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RSS订阅原创 什么是深度学习
传统方法（如SVM、决策树）依赖人工设计特征，而深度学习通过多层网络自动学习特征，减少了人为干预，更适合处理高维度、非结构化的数据（如图像、文本）。• 多层神经网络架构：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，分别适用于图像、序列数据等不同场景。• 特征抽象层次：数据经过每一层的非线性变换后，特征从低级（如像素）逐步提升到高级（如物体语义），类似人脑的认知过程。• 计算机视觉：图像分类、目标检测（如自动驾驶中的障碍物识别）。• 语音识别：语音转文本、智能助手交互。
2025-03-18 14:37:22
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原创 傅里叶变换在图像处理中的应用
全局特征提取：通过频域分解，直观分析图像结构。高效操作：频域滤波、卷积加速显著提升计算效率。灵活设计：通过自定义滤波器实现多样化的图像增强与修复。通过Python的numpy.fft模块，开发者可以轻松实现频域操作，结合OpenCV或Matplotlib进行可视化调试，为图像处理任务提供新的解决方案。
2025-02-22 10:35:27
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空空如也
傅里叶变换和离散傅里叶变换一样吗？
2025-02-21
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