预训练的神经网络库提供现成的模型，节省时间和计算资源。示例包括TensorFlow Hub、PyTorch Hub和Hugging Face Transformers。这些库提供了用于NLP的BERT或用于图像识别的ResNet等模型。
预训练模型有利于迁移学习，其中通用模型针对特定任务进行微调。例如，使用MobileNet进行移动友好的图像分类可以减少训练所需的数据和时间。
这些库还确保社区驱动的更新以及与流行框架的兼容性。他们的模块化设计允许开发人员快速试验、部署和迭代，而无需从头开始。
正则化在神经网络中是如何工作的？
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关系数据库加密是如何工作的？
关系数据库加密的工作原理是使存储在数据库中的数据对未授权用户不可读，同时仍允许授权的应用程序或用户访问它。这个过程通常涉及使用算法和加密密钥将明文数据转换为加密数据。例如，在存储敏感用户信息（如信用卡号码）时，这些数据在保存到数据库之前会被
边缘人工智能与云人工智能有何不同？
边缘人工智能和云人工智能代表了处理数据和运行人工智能模型的两种不同方法。边缘人工智能是指将人工智能算法直接部署在靠近数据源的设备或本地服务器上，而云人工智能则依赖于集中式数据中心来处理和分析数据。这一基本差异影响了性能、延迟和数据隐私。
卷积神经网络在图像处理中的作用是什么？
机器视觉中的边缘检测是指通过检测像素强度的不连续性来识别图像内边界的技术。边缘检测算法用于定位这些过渡，这些过渡通常对应于对象边界、纹理变化或场景中的突然移位。最常用的边缘检测算法之一是Canny边缘检测器。它的工作原理是首先应用高斯滤波器