Skip-gram在实际操作中，使用一个（）（一般情况下，长度是奇数），从左到右开始扫描当前句子。
A. 过滤器
B. 滑动窗口
C. 筛选器
D. 扫描器
解析：见算法解析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1df0-c07f-52a228da6020.html
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a=np.arange(2)，b=np.arange(3,5)，print(np.lexsort([a,b]))的输出结果是()。
A. [a, b]
B. [0，1]
C. [0，1，3, 4]
D. [0, 1, 2, 3]
解析：见函数库
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-5ca8-c07f-52a228da6013.html
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numpy数组的ndim属性是（）？
A. 数组的维度
B. 各维度大小的元组
C. 行数
D. 列数
解析：见算法解析
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一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络。
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反向传播是用来训练人工神经网络的常见方法。
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设随机变量X,Y独立同分布，且X的分布函数为F(x),则Z=max{X,Y}的分布函数不可能是（）。
A. F(x)^2
B. F(x)F(y)
C. 1-[1-F(x)]^2
D. [1-F(x)][1-F(y)]
解析：只有A正确, Fz(x)=P{Z≤x}=P{max{X,Y}≤x}=P{X≤x,Y≤x}=P{X≤x}P{Y≤x}=F(x)^2
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-5d30-c07f-52a228da6000.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？
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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AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da6029.html
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Matplotlib库中pyplot的基础图标函数包括（）。
A. plt.bar(left,height,width,bottom)
B. plt.barh(width,bottom,left,height)
C. plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)
D. plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt)
解析：见函数库
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8b88-c07f-52a228da6002.html
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第三次工业革命的地点是
A. 英国伦敦
B. 美国硅谷
C. 德国汉诺威
D. 美国辛辛那提农场
解析：第三次工业革命的地点是美国硅谷。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9c80-c07f-52a228da6006.html
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