动作识别的深度学习侧重于从视频中识别人类动作，结合空间和时间特征。一种流行的方法是使用具有长短期记忆 (LSTM) 层的3D卷积神经网络 (3D cnn) 或递归神经网络 (rnn) 等架构。这些模型旨在分析随时间变化的视频帧并捕获运动模式。预处理在训练之前是至关重要的。视频被划分成帧、调整大小和归一化。像OpenCV或ffmpeg这样的工具有助于提取和处理帧。另外，诸如UCF101或Kinetics的数据集提供用于训练动作识别模型的预先标记的视频数据。训练深度学习模型需要将数据集分成训练和验证子集。准确性和F1-score等指标评估模型的性能。在视频数据集上预先训练的高级模型 (如I3D或SlowFast) 可以进行微调，以识别数据集中的特定操作。经过训练后，这些模型可以对实时或批量处理录制的视频中的动作进行分类。动作识别具有多种应用，包括体育分析、安全监控和基于手势的用户界面。通过仔细的预处理和稳健的模型设计，可以缓解背景噪声和可变照明条件等挑战。
如何从计算机视觉转向数据科学？
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群体智能可以应用于自动驾驶车辆吗？
“是的，群体智能可以应用于自主车辆。群体智能指的是去中心化系统的集体行为，其中个体代理共同合作以解决复杂问题。在自主车辆的背景下，这一概念可以通过使多辆车辆实时沟通和协作，增强路径规划、导航和交通管理。
例如，当一组自主汽车接近交叉口时，
可观测性工具如何为数据库管理负载均衡？
“可观测性工具在数据库负载均衡管理中发挥着至关重要的作用，它们提供了对数据库资源使用情况的可见性。这些工具监控多种指标，例如查询性能、连接数量和资源消耗，使开发人员能够了解负载在数据库实例之间的分布情况。通过观察这些数据，团队可以就流量的引
CAP 定理中的一致性是什么？
“两阶段提交（2PC）协议是一种分布式算法，用于确保交易中所有参与者在多个系统中以协调的方式要么提交，要么中止他们的更改。它在数据完整性至关重要的场景中尤其有用，如银行交易或在线订单处理。该协议分为两个不同的阶段：准备阶段和提交阶段，这两个