使用计算机视觉技术从图像中提取属性，通常由机器学习或深度学习模型提供支持。这些属性可以包括颜色、形状、纹理或特定对象类别等特征。
像cnn这样的深度学习模型通过在不同层生成的特征图自动学习和提取属性。例如，在面部识别中，可以使用预先训练的模型来导出诸如年龄、性别和情绪的属性。
直方图分析或边缘检测等传统方法也可用于提取更简单的属性，具体取决于任务的复杂性和可用资源。
物体大小在图像识别中重要吗？
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大型语言模型是否能像人类一样理解上下文？
LLMs通过在包含各种语言文本的多语言数据集上进行训练来处理多种语言。在培训期间，他们学习各种语言共有的模式和结构，以及独特的语言特征。这使他们能够翻译文本，生成不同语言的响应，甚至在同一句子中使用多种语言的情况下处理代码切换。
例如，O
在少样本学习中常用的架构是什么？
Zero-shot learning (ZSL) 与传统学习方法相比具有显着优势，主要是通过其处理看不见的类的能力并减少对大量标记数据的需求。在传统的机器学习中，模型是在一组特定的类上训练的，并且需要为每个类标记示例。如果出现新的类，开发人
SQL 游标是什么，它们是如何使用的？
"SQL 游标是用于逐行检索、操作和浏览结果集的数据库对象。与同时对整个数据集操作的标准 SQL 命令不同，游标允许对查询返回的数据进行更细粒度的控制。这在执行需要逐行处理的操作时尤为有用，例如基于特定条件的复杂计算或更新。游标主要用于需要