计算机视觉通过使用算法和AI模型分析视觉数据 (图像或视频) 来工作。它涉及预处理图像，提取特征，并解释这些特征以执行分类，检测或分割等任务。
像卷积神经网络 (cnn) 这样的技术可以实现自动特征提取和模式识别，使计算机视觉系统在面部识别，对象检测和医学成像等应用中有效。
应用范围从自动驾驶汽车和监控系统到电子商务和增强现实，展示了其跨行业的多功能性。
我该如何开始计算机视觉的机器学习？
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SSL如何在与传统方法相比时提升下游任务的表现？
自监督学习（SSL）通过让模型从大量未标记数据中学习，增强了下游任务的性能，因为未标记数据通常相对于标记数据集更为丰富。传统方法通常依赖于标记数据集来训练模型，而创建这些数据集既费时又费钱。相比之下，自监督学习通过预测数据本身的部分内容来训
如何扩展数据流处理系统？
"扩展数据流系统涉及提高其处理增加的数据量和用户需求的能力，同时保持性能和可靠性。为实现这一目标，您可以结合水平扩展、分区和组件优化。水平扩展是指添加更多的机器或节点来分担负载，确保随着数据流入，多个服务器能够同时处理它。例如，如果您使用
大型语言模型（LLMs）如何助长虚假信息？
LLMs可以在很大程度上理解上下文，但是它们的理解与人类的理解不同。他们使用训练数据中的模式来预测和生成上下文相关的文本。例如，给定对话，LLM可以通过分析作为输入提供的单词和短语之间的关系来维护主题并做出适当的响应。
但是，llm缺乏真