A、词向量
B、词相量
C、变长
D、定长
答案：AD
解析：见算法解析
A、词向量
B、词相量
C、变长
D、定长
答案：AD
解析：见算法解析
A. 扩展现实技术
B. 区块链技术
C. 数字孪生技术
D. 云计算
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)
解析：见函数库
A. 前馈神经网络
B. 卷积神经网络
C. 循环神经网络
D. 以上答案都不对
解析：循环神经网络是一种处理实时数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域
A. 算力
B. 算法
C. 数据
D. 场景
A. 软间隔
B. 硬间隔
C. 核函数
D. 以上选项均不正确
解析：对于线性可分的数据，支持向量机的解决方式是硬间隔
A. 新行和字符串Good
B. r"＼nGood" @＼nGood @字符r、新行和字符串Good
C. ＼nGood
D. 字符r、新行和字符串Good
解析：本题主要考查Python输出语句。“＼n”表示换行，以r或R开头的字符串表示原始字符串，故print（r"＼nGood"）的运行结果是＼nGood，故本题选C选项。
A. 分层聚类
B. K平均值聚类
C. 两步聚类
D. 离散聚类
解析：正确
A. 正确$;$错误
A. 贝叶斯是概率框架下实施决策的基本方法
B. 贝叶斯基于概率和误判损失来选择最优的类别标记
C. 贝叶斯中期望损失定义为风险
D. 贝叶斯判定准则为最大化总体风险
解析：使用贝叶斯判定准则来最小化决策风险
