在计算机视觉中，特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的，如边缘和角落，也可以是高级的，如形状和语义对象，具体取决于分析的复杂性。传统的特征，如SIFT、HOG和SURF，是人工设计的算法，用于识别数据中的模式。例如，图像中的拐角可以指示对象边界，并且梯度可以揭示纹理。这些功能对于对象检测和匹配等任务至关重要。现代深度学习方法通过神经网络自动提取特征。例如，CNN中的卷积层捕获分层特征，使得更容易识别对象或对场景进行分类。这些功能在从面部识别到自动驾驶的应用中起着至关重要的作用。
在卷积神经网络中，“池化”是什么？
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SQL 中的聚合函数是什么？
SQL 中的汇总函数是内置函数，用于对一组值执行计算，以返回单一的摘要值。它们对于分析数据和总结多个行的信息特别有用。常见的汇总函数包括 COUNT、SUM、AVG、MIN 和 MAX。每个函数的目的各不相同：COUNT 计算数据集中的行数
反事实解释是如何工作的？
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IaaS平台是如何处理工作负载迁移的？
"IaaS（基础设施即服务）平台通过提供工具和流程来管理工作负载迁移，从而促进应用程序和数据从一个环境到另一个环境的转移。这可能涉及将工作负载从本地数据中心移动到云端，或在不同的云服务提供商之间进行迁移。通常，这一迁移过程包括评估、规划、执