Spark适用于那些场景？
A. 计算量大$;$数据量大$;$效率要求高$;$web爬虫
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()是指将“数据”转换为“产品”的艺术。
A. 数据柔性$;$数据运用$;$数据挖掘$;$数据开发
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若 a = (1, 2, 3)，（ ）操作是不合法的。
A. a[1:-1]
$;$a*3
$;$a[2] = 4
$;$list(a)
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SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离（）
A. 超平面$;$分离间隔$;$分离曲线$;$分离平面
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numpy中，axis是控制轴向的参数，以下正确的是（ ）。
A. axis=0，则沿着横轴进行操作$;$axis=0，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着横轴进行操作
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关联规则的相关算法（）。
A. 算法的基本思想$;$经典Apriori核心算法$;$现存的改进频集算法$;$多层关联规则$;$多维关联规则
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对于lstm = paddle.nn.LSTM(input_size=3, hidden_size=5, num_layers=2)，输入数据的形状可以是：
A. [10,5,3]$;$[5,10,3]$;$[3,5,10]$;$[3,10,5]
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语言模型的参数估计经常使用MLE（最大似然估计）。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用去噪。
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下列哪一个不是无约束算法。
A. 梯度下降法$;$拟牛顿法$;$启发式优化方法$;$EM算法
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Torch、Tensorflow、MXNet等深度学习框架都能支持Python语言。
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