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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索引对提高SQL查询性能至关重要,因为它们使数据库能够更快地找到和访问数据,而不需要扫描整个表。索引类似于书籍的索引,可以帮助你在不阅读每一页的情况下定位信息。当执行数据库查询时,索引提供了一种数据结构,通常是B树或哈希表,指引数据库找到相
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LLMs通过利用分布式计算,强大的部署策略和优化技术来扩展企业使用。企业通常依靠gpu或tpu集群来处理训练和推理的计算需求。像DeepSpeed和Horovod这样的框架可以在多个节点上有效地分配工作负载,从而确保大型模型的可扩展性。
哪些框架支持大规模语言模型(LLM)的训练和推理?
BLOOM (BigScience大型开放科学开放访问多语言) 模型专门设计用于通过对涵盖46种自然语言和13种编程语言的多样化数据集进行训练来处理多语言任务。这种多样性确保了模型可以在广泛的语言和文化背景下处理和生成文本。
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