计算机视觉在人工智能中起着至关重要的作用，使机器能够解释和分析视觉数据，如图像和视频。它的范围扩展到各种应用，包括自动驾驶汽车，面部识别，医学成像和增强现实。在AI驱动的系统中，计算机视觉用于对象检测，图像分割和动作识别。未来计算机视觉的进步，如多模式人工智能和实时边缘处理，将进一步扩展其能力，允许无缝集成到机器人、医疗保健和娱乐等行业。
我应该使用 C++ 还是 Python 来学习计算机视觉？
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PaaS如何支持持续集成/持续部署（CI/CD）？
“平台即服务（PaaS）通过提供一个简化开发、测试和发布流程的环境，支持持续集成和持续部署（CI/CD）。PaaS 环境配备了内置工具和服务，帮助自动化许多与 CI/CD 相关的任务，比如代码集成、测试和部署。这使得开发人员可以更专注于编写
视觉-语言模型能否用于面部识别和情感检测？
"视觉-语言模型（VLMs）主要旨在理解和生成基于视觉输入的文本。虽然它们在将视觉元素与文本描述关联的任务中表现出色，但其核心功能并不直接扩展到面部识别和情感检测。这些任务通常由卷积神经网络（CNNs）或其他专门为图像处理和分析训练的机器学
什么是预测分析，它是如何工作的？
预测分析是数据分析的一个分支，专注于基于历史数据和统计算法对未来事件进行预测。它采用各种技术，包括机器学习、统计建模和数据挖掘，从过去的数据中分析模式和趋势。通过理解这些模式，企业和组织可以预测未来的结果，并做出明智的决策。例如，零售商可以