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计算机视觉需要哪些数学知识？
在深入研究OpenCV之前，必须为编程打下坚实的基础，尤其是在Python或C中。这些语言被广泛用于OpenCV。熟悉基本的编程概念，如循环，条件和函数是至关重要的。您还应该了解基本的图像处理概念，例如图像如何表示为像素数组以及基本操作，如
如何构建文本分类器？
部署NLP模型涉及通过api或应用程序使其可用于实际用途。该过程包括:
1.模型打包: 将训练好的模型保存为可部署的格式 (例如，用于scikit-learn的.pickle，用于PyTorch的.pt，或用于TensorFlow的.h5
深度学习的可解释人工智能方法有哪些？
“可解释人工智能（XAI）方法是旨在使复杂模型的决策过程对人类更易理解的深度学习技术。其目标是提供对这些模型如何得出预测的洞察，这对于建立信任、透明度以及遵循法规至关重要。由于深度学习模型通常被视为“黑箱”，XAI 方法旨在通过提供解释来弥