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();() 于是问题被他分成了两大块--提取图像特征、机器学习判断特征。
为了降低问题难度。齐凡先抛开了第一个问题--如何提取图像特征。转而专注机器学习本身。
因为机器学习不是专门针对视觉处理的,而是用来处理通用问题的。机器学习本就是人工智能范畴内发展最快的一个分支,它被用来处理通用的AI问题。
对机器学习来说,它处理的就是数据,万物在它眼里都是数据,它本身不会关心数据在现实世界所代表的含义,它关心的是数据的标签。至于数据的标签如何被定义,这是使用者的事情。
就好比:你可以把苹果用符号“A”来指代,再用符号“B”来指代橘子。如果机器学习对着一张图片预测出了“A”,机器学习本身不会去关心这个符号“A”的含义,“A”对它来说不过就是标签。是使用它的人给“A”赋予了苹果的概念。
所以,齐凡完全抛开了待检测样本本身的数据属性,而是专注于数据处理的本体--机器学习。
这样做的好处是,数字图像处理可以先不用看了。齐凡已经搜索过那本书的模样,大概A4纸大小,七八百页。很大,很厚,拿在手里绝对能拍死人的那种。
齐凡接着开始细化学习路径。机器学习又可以拆分为:数学工具的学习、机器学习本身知识的学习。
好了。一個复杂的问题转瞬之间已经被他简化的不能再简化。能放一边的先放一边,没法搁置的就切成一块块,再逐个突破。
学习,历来都是讲究方法的。
问题有了进展,原本挺直身子的齐凡终于靠到了椅背上。
这一整天除了吃饭上厕所,其余时候他都对着电脑,脑子更是连轴转没停过。他此刻只感觉到身心疲惫。
齐凡不自觉地靠在椅背上闭上了眼睛。
几分钟后,他呼吸声渐渐变得绵长。
突然,他被一个重要的事情惊醒--眼前的电脑开着是要算钱的。
齐凡掏出手机看了下时间,都九点三刻了。
机房的日光灯不知何时已经关闭,他抬眼看去前面已经没有一台亮着的电脑屏幕。
该回宿舍了。
他正想关机,忽然背后想起一个声音。
“嘿~~”那个声音很轻很轻,还带着一股深邃悠远的漂浮感,在这个乌漆嘛黑的机房骤然响起。
嘭~~,椅子倒地。齐凡被吓得一个激灵,一屁股做到了地上。他赶忙转身望去。
白裙,黑发,没脸。
齐凡刷地起身,抄起桌上的键盘朝对方砸了过去。
();() 啊!!!
一声惨叫响起。
可齐凡的动作一气呵成早已完成。
“你有病啊。”一个怒吼的女声响彻机房。
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