Python通常被推荐用于学习计算机视觉，因为它的简单性和广泛的库支持，包括OpenCV，TensorFlow，PyTorch和scikit-image。Python的高级语法允许初学者专注于理解概念，而不会被低级细节所困扰。它还有一个大型社区和众多教程，使其更容易进行故障排除和学习。对于性能关键型应用程序 (如实时系统或嵌入式设备) 来说，C是一个很好的选择，因为它可以更好地控制内存和执行速度。如果您的目标是快速原型设计和实验，请从Python开始。对于需要高性能的生产级应用，C可能更合适。
我可以做哪些项目来学习计算机视觉？
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目前正在开发的最有前景的自监督学习技术有哪些？
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强化学习中基于值的方法侧重于估计状态-动作对的值，以确定要采取的最佳动作。这些方法的主要目标是找到最优值函数，这有助于代理评估来自任何给定状态或状态-动作对的预期长期回报。
最著名的基于值的方法之一是Q学习，其中代理学习每个状态-动作对的