图像检索中的语义鸿沟是指人类如何感知和解释视觉内容与如何在计算系统中表示视觉内容之间的脱节。人类根据含义来理解图像，而计算机则依赖于颜色、纹理和形状等低级特征。出现这种差距是因为计算模型努力将这些低级特征与高级概念相关联。例如，一个人通过理解像水、沙子和天空这样的元素来识别 “海滩” 场景，但是计算机仅处理可能不完全捕获语义含义的像素级模式。弥合语义鸿沟是图像检索中的核心挑战。像深度学习这样的技术通过学习更接近人类理解的表征来推进该领域。例如，卷积神经网络 (cnn) 可以识别图像中的对象，使搜索结果与用户查询更相关。
Facebook使用了哪些人脸识别算法？
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ALTER TABLE命令的目的是什么？
“ALTER TABLE命令用于SQL（结构化查询语言）中，以修改现有数据库表的结构。该命令允许开发人员进行必要的更改，而无需从头创建表，这可能导致数据丢失和显著的停机时间。常见的修改包括添加或删除列、更改现有列的数据类型，以及创建或删除与
开源如何改善可获取性？
开源软件通过使其可供任何人使用、修改和分发，显著提高了可访问性。这种开放性使开发者能够识别和解决可能未被单一公司或个人考虑的可访问性问题。当项目开放给来自多样化范围的开发者贡献时，更有可能有人会纳入专门设计的功能，以改善残疾用户的访问。例如
协同过滤有哪些优点？
评估推荐系统涉及评估他们推荐满足用户偏好的项目的程度。此评估的关键指标包括准确性，多样性和用户满意度。这些指标中的每一个都可以深入了解系统性能的不同方面，并帮助开发人员了解其优缺点。
准确性通常使用精度、召回率和平均平均精度 (MAP)