计算机视觉中的描述符是从图像提取的视觉特征的数学表示。描述符用于以紧凑的数字格式对有关对象或场景的重要信息进行编码，可以轻松地在不同图像之间进行比较。描述符的目的是使图像匹配或识别更有效。例如，当执行图像匹配时，描述符帮助比较不同图像中的关键点或特征以找到相似性。一种流行类型的描述符是SIFT (尺度不变特征变换) 描述符，其捕获关于图像中的关键点 (诸如边缘、拐角和纹理) 的信息。另一个常用的描述符是ORB (定向快速和旋转BRIEF)，它高效且适用于实时应用。描述符允许算法匹配图像中的对象，而不管比例、旋转或照明条件的变化。它们在对象识别，图像拼接和3D重建等任务中是基础。总体而言，描述符通过提供可用于比较，识别和跟踪的视觉特征的结构化表示，在使机器能够理解和处理视觉数据方面起着至关重要的作用。
什么是计算机视觉和模式识别？
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LLMs（大型语言模型）可以在私人数据上进行训练吗？
神经网络被广泛应用于金融预测中，通过分析海量的历史数据来预测股票价格、市场趋势和经济指标。这些网络可以识别时间序列数据中的模式，从而实现比传统统计方法更准确的预测。他们擅长处理财务数据集中的非线性关系。
一个常见的应用是预测股市走势。循环
图数据库中的边是什么？
在知识图谱的上下文中，图谱分析是指从以图格式结构化的数据中分析和得出见解的过程。知识图由节点 (表示实体) 和边 (表示这些实体之间的关系) 组成。Graph analytics允许开发人员和技术专业人员探索这些数据中的联系，揭示在表等传统
下一代嵌入模型是什么？
多模态搜索中嵌入的未来是有希望的，因为它们允许在单个搜索框架内更无缝地集成不同的数据类型 (文本，图像，视频等)。通过创建表示多种模态的共享向量空间的能力，嵌入可以实现更准确和高效的搜索体验。例如，用户可以通过提供文本描述来搜索相关图像，反