要启动计算机视觉应用程序，请首先定义任务，例如对象检测，面部识别或图像分割。选择一种编程语言 (例如Python)，并熟悉OpenCV，TensorFlow或PyTorch等库。
从简单的项目开始，例如使用OpenCV的cv2.Canny() 检测边缘，或者使用预先训练的模型 (如MobileNet) 构建基本的图像分类器。进展到更高级的任务，你获得信心。
利用在线资源，例如教程，数据集 (例如COCO，ImageNet) 和初学者友好的平台 (如Kaggle) 来构建实践经验。
如何使用MATLAB进行人脸检测和识别？
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LLMs（大型语言模型）可以在私人数据上进行训练吗？
神经网络被广泛应用于金融预测中，通过分析海量的历史数据来预测股票价格、市场趋势和经济指标。这些网络可以识别时间序列数据中的模式，从而实现比传统统计方法更准确的预测。他们擅长处理财务数据集中的非线性关系。
一个常见的应用是预测股市走势。循环
统计方法在异常检测中的作用是什么？
统计方法在异常检测中发挥着至关重要的作用，提供了一个识别数据集中偏离预期行为模式的框架。这些方法依赖于数学原理和统计理论，建立正常行为的基线模型，使开发人员能够标记那些明显不同于这一规范的实例。例如，如果一个网站通常每小时接收100次访问，
不同级别的规范化有哪些？
"规范化是数据库设计中用于组织数据的一种过程，它旨在减少冗余并提升数据完整性。规范化有几个层级或称为“范式”，每个层级都基于前一个层级。最常见的层级包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）以及博伊斯-科德范式（BCNF