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ver2: 扩展 CV 训练框架，支持分类、分割与目标检测任务
模型架构： - 图像分类模型：新增猫狗分类模型构建器 - 图像分割模型：新增 Oxford Pets 分割模型构建器 - YOLO 检测模型：新增检测模型、损失函数和推理工具 数据系统： - 新增图像分类、Oxford Pets、COCO 三类数据集封装 - 补充对应的本地开发样例数据 训练系统： - 重构 Pipeline：拆分 Stage、Spec、Builder、Context 与 Service - 新增分类、分割、检测任务的 Pipeline 规格和构建器 - 抽离 Checkpoint、运行路径、训练回调、模型产物管理等公共服务 任务实现： - 新增图像分类训练、保存模型和 Gradio 预测入口 - 新增图像分割训练、保存模型和 Gradio 预测入口 - 新增 YOLO 训练、保存模型和 Gradio 检测入口 工程支持： - 改造 Gradio 应用入口，支持文本、分类、分割、检测多任务展示 - 更新环境配置、README 与 PyCharm 说明 - 补充 CV 数据集、模型、Pipeline 与 Gradio 测试14f6839
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ver1: 实现深度学习训练框架，支持 Wiki GPT 与诗歌生成双任务
模型架构： - 手写 Mini GPT（Transformer）：实现 PositionalEmbedding、TransformerDecoder 组件 - 手写 RNN：LSTM 堆叠结构 训练系统： - Pipeline 框架：数据加载、Tokenizer、训练、生成全流程封装 - Checkpoint 机制：支持断点续训、分代模型保存和加载 - TensorBoard 训练监控 任务实现： - Wiki GPT：基于中文维基语料的中文文本生成 - 诗歌生成器（GPT）：基于 Transformer 的诗歌生成 - 诗歌生成器（RNN）：基于 LSTM 的诗歌生成 工程支持： - Gradio 交互界面 - Hugging Face Space 部署配置 - pytest 测试套件 其他特点： - 多种采样方法：top-k、随机采样（temperature）、贪婪搜索 - Pipeline 重要支持组件：ModelBuidler、DataBundlea5fd608