答案：A
A. （-1，0）
B. （0，1）
C. （-1，1）
D. （-0.5，0.5）
A. cp f1.txt | f2.txt
B. cat f1.txt | f2.txt
C. cat f1.txt > f2.txt
D. copy f1.txt | f2.txt
A. 监督学习
B. 无监督学习
C. 半监督学习
D. 无监督学习和监督学习的结合
A. 设备运维
B. 电网调度
C. 客户服务
D. 安全管控
解析：主要应用
A. Python的实现有错误
B. 浮点数无法精确表示
C. 布尔运算不能用于浮点数比较
D. Python将非0数视为False
A. 平移
B. 删除
C. 移动
D. 收敛
解析：如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移
A. 增加网络宽度
B. 轻量化网络模型
C. 改善网络退化现象
D. 增加网络深度
解析：ResNet从改善网络退化现象角度改进了之前的图像分类网络
A. FPN特征
B. RPN结构
C. 正负样本采样
D. Loss
解析：见算法解析
