如何解决 thread-601729-1-1？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 Scrum 和 Kanban 在敏捷开发中的主要区别是什么？ 的话，我的经验是：Scrum 和 Kanban 都是敏捷开发中常用的方法，但它们有几个主要区别： 1. **结构和节奏**：Scrum 有固定的时间盒（比如两周的冲刺Sprint），团队在每个冲刺内完成一整批任务。Kanban 更灵活，没有固定时间周期，任务是持续流动的，随时可以更新和调整。 2. **角色分工**：Scrum 有明确的角色，比如产品负责人、Scrum Master 和开发团队。Kanban 没有规定特定角色，更注重团队协作和流程透明。 3. **工作可视化**：两者都会用看板，但Kanban侧重于限制任务在制品（WIP，Work In Progress）的数量，帮助团队避免同时做太多事。Scrum 更关注冲刺计划和回顾。 4. **变更处理**：Scrum 在一个冲刺周期内尽量不变更任务，强调稳定性。Kanban 则更灵活，任务可以随时加入或调整。 总结来说，Scrum 更适合需要固定节奏和明确角色的团队，Kanban 适合需要灵活调整、流程连续的团队。两者也可以结合使用，根据具体情况调整。

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顺便提一下，如果是关于 寿司种类图片如何准确识别推荐？ 的话，我的经验是：想准确识别和推荐寿司种类图片，主要靠几个步骤： 1. **数据准备**：先收集大量不同寿司种类的高清图片，标注清楚类别，比如三文鱼寿司、鳗鱼寿司、卷寿司等。 2. **模型训练**：用这些标注好的图片训练一个图像识别模型，常用的是深度学习中的卷积神经网络（CNN），比如ResNet、MobileNet等，能自动提取寿司的颜色、形状、配料特征。 3. **提升准确度**：通过数据增强（图片旋转、裁剪）增加训练样本多样性，避免模型过拟合。也可以结合用户评分或口味偏好做个性化推荐。 4. **推荐系统**：识别后，根据用户历史选择或热度排行，推荐他们可能喜欢的寿司种类。 总结就是，用标注好的寿司图片训练智能识别模型，再结合用户喜好做推荐，既精准又贴心。这样拍张寿司照就能马上帮你认出来，还能推荐类似口味，吃得更开心！

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