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执行语句++i ; i=3;后变量i的值为4。

答案:B

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大数据会带来机器智能,提升计算机的智能程度,但它是永远不会超过人类的智能。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22423.html
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关于Python循环结构,以下选项中描述错误的是
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传统神经网络常用的激活函数是sigmoid与tanh
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机械学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而不需要计算和推理。()
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损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:
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不存在连续却处处不可导的曲线
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22413.html
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关于表述数据可视化在数据科学中重要地位说法中,下列不正确的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-fcf8-c021-5dd340f22404.html
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大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f528-c021-5dd340f2240c.html
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属于深度学习模型的选项是?
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以才哪种组合在CNN不常见
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执行语句++i ; i=3;后变量i的值为4。

答案:B

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相关题目
大数据会带来机器智能,提升计算机的智能程度,但它是永远不会超过人类的智能。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22423.html
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关于Python循环结构,以下选项中描述错误的是

A. continue结束整个循环过程,不再判断循环的执行条件

B. 遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range()函数等

C. Python通过for、while等保留字构建循环结构

D. continue用来结束当前当次语句,但不跳出当前的循环体

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传统神经网络常用的激活函数是sigmoid与tanh

解析:正确

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机械学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而不需要计算和推理。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f1a0-c021-5dd340f2240f.html
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损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:

A. 指数损失函数

B. 均方损失函数

C. 对数损失函数

D. Hinge 损失函数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d308-c021-5dd340f2241d.html
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不存在连续却处处不可导的曲线
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22413.html
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关于表述数据可视化在数据科学中重要地位说法中,下列不正确的是()。

A. 视觉是人类获得信息的最主要途径

B. 数据可视化处理可以洞察统计分析无法发现的结构和细节

C. 数据可视化处理结果的解读对用户知识水平的要求较高

D. 可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-fcf8-c021-5dd340f22404.html
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大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的()

A. 新一代技术平台

B. 新一代信息技术和服务业态

C. 新一代服务业态

D. 新一代信息技术

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f528-c021-5dd340f2240c.html
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属于深度学习模型的选项是?

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

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-bbe8-c021-5dd340f22406.html
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以才哪种组合在CNN不常见

A. conv+relu

B. conv+relu+pool

C. conv+relu+pool+fc

D. conv+k-means

解析:conv+k-means组合在CNN不常见

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f22404.html
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