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文本识别（OCR）可以解决哪些问题？
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
时间序列分析中的自相关是什么？
ARIMA模型有几个局限性，首先是假设数据中的线性关系。他们努力捕捉现实世界数据集中常见的复杂非线性模式，例如受市场情绪影响的股票价格或受不可预测事件影响的需求。ARIMA对于具有明显线性趋势和季节性的数据集最有效。另一个限制是对平稳性的要
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