其实不太对
问题 手头有两批数据，一批白天拍的，一批夜里拍的。我想把它们混在一起训练一个模型，但心里犯嘀咕：这两批画面差别这么大，混着训会不会两头不讨好，把白天那个也带歪了？ 现象 这个担心很普遍，但真去…
水面上的倒影，我一个框都没敢画
问题 标夜景数据的时候碰到个麻烦：夜里摄像头打红外，画面里的水会反光，目标在水面上的实体和它在水面下的倒影经常贴在一起，甚至有时候倒影比实体还清楚。 按理说看到目标就框。但这里有两个几乎连在一…
拿旧模型去数样本，结果测的是工具的错
问题 我在标一批新数据。标之前得先想清楚一件事：这批图里到底有多少张真有我要识别的目标（也就是"正样本"），有多少是空的。 因为这直接决定要标多少张。如果正样本特别少，比如 1000 张里只有…
保底奖被普通抽奖抽走了，保底就兜不住了
我在做一个线上抽奖活动，规则是每个人能抽 3 次，前面两次要是都没中，第 3 次必须中（这就是常说的保底）。
查还能抽几次的接口，活动没开始就报错
抽奖活动页面一打开，前端就得先知道"这个用户还能抽几次""活动进行中没有"，用来决定按钮是亮着还是灰着。
模型换个拍摄角度就废了：训练数据和上线场景不是一回事
我之前训好一个目标检测模型，在老环境下用得好好的。后来把摄像头位置换了一版（机位、俯仰角都调了，为了覆盖原来拍不到的盲区），再拿新角度的画面去跑，结果一塌糊涂。
在 Mac 上跑长时间后台任务，合盖就丢了两小时数据
我在 Mac 上跑一个要连续采好几天的后台任务，定时抓图写到磁盘。它得一直开着不能断，断了就得整段重来，很麻烦。
用光流判断设备转没转，比死盯检测框稳多了
我做的那个程序，要盯着一根缓慢旋转的金属管（往水里喷水的那种），判断它到底在转还是停了。转 + 喷 = 正常，转没了或者喷没了就报警。
给接口网关做限流，我差点被自己骗了
之前给一个小程序接口网关做压测，发现个挺离谱的事：并发一高，请求不是报错，是全部慢到转圈。目标 800 请求/秒的时候，延迟中位数从 90ms 一路爬到 13s，CPU 直接贴满 100%。