A、上采样
B、局部连接
C、权重共享
D、下采样
答案：BCD
解析：见算法解析
A、上采样
B、局部连接
C、权重共享
D、下采样
答案：BCD
解析：见算法解析
A. ./test.sh
B. /bin/sh test.sh
C. test.sh
D. chmod +x ./test.sh
A. 二项检验
B. t检验
C. 交叉验证t检验
D. 统计假设检验
解析：统计假设检验为我们进行学习器t性能比较提供了重要依据，基于假设检验结果我们可推断出，若在测试集上观察到学习器A比B好，则A的泛化性能是否在统计意义上优于B，以及这个结论的把握有多大
A. 监督学习
B. 非监督学习
C. 强化学习
D. 线性回归
A. x = y = z = 1
B. x = (y = z + 1)
C. x, y = y, x
D. x? +=? y
A. 自注意力
B. Normalization
C. 全连接
D. 卷积
解析：卷积在BERT中没有使用
A. 朴素贝叶斯
B. 深度残差网络
C. 卷积神经网络 CNN
D. 循环神经网络 RNN
解析：朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法不属于深度学习模型。
A. 对数几率回归是一种分类学习方法
B. 对数几率回归无需事先假设数据分布
C. 对数几率回归是可得到近似概率预测
D. 对数几率回归任意阶可导的凸函数
解析：见算法解析
A. 全局梯度算法可以找到损失函数的最小值
B. 批量梯度算法可以解决局部最小值问题
C. 随机梯度算法可以找到损失函数的最小值
D. 全局梯度算法收敛过程比较耗时
A. python程序有时也称脚本，是一系列定义和命令
B. python解释器有时也称shell,用来求值定义并执行命令
C. 若python 对象属于布尔类别（bool),那它也属于非标量对象
D. float表示实数，其字面量总是包括一个小数点，属于标量对象
