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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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下面（）不是有效的变量名。

A、_demo

B、banana

C、Numbr

D、my-score

答案：D

解析：my-score不是有效的变量名。

唐人街探案之秦风
在下列人工神经学习算法中，哪种是能够根据期望的和实际的网络输出之间的差来调整神经元之间连接的强度或权。（ ）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-feb0-c07f-52a228da6018.html
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可以得出linux物理内存大小的命令包含?
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下列哪一种操作实现了和神经网络中Dropout类似的效果？
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处理大量不带标签数据和小部分带标签数据训练数据的算法称为半监督学习算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-50b8-c07f-52a228da6006.html
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关于update语句和delete语句的使用需要注意的问题，下列说法正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-6c48-c07f-52a228da6017.html
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使用（）API加载MNIST数据集？使用（）API定义优化器？使用（）API定义全连接层？
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()的本质是一种逼近离散值目标函数的过程。
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Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神经网络可用于聚类。（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da6038.html
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对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中，AdaGrad梯度下降方法是最好的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da602e.html
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在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1620-c07f-52a228da6006.html
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唐人街探案之秦风
题目内容
(
单选题
)
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唐人街探案之秦风

下面（）不是有效的变量名。

A、_demo

B、banana

C、Numbr

D、my-score

答案：D

解析：my-score不是有效的变量名。

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唐人街探案之秦风
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在下列人工神经学习算法中，哪种是能够根据期望的和实际的网络输出之间的差来调整神经元之间连接的强度或权。（ ）

A. 有师学习

B. 无师学习

C. 强化学习

D. 都不是

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-feb0-c07f-52a228da6018.html
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可以得出linux物理内存大小的命令包含?

A. cat /proc/meminfo

B. free

C. top

D. dmidecode

解析：解析：在linux系统中要查看内存的大小，可以在终端使用free命令来查看;linux系统 /proc/meminfo文件用于存放内存信息

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下列哪一种操作实现了和神经网络中Dropout类似的效果？

A. Bagging

B. Boosting

C. 堆叠

D. 以上都不正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-15a8-c07f-52a228da6008.html
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关于update语句和delete语句的使用需要注意的问题，下列说法正确的是()

A. 使用delete语句的时候需要注意把where字句写上，如果没有指定 WHERE 子句，MySQL 表中的所有记录将被删除

B. 在iris表中删除sepal_length等于6的记录，写法是“delete * from iris where sepal_length = 6

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使用（）API加载MNIST数据集？使用（）API定义优化器？使用（）API定义全连接层？

A. paddle.vision.datasets.MNIST

B. paddle.optimizer.SGD

C. paddle.nn.Linear

D. paddle.nn.functional.Linear

解析：见算法解析

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()的本质是一种逼近离散值目标函数的过程。

A. 基于实例学习

B. 概念学习

C. 决策树学习

D. 人工神经网络学习

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b3f0-c07f-52a228da6017.html
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Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神经网络可用于聚类。（）
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对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中，AdaGrad梯度下降方法是最好的
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在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为()。

A. 每个主分量的方差

B. 每个主分量的标准差

C. 每个主分量的方差贡献率

D. 每个主分量的贡献率

解析：在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为每个主分量的方差贡献率。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1620-c07f-52a228da6006.html
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