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在Python中，令cars=[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]
运行cars.sort(reverse=True)后，cars的值为（）；运行sorted(cars,reverse=True)后，cars的值为（）

A、[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]

B、[＇audi＇, ＇bmw＇, ＇subaru＇, ＇toyota＇]

C、[＇toyota＇,＇subaru＇,＇bmw＇,＇audi＇]

D、[＇subaru＇,＇toyota＇,＇audi＇,＇bmw＇]

答案：CA

解析：见函数库

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人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。另一方面，人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。

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例如在生产与采购环节，典型的AI应用场景包括智能质检，利用（）等AI技术可代替人力或者协助人力完成对缺陷商品进行识别。

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如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

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对训练数据的预测效果很好，但对验证数据的预测效果不好的现象称为过拟合

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设随机变量X与Y相互独立，且均服从区间[0,3]上的均匀分布，则P{max{X,Y}≤1}=

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以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为

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华为云 EI 智能体根据行业和应用场景的
不同也有很多种，目前可以实现的华为云
EI 智能体有?

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在Python中，执行import datetime as dt语句后，如下时间或日期定义方式正确的是(____)。

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DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。

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集成学习中不同的多样性增强机制不可同时使用

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在Python中，令cars=[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]
运行cars.sort(reverse=True)后，cars的值为（）；运行sorted(cars,reverse=True)后，cars的值为（）

A、[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]

B、[＇audi＇, ＇bmw＇, ＇subaru＇, ＇toyota＇]

C、[＇toyota＇,＇subaru＇,＇bmw＇,＇audi＇]

D、[＇subaru＇,＇toyota＇,＇audi＇,＇bmw＇]

答案：CA

解析：见函数库

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解析：正确

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例如在生产与采购环节，典型的AI应用场景包括智能质检，利用（）等AI技术可代替人力或者协助人力完成对缺陷商品进行识别。

A. 机器视觉

B. 语音识别

C. 机器推理

D. 机器学习

解析：例如在生产与采购环节，典型的AI应用场景包括智能质检，利用机器视觉等AI技术可代替人力或者协助人力完成对缺陷商品进行识别。

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如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

A. 广度优先搜索

B. 深度优先搜索

C. 有界深度优先搜索

D. 启发式搜索

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对训练数据的预测效果很好，但对验证数据的预测效果不好的现象称为过拟合

点击查看答案

设随机变量X与Y相互独立，且均服从区间[0,3]上的均匀分布，则P{max{X,Y}≤1}=

A. 01月09日

B. 02月09日

C. 01月06日

D. 01月03日

解析：P{max{X,Y}≤1}=P{X≤1，Y≤1}=P{X≤1}P{Y≤1}=1/3*1/3=1/9

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以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为

A. 29x29

B. 27x27

C. 28x28

D. 30x30

解析：以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为28x28

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华为云 EI 智能体根据行业和应用场景的
不同也有很多种，目前可以实现的华为云
EI 智能体有?

A. 工业智能体

B. 交通智能体

C. 园区智能体

D. 汽车智能体

点击查看答案

在Python中，执行import datetime as dt语句后，如下时间或日期定义方式正确的是(____)。

A. dt.datetime(2019,12,12,23,23,23)

B. dt.datetime(2019,0,0,23,23,23)
)

C. dt.datetime(2019,12,12,0)

D. dt.time(23,23,23

解析：见函数库

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DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。

A. O(m)

B. O(m2)

C. O(log m)

D. O(m*log m)

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集成学习中不同的多样性增强机制不可同时使用

解析：可以同时使用

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在Python中，令cars=[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]运行cars.sort(reverse=True)后，cars的值为（）；运行sorted(cars,reverse=True)后，cars的值为（）

在Python中，令cars=[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]
运行cars.sort(reverse=True)后，cars的值为（）；运行sorted(cars,reverse=True)后，cars的值为（）