A、函数的递归调用必须有一个明确的结束条件
B、函数的递归调用每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少
C、函数的递归调用效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈)
D、函数的递归调用由于栈的大小是无限的,所以,递归调用的次数过多,也不会导致栈溢出
答案:D
A、函数的递归调用必须有一个明确的结束条件
B、函数的递归调用每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少
C、函数的递归调用效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈)
D、函数的递归调用由于栈的大小是无限的,所以,递归调用的次数过多,也不会导致栈溢出
答案:D
A. 技术驱动
B. 数据驱动
C. 算法驱动
D. 设备驱动
A. 模型应该简单(防止过拟合);
B. 在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)
C. 可以利用已知的数据特性,例如稀疏、低秩等
D. 将模型函数正则化
解析:见算法解析
解析:正确
A. 计算机科学
B. 数学
C. 认知科学
D. 神经科学
A. time
B. sklearn
C. os
D. opencv
解析:见算法解析
A. 数据的获得与管理
B. 模式/模型的验证和优化
C. 结果的可视化与文档化
D. 模式/模型的应用及维护
A. 声纹识别不考虑语音中的字词信息
B. 语音识别强调共性
C. 语音识别不考虑说话人是谁
D. 声纹识别强调说话人的个人特性
解析:声纹识别和语音识别在原理上一样,都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理,提取相应的特征或建立相应的模型,然后据此做出判断。但二者的根本目的,提取的特征、建立的模型是不一样的。声纹识别不注重语音信号的语义,而是从语音信号中提取个人声纹特征,挖掘出包含在语音信号中的个性因素。
A. COBWSoftmax
B. Softmax、CBOW
C. CBOW、Skip-gramD
D. Skip-gramCOBWC
解析:Word2Vec提出了两个算法训练词向量
A. true
B. false