深度学习

GPT-5.2国内调用+API中转+成本管控本文聚焦 GPT-5.2 国内调用、API 中转适配及成本管控三大核心，结合 2026 年最新实测数据，提供一套经验证的实操方案。GPT-5.2 商用迭代后新增 xhigh 高阶推理、/compact 上下文扩展等特性，但国内开发者仍面临网络不稳定、海外支付门槛高、新增特性适配难三大瓶颈，叠加官方 40% 涨价，落地难度陡增。方案涵盖 Python 代码、模型选型、成本优化及问题排查，助力高效低成本落地全系列模型。

Day 38 早停策略和模型权重的保存一、早停策略在训练模型时同时监控模型在验证集上的指标，若指标在验证集上不在变好，则终止训练。二、权重的保存

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常见神经网络模块全连接层（Fully Connected Layer,FC），其功能是将输入数据的所有特征映射到输出层，通过特征提取，在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，进行分类或回归等任务。

HuggingFace项目实战之分类任务实战可以参看我的上一篇文章： https://blog.csdn.net/zouyang920/article/details/156536481?sharetype=blogdetail&sharerId=156536481&sharerefer=PC&sharesource=zouyang920&spm=1011.2480.3001.8118

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Vision Transformer(ViT)的讲解和面试题目讲解后续考虑加入ViT-base middle large的解释。目前我已经写了BERT，ResNet的文章，有兴趣的可以点进我的主页去查看。后续会更新Transformer、CLIP、GNN等的文章。

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测测你的牌：基于 MobileNetV2 的车牌内容检测代码详见：https://github.com/xiaozhou-alt/Car_Plate_Recognition

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Masked AutoEncoder（MAE）详解：高 Mask 率如何造就强视觉表征在 NLP 领域，BERT 的 Masked Language Modeling（MLM）已成为最成功的自监督学习范式之一：随机遮掉部分 token，训练模型用上下文恢复它们。这种“预测缺失信息”的训练方式非常高效，并且可以产生强大的可迁移表示。

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强化学习中参数的设置GRPO原理：通过生成多个候选答案，基于奖励函数对它们进行排序，学习相对优势而非绝对分数，这样更稳定。

[EAI-037] π0.6* 基于RECAP方法与优势调节的自进化VLA机器人模型论文标题：: a VLA That Learns From Experience 作者/机构：Physical Intelligence (Pi) Team (核心作者包括 Kevin Black, Sergey Levine 等) 发布时间：2025年11月 (arXiv:2511.14759v2) 项目主页：https://pi.website/blog/pistar06 Keywords：VLA, Flow Matching, Offline RL, Advantage Conditioning,

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机器学习期末复习分类、回归的概念区别训练集、验证集、测试集监督学习、非监督学习回归问题、分类问题欠拟合、过拟合泛化模型对未见过的新数据的预测能力，是机器学习的核心目标。

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基于深度学习的刑事案件智能分类系统温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :)随着信息技术的快速发展，刑事案件数据量呈爆炸式增长，传统的案件分类方式主要依赖人工，这不仅效率低下，且容易受主观因素影响导致分类不一致。特别是在电信诈骗等新型犯罪领域，案情复杂多变，对分类的准确性和时效性提出了更高要求。

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【Pytorch】（一）使用 PyTorch 进行深度学习：60 分钟速成前言：本篇文章是跟随 Pytorch官网60分钟速成教程来学习。来看看今天能不能速成哈哈哈。首先要安装pytorch：

ADVANCE Day44@浙大疏锦行核心目标：涉及知识点：场景类比：优化策略：任务：任务：编写一个函数 create_resnet18，灵活控制是否加载预训练权重、是否冻结骨干。

目标检测指标与优化（吴恩达深度学习笔记）目录1.交并比（IoU）（1）解释（2）例子2.非极大值抑制（1）解释（2）例子

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“物理AI”吹响号角比赛已经开始。AI接下来会如何发展？未来十年，人与机器将如何重新分工？英伟达CEO黄仁勋给出了最新答案。

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基于深度学习的车型识别系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的车型识别系统目录视频演示1.前言2. 项目演示2.1 用户登录界面2.2 新用户注册2.3 主界面布局