计算机视觉的难度取决于问题的复杂性和所使用的工具。边缘检测或简单对象跟踪等基本任务相对简单，可以使用OpenCV等工具实现。
但是，诸如实时对象检测或语义分割之类的高级任务需要深度学习，访问大型数据集以及大量计算资源方面的专业知识。为现实世界场景开发强大的模型增加了进一步的挑战，包括处理不同的照明、角度和遮挡。
有了现代框架和预训练模型，学习曲线已经缩短，但掌握仍然需要对算法、数学和编程有深刻的理解。
OCR和IDP如何改善财务操作？
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大型语言模型（LLMs）为何需要安全保护措施？
由于过滤或监控等额外的处理步骤，护栏可能会在响应速度或灵活性方面对LLM性能产生轻微影响。然而，这些权衡通常被改进的安全性、准确性和用户信任的益处所抵消。
正确实施的护栏通过减少错误，偏见和有害响应来提高输出质量。这使得该模型在其预期应用
Apache Flink在数据流处理中的作用是什么？
"Apache Flink 是一个开源的流处理框架，专为实时数据分析和处理而设计。它的主要作用是处理大规模数据流并以容错和可扩展的方式执行复杂事件处理。Flink 允许开发者编写能够处理无界数据集的应用程序——这些数据集是持续流入的，例如传
什么是几何数据增强？
几何数据增强是指一系列在机器学习中使用的技术，特别是在计算机视觉和图像处理领域。几何数据增强的主要目标是通过改变图像的几何属性来人为地扩展数据集的大小。这涉及到旋转、平移、缩放、翻转和裁剪等变换。通过应用这些变换，开发者可以创建原始图像的新