下面的问题，哪一个属于分类问题的是（）
A. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额$;$ 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数$;$ 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅$;$ 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da602d.html
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2019年5月，《人工智能北京共识》发布，包含（）等内容。
A. 实现数据与平台垄断$;$实现人工智能系统的数据安全$;$避免数据与平台垄断$;$建立合理的数据与服务撤销机制
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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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()技术可以将所有数据的特性通过图的方式展现出来。
A. 支持向量机$;$神经网络$;$数据可视化$;$数据挖掘
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大数据人才整体上需要具备数学与统计知识
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Matplotlib库中，用来绘制功率谱密度图的pyplot的基础图标函数是（）。
A. plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs)$;$plt.bar(left,height,width,bottom)$;$plt.barh(width,bottom,left,height)$;$plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da6029.html
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随着（）在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功，近几年来，无论是在消费者端还是在企业端，已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟，并开始渗透到我们生活的方方面面。
A. 强化学习$;$深度学习$;$监督学习$;$无监督学习
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da6017.html
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Boosting算法要求基学习器能对待定的数据分布进行学习，这可通过()实施。
A. 重赋权法$;$重采样法 $;$重训练法 $;$重预测法
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以下选项中，建立字典方式正确的是（ ）。
A. d = {[1,2]:1, [3,4]:3}
$;$d = {(1,2):1, (3,4):3}
$;$d = {＇张三＇:1, ＇李四＇:2}
$;$d = {1:[1,2], 3:[3,4]}
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f508-c07f-52a228da6033.html
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人工智能驱动数据安全治理加速向自动化、智能化、高效化、精准化方向演进。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da601d.html
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