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为什么卷积神经网络（CNN）在分类方面优于递归神经网络（RNN）？
需要进行图像预处理以提高输入数据的质量并确保机器学习模型的一致性。调整大小、归一化和降噪等预处理步骤可提高模型学习有意义模式的能力。例如，调整大小会标准化图像尺寸，而归一化会将像素值缩放到统一范围，从而防止训练期间的数值不稳定。去除噪声和应
可观测性如何与基础设施监控相结合？
可观察性和基础设施监控是两个协同工作的组件，旨在提供系统健康和性能的清晰视图。可观察性指的是根据系统生成的数据（如日志、指标和追踪信息）推断系统内部状态的能力。相对而言，基础设施监控专注于物理和虚拟资源的性能与可用性，例如服务器、数据库和网
嵌入会变得过时吗？
嵌入和特征都代表数据，但它们的生成和使用方式不同。特征通常是指数据的各个输入属性或特征，例如图像的颜色或文档中单词的频率。这些特征通常是预先设计的，这意味着它们是根据领域知识手动选择的，或者使用特定算法从原始数据中提取的。
相比之下，嵌入