今早爬起来翻硬盘
瞅着去年拍的那堆工厂设备照片直挠头。早就想整明白每台机器啥时候要坏，可上万张图在硬盘里躺得都落灰了。心说这回死磕到底，直接喂给AI学学看。
先把垃圾挑出去
蹲电脑前折腾俩钟头：删照片比删手机聊天记录还费劲。手指头在触摸板上划拉出火星子才筛出八千张能用的。完事儿新建个文件夹，咔咔往里塞：“训练你的是亲爹.jpg”“测试的是后妈生的.gif”
- 训练集塞了六千张
- 测试集硬凑了两千张
- 顺手建空文件夹准备塞模型
给照片穿马甲
打开软件直咧嘴：机器螺丝跟油污糊得照片妈都不认识。握着鼠标手动描零件边框，描着描着突然拍脑门：上次用过的模型还没删干净！赶紧清空再重头画框，手抖画歪还得撤回重来。
丢进炼丹炉里炖
敲完一行代码直接回车，风扇嗡嗡转得跟直升机似的。
- 看着屏幕上跳数字像看心跳监测仪
- 损失值开始像过山车忽高忽低
- 熬到半夜发现进度条卡在89%死活不动
放实战里溜溜看
把新拍的设备图扔进去测试，模型突然抽风乱报错。翻回训练数据才想抽自己——昨儿偷懒没标油管裂缝的图！连夜补标三百张裂缝特写重新训练，第二天再测终于点头：“油泵漏油概率87%”。下午检修班真从机器肚子里掏出颗断螺丝。
摔过跤才记得牢
这趟折腾下来攒了三碗血泪经验：
- 清硬盘像大扫除：旧数据里藏的垃圾能让新模型学坏
- 标记要当强迫症：少标个螺丝AI就敢把钻头当扳手
- 参数不是电饭煲按钮：照着教程调温度保准煮出夹生饭
