计算机视觉中的描述符是从图像提取的视觉特征的数学表示。描述符用于以紧凑的数字格式对有关对象或场景的重要信息进行编码，可以轻松地在不同图像之间进行比较。描述符的目的是使图像匹配或识别更有效。例如，当执行图像匹配时，描述符帮助比较不同图像中的关键点或特征以找到相似性。一种流行类型的描述符是SIFT (尺度不变特征变换) 描述符，其捕获关于图像中的关键点 (诸如边缘、拐角和纹理) 的信息。另一个常用的描述符是ORB (定向快速和旋转BRIEF)，它高效且适用于实时应用。描述符允许算法匹配图像中的对象，而不管比例、旋转或照明条件的变化。它们在对象识别，图像拼接和3D重建等任务中是基础。总体而言，描述符通过提供可用于比较，识别和跟踪的视觉特征的结构化表示，在使机器能够理解和处理视觉数据方面起着至关重要的作用。
什么是计算机视觉和模式识别？
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大型语言模型（LLMs）能否在网络攻击中被恶意使用？
Llm可以继承其培训数据中存在的偏见，从而导致输出可能强化刻板印象或反映文化，性别或种族偏见。例如，如果LLM是在有偏见的数据集上训练的，它可能会产生倾向于一种观点而不是其他观点的反应，或者延续有害的刻板印象。
偏差也源于不均匀的数据表示
SaaS定价是如何运作的？
"SaaS定价，即软件即服务定价，指的是公司如何对用户访问其托管在云端的软件收费。与需要一次性购买和安装的传统软件不同，SaaS产品通常通过订阅模式提供。这些订阅可以是按月或按年支付，允许用户根据需要付费，而无需在硬件或软件上进行前期投资。
模糊匹配如何处理打字错误？
模糊匹配是一种文本处理技术，用于查找大致相等的字符串，而不是要求完全匹配。它在处理打字错误、拼写错误或单词形式变化方面特别有用。模糊匹配算法不是严格地匹配字符串中的每个字符，而是基于某些标准（如Levenshtein距离、Jaccard相似