严格来说，计算机视觉并不是机器学习的一个子集，但两者是紧密相连的。计算机视觉专注于使机器能够解释和处理视觉数据，如图像和视频，而机器学习提供算法和模型来从数据中学习模式并进行预测。许多计算机视觉技术，特别是近年来，依赖于机器学习模型，如卷积神经网络 (cnn) 或变压器。然而，计算机视觉还涉及不需要机器学习的传统图像处理方法。诸如边缘检测、直方图均衡化和形态学操作的技术属于这一类。这些方法对于机器学习可能不必要或不可行的任务是有价值的。虽然现代计算机视觉在很大程度上结合了机器学习，但这个领域本身更广泛，包括信号处理、计算机图形学甚至物理学的元素。更准确地说，机器学习已经成为计算机视觉进步的关键推动者，而不是将计算机视觉标记为严格的子集。
我想学习计算机视觉。我应该从哪里开始？
继续阅读
在全文检索系统中，如何进行相关性调优？
全文检索系统中的相关性调优是调整搜索结果排名和展示方式的过程，旨在确保最相关的文档出现在结果列表的顶部。这种调优通常涉及修改各种参数和算法，以影响不同因素的权重，如关键词匹配、文档受欢迎程度和用户参与指标。通过微调这些组件，开发者可以改善整
无服务器如何支持微服务？
无服务器架构通过允许开发人员创建、部署和管理独立服务，支持微服务，而无需担心底层基础设施。在传统设置中，管理服务器并根据需求进行扩展可能会变得复杂且耗时。使用无服务器架构，开发人员仅需专注于为特定功能或服务编写代码，而云服务提供商则负责所有
嵌入是如何应用于层次数据的？
"嵌入是一种将复杂数据表示为低维空间的方法，从而可以更容易地进行分析和处理。在涉及层次数据时，这类数据通常具有多个层级或类别（如组织结构、分类法或文件系统），嵌入可以更简单地捕捉这些数据的关系和结构。基本上，嵌入可以将层次中的每个项目——无