A、静态
B、动态
C、伪静态
D、一阶
答案:B
解析:数学基础
A、静态
B、动态
C、伪静态
D、一阶
答案:B
解析:数学基础
A. 人工程序
B. 神经网络
C. 训练算法
D. 历史数据
解析:正确
A. 每一张图片都是二值图片
B. 每一张图片都是三通道图片
C. 模型一次处理224张图片(batchsize为224)
D. 以上选项均不正确
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. word2vec
D. bert
解析:对于图像数据,通常使用的模型是卷积神经网络
A. 大小和旋转
B. 大小
C. 旋转
D. 缩放
解析:SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。
A. 具有一致性和逻辑性
B. 获取和处理投研信息范围广、内容全
C. 可减少人为疏漏和失误
D. 可以进行简单问题的直接回复、复杂问题转人工支持
A. 距离μ越远的值概率越大
B. 距离μ越进的值概率越大
C. σ越小分布越集中在μ附近
D. σ越大分布越集中
A. 逻辑斯特回归(LR),以及随机梯度下降(SGD)
B. 线性回归及批量梯度下降(BGD)
C. 神经网络及批量梯度下降(BGD)
D. 针对单条样本进行训练的在线学习
A. 词性标注
B. 实体链接
C. 关系抽取
D. 命名实体识别
A. 脱敏数据
B. 数据订阅
C. 知识库
D. 决策支持