要开始计算机视觉的机器学习，首先要了解Python编程的基础知识和监督学习等基本ML概念。了解用于图像处理和模型构建的关键库，如OpenCV、TensorFlow或PyTorch。
在MNIST或CIFAR-10等简单数据集上练习，以获得图像分类等任务的经验。逐步探索卷积神经网络 (cnn) 和迁移学习等先进技术。
利用免费资源，例如Coursera课程或斯坦福大学的CS231n，并参与Kaggle等在线挑战，以加深您的理解并获得实践经验。
相机是如何检测人脸的？
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灾难恢复如何确保应用程序的可用性？
灾难恢复（DR）通过提供在干扰事件发生后恢复服务和数据的流程和工具，确保应用程序的可用性。这些事件可能包括自然灾害、网络攻击、硬件故障或影响运行应用程序的基础设施的停电等。DR策略通常涉及在远程位置备份数据和系统、创建故障转移系统以及进行快
GARCH模型是什么，它们在时间序列中如何使用？
时间序列预测中的回测是一种通过将其应用于历史数据来评估预测模型性能的方法。主要目标是查看模型在预测过去事件方面的表现。此过程涉及将历史数据分为两部分: 用于创建模型的训练集和用于评估其预测能力的测试集。通过将模型的预测值与测试集中的实际观测
什么是双向RNN？
“双向循环神经网络（Bidirectional RNN）是一种专门为处理序列数据而设计的神经网络，能够利用来自过去和未来的信息。与标准的单向RNN（通常从序列的开头处理到结尾）不同，双向RNN同时朝两个方向操作。它拥有两个独立的隐藏层：一个