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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灾难恢复站点是什么？
“灾难恢复站是组织设置的作为其主要运营备份的位置，旨在确保在发生灾难时业务能够持续运营。这可能包括自然灾害、停电、硬件故障或网络攻击等情境。本质上，这个站点存放服务器、数据和系统，可以在主要站点受到影响时被激活以恢复服务。一般来说，灾难恢复
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
在自然语言处理（NLP）中，为什么上下文重要？
微调是通过在较小的标记数据集上进一步训练，使预训练的NLP模型适应特定任务的过程。预先训练的模型作为基础，已经从大型语料库中学习了一般语言特征，如语法、语法和单词关系。微调会调整模型权重，以优化目标任务的性能。
例如，预训练的BERT模型