学习数据分析对于计算机视觉不是强制性的，但非常有益。计算机视觉涉及处理大型数据集，了解数据分布、清理和预处理可以提高模型性能。
数据分析技能可以帮助您可视化图像数据，识别偏差并有效评估模型输出。例如，分析数据集中的类不平衡可以指导决策，例如使用数据增强来提高准确性。
虽然深度学习可以自动化特征提取的许多方面，但数据分析的基础知识可以增强您在计算机视觉项目中解决问题和优化结果的能力。
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什么是认知人工智能代理？
“认知人工智能代理是一种旨在模拟人类思维过程和推理能力的人工智能类型。与主要基于编程规则或模式识别的传统人工智能不同，认知人工智能代理更注重理解上下文、从经验中学习，并以更类似人类的方式做出决策。它们能够分析大量数据、识别模式并适应新信息，
多智能体系统如何处理共享资源？
“多智能体系统（MAS）通过协调、谈判和冲突解决机制处理共享资源。这些系统由多个自主代理组成，它们相互交互以实现各自的个体目标和集体目标。当代理需要访问共享资源时，它们必须仔细管理资源的使用，以避免冲突并确保资源有效利用。这通常涉及实施算法
关系数据库的局限性是什么？
关系数据库虽然被广泛使用，并且在许多应用中是有效的，但开发人员需要意识到它们的某些局限性。其中一个主要限制是数据结构的刚性。关系数据库要求预定义的模式，这意味着在添加任何数据之前，数据库的结构必须确定。这在数据模型需要频繁演变或处理的数据类