特征提取的最佳算法取决于应用。像SIFT (尺度不变特征变换) 和HOG (方向梯度直方图) 这样的传统方法对于需要手工特征的任务是有效的，例如低数据场景中的图像匹配或对象检测。对于深度学习应用，卷积神经网络 (cnn) 是最有效的，因为它们会自动从原始图像中学习分层特征。ResNet、EfficientNet和Vision Transformers (ViTs) 等预训练模型在特征提取方面表现出色，特别是对于大规模数据集。
什么时候更偏向使用SIFT而不是CNN？
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什么是SaaS客户细分？
"SaaS客户细分是将软件即服务(SaaS)客户基础根据特定标准划分为不同组的过程。这些标准可以包括公司规模、行业、使用模式或客户行为等特征。细分的主要目的是量身定制营销努力、增强客户支持，并改进产品功能，以更好地满足不同细分市场的需求。通
嵌入质量对搜索结果的影响是什么？
硬件在确定矢量搜索过程的速度和效率方面起着至关重要的作用。向量搜索涉及处理高维向量并执行复杂的数学计算以找到数据点之间的相似性。这就是gpu (图形处理单元) 的功能变得明显的地方。Gpu旨在处理并行处理任务，使其非常适合矢量搜索的计算需求
LLMs将如何促进人工智能伦理的进展？
Llm可以执行某些形式的推理，例如逻辑推理，数学计算或遵循思想链，但它们的推理是基于模式的，而不是真正的认知。例如，当被要求解决数学问题或解释概念时，LLM可以通过利用类似示例的训练来产生准确的输出。
虽然llm擅长于需要模式识别的任务，