A、 解释变量和被解释变量都是随机变量
B、 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C、 解释变量和被解释变量都为非随机变量
D、 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
答案：B
A、 解释变量和被解释变量都是随机变量
B、 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C、 解释变量和被解释变量都为非随机变量
D、 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
答案：B
A. {‘b’: 2, ＇a＇: 1}
B. {‘a’: 2, ‘b＇: 1}
C. {1: 2, ＇a＇: ＇b＇}
D. {2: 1, ＇b＇: ＇a＇}
解析：见函数库
A. 并行计算
B. 实际操作
C. 数据分析
D. 数据研发
A. 计算量大
B. 数据量大
C. 效率要求高
D. web爬虫
A. 车纹识别
B. 图像分割
C. 人脸识别
D. 图像识别
A. R={(1,2)，(2,3)，(3,4),(4,5)，(6,5)}
B. R={(1,2)，(2,3),(6,5),(3,6),(5,4)})
C. R={(5,4)，(3,4)，(3,2)，(4,3)，(5,6)}
D. R={(1,2)，(2,3)，(4,3),(4,5)，(5,6)}
解析：如果一个非空的数据结构满足下列两个条件:1)有且只有一个根节点;2)每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。则称该数据结构为线性结构。数据的逻辑结构有两个要素:一是数据元素的集合，通常记为D;二是D上的关系，它反映了D中各元素之前的前后件关系，通常记为R。即一个数据结构可以表示成B=(D,R)，其中B表示数据结构。为了反映D中各元素之间的前后件关系，一般用二元组来表示。例如，假设a与b是D中的两个数据，则二元组(a, b)表示a是b的前件，b是a的后件。
A. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
B. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成。
C. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。
D. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成。
解析：卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
