图像处理和计算机视觉是处理分析和理解图像的密切相关的领域。图像处理是指通过计算技术处理图像以增强或提取信息。这可以包括调整大小、过滤、增强对比度和从图像中去除噪声等操作。目标通常是使图像对进一步分析更有用，或者为机器学习模型准备数据。另一方面，计算机视觉更广泛，专注于使机器能够解释和理解视觉信息。它涉及诸如对象识别，运动跟踪，图像分类和场景重建等任务。在图像处理准备图像数据的同时，计算机视觉更进一步，允许计算机 “理解” 图像中的内容，类似于人类如何识别物体或图案。例如，在自动驾驶汽车中，图像处理用于清洁和准备摄像头拍摄的图像，而计算机视觉则有助于汽车了解道路，识别行人并做出导航决策。
图像处理中的人脸检测是什么？
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在 SQL 中，物化视图是什么？
“在SQL中，物化视图是一种数据库对象，包含查询的结果。与标准视图不同，标准视图本质上是一个保存的SQL语句，在查询时按需生成结果，而物化视图则存储来自查询的实际数据。这意味着，当您访问物化视图时，不需要每次都重新执行底层查询；相反，您可以
探索噪声在强化学习中的作用是什么？
强化学习 (RL) 越来越多地应用于供应链管理，以优化决策过程。它通过训练算法来制定一系列决策，以最大化累积奖励，这对于管理供应链中复杂的交互和动态环境特别有用。例如，RL可以通过根据波动的需求，供应商交货时间和其他物流约束预测最佳库存水平
联邦学习如何遵循数据隐私法规，例如GDPR？
“联邦学习旨在增强数据隐私，使其特别符合《通用数据保护条例》（GDPR）等法规。在传统的机器学习中，数据集中在一个地方进行训练。相比之下，联邦学习允许模型在多个设备或节点上进行训练，而无需共享原始数据。这意味着敏感用户信息保留在本地设备上，