現在網路上關於深度學習演算法的文章很多，但深度學習其實是資料驅動型。很多時候資料足夠好，能給演算法開發提供很大的便利。
本文的標註要點**於影象標註專家adela barriuso的標註筆記。她於2023年開始使用labelme系統地標註sun資料庫，標註了 超過25萬個物體。筆記記錄了標註過程中曾遇到的困難和採用的解決方案，以便得到一致性高的注釋。
adela barriuso在西班牙的一家服裝店裡進行資料標註，這就是傳說中的大隱隱於市嗎？哈哈。
下面整理出adela barriuso在資料標註中的心得。
資料相關 如何進行資料標註（1）
現在網路上關於深度學習演算法的文章很多，但深度學習其實是資料驅動型。很多時候資料足夠好，能給演算法開發提供很大的便利。1 資料標註的作用 資料標註是大部分人工智慧演算法得以有效執行的關鍵環節。人工智慧演算法是資料驅動型演算法，也就是說，如果想實現人工智慧，首先需要把人類理解和判斷事物的能力教給計算機...
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現在網路上關於深度學習演算法的文章很多，但深度學習其實是資料驅動型。很多時候資料足夠好，能給演算法開發提供很大的便利。1 資料標註的作用 資料標註是大部分人工智慧演算法得以有效執行的關鍵環節。人工智慧演算法是資料驅動型演算法，也就是說，如果想實現人工智慧，首先需要把人類理解和判斷事物的能力教給計算機...
如何進行資料同步
建立資料庫的鏈結 create database link dblink test connect to 需要鏈結的資料庫的名字 identified by 密碼 using 這個鏈結的別名 建立物化檢視用於同步資料 create materialized view test test是同步過來的實...