用于分类的最佳机器学习技术取决于问题的复杂性和数据特征。对于结构化数据，基于树的方法，如随机森林和梯度提升 (例如XGBoost) 非常有效。对于非结构化数据 (如图像或文本)，cnn和transformers等深度学习模型是最佳选择。小数据集的简单问题可能会受益于逻辑回归或支持向量机 (svm)，因为它们高效且易于实现。
我在哪里可以找到关于RGB-D图像分割的教程？
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计算机视觉是一种人工智能的形式吗？
计算机视觉是机器人技术的关键组成部分，但不一定是最重要的部分。机器人技术结合了各种学科，包括感知，控制，计划和驱动。计算机视觉是一种关键的感知工具，使机器人能够解释周围环境，识别物体并做出决策。然而，运动规划、传感器融合和控制算法等其他系统
评估视觉-语言模型的关键指标是什么？
“视觉-语言模型（VLMs）的评估使用多个关键指标来衡量它们在理解和整合视觉与文本信息方面的性能。最常见的指标包括准确率、精确率、召回率、F1得分和BLEU分数等。准确率通常用于判断模型正确关联图像与其对应文本描述的能力。例如，如果一个模型
实时搜索是如何工作的？
实时搜索使用户能够尽快找到最新的信息。它通过持续索引新数据并实时或近实时更新搜索结果来实现。这意味着任何相关的变化，比如新的社交媒体帖子、新闻文章或网站更新，都会被迅速添加到搜索索引中。当用户发起搜索查询时，系统通过访问这个不断更新的索引来