对于有兴趣学习计算机视觉的开发人员，最好的在线课程之一是斯坦福大学提供的 “CS231n: 视觉识别的卷积神经网络”。本课程提供了对计算机视觉技术的深入理解，特别是那些涉及深度学习和神经网络的技术，并包括使用TensorFlow和PyTorch等流行框架的实际作业。对于那些刚进入该领域或更喜欢更具指导性的方法的人来说，密歇根大学Coursera的 “计算机视觉导论” 是另一个很好的选择，它为计算机视觉的关键概念提供了坚实的基础，包括特征检测，图像变换和对象检测。如果您正在寻找更多的实践经验，Udacity的 “计算机视觉纳米学位” 提供了一个全面的课程，其中包括涉及计算机视觉实际应用的实际项目，例如构建面部识别系统和自主导航系统。这些课程中的每一个都提供高质量的内容，实践经验和社区支持，使其成为希望专注于计算机视觉的开发人员的最佳在线资源。
感知计算的简要说明是什么？
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推荐系统是如何工作的？
协同过滤是推荐系统中使用的一种流行技术，它可以大致分为两种主要类型: 基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。两者之间的主要区别在于如何生成推荐，要么关注用户及其偏好，要么关注项目本身及其相似性。
基于用户的协同过滤依赖于用户的偏好和行为
大数据对政府服务的影响是什么？
大数据显著影响政府服务，通过改善决策、提升服务交付和促进透明度。政府从各种来源收集大量数据，包括与公民的互动、环境传感器和社会服务。通过分析这些数据，政府机构可以深入了解人口需求、资源分配和整体服务效果。例如，城市可以利用交通数据优化公共交
大型语言模型（LLMs）可以集成到现有软件中吗？
神经网络使用称为基于梯度的优化的过程进行训练，其中模型学习以最小化其预测中的误差。这包括通过网络馈送输入数据，将预测输出与实际标签进行比较，以及更新网络的参数以减少误差。预测和标签之间的差异使用损失函数来测量，例如均方误差或交叉熵。
训练