如何解决 StackOverflow 开发者调查报告 2025？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 有哪些常用的寿司种类图像识别模型？ 的话，我的经验是：常用的寿司种类图像识别模型主要是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。比较常见的有： 1. **ResNet**（残差网络）——结构深，性能强，能有效识别不同寿司图像的细节。 2. **Inception系列** ——通过多尺度卷积，能捕捉寿司复杂形态的特征。 3. **MobileNet** ——轻量级，适合手机或嵌入式设备上的寿司识别。 4. **EfficientNet** ——在精度和效率间有很好的平衡，效果也很不错。 5. **YOLO**（You Only Look Once）——适合实时寿司检测和识别，速度快。 实际应用中，一般会用这些模型经过专门的寿司图像数据集训练，或者做迁移学习，这样能更准确地识别寿司的不同种类，比如寿司卷、握寿司、刺身等。总的来说，ResNet和EfficientNet现在比较常用，因为它们识别准确率高，表现稳定。

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