A、自上而下
B、在划分前
C、禁止分支展开
D、自底向上
答案：D
解析：见算法解析
A、自上而下
B、在划分前
C、禁止分支展开
D、自底向上
答案：D
解析：见算法解析
A. 50
B. 1
C. 26
D. 2
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。
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. 朴素贝叶斯
D. 深度残差网络
解析：LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。
解析：BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络，但通常说“BP 网络”时，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络.
A. 数据规模大
B. 数据类型多样
C. 数据处理速度快
D. 数据价值密度高
解析：产品功能
A. 术语NoSQL是“No!SQL”的缩写
B. 术语NoSQL可以理解为“NotOnlySQL”的缩写
C. NoSQL数据库始终遵循ACID原则
D. NoSQL数据库属于关系数据库技术
A. LeNet
B. GoogleNet
C. Bi-LSTM
D. BERT
解析：Bi-LSTM属于循环神经网络
A. ③④
B. ①②
C. ①③
D. ②④
解析：独热编码的缺点是：①.过于稀疏②.词与词的相关性比较小
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. word2vec
D. bert
解析：对于图像数据，通常使用的模型是卷积神经网络
