APP下载
首页
>
财会金融
>
唐人街探案之秦风
搜索
唐人街探案之秦风
题目内容
(
判断题
)
PaddleSeg可以用于解决图像分割的问题。

答案：A

解析：产品功能

唐人街探案之秦风
HBase依靠()存储底层数据。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bfa8-c07f-52a228da6010.html
点击查看题目
如果数据集中的图片数量和标签数量不等，说明数据逻辑存在问题，可使用assert语句校验图像数量和标签数据是否一致
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-a2f8-c07f-52a228da6028.html
点击查看题目
若网络结构已知，即属性间的依赖关系已知，则贝叶斯网的学习过程相对简单，只需通过对训练样本"计数"。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5c70-c07f-52a228da601b.html
点击查看题目
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da6006.html
点击查看题目
哪些是XGBoost与GBDT相比具有的优点？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3560-c07f-52a228da6000.html
点击查看题目
前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-dee8-c07f-52a228da601b.html
点击查看题目
Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9f10-c07f-52a228da6002.html
点击查看题目
卷积神经网络结构包括（）、（）、（）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6000.html
点击查看题目
符号AI不是人工智能的正统()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6001.html
点击查看题目
大数据的最显著特征是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b7d8-c07f-52a228da6019.html
点击查看题目
首页
>
财会金融
>
唐人街探案之秦风
题目内容
(
判断题
)
手机预览
唐人街探案之秦风

PaddleSeg可以用于解决图像分割的问题。

答案：A

解析：产品功能

分享
唐人街探案之秦风
相关题目
HBase依靠()存储底层数据。

A. HDFS

B. Hadoop

C. Memory

D. MapReduce

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bfa8-c07f-52a228da6010.html
点击查看答案
如果数据集中的图片数量和标签数量不等，说明数据逻辑存在问题，可使用assert语句校验图像数量和标签数据是否一致

解析：正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-a2f8-c07f-52a228da6028.html
点击查看答案
若网络结构已知，即属性间的依赖关系已知，则贝叶斯网的学习过程相对简单，只需通过对训练样本"计数"。

解析：贝叶斯网亦称为“信念网”，它借助有向无环图来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表来描述属性的联合概率分布。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5c70-c07f-52a228da601b.html
点击查看答案
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da6006.html
点击查看答案
哪些是XGBoost与GBDT相比具有的优点？

A. 损失函数是用泰勒展式二项逼近，而GBDT只是一阶导数$;$对树的结构进行了正则化约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性;$节点分裂的方式不同，GBDT是用的基尼系数，XGBoost是经过优化推导后的$;$XGBoost使用网格搜索，只能检测有限个值

解析：XGBoost类似于GBDT的优化版，不论是精度还是效率上都有了提升。与GBDT相比，具体的优点有：
1.损失函数是用泰勒展式二项逼近，而不是像GBDT里的就是一阶导数；
2.对树的结构进行了正则化约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性；
3.节点分裂的方式不同，GBDT是用的基尼系数，XGBoost是经过优化推导后的。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3560-c07f-52a228da6000.html
点击查看答案
前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-dee8-c07f-52a228da601b.html
点击查看答案
Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9f10-c07f-52a228da6002.html
点击查看答案
卷积神经网络结构包括（）、（）、（）。

A. 输入层

B. 卷积层

C. 隐含层

D. 输出层

解析：见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6000.html
点击查看答案
符号AI不是人工智能的正统()

解析：符号AI是人工智能的正统

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6001.html
点击查看答案
大数据的最显著特征是()

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

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b7d8-c07f-52a228da6019.html
点击查看答案
试题通app下载
类似热门题库
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACC77D736B0000162DBDE2012906660.html
英语试题题目练习
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACB74F4BF900001B75A7CF010201951.html
安全管理和自动化试题
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACA77FA2C100001306C105078ED81E0.html
多彩航空练习题目
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACA6BD85110000152581D701D80B790.html
农艺工试题练习题库
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACA67D6E4900001EE275B71AE90DBF0.html
病理学知识练习题
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACA138DF360000193C31B6F141DB210.html
24年A系列审验类型题库
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAC936246060000151BB240012C061E0.html
二十大知识题库练习
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAC92CF907700001504117588BB889C0.html
实作技能和素质测试
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAC92CE31DC000012E101CB01B606820.html
高处作业知识练习
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAC890A9E63000011BA611E314E916C9.html
现场人员考试工作簿1
举报
试题通小程序
试题通app下载
©2016-2024.南通佰易网络科技有限公司
苏ICP备16028519号-2 苏公网安备32061102000302