可以使用计算机视觉技术 (如去模糊算法) 来改善模糊图像，该算法通过逆转模糊效果来增强图像清晰度。这些算法通常使用反卷积，维纳滤波器或基于机器学习的方法等方法。
深度学习模型，例如基于gan或cnn的模型，可以通过识别模式和近似缺失的细节来学习从模糊的输入中重建清晰的图像。像OpenCV这样的工具提供了用于实现基本的去模糊技术的库。
虽然结果可能会因模糊的严重程度和所使用的算法而异，但计算机视觉的进步继续提高这些技术在恢复图像质量方面的有效性。
深度学习是否使 OpenCV 过时了？
继续阅读
什么是联邦迁移学习？
联邦迁移学习是一种允许机器学习模型从位于多个设备或服务器上的数据中学习的方法，同时保持数据的安全和隐私。与其将数据集中存储在一个地点，联邦迁移学习使得模型可以直接在数据所在的设备上进行训练。这种方法保护了敏感信息，因为数据从未离开其原始来源
使用AutoML的成本考虑因素有哪些？
“在考虑使用自动化机器学习（AutoML）的成本时，需要考虑多个因素。首先是与工具本身相关的费用。许多AutoML平台提供基于订阅的定价模型，您需要每月支付费用以访问其服务。例如，谷歌云AutoML或微软Azure AutoML等平台可能根
无服务器架构的主要好处是什么？
无服务器架构提供了一系列关键好处，可以大大增强开发人员构建和管理应用程序的方式。其中最显著的优势之一是成本效益。在无服务器模型中，您只需为实际使用的资源付费，而不是配置和维护可能闲置的服务器。例如，当应用程序经历流量高峰时，无服务器解决方案