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Spark的技术架构分为()层

A、资源管理层

B、Spark核心层

C、服务层

D、采集层

E、处理层

答案:ABC

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假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的,对吗?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cf20-c021-5dd340f22410.html
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云计算根据提供服务的层次可分为( )。
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下列哪一项在神经网络中引入了非线性?
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智能推荐系统的特点包括()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-db28-c021-5dd340f22401.html
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Docker容器是将应用程序的执行环境彼此隔离,但共享底层OS内核
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22405.html
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图像文件均应以()、()等常用格式存储。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-df10-c021-5dd340f2240e.html
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对线性回归模型进行性能评估时,以下说法正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cb38-c021-5dd340f2241d.html
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造成自然语言处理困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种合样的()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22404.html
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建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 :()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-09b8-c021-5dd340f22421.html
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()每个神经元由一个细胞体组成,包含一个细胞核,从细胞体伸展出一定数量的神经纤维称为树突,伸展出一根长的神经纤维称为轴突。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f1a0-c021-5dd340f22416.html
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Spark的技术架构分为()层

A、资源管理层

B、Spark核心层

C、服务层

D、采集层

E、处理层

答案:ABC

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假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的,对吗?

A. 对的

B. 不知道

C. 看情况

D. 不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cf20-c021-5dd340f22410.html
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云计算根据提供服务的层次可分为( )。

A. IaaS

B. PaaS

C. SaaS

D. DaaS

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下列哪一项在神经网络中引入了非线性?

A. 随机梯度下降

B. 修正线性单元(ReLU)

C. 卷积函数

D. 以上都不正确

解析:修正线性单元是非线性的激活函数

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智能推荐系统的特点包括()。

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

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-db28-c021-5dd340f22401.html
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Docker容器是将应用程序的执行环境彼此隔离,但共享底层OS内核

解析:容器是一个运行的实体,真正对外提供服务。一个容器在系统内就是一个进程。可以被启动,删除,停止。

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图像文件均应以()、()等常用格式存储。

A. JPG

B. png

C. GIF

D. BMP

解析:主要应用

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对线性回归模型进行性能评估时,以下说法正确的是

A.
均方根误差接近1最好

B. 均方根误差越大越好

C. 决定系数越接近1越好

D. 决定系数越接近0越好

解析:决定系数越接近1表示模型的拟合性越好

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造成自然语言处理困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种合样的()

A. 一致性或统一性

B. 复杂性或重复性

C. 歧义性或多义性

D. 一致性或多义性

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22404.html
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建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 :()。

A. 我们随机抽取一些样本, 在这些少量样本之上训练

B. 我们可以试用在线机器学习算法

C. 我们应用PCA算法降维, 减少特征数

D. 以上所有

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-09b8-c021-5dd340f22421.html
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()每个神经元由一个细胞体组成,包含一个细胞核,从细胞体伸展出一定数量的神经纤维称为树突,伸展出一根长的神经纤维称为轴突。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f1a0-c021-5dd340f22416.html
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