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领域型知识图谱的构建过程主要包含哪几个部分

A、知识融合

B、本体构建

C、知识抽取

D、知识存储

答案:ABCD

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Python中的集合数据类型中的元素是有序的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22421.html
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在神经网络中,我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数,从而最小化损失函数的?
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关于字符串下列说法错误的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-2408-c021-5dd340f2240c.html
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在基本K均值算法里,当邻近度函数采用曼哈顿距离的时候,合适的质心是簇中各点的中位数
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2240b.html
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剪枝分为前剪枝和后剪枝,前剪枝本质就是早停止,后剪枝通常是通过衡量剪枝后()变化来决定是否剪枝。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ea78-c021-5dd340f22404.html
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DSSM使用()个全连接层
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NoSQL中常用的数据模型包括()
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关于归一化描述正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-b030-c021-5dd340f2240c.html
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把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,会导致泛化性能下降。__
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f2240f.html
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卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有
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(
多选题
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计算机知识技术题库

领域型知识图谱的构建过程主要包含哪几个部分

A、知识融合

B、本体构建

C、知识抽取

D、知识存储

答案:ABCD

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解析:Python中的集合数据类型中的元素是无序的

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关于字符串下列说法错误的是

A. 字符应该视为长度为 1 的字符串&;&字符串以\0 标志字符串的结束&;&既可以用单引号,也可以用双引号创建字符串&;&在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符

解析:见函数库

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剪枝分为前剪枝和后剪枝,前剪枝本质就是早停止,后剪枝通常是通过衡量剪枝后()变化来决定是否剪枝。

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解析:剪枝分为前剪枝和后剪枝,前剪枝本质就是早停止,后剪枝通常是通过衡量剪枝后损失函数变化来决定是否剪枝。

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NoSQL中常用的数据模型包括()

A. Key-Value

B. Key-Document

C. Key-Column

D. 图存储

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把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,会导致泛化性能下降。__

解析:正确

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卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有

A. 最小地化层

B. 乘积池化层

C. 最大池化层

D. 平均池化层

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