HOG (方向梯度直方图) 和LBP (局部二进制模式) 是图像处理中使用的特征提取技术，但它们关注图像的不同方面。HOG强调梯度和边缘方向，而LBP关注局部纹理图案。HOG计算图像中的梯度方向，并在小区域内创建这些方向的直方图。由于它能够有效地捕获边缘结构，因此通常用于对象检测等任务，尤其是行人检测。另一方面，LBP检查像素与其周围邻居之间的关系，将这些模式编码为二进制表示。它广泛应用于纹理分类和面部识别。HOG更适合基于形状的任务，而LBP适合基于纹理的分析。
目前人工智能在医疗领域的现状如何？
继续阅读
超参数调优在时间序列模型中有什么作用？
强化学习 (RL) 中的代理是负责在环境中采取行动以实现特定目标的实体。代理的目标是通过反复试验来学习最佳行动方案，从而最大化累积奖励。它根据其当前状态做出决策，并选择有望带来最高长期回报的行动。
代理通过观察其状态，选择动作并以奖励或惩
群体智能是如何模拟自然系统的？
群体智能是一种计算方法，灵感来源于社会动物的集体行为。它通过利用在鸟群、鱼群和蚁群等群体中观察到的原理，模拟自然系统。这些系统展示了个体代理如何通过简单规则和局部互动协同工作，从而实现复杂目标，常常导致高效的问题解决和资源管理。在群体智能中
时间序列分析中最常用的软件工具有哪些？
强化学习 (RL) 中的动作是指代理为影响其环境而做出的选择或动作。这些动作是代理与环境交互的方式，旨在以最大化未来回报的方式从一种状态过渡到另一种状态。动作空间可以是离散的 (例如，网格中的左、右、上、下) 或连续的 (例如，调整汽车的速