是的，图像处理是机器学习不可或缺的一部分，尤其是在计算机视觉应用中。调整大小、归一化和降噪等预处理步骤提高了输入数据的质量，使其适用于机器学习模型。图像处理技术，如边缘检测，直方图均衡和特征提取，也可以突出图像中的重要模式，提高模型性能。例如，边缘检测可用于对象检测模型的预处理以强调对象边界。在一些情况下，经典的图像处理方法与机器学习相结合以创建混合系统。当使用有限的数据或计算资源时，这种组合特别有用。总体而言，图像处理在为机器学习准备视觉数据方面起着至关重要的作用，确保准确和高效的结果。
计算机视觉作为一门科学仍然处于早期阶段吗？
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一种
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无服务器系统主要通过外部存储解决方案来管理会话状态，因为单个无服务器函数天生是无状态的。当用户与应用程序交互时，会话信息通常存储在快速且可访问的数据存储中，例如数据库、缓存或专用的会话管理服务。这使得应用程序能够在不同的无服务器函数调用之间