A、a = a + datetime.timedelta(3)
B、a = a + datetime.timedelta(3,0,0)
C、a = a + datetime.timedelta(0,0,3)
D、a = replace(2017,3,25)
答案：ABD
解析：见函数库
A、a = a + datetime.timedelta(3)
B、a = a + datetime.timedelta(3,0,0)
C、a = a + datetime.timedelta(0,0,3)
D、a = replace(2017,3,25)
答案：ABD
解析：见函数库
解析：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机
A. 卷积操作
B. 池化操作
C. 全连接层
D. 均方误差损失函数
解析：均方误差损失函数多用于回归任务。
解析：linux操作系统是多任务、多用户操作系统。
A. 从总的M个特征中，有放回地抽取m个特征（m<M）
B. 从总的M个特征中，无放回地抽取m个特征（m<M）
C. 从总的N个样本中，有放回地抽取n个样本（n<N）
D. 从总的N个样本中，无放回地抽取n个样本（n<N）
A. 对
$;$错
A. 关系模型
B. 层次模型
C. 网状模型
D. 数据模型
解析：层次模型是最早发展出来的数据库模型。它的基本结构是树形结构，这种结构方式在现实世界中很普遍，如家族结构、行政组织机构，它们自顶向下、层次分明。
解析：正确
A. 其他选项都不对
B. 没啥问题，神经网络会正常开始训练
C. 神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西
D. 神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变
A. 隐喻机制
B. 个体化机制
C. 单复数区分
D. 补足音素
解析：见算法解析
