在计算机视觉中，特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的，如边缘和角落，也可以是高级的，如形状和语义对象，具体取决于分析的复杂性。传统的特征，如SIFT、HOG和SURF，是人工设计的算法，用于识别数据中的模式。例如，图像中的拐角可以指示对象边界，并且梯度可以揭示纹理。这些功能对于对象检测和匹配等任务至关重要。现代深度学习方法通过神经网络自动提取特征。例如，CNN中的卷积层捕获分层特征，使得更容易识别对象或对场景进行分类。这些功能在从面部识别到自动驾驶的应用中起着至关重要的作用。
在卷积神经网络中，“池化”是什么？
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数据治理委员会是什么？
数据治理委员会是一个负责监督组织数据管理实践的团队。该委员会通常由来自不同部门的成员组成，如IT、运营、合规和业务单位。其主要目的是建立数据使用、质量、安全和隐私的政策和标准。这确保了组织内数据的处理方式始终如一并负责任地进行。例如，如果一
强化学习中的代理是什么？
强化学习 (RL) 中的确定性策略是代理在给定状态下始终采取相同操作的策略。不涉及随机性，并且所选择的动作基于当前状态是固定的。例如，确定性策略可能会指示代理始终在特定状态下前进，而与上下文无关。
另一方面，随机策略在决策过程中引入了随机
时间序列分析中最常用的软件工具有哪些？
强化学习 (RL) 中的动作是指代理为影响其环境而做出的选择或动作。这些动作是代理与环境交互的方式，旨在以最大化未来回报的方式从一种状态过渡到另一种状态。动作空间可以是离散的 (例如，网格中的左、右、上、下) 或连续的 (例如，调整汽车的速