强大的数学基础对于计算机视觉至关重要。线性代数对于理解变换、卷积运算和神经网络架构至关重要。微积分用于优化算法，例如梯度下降，以训练模型。概率和统计是理解机器学习算法、特征分布和模型评估的关键。几何在相机校准和3D重建等任务中发挥作用。离散数学和图论对于理解基于图的分割或光流等算法很有用。这些数学概念构成了计算机视觉算法和模型的基础。
关于Phantom AI，什么是真实的？
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少样本学习的局限性有哪些？
Zero-shot learning (ZSL) 是指机器学习模型在训练过程中识别和分类对象或执行从未见过的任务的能力。这在某些类或任务的带注释的训练数据稀缺或难以获得的情况下特别有用。zero-shot learning不仅仅依赖于标记的
嵌入是如何改善近似最近邻搜索的？
嵌入通过提供一种在较低维空间中表示复杂数据的方式，同时保留数据点之间的基本关系，从而改善近似最近邻（ANN）搜索。简单来说，嵌入将高维数据——例如图像、文本或音频——转换为固定长度的向量，使得相似的项目在这个新空间中更靠近。这种特性使得在进
分布式数据库中的BASE属性是什么？
在分布式数据库中维护数据一致性至关重要，因为数据分布在多个位置，这可能导致不一致。各种技术有助于确保所有数据副本保持同步和准确。其中最常见的方法之一是使用共识算法，如Paxos或Raft。这些算法帮助数据库中的节点就数据的当前状态达成一致，