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唐人街探案之秦风
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唐人街探案之秦风
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python字体切片时（S[0，10]）下标的取值范围为（ ）。

A、[0，10]

B、（0，10）

C、[0，10）

D、（0，10]

答案：C

唐人街探案之秦风
循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6008.html
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模型出现过拟合，以下何种措施无法降低过拟合现象
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-f2f8-c07f-52a228da601f.html
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（）采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0a68-c07f-52a228da600d.html
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在有监督学习中，我们如何使用聚类方法？1.我们可以先创建聚类类别，然后在每个类别上用监督学习分别进行学习2.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习3.在进行监督学习之前，我们不能新建聚类类别4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-09f0-c07f-52a228da6011.html
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深度学习就是一种绿色人工智能()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6008.html
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以下算法中可以应用于图像分割的是____。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4118-c07f-52a228da6002.html
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在电力负荷预测中，增加节假日数据特征将可以提高负荷预准确率。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2160-c07f-52a228da602a.html
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统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用数据对模型进行预测与分析的一门学科。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-6118-c07f-52a228da6018.html
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以下哪类算法属于关联分析()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b7d8-c07f-52a228da601c.html
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Kvps = {‘1’:1,’2’:2} 
theCopy = kvps
kvps[‘1’] = 5 
sum = kvps[‘1’] + theCopy[‘1’] 
Print sum
上述代码的结果是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-6090-c07f-52a228da600f.html
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唐人街探案之秦风
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单选题
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唐人街探案之秦风

python字体切片时（S[0，10]）下标的取值范围为（ ）。

A、[0，10]

B、（0，10）

C、[0，10）

D、（0，10]

答案：C

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唐人街探案之秦风
相关题目
循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难

A. ①③④

B. ①②③

C. ①③④

D. ①②④

解析：循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6008.html
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模型出现过拟合，以下何种措施无法降低过拟合现象

A. 添加正则化项

B. 降低模型复杂度

C. 减少训练数据量

D. 使用Dropout

解析：应增加训练数据以降低过拟合

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-f2f8-c07f-52a228da601f.html
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（）采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。

A. XLNet

B. GoogleNet

C. MuseNet

D. AlexNet

解析：MuseNet采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0a68-c07f-52a228da600d.html
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在有监督学习中，我们如何使用聚类方法？1.我们可以先创建聚类类别，然后在每个类别上用监督学习分别进行学习2.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习3.在进行监督学习之前，我们不能新建聚类类别4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习

A. 2和4

B. 1和2

C. 3和4

D. 1和3

解析：我们可以为每个聚类构建不同的模型， 提高预测准确率。“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征。所以B是正确的

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-09f0-c07f-52a228da6011.html
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深度学习就是一种绿色人工智能()

解析：错误

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以下算法中可以应用于图像分割的是____。

A. 边缘检测技术

解析：见算法解析

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在电力负荷预测中，增加节假日数据特征将可以提高负荷预准确率。

解析：好的特征选择能够提升模型的性能。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2160-c07f-52a228da602a.html
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统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用数据对模型进行预测与分析的一门学科。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-6118-c07f-52a228da6018.html
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以下哪类算法属于关联分析()。

A. 决策树

B. Apriori算法

C. EM

D. K-Mean

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b7d8-c07f-52a228da601c.html
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Kvps = {‘1’:1,’2’:2} 
theCopy = kvps
kvps[‘1’] = 5 
sum = kvps[‘1’] + theCopy[‘1’] 
Print sum
上述代码的结果是

A. 1

B. 2

C. 10

D. 7

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-6090-c07f-52a228da600f.html
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