虽然深度学习已经成为计算机视觉的主导力量，但它并不是该领域使用的唯一方法。深度学习模型，如卷积神经网络 (cnn) 和变压器，已经彻底改变了图像分类、对象检测和分割等任务，因为它们能够从大型数据集中学习复杂的模式。然而，传统的计算机视觉技术在许多场景中仍然是相关的。边缘检测，特征提取和模板匹配等经典方法对于更简单的问题或计算资源有限时很有用。这些技术也经常与深度学习相结合，以创建混合解决方案。例如，像SIFT或ORB这样的特征检测方法可以与深度学习一起用于资源受限环境中的鲁棒视觉跟踪。深度学习无疑改变了计算机视觉并扩展了其功能，但该领域仍然多样化。根据手头的问题，经典和深度学习方法的组合可能是最有效的解决方案。
在计算机视觉中，数据类型有什么重要性？
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在群体系统中，迭代是一个基本过程，使这些系统能够通过重复的行动和反馈循环来适应和优化性能。群体系统模仿自然群体的集体行为，比如鸟群或鱼群。在这里，迭代的作用是细化群体中各个个体代理的互动和决策。每个周期或迭代使代理能够交换信息、评估他们的位
知识图谱中的概念图是什么？
知识图中基于本体的数据访问是指允许用户使用本体检索和操作数据的框架，本体是知识的结构化表示。本体定义了域内的概念及其关系，作为数据组织的指南。在知识图的上下文中，本体通过建立通用词汇表来帮助解释数据，从而促进跨不同来源的更好的查询和数据集成
嵌入（embeddings）和独热编码（one-hot encoding）之间的区别是什么？
"嵌入和独热编码是机器学习和自然语言处理（NLP）中用于表示分类数据的两种不同方法。独热编码为每个唯一类别创建一个二进制向量，每个向量的长度等于唯一类别的数量。在这种表示中，只有一个元素为 '1'（表示该类别的存在），而所有其他元素均为 '