深度学习使用了端到端的学习策略，直接学习从图像到检测结果的映射关系，自动提取特征，并且根据特征与特征之间的关系，计算出检测结果。传统算法则是人工提取特征，比如边缘特征，直线特征，形状特征，然后根据特征的关系，手工编写判断条件，识别类别结果

训练集：用于训练模型。验证集：用于调整模型参数和选择最佳模型。测试集：用于最终评估模型性能。这种数据集划分方法能够准确评估模型在新数据上的泛化能力，减少过拟合的风险，提高模型的实际应用效果。

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2025年3月6日，千问团队推出了 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B 模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，比肩最强开源推理模型DeepSeek-R1

QwQ-32b 模型私有化部署来啦！！！2025年3月6日，千问团队推出了 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B 模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，比肩最强开源推理模型DeepSeek-R1：

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