使用python和face_recognition库可实现人脸识别，通过提取人脸特征向量并比较相似度判断是否为同一人；2. 提高准确率的方法包括数据增强、使用更先进的cnn模型、优化特征向量、调整比较阈值及图...

传统规则检测难以满足现代生产线需求的原因在于其缺乏泛化能力，无法适应产品多样性及复杂缺陷变化，具体表现为：1. 规则固定，难以应对缺陷表现形式的多样性；2. 对环境变化敏感，易因光照、材...

文本数据的异常检测是通过nlp技术识别偏离正常模式的文本。其核心步骤包括：1. 文本预处理，如分词、去停用词、词形还原等，以减少噪音并标准化数据；2. 特征提取，使用tf-idf、词嵌入（word2ve...

构建视频数据标签系统的核心是将视频拆解为机器可理解的特征并自动标注，需经历视频处理、特征提取、自动分类、标签存储四步；2. python生态提供全流程工具：opencv/moviepy处理视频，resnet/yo...

1.tesseract ocr在python ocr中的优势包括开源免费、多语言支持和识别速度快；2.局限性是对图片质量要求高，难以处理模糊、倾斜、复杂背景或手写体文字；3.提升准确率的核心方法是图像预处理（...

python中自动特征生成的核心方法包括：1.基于规则和转换的自动化，如数值特征的多项式变换、日期特征提取及自定义比值特征；2.基于特定领域的自动化工具，如featuretools用于关系型数据、tsfres...

python构建基于电流的伺服电机故障诊断流程分为四步：数据采集、特征提取、模型训练和故障分类。首先选择高精度、合适量程和采样频率的电流传感器，如霍尔效应传感器或分流器，并确保足够带宽。...

对比学习在异常表示学习中的核心在于通过无监督或自监督方式，使模型将正常数据紧密聚集，异常数据远离该流形。1. 数据准备与增强：通过正常数据生成正样本对（同一数据不同增强）与负样本对（...

java机器学习是利用java语言实现各类算法，使程序具备学习和预测能力。1. weka作为数据挖掘工具，提供丰富算法与图形界面，适合初学者；2. dl4j专注于深度学习，支持gpu加速，适合复杂神经网络...

1.数据是图像识别的基础，必须收集大量标注数据；2.根据任务类型选择模型，分类任务用resnet、vgg，检测任务用yolo、ssd，分割任务用u-net、mask r-cnn；3.考虑资源限制，边缘设备优先选用mobil...