免责声明：英语不是我的母语。我使用了大型语言模型来帮助我清晰地撰写这篇帖子。
大家好，
我想分享一下我的项目，并希望能得到一些反馈。
目标：目前大多数图像模型体积庞大，对于基本任务来说显得过于复杂。这个项目探讨了我们可以将图像分类模型缩小到多小，同时仍保持其功能，通过将其简化到最低限度。
当前进展与结果：
猫狗分类：这是我完成的第一个任务，使用了一个包含25,000张图像的数据集，采用了滤波器组预处理和紧凑型卷积神经网络（CNN）。
在参数少于12,500的模型中，测试准确率达到了86.87%。
多个参数少于5,000的模型达到了超过83%的准确率，展示了良好的效率与性能之间的权衡。
CIFAR-10分类：这是我完成的第二个任务，使用了CIFAR-10数据集。该方法仅依赖于紧凑型CNN架构，没有使用滤波器组预处理。
一个参数为22,110的模型达到了87.38%的准确率。
一个参数为31,150的模型达到了88.43%的准确率。
所有代码和实验都可以在我的GitHub仓库中找到： [https://github.com/SaptakBhoumik/TinyVision](https://github.com/SaptakBhoumik/TinyVision)
我非常希望你们能查看这个项目，并告诉我你们的反馈！
如果你觉得这个项目有趣，也请给我一个星标！
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我使用 Compose Multiplatform 构建了这个项目，后端采用 C++ 进行流体模拟和渲染。欢迎任何反馈！
我想在一个周末和朋友的11岁女儿一起制作一个简单的游戏，她会在我们家过夜。我有一台Mac电脑和Claude Code Max及Codex，因此我具备创建AI内容的条件。我很乐意进行一些准备和预设。主要是希望她能理解一些基础知识，并在几个小时内体验到构建视觉作品的乐趣。根据以往的经验，这个游戏必须与粉色独角兽有关。
我尝试过Godot，但觉得对于这个用例来说复杂度太高。如果我们进行一些配对编程，那么使用Godot会花费太多时间来迭代或解释概念。我查看过https://github.com/Jibby-Games/Flappy-Race，但我认为在一个下午或两天内无法和她一起完成这个项目。我也不太确定如何获取或管理游戏资产。
你会推荐Godot、Scratch、PICO-8、浏览器中的JS（p5.js）还是其他什么工具？特别希望听到那些实际与这个年龄段孩子一起制作游戏的人的回复。
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