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Transformer的提出解决了上面两个问题，首先它使用了Attention机制，将序列中的任意两个位置之间的距离缩小为一个（）；其次它不无需依次输入序列信息，因此具有更好的（），符合现有的GPU框架。

A、常量

B、变量

C、并行性

D、串行性

答案：AC

解析：见算法解析

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下列哪些是DataFrame的特点？

以下说法正确的是( )

asttext利用了全局范围的词相关性。

哪个不是常用的聚类算法（）。

人工智能发展阶段中技术驱动阶段包括特有性目标、通用行为目标、算法语言程序。

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HUAWEI HiAI Engine 能够轻松将多种 AI
能力与 App 集成。

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在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能发展进入新阶段.

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t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种将高维的复杂数据降为二维（或三维）的算法，用于低维空间的可视化

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用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况。

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深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是:

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Transformer的提出解决了上面两个问题，首先它使用了Attention机制，将序列中的任意两个位置之间的距离缩小为一个（）；其次它不无需依次输入序列信息，因此具有更好的（），符合现有的GPU框架。

A、常量

B、变量

C、并行性

D、串行性

答案：AC

解析：见算法解析

相关题目

下列哪些是DataFrame的特点？

A. 表格型的数据结构，含有一组无序的列，每列可以是不同的值类型

B. 既有行索引，也有列索引，可被看做有Series组成的字典

C. 与其他类似的数据结构相比（如R语言的datframe），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的

D. 数据一一个或多个二维块存放，而不是列表、字典或别的一维数据结构

解析：见函数库

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以下说法正确的是( )

A. 神经网络可以用于多分类问题

B.
决策树只能用于二分类问题

C.
监督学习与无监督学习的主要区别是，监督学习的训练样本无标签

D. 分类任务的评价指标精确率和准确率是同一个概念

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asttext利用了全局范围的词相关性。

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哪个不是常用的聚类算法（）。

A. K-Means

B. DBSCAN

C. GMMs

D. Softmax

解析：Softmax不是常用的聚类算法。

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人工智能发展阶段中技术驱动阶段包括特有性目标、通用行为目标、算法语言程序。

解析：人工智能发展阶段中技术驱动阶段包括基本算法和算法语言程序。

点击查看答案

HUAWEI HiAI Engine 能够轻松将多种 AI
能力与 App 集成。

A. true

B. false

点击查看答案

在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能发展进入新阶段.

点击查看答案

t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种将高维的复杂数据降为二维（或三维）的算法，用于低维空间的可视化

点击查看答案

用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况。

解析：来自教材原文

点击查看答案

深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是:

A. 主板

B. 内存条

C. GPU

D. CPU

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