根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网（Bayesiannetwork）；第二类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为(___)。
A. 赫布网
B. 拉普拉斯网
C. 马尔科夫网
D. 塞缪尔网
解析：见算法解析
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将一颗质地均匀的骰子（一种各个面分别标有1，2，3，4，5，6个点的正方体玩具）先后抛掷2次，则出现向上的点数之和为大于8的偶数的概率为
A. 1/12
B. 1/9
C. 1/6
D. 1/4
解析：将先后两次的点数记为有序实数对(x,y),则共有6*6=36个基本事件，其中点数之和为大于8的偶数有(4,6),(6,4),(5,5),(6,6)共4个，则满足条件的概率为4/36=1/9
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步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。
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符号集 a、b、c、d，它们相互独立，相应概率为1/2、1/4、1/8、1/16，其中包含信息量最小的符号是（ ）
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静态方法、类方法都可以被对象调用
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Nave Bayes（朴素贝叶斯）是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是（ ）
A. 各类别的先验概率P(C)是相等的
B. 以0为均值，sqr(2)/2为标准差的正态分布
C. 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
D. P(X|C)是高斯分布
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循环队列的存储空间为Q(1:50)。经过一系列正常的入队与退队操作后，front=rear=25。后又成功地将一个元素入队，此时队列中的元素个数为
解析：在队列中，队尾指针rear与队头指针front共同反映了队列中元素动态变化的情况。在循环队列中，用队尾指针rear指向队列中的队尾元素，用队头指针front指向队头元素的前一个位置，因此从队头指针front指向的后一个位置直到队尾指针rear指向的位置之间所有的元素均为队列中的元素。由循环队列的动态变化的过程可以看出，当循环队列满或空时有front=rear，题目中又成功将一下元素入队，所以只有可能是队列为空，此时队列有一个元素。
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按照习惯性规范, python语句缩进1个字符。
解析：按照习惯, python缩进4个字符
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全连接层在卷积神经网络中充当分类器的作用
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目标检测常用性能指标的是（）
A. 信噪比
B. 平方误差
C. mAP
D. 分辨率
解析：mAP表示算法处理每张照片时间。
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