深度学习包含一系列算法，包括用于图像处理的卷积神经网络 (cnn)，用于顺序数据的递归神经网络 (rnn) 以及用于语言理解等任务的转换器。每一种都有适合各种应用的特定优势。深度学习的研究领域包括生成模型，如gan和vae，用于创建逼真的图

“可观察性工具通过监控和记录数据库查询及API调用的结果来跟踪查询重试率。当一个查询被执行时，这些工具可以捕获各种指标，包括成功和失败的响应。当查询由于临时问题如超时或网络错误而失败时，系统通常会重试该请求。可观察性工具可以通过跟踪请求的顺

要成为计算机视觉专家，请从图像处理，特征提取和传统计算机视觉技术 (例如边缘检测，滤波和关键点检测) 等基础主题开始。然后，深入研究机器学习和深度学习，重点研究卷积神经网络 (cnn) 和用于视觉任务的转换器等模型。像OpenCV、PyTo