严格来说，计算机视觉并不是机器学习的一个子集，但两者是紧密相连的。计算机视觉专注于使机器能够解释和处理视觉数据，如图像和视频，而机器学习提供算法和模型来从数据中学习模式并进行预测。许多计算机视觉技术，特别是近年来，依赖于机器学习模型，如卷积神经网络 (cnn) 或变压器。然而，计算机视觉还涉及不需要机器学习的传统图像处理方法。诸如边缘检测、直方图均衡化和形态学操作的技术属于这一类。这些方法对于机器学习可能不必要或不可行的任务是有价值的。虽然现代计算机视觉在很大程度上结合了机器学习，但这个领域本身更广泛，包括信号处理、计算机图形学甚至物理学的元素。更准确地说，机器学习已经成为计算机视觉进步的关键推动者，而不是将计算机视觉标记为严格的子集。
我想学习计算机视觉。我应该从哪里开始？
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元数据在分析中起着至关重要的作用，因为它提供了有关数据的基本上下文和信息。简单来说，元数据是描述其他数据的数据。它包括数据源、格式、结构甚至质量指标等详细信息。这些信息帮助分析师和开发人员理解他们正在处理的数据集，从而确保能够提取有意义的见
训练大型语言模型（LLMs）使用了哪些数据集？
LLMs可以有效地分析和总结大型文档，使其对于报告生成或内容审查等任务很有价值。他们处理输入文本以识别关键主题、重要点和相关细节，从而实现保留核心信息的简明摘要。例如，法学硕士可以撰写一篇冗长的研究论文，并生成一个简短的摘要，突出主要发现。
SQL在数据分析中是如何使用的？
“SQL，或结构化查询语言，是数据分析中用于管理和操作存储在关系数据库中的数据的基本工具。它使开发人员和分析师能够通过执行查询高效地与数据交互，以检索、更新、插入或删除记录。借助SQL，数据分析师可以执行复杂的数据操作，例如对来自多个表的数