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。

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

云计算中的数据是可以有规律的是可以被预测的。Holt双参数指数平滑预测方法可以很好的对这种时间相关的数据进行预测Holt双参数指数平滑的方法原理如下指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwiki.m

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transformers的近期工作成果综述基于transformer的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(TNLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，

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递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

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