从深度学习研究开始，需要理解基本概念，如神经网络、优化和反向传播。学习TensorFlow或PyTorch等常用于实验的框架。
选择感兴趣的特定领域，如计算机视觉，NLP或生成模型，并在arXiv等平台上研究相关研究论文。重新实现现有的论文，以理解方法，并为新颖的贡献奠定基础。
与学术或行业导师合作，并参与挑战，如Kaggle或NeurIPS比赛，以获得曝光。通过会议和研讨会了解最新进展对于取得进展也至关重要。
如何在不使用机器学习的情况下进行图像分割？
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什么是分布式键值存储？
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SIFT和SURF算法是如何在图像搜索中工作的？
“SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）都是旨在识别和描述图像中局部特征的算法，适用于图像搜索、物体识别和匹配等任务。这些算法通过检测图像中独特且能够可靠表示的关键点来工作，从而使得不同图像之间的比较在尺度、旋转或光照变化的