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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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Shell 是一个用 C 语言编写的程序，它是用户使用 Linux 的桥梁。

答案：A

唐人街探案之秦风

某篮运动员在三分线投球的命中率是2(1)，他投球10次，恰好投进3个球的概率（）。

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为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？()

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NLP算法模型中，BERT采用了Transformer的全部网络结构。

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“以数据为中心”是数据产品区别于其他类型产品的本质特征。数据产品“以数据为中心”的特征不仅体现在“以数据为核心生产要素”，而且还表现在以下三个方面。（）

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知识计算成为推动人工智能从认知智能向感知智能转变的重要探索。

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下面是一段将图像转换为向量的函数img2vector。该函数创建1×1024的NumPy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中，最后返回数组。请问填充在空白处的代码应该是哪个。
def img2vector(filename):
returnVect = zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
______________________________
for j in range(32):
returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
return returnVect

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以下选项中是Python保留字的选项是

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关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当地是()。

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对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是（）

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下列关于深度学习说法错误的是

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唐人街探案之秦风

Shell 是一个用 C 语言编写的程序，它是用户使用 Linux 的桥梁。

答案：A

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某篮运动员在三分线投球的命中率是2(1)，他投球10次，恰好投进3个球的概率（）。

A. 128(15)　　

B. 16(3)　　

C. 8(5)　　

D. 16(7)

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为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？()

A. 探索性数据分析

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C. 预测建模

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NLP算法模型中，BERT采用了Transformer的全部网络结构。

解析：BERT是用了Transformer的encoder侧的网络

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“以数据为中心”是数据产品区别于其他类型产品的本质特征。数据产品“以数据为中心”的特征不仅体现在“以数据为核心生产要素”，而且还表现在以下三个方面。（）

A. 数据驱动

B. 数据密集式

C. 数据挖掘

D. 数据范式

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知识计算成为推动人工智能从认知智能向感知智能转变的重要探索。

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下面是一段将图像转换为向量的函数img2vector。该函数创建1×1024的NumPy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中，最后返回数组。请问填充在空白处的代码应该是哪个。
def img2vector(filename):
returnVect = zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
______________________________
for j in range(32):
returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
return returnVect

A. lineStr = fr.readlines()

B. lineStr = fr.read_line()

C. lineStr = readline()

D. lineStr = fr.readline()

解析：读取一行的python方法是.readline()

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以下选项中是Python保留字的选项是

A. del

B. pass

C. not

D. string

解析：string是字符串类型

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关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当地是()。

A. 人工智能地近期进展主要集中在专用智能领域

B. 专用人工智能形成了人工智能领域地单点突破，在局部智能水平地单项测试中可以超越人类智能

C. 通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题

D. 真正意义上完备地人工智能系统应该是一个专用地智能系统

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对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是（）

A. 软间隔

B. 硬间隔

C. 核函数

D. 以上选项均不正确

解析：对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是核函数

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下列关于深度学习说法错误的是

A. LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题

B. CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合

C. 只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法

D. 随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题

解析：只要参数设置合理，深度学习的效果至不一定优于随机算法

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