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？
继续阅读
用户定义函数 (UDFs) 在 SQL 中是什么？
"SQL中的用户定义函数（UDFs）是用户创建的自定义函数，旨在扩展SQL的功能，超越标准内置函数所提供的能力。UDF允许开发人员将复杂的逻辑和可重用的操作封装为单个函数，从而提高SQL代码的可维护性。这些函数可以像任何内置函数一样在SQL
深度学习应用有哪些？
深度学习已成为计算机视觉技术不可或缺的一部分，使计算机能够以惊人的准确性解释和处理视觉数据。最突出的应用之一是图像分类。深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，在庞大的图像数据集上进行训练，以准确地对其中的对象进行分类。此功能可用于各
逻辑架构和物理架构之间有什么区别？
逻辑模式和物理模式之间的区别在于数据的结构以及在不同抽象层次上的表现方式。逻辑模式定义了数据库的理论框架，专注于数据的组织、关系和约束，而不考虑这些数据将如何被实际存储。它描述了要存储的数据是什么以及它与其他数据的关系，但并不指定所使用的硬