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车道检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中至关重要的一部分。通过机器学习算法，系统能够实时识别和跟踪道路上的车道线，从而为驾驶提供支持。这项技术依赖于大量的图像数据和精确的模型训练，通过分析视频图像中的道路标识和车道线的特征，自动判断当前车辆的位置以及车道的边界。 在车道检测中，常见的方法包

机器学习可以通过分析借款人的历史数据和行为模式，帮助预测贷款违约的风险。通过对大量数据的建模，机器学习算法能够识别出借款人可能的违约行为，并为金融机构提供早期预警。这些数据包括个人信用历史、收入水平、负债比率等多种因素，模型会根据这些信息自动调整和优化预测结果。 常见的机器学习算法，如决策树、支持向

广电大数据可视化项目实战涉及到数据分析、处理以及展示的各个环节，尤其是数据的可视化。Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，广泛应用于大数据分析的图表展示。它提供了丰富的绘图功能，支持各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。用户可以通过简单的代码实现复杂的图形展示，极大提升