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我该如何开始学习计算机视觉？
计算机视觉的工作原理是通过一系列步骤处理视觉数据: 捕获图像，对其进行预处理 (例如，调整大小或过滤)，以及使用算法或神经网络提取边缘或纹理等特征。
深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，可以从训练数据中学习模式，以识别对象、对图
超参数在大型语言模型（LLMs）中的作用是什么？
Llm通过模型量化、参数共享和激活检查点等技术针对内存使用进行了优化。量化降低了数值计算的精度，例如使用8位整数而不是32位浮点数，这降低了内存要求，而不会显着影响精度。
参数共享涉及跨多个层或任务重用相同的参数，这减少了存储在存储器中的
联邦学习能够解决数据所有权问题吗？
“是的，联邦学习可以通过允许多个参与方在不直接共享原始数据的情况下合作和训练机器学习模型来帮助解决数据所有权问题。这种方法意味着用户数据保持在源设备或本地服务器上，从而减少数据泄露的风险，更好地尊重用户隐私。联邦学习使得模型可以在分散的数据