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
解析：正确
A. 数值平均数
B. 位置平均数
C. 离散系数
D. 线性相关
A. 探索性数据分析
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
A. 存储集合清除
B. 存储整合清除
C. 储蓄集合清洗
D. 存储清洗整合
解析：大数据技术为输入数据在存储清洗整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。
A. A + B = B + A
B. AB = BA
C. A(B+C) = AB + AC
D. (A+B)^2 = A^2 + 2AB + B^2
解析：矩阵乘法不满足乘法交换律
解析：强人工智能包括以下两类：类人的人工智能和非类人的人工智能。
A. 盘古
B. 悟道2.0
C. ERNIE3.0
D. PaddleOCR
解析：PaddleOCR为轻量型模型
A. 识别
B. 验算
C. 分析
D. 过滤
A. 增加网络层数，总能减小训练集错误率
B. 减小网络层数，总能减小测试集错误率
C. 增加网络层数，可能增加测试集错误率
解析：增加网络层数，可能增加测试集错误率
