本文将结合实例代码，介绍OpenCV如何查找轮廓、获取边界框。代码:OpenCV提供了函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。我们以下图作为示例：二值化图像代码工程data/提供了小狗和红球的二值化掩膜图像：其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见。模型检出结果，如下：模型用的MaskRCNN已有预测边

近年来，随着机器学习算法的不断进步以及海量数据的可用性，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展。其中，GPT3.5Turbo是一种代表着重大突破的NLP模型。作为生成式语言模型，它可以根据上下文预测给定句子中的下一个单词，进而生成类似人类的文本。

联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

近日，百度飞桨(https://www.oschina.net/action/visit/ad?id1185)正式开源了业界最小的超轻量8.6M中英文识别OCR模型套件Paddle(https://www.oschina.net/action/visit/ad?id1185)OCR，在模型大小、精度和预测速度上，甚至超过了之前一度登上GitHub

需求分析葡萄牙某银行拟根据现有客户资料建立预测模型，以配合其数据库营销策略，营销方式为电话直销，销售产品为某金融产品（termdeposit），数据分析的目标为通过预测模型识别对该金融产品有较高购买意愿的用户群。数据形式：从数据库中导出的excel文件数据内容： bankclientdata:  1age(nume

Forecastingisubiquitous如何利用预测来构建更好的产品和服务定量预测方法可分为：基于模型（modelbased）或因果关系，统计方法（statisticalmethods）和机器学习方法（machinelearningapproaches）Forecasti

LightGBM的动机GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务而GBDT在每一次迭代的时

1、分类与聚类的概念与区别分类：是从一组已知的训练样本中发现分类模型，并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有：朴素贝叶斯分类算法（NaïveBayes）、支持向量机分类算法（SupportVectorMachines）、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法（NNet）以及决策树（De

//下仔のke：https://yeziit.cn/15068/AI模型是指使用人工智能技术构建的模型，用于模拟和预测现实世界中的各种问题和现象。AI模型通常基于大量的数据和算法，通过训练和学习来提高自身的性能和准确性。AI模型可以分为多种类型，包括但不限

//下仔のke：https://yeziit.cn/14726/AI模型是人工智能领域中使用的模型，旨在模拟人类的智能行为和思维过程。AI模型通常包括机器学习模型和深度学习模型两大类。机器学习模型使用各种算法来让计算机从数据中学习并做出预测或决策。深度学习