A、数据仓库开发要从数据出发;
B、数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;
C、数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发
D、在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式
答案：BCD
A、数据仓库开发要从数据出发;
B、数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;
C、数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发
D、在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式
答案：BCD
A. 可信度
B. 信度
C. 信任增长度
D. 概率
A. 50
B. 1
C. 26
D. 2
解析：在队列中，队尾指针rear与队头指针front共同反映了队列中元素动态变化的情况。在循环队列中，用队尾指针rear指向队列中的队尾元素，用队头指针front指向队头元素的前一个位置，因此从队头指针front指向的后一个位置直到队尾指针rear指向的位置之间所有的元素均为队列中的元素。由循环队列的动态变化的过程可以看出，当循环队列满或空时有front=rear，题目中又成功将一下元素入队，所以只有可能是队列为空，此时队列有一个元素。
A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
A. 图像合成
B. 图像识别
C. 图像检测
D. 图像去噪
A. 球形
B. SS形
C. 椭球形
D. 方形
A. 贪心策略
B. 蒙特卡洛采样
C. 动态规划
D. Bellman方程
A. finally
B. else
C. try
D. if
解析：在时间方向上将前一时刻隐藏层的激活值反馈给下一时刻，每个时刻都调整一次
A. open ()
B. load ()
C. read ()
D. write ()
解析：本题主要考查Python文件操作函数。open ()是文件打开函数，read () 、write ()是文件读写函数；json.load()用于从json文件中读取数据，故本题选B选项
