A、字符应该视为长度为 1 的字符串
B、字符串以＼0 标志字符串的结束
C、既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串
D、在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
答案：B
解析：见函数库
A、字符应该视为长度为 1 的字符串
B、字符串以＼0 标志字符串的结束
C、既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串
D、在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
答案：B
解析：见函数库
A. {1,1,2,3}
B. set ([1,1,2,3])
C. list({1,1,2,3})
D. list((1,1,2,3))
解析：基础概念
解析：英国
A. 设计初始知识库
B. 排序与查询
C. 原型机的开发
D. 知识库的改进与归纳
A. 光学字符识别
B. 文字识别
C. 字符识别
D. 书面识别
解析：OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是光学字符识别。
解析：可以同时使用
A. 宽度搜索
B. 深度搜索
C. 有序搜索
D. 广义搜索
A. 损失函数
B. 无参数函数
C. 激活函数
D. 矩阵拼接函数
解析：衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为损失函数
A.
神经网络的类型(如MLP,CNN)
B. 输入数据
C. 计算能力(硬件和软件能力决定)
D. 学习速率与映射的输出函数
解析：所有上述因素对于选择神经网络模型的深度都是重要的。特征抽取所需分层越多, 输入数据维度越高, 映射的输出函数非线性越复杂, 所需深度就越深. 另外为了达到最佳效果, 增加深度所带来的参数量增加, 也需要考虑硬件计算能力和学习速率以设计合理的训练时间。
A. 机器学习可以解决图像识别问题
B. 目前机器学习已经可以代替人类
C. 机器学习在一定程度上依赖于统计学习
D. 监督学习和非监督学习都属于机器学习
A. 萌芽期
B. 第一次繁荣期
C. 第一次低谷期
D. 复苏期
