图像处理和计算机视觉是密切相关的领域，但它们的目的不同。图像处理涉及增强或操纵图像以准备用于分析，例如调整大小、过滤或降噪。
计算机视觉更进一步，解释处理后的图像以提取有意义的信息，例如识别对象，检测面部或对场景进行分类。例如，预处理医学图像以去除噪声是图像处理，而诊断图像中的肿瘤是计算机视觉。
图像处理通常是计算机视觉工作流程中的基础步骤，可确保输入数据干净且可供分析。它们共同支持医疗保健、安全和娱乐等领域的应用。
人工智能在自动驾驶领域是如何发展的？
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“要有效地训练深度学习模型，有几个最佳实践需要遵循。首先，确保你的数据集是干净且充分准备的至关重要。这意味着要去除重复项、处理缺失值，并在必要时对数据进行归一化。一个多样化的数据集，能够捕捉到任务本身的各种条件和特征，将有助于模型更好地泛化
指标在数据库可观测性中扮演什么角色？
“指标是数据库可观察性的重要组成部分，因为它们提供了可量化的数据，使开发人员能够了解数据库系统的性能和健康状况。通过收集和分析响应时间、查询性能和资源利用率等指标，开发人员可以在问题升级为重大问题之前识别潜在的故障。例如，如果平均查询执行时
我应该在什么时候选择向量搜索而不是传统搜索？
矢量搜索主要用于处理非结构化数据，如文本、图像和音频，而传统的搜索方法可能存在不足。然而，它也可以应用于结构化数据，尽管有一些考虑。结构化数据通常以表格格式组织，数据点之间的关系清晰，使传统的数据库查询高效。然而，当目标是找到语义上相似的数