A、运算精度必然高
B、运算速度慢
C、内存使用多
D、训练困难
答案：A
解析：深度学习系统中，参数数量非常庞大不会必然导致运算精度必然高
A、运算精度必然高
B、运算速度慢
C、内存使用多
D、训练困难
答案：A
解析：深度学习系统中，参数数量非常庞大不会必然导致运算精度必然高
解析：正确
A. 业务需求边界的确认十分关键
B. 特征工程阶段结束后就不需要再进行数据处理了
C. 应该根据实际情况选择合适的算法
D. 模型效果不好需要从多个环节进行综合考察迭代
解析：好的特征选择能够提升模型的性能。
A. 不存在这样的二叉树
B. 200
C. 198
D. 199
解析：根据二叉树的性质，在任意一棵二叉树中，度为0的结点总是比度为2的结点多一个，则度为0的结点数为199+1=200。
A. 数据加工
B. 数据采集
C. 数据建模
D. 数据清洗
A. 文本卷积
B. 注意力机制
C. GRU
D. BiLSTM
解析：见算法解析
A. 词袋模型可以忽略每个词出现的顺序
B. 词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序
C. TensorFlow支持词袋模型
D. 词袋模型可以表出单词之间的前后关系
解析：基础概念理解
解析：正确
A. echo
B. output
C. print
D. console.log
