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强化学习是()领域的一类学习问题

A、机器学习

B、自然语言处理

C、nlp

D、cv

答案:A

解析:见算法解析

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在使用了shadow口令的系统中,/etc/passwd和/etc/shadow两个文件的权限正确的是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-33a8-c021-5dd340f22417.html
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采用One-Hot编码的文本,能在一定程度上反应出语义的相近关系。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-fd58-c021-5dd340f22405.html
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语音合成技术是将文本状态的文字信息转化为可听的声音信息,相当于给机器装上了人工的“嘴巴”
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f2241b.html
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Linux系统中,一般把命令 ls 定义为 ls --color 的别名,以便以不同颜色来标识不同类型的文件。但是,如何能够使用原先的ls命令?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1850-c021-5dd340f22421.html
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下列无监督学习算法中可解决降维问题的算法有
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-bbe8-c021-5dd340f22423.html
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()是TensorFlow的核心数据单位。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1468-c021-5dd340f22422.html
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随机森林的收敛性与Bagging相似,随机森林的起始性能往往相对较好,随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f22414.html
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K-Means能够处理不规则数据的聚类问题
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f2240b.html
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人工智能的分类()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f2240b.html
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当前,各国人工智能治理侧重各有不同,但整体上呈现加速演进态势,即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系,开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2ff-0140-c021-5dd340f22404.html
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强化学习是()领域的一类学习问题

A、机器学习

B、自然语言处理

C、nlp

D、cv

答案:A

解析:见算法解析

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相关题目
在使用了shadow口令的系统中,/etc/passwd和/etc/shadow两个文件的权限正确的是:

A. -rw-r----- , -r--------;

B. : -rw-r--r-- , -r--r--r--

C. . -rw-r--r-- , -r--------

D. . -rw-r--rw- , -r-----r--

解析:解析:在linux操作系统中, /etc/passwd文件中的每个用户都有一个对应的记录行,记录着这个用户的一下基本属性。该文件对所有用户可读。
  而/etc/shadow文件正如他的名字一样,他是passwd文件的一个影子,/etc/shadow文件中的记录行与/etc/passwd中的一一对应,它由pwconv命令根据/etc/passwd中的数据自动产生。但是/etc/shadow文件只有系统管理员才能够进行修改和查看

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采用One-Hot编码的文本,能在一定程度上反应出语义的相近关系。

解析:one-hot无法表示语义的相近性

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-fd58-c021-5dd340f22405.html
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语音合成技术是将文本状态的文字信息转化为可听的声音信息,相当于给机器装上了人工的“嘴巴”

A. 正确

B. 错误

解析:语音合成,又称文语转换(Text to Speech)技术,能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工嘴巴

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f2241b.html
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Linux系统中,一般把命令 ls 定义为 ls --color 的别名,以便以不同颜色来标识不同类型的文件。但是,如何能够使用原先的ls命令?

A. \ls

B. ;ls

C. ls $$

D. ls --noalias

解析:解析:linux中‘\’进行转义,使转义字符仍为字符串

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1850-c021-5dd340f22421.html
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下列无监督学习算法中可解决降维问题的算法有

A. PCA

B. LSA

C. LDA

D. k-means

解析:k-means只能解决聚类问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-bbe8-c021-5dd340f22423.html
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()是TensorFlow的核心数据单位。

A. 张量

B. 向量

C. 矩阵

D. 数组

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1468-c021-5dd340f22422.html
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随机森林的收敛性与Bagging相似,随机森林的起始性能往往相对较好,随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

解析:随机森林的起始性能往往相对较差,特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解,因为通过引入属性扰动,随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而,随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f22414.html
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K-Means能够处理不规则数据的聚类问题

解析:K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f2240b.html
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人工智能的分类()

A. AGN和AGI

B. ANI和ANG

C. ANG和AGI

D. ANI和AGI

解析:人工智能的分类ANI和AGI

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当前,各国人工智能治理侧重各有不同,但整体上呈现加速演进态势,即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系,开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。

解析:当前,各国人工智能治理侧重各有不同,但整体上呈现加速演进态势,即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系,开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2ff-0140-c021-5dd340f22404.html
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