有个数据处理的问题请教一下
1.显示模组有个光学特性叫做均匀度，是把显示区分割成矩阵（4096*3000）
均匀度=亮度值min/亮度值max
2.显示模组在贴合盖板前后光学值分布变化比较大，得出的成品均匀度比较低，低于某个比值会记为不良
3.我们通过模拟贴合盖板的方式进行显示模组的单体挑选，来筛出可能贴合盖板后的不良品，但是匹配度不好
4.现在问题是，这个能否训练模型（Python语言）来做筛选动作？若可以的话，需要的硬体资源（电脑硬件），数据量是什么规模？
参考GPT和自己的思路：
可以使用 Python 进行数据处理和训练模型来筛选不良品。需要的硬件资源取决于数据量和计算复杂度，数据量越大，需要的硬件资源也就越多。建议使用一台配置较高的计算机或者使用云端的计算资源。同时也需要注意数据的预处理和特征提取的方法，以及模型的选择和优化等方面。
参考GPT和自己的思路：
可以用Python进行数据处理和训练模型来筛选显示模组的不良品。硬件资源要求取决于所使用的算法和数据集大小，但一般来说，需要一台拥有高速处理器和足够内存的电脑。数据量大小也取决于数据集的规模，但是越大的数据集对模型的训练效果越好。
可以的，因为有万能的scipy和numpy