如何解决 post-87994？有哪些实用的方法？

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总的来说，解决 post-87994 问题的关键在于细节。

顺便提一下，如果是关于 500元以内的真无线蓝牙耳机续航时间一般有多长？ 的话，我的经验是：500元以内的真无线蓝牙耳机续航时间一般在3到6小时左右。这个续航时间指的是单次充电下耳机能连续使用的时间，当然具体数值会因品牌和型号不同有所差异。大多数耳机还配有充电盒，可以给耳机充电续航，总续航时间通常在15到24小时之间。举例来说，像小米、漫步者这类入门级品牌，单次续航一般在4到5小时，充电盒能额外提供两三次充电。总的来说，500元以内的耳机续航表现还算不错，日常听歌、通话和运动使用基本够用，但如果你需要超长续航，可能得考虑更高价位的产品。

顺便提一下，如果是关于 寿司种类图片识别的准确率有多高？ 的话，我的经验是：寿司种类图片识别的准确率其实挺依赖模型和数据集的。一般来说，用深度学习做寿司分类，准确率大多能达到80%到95%之间。比如用卷积神经网络（CNN）训练一个专门识别寿司的模型，只要有足够多、清晰多样的图片，能把握颜色、形状、摆盘这些特征，准确率通常都不错。 不过，寿司种类多样，有些看起来很像，尤其是材料差别细微的，比如鱼生和卷寿司变种，模型可能就会搞混，准确率会低一些。另外拍照环境、角度、光照不同，也会影响识别效果。 总体来说，如果数据准备充分，训练得好，寿司图片识别准确率可以很高，足够满足大部分应用需求。但如果要做到非常精准、覆盖所有细分类别，还是比较挑战的。简单说，就是技术上很成熟，识别效果挺靠谱，但碰到复杂情况，准确率会有所下降。