A、s[3]
B、s[-3]
C、s[0:-3]
D、s[:-3]
答案：B
解析：字符串是一个字符序列，例如，字符串s，从右侧向左第3个字符用s[-3]索引
A、s[3]
B、s[-3]
C、s[0:-3]
D、s[:-3]
答案：B
解析：字符串是一个字符序列，例如，字符串s，从右侧向左第3个字符用s[-3]索引
A. 平移
B. 删除
C. 移动
D. 收敛
解析：如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移
A. 1.2.3
B. 1.3.4
C. 2.3.4
D. 1.2.3.4
解析：DSSM经典模型的缺点：1.Wordhashing可能造成词语冲突；2.采用词袋模型，损失了上下文语序信息；3.搜索引擎的排序由多种因素决定，用户点击时doc排名越靠前越容易被点击，仅用点击来判断正负样本，产生的噪声较大，模型难以收敛；4.效果不可控。
A. 只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数
B. 核函数选择作为支持向量机的最大变数
C. 核函数将影响支持向量机的性能
D. 核函数是一种降维模型
解析：只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，它就能作为核函数使用.事实上，对于一个半正定核矩阵，总能找到一个与之对应的映射，任何一个核函数都隐式地定义了一个称为“再生核希尔伯特空间”的特征空间，我们希望样本在特征空间内线性可分，因此特征空间的好坏对支持向量机的性能至关重要，在不知道特征映射的形
式时，我们并不知道什么样的核函数是合适的，而核函数也仅是隐式地走义了这个特征空间，于是，“核函数选择”成为支持向量机的最大变数
A. 语音识别
B. 语音合成
C. 语义理解
D. 机器翻译
解析：正确
A. 数据无结构
B. 查询性能不高，缺乏统一查询语法
C. 功能相对有限
D. 功能相对有限，不易于做分布式集群
A. and、or、not
B. not、and、or
C. or、and、not
D. or、not、nad
解析：正确
