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回归是机器学习中最常见的任务之一，回归（regression）问题预测的是一个连续值，而不是离散标签，比如根据气象数据预测明日气温，或者根据房地产数据估算房价（标量回归问题）。 接下来就以回归问题最经

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边缘检测 是图像处理 过程中经常会涉及到的一个环节。而在计算机视觉 和 机器学习领域，边缘检测 用于 特征提取 和 特征检测 效果也是特别明显。而 openCV 中进行边缘检测的 算法 真是五花八门，

前段时间一直在钻研深度学习中的卷积神经网络，其中的预处理环节可以说非常关键，主要就是对图片和视频进行处理。而图像处理就涉及到图形学和底层技术细节，这是一个比较精深和专业的领域，假设我们要从头开始做起，

关于html5调用音视频等多媒体硬件的API已经很成熟，不过一直找不到机会把这些硬件转化为实际的应用场景，不过近年来随着iot和AI的浪潮，我觉得软硬结合的时机已经成熟。那我们就提前熟悉下怎么操作这些

通过Three.js也许可以很方便的展示出3D模型，但是你知道它是怎么一步一步从构建网格到贴图到最终渲染出3D模型的吗？

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