要开始使用计算机视觉，请熟悉图像处理和算法的基础知识。首先学习像OpenCV这样的工具来完成边缘检测、对象跟踪和图像过滤等任务。
机器学习和深度学习概念的进展，专注于卷积神经网络 (cnn) 等架构。使用TensorFlow或PyTorch等框架构建和训练计算机视觉任务的模型。
从事小型项目，例如对象检测或面部识别，并探索ImageNet或COCO等数据集进行实践。免费课程和教程可以进一步指导您的学习之旅。
计算机是如何识别面孔的？
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什么是自然语言处理中的 Transformer 架构？
Word2Vec和GloVe是用于生成词嵌入的技术，这些词嵌入将词表示为连续空间中的密集向量。这些嵌入捕获了单词之间的语义和句法关系，使模型能够更好地理解上下文。
由Google开发的Word2Vec使用神经网络来学习基于语料库中单词共现
大数据对政府服务的影响是什么？
大数据显著影响政府服务，通过改善决策、提升服务交付和促进透明度。政府从各种来源收集大量数据，包括与公民的互动、环境传感器和社会服务。通过分析这些数据，政府机构可以深入了解人口需求、资源分配和整体服务效果。例如，城市可以利用交通数据优化公共交
向量数据库是如何支持向量搜索的？
为了最大限度地提高矢量数据库的效率和准确性，应遵循某些最佳实践。首先，选择正确的机器学习模型来生成嵌入是至关重要的。选择的模型应与数据类型和特定用例保持一致，无论它涉及文本数据，图像还是其他形式。
其次，关注向量嵌入的质量是很重要的。高质