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卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的局限性是什么？
随着移动设备变得越来越强大，计算机视觉将在多个领域增强移动应用。一个有前途的应用是增强现实 (AR) 集成，用户可以通过手机的摄像头实时与物理世界进行交互。AR导航，虚拟室内设计和游戏等应用程序已经使用AR，但希望进一步改进，以实现更好的对
数据量对流式性能的影响是什么？
数据量对流媒体性能的影响是显著且多方面的。在处理大量数据时，有效地处理、传输和消费这些数据的能力可以影响整体系统性能。高数据量可能导致延迟增加，这意味着数据生成与其可用之间存在延迟。例如，如果一个流媒体服务突然经历用户活动或内容上传的峰值，
计算机是如何识别面孔的？
要开始使用计算机视觉，请熟悉图像处理和算法的基础知识。首先学习像OpenCV这样的工具来完成边缘检测、对象跟踪和图像过滤等任务。
机器学习和深度学习概念的进展，专注于卷积神经网络 (cnn) 等架构。使用TensorFlow或PyTorc