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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文本预处理在自然语言处理（NLP）中是如何工作的？
Transformer架构是一种深度学习模型，旨在通过完全依赖注意力机制而不是递归或卷积来处理顺序数据，例如文本。在开创性的论文中介绍了 “注意力就是你所需要的一切” (2017)，它已经成为像BERT和GPT这样的现代NLP模型的基础。
在机器学习中，嵌入是什么？
嵌入被称为 “密集表示”，因为用于表示数据点 (如单词，图像或文档) 的向量是紧凑的，并且在每个维度都包含有意义的信息。与稀疏表示不同，稀疏表示只有几个维度包含非零值 (如独热编码)，密集嵌入具有遍布所有维度的非零值，从而允许它们捕获更复杂
时间序列分析中的指数平滑方法是什么？
短期和长期预测是两种不同的方法，用于根据可用数据预测未来趋势或结果。短期预测通常侧重于几天到几个月的时间范围，而长期预测可以延长到几年或几十年。主要区别在于范围和利用的数据; 短期预测通常依赖于最近的数据和趋势，而长期预测包含可能在更长时间