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xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

答案：A

解析：正确

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导数等于零是函数的极值点

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()主要提供内存计算框架

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调控领域知识图谱能模拟调度员完成事务性、重复性的工作，主动提示电网运行风险和调度待办事务，自动形成电网优化运行建议。

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TensorFlow程序开发时经常会使用到placeholder，placeholder是指

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池化的方式可以大范围的减少输出尺寸

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下列哪些网用到了残差连接（）

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vgg19中的19代表了网络中哪些层的数目总和（）

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定义类如下：

classhello():

defshowInfo(sef):

print(self.x)

下面描述正确的是

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数据结构主要分为（）等几种形式。

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Transformer由且仅由（）和（）组成。只要计算资源够，可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。

题目内容

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判断题

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计算机知识技术题库

xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

答案：A

解析：正确

相关题目

导数等于零是函数的极值点

点击查看答案

()主要提供内存计算框架

A. Spark核心层

B. 资源计算层

C. 服务核心层

D. Spark层

点击查看答案

调控领域知识图谱能模拟调度员完成事务性、重复性的工作，主动提示电网运行风险和调度待办事务，自动形成电网优化运行建议。

点击查看答案

TensorFlow程序开发时经常会使用到placeholder，placeholder是指

A. 常量

B. 变量

C. 张量

D. 占位符

解析：Placeholder的中文意思就是占位符因为每增加一个常量,TensorFlow都会在计算图中增加一个结点,所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,而占位符却可以解决这一点,它只会拥有占位符这一个结点

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池化的方式可以大范围的减少输出尺寸

解析：正确

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下列哪些网用到了残差连接（）

A. FastText

B. BERT

C. GoogLeNet

D. ResNet

解析：见算法解析

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vgg19中的19代表了网络中哪些层的数目总和（）

A. 全连接层

B. 输入层

C. 池化层

D. 卷积层

解析：vgg19是常用的卷积神经网络之一，包括16层卷积层和3层全连接层，中间用到池化层

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定义类如下：

classhello():

defshowInfo(sef):

print(self.x)

下面描述正确的是

A. 该类不可以实例化

B. 该类可以实例化

C. 在pycharm工具中会出现语法错误，说self没有定义

D. 该类可以实例化，并且能正常通过对象调用showInfo()

点击查看答案

数据结构主要分为（）等几种形式。

A. 非线性结构

B. 环状结构

C. 线性结构

D. 条状结构

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Transformer由且仅由（）和（）组成。只要计算资源够，可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。

A. Self-Attenion

B. FeedForwardNeuralNetwork

C. FeedBackwardNeuralNetwork

D. Self-Action

解析：见算法解析

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