A、静态 弱类型
B、动态 弱类型
C、动态 强类型
D、静态 强类型
答案：C
解析： python是一门动态、强类型语言
A、静态 弱类型
B、动态 弱类型
C、动态 强类型
D、静态 强类型
答案：C
解析： python是一门动态、强类型语言
A. μ=0,σ=1
B. μ=1,σ=0
C. μ=0,σ=0
D. μ=1,σ=1
解析：错, ReLU在0处不可导
A. 根据用户的购买记录记忆用户的偏好
B. 根据浏览时间判断商品对用户的吸引力
C. 推荐用户消费过的相关产品
D. 根据用户的喜好进行相关推荐
A. KNN分类
B. 逻辑回归
C. DBSCAN
D. 决策树
解析：DBSCAN属于无监督学习
A. K 值越大，模型越容易过拟合
B. K 值越大，分类的分割面越平滑
C. K 值是超参数
D. 可以将 k 值设为 0
A. A是对角阵
B. A有n个互不相同的特征向量
C. A有n个线性无关的特征向量
D. A有n个互不相同的特征值
A. 虚拟，虚拟
B. 虚拟，真实
C. 真实，虚拟
D. 真实，真实
解析：从时空性来看，元宇宙是一个空间维度上虚拟而时间维度上真实的数字世界（百科）
A. 现象之间相关程度较小
B. 现象之间完全相关
C. 现象之间无直线相关
D. 现象之间完全无关
A. 结构化
B. 非结构化
C. 对称化
D. 规则化
解析：图计算中图数据往往是非结构化和不规则的，在利用分布式框架进行图计算时，首先需要对图进行划分，将负载分配到各个节点上
A. 学习率太小，更新速度慢
B. 学习率过大，可能跨过最优解
C. 学习率也是有网络学习而来
D. 学习率可在网络训练过程中更改
解析：CNN网络设计中，学习率的设置往往对训练收敛起到关键作用，关于学习率的说法，错误的是学习率也是有网络学习而来
