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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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利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立

答案：A

唐人街探案之秦风
为了使特征图的尺寸和输入图像一致，可以使用零填充的方法，对输入图像添加一个全0的边框再进行计算。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2930-c07f-52a228da6003.html
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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cb60-c07f-52a228da6015.html
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Hadoop的作者是下面哪一位()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bfa8-c07f-52a228da600d.html
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感受野是输出特征图上的像素点所能感受到的输入数据的范围
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-6058-c07f-52a228da6006.html
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工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑，人工智能研发管理体系日益完善，以（）为代表的自动运维技术收到越来越多的关注，“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史，未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9680-c027-a9ed70c9541d.html
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在人脸检测算法中，不属于该算法难点的是（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-f6e0-c07f-52a228da6021.html
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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。  根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6006.html
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树的深度的增加可能会造成随机森林过拟合
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4cd0-c07f-52a228da6014.html
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从可应用性看，人工智能大体可分为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da601c.html
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数据在完成特征工程的操作后，在构建模型的过程中，以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?
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唐人街探案之秦风

利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立

答案：A

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为了使特征图的尺寸和输入图像一致，可以使用零填充的方法，对输入图像添加一个全0的边框再进行计算。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2930-c07f-52a228da6003.html
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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是

A. 将负样本重复 10 次,生成 10w 样本量,打乱顺序参与分类&;&直接进行分类,可以最大限度利用数据&;&从 10w 正样本中随机抽取 1w 参与分类&;&将负样本每个权重设置为 10,正样本权重为 1,参与训练过程

解析：基础概念

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cb60-c07f-52a228da6015.html
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Hadoop的作者是下面哪一位()。

A. MartinFowler

B. Dougcutting

C. KentBeck

D. GraceHopper

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bfa8-c07f-52a228da600d.html
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感受野是输出特征图上的像素点所能感受到的输入数据的范围

解析：正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-6058-c07f-52a228da6006.html
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工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑，人工智能研发管理体系日益完善，以（）为代表的自动运维技术收到越来越多的关注，“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史，未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。

A. Caffe

B. TensorFlow

C. MLOps

D. PaddlePaddle

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9680-c027-a9ed70c9541d.html
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在人脸检测算法中，不属于该算法难点的是（）

A. 出现人脸遮挡

B. 人脸角度变化大

C. 需要检测分辨率很小的人脸

D. 需要检测不同性别的人脸

解析：在人脸检测算法中，不属于该算法难点的是需要检测不同性别的人脸

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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。  根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？

A. 仿射层

B. 卷积层

C. RNN层

D. 均不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6006.html
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树的深度的增加可能会造成随机森林过拟合
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从可应用性看，人工智能大体可分为

A. 弱人工智能

B. 专用人工智能

C. 通用人工智能

D. 强人工智能

解析：从发展程度的角度上，人工智能可以分为三大类：分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能；而从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能、通用人工智能

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da601c.html
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数据在完成特征工程的操作后，在构建模型的过程中，以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?

A. 剪枝

B. 特征选取

C. 数据清理

D. 决策树生成

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-f2f8-c07f-52a228da6023.html
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