在需要手工特征提取的场景中，SIFT (尺度不变特征变换) 优于cnn，例如计算资源有限或可解释性至关重要的应用。SIFT可有效地检测和描述图像中的局部特征，使其适用于较小数据集中的图像拼接，3D重建或对象匹配等任务。与需要在大型数据集上进行训练的cnn不同，SIFT直接对图像进行操作，而无需进行大量的预训练。在简单性，缩放和旋转鲁棒性以及资源约束是优先事项的应用中，它特别有用。
人工神经网络通常用于哪些类型的程序？
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我想学习计算机视觉。我应该从哪里开始？
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
ACID合规性与关系数据库有什么关系？
“ACID合规性是一组保证关系数据库中数据库事务可靠处理的属性。其缩写代表原子性、一致性、隔离性和持久性。每个属性在确保数据库事务可靠处理方面都起着至关重要的作用，这对于维护数据完整性尤其重要，特别是在多个事务同时发生时。例如，在银行应用中
组织如何确保灾难恢复中的无缝恢复？
组织通过实施结构化和系统化的恢复计划、测试和文档管理，以确保在灾难恢复（DR）中的无缝故障恢复。这涉及创建一个全面的故障恢复策略，概述在灾难解决后将操作系统和数据恢复到原始环境所需的步骤。该策略的关键组成部分包括保持定期备份、确保系统之间的