A、decorator
B、setuptools
C、numpy
D、tensorflow
答案：ABC
A、decorator
B、setuptools
C、numpy
D、tensorflow
答案：ABC
A. 实体之间通过它们之间的一些关系来连接，通过这种方式形成"图"
B. 实体内通过关系来刻画内在属性
C. 知识图谱以结构化的形式、描述客观世界中存在的概、实体和实体间的关系
D. 知识图谱中一般每个实体都有一个ID来标识，称为标识符
A. 前馈神经网络
B. 卷积神经网络
C. 循环神经网络
D. 对抗神经网络
A. 技术驱动
B. 数据驱动
C. 算法驱动
D. 设备驱动
A. FPGA
B. CPU
C. GPU
D. ASIC
A. 基础理论是神经网络
B. 深度学习属于连接主义
C. 又称为仿生学派
D. 产生在20实际50年代
解析：连接主义认为⼈⼯智能源于仿⽣学，特别是对⼈脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由⽣理学家麦卡洛克和数理逻辑学家⽪茨创⽴的脑模型，即MP模型，它从神经元开始进⽽研究神经⽹络模型和脑模型，开辟了⼈⼯智能的⼜⼀发展道路。1986年，鲁梅尔哈特等⼈提出多层⽹络中的反向传播(BP)算法。此后，连接主义势头⼤振，从模型到算法，从理论分析到⼯程。
A. 特征灵活
B. 速度快
C. 可容纳较多上下文信息
D. 全局最优
解析：最大熵隐马模型则解决了隐马的问题，可以任意选择特征，但由于其在每一节点都要进行归一化，所以只能找到局部的最优值，同时也带来了标记偏见的问题，即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉。条件随机场则很好的解决了这一问题，他并不在每一个节点进行归一化，而是所有特征进行全局归一化，因此可以求得全局的最优值。
A. 数据处理
B. 数据分析
C. 数据压缩
D. 数据收集
A. VB
B. Pascal
C. Logo
D. Prolog
A. 定义一个列表，并初始化它。
B. 定义一个函数，但什么都不做。
C. 定义一个函数，并传递参数。
D. 定义一个空的类。
A. Main节点
B. Master节点
C. Slave节点
D. Save节点
