计算机视觉的应用中涉及到大量的图像或视频数据处理，需要进行大规模的计算，因此分布式计算是计算机视觉应用的一种常见支持方式。分布式计算通过将计算任务分发给多个计算节点来提高计算效率，同时也可以提高应用的可靠性和容错性。
计算机视觉的应用是否需要分布式计算支持？
在计算机视觉应用中，一些常见的分布式计算技术包括：
- 分布式存储技术：如Hadoop Distributed File System（HDFS），可以将数据存储在多个节点上，提高存储和访问的效率。
- 分布式计算框架：如Apache Spark、TensorFlow等，可以将计算任务分发给多个计算节点并行处理，提高计算效率。
- 分布式数据库：如Cassandra、MongoDB等，可以将数据存储在多个节点上，同时提供高可用性和可扩展性。
需要注意的是，使用分布式计算也可能会带来一些挑战，如数据传输和同步的开销、节点之间的通信延迟等。因此，在应用分布式计算时需要综合考虑各种因素，选择适合的技术方案。
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