答案：B
解析：自然语言处理被用来理解给定文本数据的含义（语义），而文本挖掘被用来理解给定文本数据的结构（句法）。
答案：B
解析：自然语言处理被用来理解给定文本数据的含义（语义），而文本挖掘被用来理解给定文本数据的结构（句法）。
解析：正确
A. 字符串
B. 整型
C. 列表
D. 元组
A. 95
B. 96
C. 97
D. 98
解析：首先我们应该知道卷积或者池化后大小的计算公式，其中，padding指的是向外扩展的边缘大小，而stride则是步长，即每次移动的长度。
这样一来就容易多了，首先长宽一般大，所以我们只需要计算一个维度即可，这样，经过第一次卷积后的大小为: 本题 （200-5+2*1）/2+1 为99.5，取99
经过第一次池化后的大小为： （99-3）/1+1 为97
经过第二次卷积后的大小为： （97-3+2*1）/1+1 为97
A. 关系型数据库
B. 半/非结构化数据系统
C. 文本数据系统
D. 传感器二进制数据
A. 表示层、匹配层
B. 输入层、匹配层
C. 输入层、表示层
D. 输入层、表示层和匹配层。
解析：DSSM模型总的来说可以分成哪几层结构，分别是输入层、表示层和匹配层。
A. 照片攻击
B. 视频回放攻击
C. 照片面具攻击
D. 黑客网络攻击
解析：人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征来照片攻击、视频攻击和3D模型攻击
A. 在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGD
B. 同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法
C. 相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果
D. 同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合
解析：相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果
