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NLP算法模型中，BERT采用了Transformer的全部网络结构。

答案：B

解析：BERT是用了Transformer的encoder侧的网络

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bagging不允许训练实例被同一个预测器多次采样。

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resnet可以很好解决梯度消失问题。

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假设使用逻辑回归进行n多类别分类，使用One-vs-rest分类法。下列说法正确的是？()

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下面属于计算机视觉的应用场景有（）

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设f(x)为可导函数，且f＇(x)严格单调递增，则F(x)=[f(x)-f(a)]/(x-a)在(a,b]内（）。

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随着大数据、（）、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代

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LR的损失函数为hingeloss（或者说是逻辑损失都可以）、而SVM的损失函数为Log损失。

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数据预处理工作主要包括（）

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以下用C语言开发的Python解释器是（）

真正的通用人工智能系统具有把握()的能力

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判断题

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计算机知识技术题库

NLP算法模型中，BERT采用了Transformer的全部网络结构。

答案：B

解析：BERT是用了Transformer的encoder侧的网络

相关题目

bagging不允许训练实例被同一个预测器多次采样。

解析：允许

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resnet可以很好解决梯度消失问题。

解析：ResNet的一个重要设计原则是：当feature map大小降低一半时，feature map的数量增加一倍，这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到，ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制，这就形成了残差学习，

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假设使用逻辑回归进行n多类别分类，使用One-vs-rest分类法。下列说法正确的是？()

A. 对于n类别，需要训练n个模型

B. 对于n类别，需要训练n-1个模型

C. 对于n类别，只需要训练1个模型

D. 以上说法都不对

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下面属于计算机视觉的应用场景有（）

A. 人脸识别门禁

B. 辅助驾驶

C. 医疗图片分析

D. 商品扫描识别

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设f(x)为可导函数，且f＇(x)严格单调递增，则F(x)=[f(x)-f(a)]/(x-a)在(a,b]内（）。

A. 无极大值

B. 有极小值

C. 单调减少

D. 单调递增

解析：对F(x)求导结合f＇＇(x)>0易得

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随着大数据、（）、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代

A. 片上存储

B. 芯片设计

C. 人工智能

D. 泛在互联

解析：随着大数据、人工智能、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代

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LR的损失函数为hingeloss（或者说是逻辑损失都可以）、而SVM的损失函数为Log损失。

解析：错误

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数据预处理工作主要包括（）

A. 数据审计

B. 数据清洗

C. 数据变换

D. 数据集成

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以下用C语言开发的Python解释器是（）

A. JPython

B. IronPython

C. CPython

D. PyPy

解析：Jpython是Java语言开发的Python解析器，PyPy是使用Python语言开发的Python解析，IronPython是.net平台上实现的Python解析器。CPython使用C语言开发的解析器，也是默认的Python解析。

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真正的通用人工智能系统具有把握()的能力

A. 专业性

B. 跨领域

C. 局部性

D. 全局性

解析：基础概念

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