答案：B
解析：见函数库
答案：B
解析：见函数库
A. 类的实例方法必须创建对象后才可以调用
B. 类的实例方法必须创建对象前才可以调用
C. 类的类方法可以用对象和类名来调用
D. 类的静态属性可以用类名和对象来调用
A. 学习率和w、b一样是参数，是系统自己学习得到的
B. 学习率越大系统运行速度越快
C. 学习率越小系统一定精度越高
D. 学习率的大小是根据不同场景程序员自己设定的，不宜太大或者太小
解析：学习率的大小是根据不同场景程序员自己设定的，不宜太大或者太小
A. CNN
B. RNN
C. DNN
D. CTC
解析：循环神经网络的英语简写是RNN
A. 接近实时的数据处理速度；
B. 减少数据传输量，节省带宽成本，同时还能减小核心网络的拥堵；
C. 一些比较敏感的数据直接在边缘进行分析，不用当心数据泄漏
D. 分担了中心服务器的计算任务，一定程度上消除了主要的瓶颈，并且降低了出现单点故障的可能。
A. a[1:-1]
B. a*3
C. a[2]=4
D. list(a)
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. 结构化
B. 非结构化
C. 对称化
D. 规则化
解析：图计算中图数据往往是非结构化和不规则的，在利用分布式框架进行图计算时，首先需要对图进行划分，将负载分配到各个节点上
A. 总离差
B. 组间误差
C. 抽样误差
D. 组内误差
A.
神经网络的类型(如MLP,CNN)
B. 输入数据
C. 计算能力(硬件和软件能力决定)
D. 学习速率与映射的输出函数
解析：所有上述因素对于选择神经网络模型的深度都是重要的。特征抽取所需分层越多, 输入数据维度越高, 映射的输出函数非线性越复杂, 所需深度就越深. 另外为了达到最佳效果, 增加深度所带来的参数量增加, 也需要考虑硬件计算能力和学习速率以设计合理的训练时间。
