答案：B
解析：0<H<360 0<S<1 0<V<1 。H分量的范围应该是0---360。不过，在opencv里面，你用8bit的uchar无法表示超过255的数据，所以，opencv做了一个小小的技巧性处理，直接把H分量的值除以2。所以，如果，你用cvCvtColor(img, destImg, CV_BGR2HSV)得到的HSV空间的destImg的H分量，数值的范围在0----180
答案：B
解析：0<H<360 0<S<1 0<V<1 。H分量的范围应该是0---360。不过，在opencv里面，你用8bit的uchar无法表示超过255的数据，所以，opencv做了一个小小的技巧性处理，直接把H分量的值除以2。所以，如果，你用cvCvtColor(img, destImg, CV_BGR2HSV)得到的HSV空间的destImg的H分量，数值的范围在0----180
A. 新一代技术平台
B. 新一代信息技术和服务业态
C. 新一代服务业态
D. 新一代信息技术
A. 专家系统
B. 机器学习
C. 神经网络
D. 模式识别
A. 非线性结构
B. 环状结构
C. 线性结构
D. 条状结构
A. “与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。
B. “与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。
C. “与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。
D. “与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程。
A. 线性回归
B. 深度残差网络
C. 卷积神经网络CNN
D. 循环神经网络RNN
解析：线性回归是传统统计学系呢绒
A. 特征选择嵌入法
B. 无监督学习
C. 监督学习
D. 特征选择过滤法
