大数据技术栈概貌Hadoop生态

计算机视觉领域，遥感图像中的目标检测，识别和定位不同类型的飞机是一个典型的应用场景。本文利用最新的YOLOv11模型来解决这一挑战，通过构建一个高效的飞机检测模型，实现对遥感图像中各类飞机的精准识别。

对抗生成网络是一种深度学习模型，通过两个神经网络——生成器和鉴别器之间的博弈来生成数据。

在自然语言处理（NLP）中，文本预处理是构建高效模型的关键步骤。原始文本通常包含噪声和不一致性，直接影响模型性能。通过预处理，可以提取结构化信息、减少计算复杂度，并提升模型对语义的理解能力。

评估大模型微调后的效果是一个系统化的过程，需要结合**客观指标**和**主观评估**，并根据任务类型（分类、生成、回归等）选择合适的评估方法。

LeNet-5最初用于MNIST数据集的手写数字识别任务，取得了高达99.2%的准确率。这一成就标志着深度学习在图像识别领域的突破，并为后续的神经网络研究奠定了基础。

**特征工程** 就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

在自然语言处理（NLP）中，文本预处理是构建高效模型的关键步骤。原始文本通常包含噪声和不一致性，直接影响模型性能。通过预处理，可以提取结构化信息、减少计算复杂度，并提升模型对语义的理解能力。

对抗生成网络是一种深度学习模型，通过两个神经网络——生成器和鉴别器之间的博弈来生成数据。

由于AI算法不能直接处理汉字或其他字符，因此必须通过特定的方法将这些字符转换为数字表示。这一过程通常涉及到两个主要步骤：**文本向量化**和**词向量生成**。