答案：A
A. A．a%0.001
B. B．a//0.001
C. C．round(a,3)
D. D．round(3,a)
解析：本题主要考查Python函数。round(x,n)方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字，故要实现将实数型变量a的值保留三位小数，可以使用语句round(a,3)，故本题选C选项。
A. LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题
B. CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合
C. 只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法
D. 随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
解析：只要参数设置合理，深度学习的效果至不一定优于随机算法
A. 使图片变大
B. 使图片变小
C. 使图片变成三角形
D. 使图片变成圆形
解析：通常池化操作的效果是使图片变小
A. Java
B. 数据处理
C. 科学计算
D. Python
解析：见函数库
A. 数据一致性高
B. 数据冗余度低
C. 复杂查询的能力强
D. 产品成熟度高
A. 紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域
B. 在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元
C. 仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词
D. 个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词
A. 体感交互
B. 指纹识别
C. 人脸识别
D. 虹膜识别
解析：生物特征识别技术，是指通过计算机利用人体所固有的生理特征（指纹、虹膜、面相、DNA等）或行为特征(步态、击键习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。指纹识别、人脸识别、虹膜识别运用的都是生物特征，体感交互是指人们可以很直接地使用肢体动作，与周边的装置或环境互动，而无需使用任何复杂的控制设备，便可让人们身历其境地与内容做互动，不属于生物特征识别技术。
A. 无向图
B. 双向图
C. 有向图
D. 单向图
解析：概率图模型分为两类，一类是使用有向无环图表示依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网络，例如隐马尔可夫模型；另一类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为无向图模型或是马尔可夫网，例如马尔可夫随机场
A. 加入额外的计算单元
B. 非线性变换
C. 加快计算速度
D. 方便反向传播计算
解析：激活函数的目的是非线性变换
A. 零次数据
B. 一次数据
C. 二次数据
D. 三次数据
