自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉之间的主要区别在于它们处理的数据类型。NLP专注于理解和生成人类语言，分析文本数据以执行翻译，情感分析和文本摘要等任务。另一方面，计算机视觉处理图像和视频等视觉数据，执行对象检测，图像分割和面部识别等任务。虽然这两个领域都利用人工智能技术，但NLP主要使用像BERT这样的转换器，而计算机视觉通常依赖于卷积神经网络 (cnn) 和视觉转换器 (ViTs)。
边界框在物体检测中扮演什么角色？
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文档数据库安全的最佳实践是什么？
确保文档数据库的安全需要结合多种策略，以保护敏感数据免受未经授权的访问和泄露。首先，实施强大的身份验证机制至关重要。这意味着要使用多因素身份验证（MFA）来确保只有授权用户可以访问数据库。此外，利用基于角色的访问控制（RBAC）有助于根据用
数据库可观测性如何确保可靠性？
数据库可观察性通过提供必要的工具和洞察，确保可靠性，从而监控、分析和提升数据库性能。这涉及收集指标、日志和追踪信息，帮助开发人员了解他们的数据库在各种条件下的行为。通过对数据库操作的可见性，团队可以在问题升级为重大故障之前识别出问题，从而构
目标检测的目的是什么？
人的最大视野水平约为200 °，垂直约为135 °，但并非所有范围都同样有效。覆盖约5 ° 的视觉中心部分称为中央凹区域，由于锥细胞的高浓度，该区域的视敏度最高。在这个中心区域之外，周边视觉检测运动和形状，但缺乏精细的细节和颜色灵敏度。两眼