是的，神经网络可以处理有限的数据，但实现良好的性能可能具有挑战性。神经网络通常需要大量的标记数据来学习有意义的模式，因为它们有许多需要优化的参数。然而，数据增强和迁移学习等技术有助于克服这一限制。 数据增强会创建现有数据的变体，例如翻转图

计算机视觉面临着几个开放的问题，这些问题阻碍了它在不同应用程序中的有效性和泛化。一个主要问题是跨数据集和域的泛化。在一个数据集或环境上训练的模型通常很难在其他数据集或环境上表现良好，尤其是在照明、对象类型或背景场景等条件发生变化时。这使得开

“SQL分区通过将单个表划分为更小、易于管理的部分（称为分区）来帮助管理和优化大型数据集。每个分区都是数据的独立子集，基于特定标准，例如值的范围或值的列表。这意味着在执行查询时，SQL引擎可以仅处理相关的分区，而不是整个表，从而提高效率和性