技术专栏

本文构建的智能教育系统通过Django+机器学习的技术组合，实现了从数据采集到个性化推荐的全流程。实际部署数据显示，该系统可使课程完成率提升23%，知识点掌握速度提高40%。完整代码已开源（GitHub链接），读者可通过提供的Docker镜像在5分钟内完成本地部署体验。未来随着教育大模型的发展，系统将向认知诊断、情感计算等方向持续演进，真正实现”一人一案”的智慧教育愿景。

准备至少两台机器。

用于训练的图片集采集有两种方式, 一种是使用相机从不同角度拍照, 另一种是拍视频后逐帧提取. 两种方式各有利弊, 拍照分辨率更高, 方便控制光圈,快门和白平衡, 但是拍照时较难控制好角度可能会造成部分交叠区域过小, 视频比较容易实现连续的画面移动, 保证交叠区域, 但是大多数手机没法手动控制视频录制过程的光圈和白平衡, 并且视频的分辨率大多数是通过插值填充的, 拍摄1080p视频时, 实际有效像素并没有1080p.

注意，Redis的主从复制是实现高可用的核心机制，并不能实现高可用

阅读本文可能需要的前置文章：
《使用Vite创建一个动态网页的前端项目》。

lvgl基础函数可看我另一篇随笔

  LSTM 由记忆细胞和三个门控单元（遗忘门、输入门、输出门）组成，每个门控单元通过 sigmoid 激活函数输出 0 到 1 之间的数值，表示允许信息通过的程度（0 表示完全禁止，1 表示完全允许）。

在 Kubernetes（K8s）中，DNS 服务是实现服务发现和 Pod 通信的核心组件之一，用于解决集群内资源通过域名而非 IP 地址进行访问的需求。本文将详细解析 K8s DNS 服务的原理、组件、配置及应用场景。

内部