机器视觉系统是一组硬件和软件，旨在使计算机或机器人能够 “看到” 并解释视觉世界，就像人类如何使用眼睛一样。这些系统通常由相机、镜头、照明和处理硬件或软件组成。相机捕获图像或视频帧，然后由软件处理以提取有用的信息。这可以涉及诸如对象识别、图像分割、运动跟踪或模式识别的任务。例如，在工业自动化中，机器视觉系统可能使用相机来检查生产线上的产品，检查缺陷并验证尺寸。它还可以帮助机器人在仓库等环境中导航和操纵物体。机器视觉系统用于各种行业，从汽车制造 (确保零件正确组装) 到农业 (帮助作物监测和分拣)。通过自动化视觉任务，机器视觉系统可以提高效率，减少错误，并增强各种应用中机器和机器人的整体性能。
深度特征是什么？
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嵌入如何减少内存使用？
“嵌入（Embeddings）通过以更紧凑、密集的格式表示大规模数据集，从而减少内存使用。嵌入将高维数据点的信息浓缩为低维向量。这种转换在管理和处理数据时更为简便，同时保持了进行机器学习任务或类似应用所需的基本特征。通常，高维数据（如文本或
注意力在神经网络中是如何工作的？
跳过连接，也称为残余连接，是绕过神经网络中一个或多个层的快捷方式。它们解决了梯度消失等问题，并能够训练更深入的网络。在ResNet中引入的跳过连接允许模型学习标识映射。
通过直接将输入从较早的层添加到较晚的层，跳过连接保留原始信息并使优化
大型语言模型如何处理特定领域的语言？
Llm通过应用在大型多样化数据集上的预训练期间获得的知识来使用迁移学习，以通过微调来执行特定任务。在预训练期间，模型通过预测屏蔽的标记或大量文本语料库中的下一个单词来学习一般的语言结构，例如语法，语法和单词关系。这使模型具有广泛的语言能力。