人工智能復(fù)習(xí)題（含答案）

人工智能復(fù)習(xí)題（含答案）1、以下屬于計算機視覺的經(jīng)典模型的有：（）。A、VGGNetB、ResNetC、RNND、GoogleNet答案：ABD2、關(guān)于連接主義，描述正確的是（）A、基礎(chǔ)理論是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B、深度學(xué)習(xí)屬于連接主義C、又稱為仿生學(xué)派D、產(chǎn)生在20實際50年代答案：ABCD3、在自然語言處理任務(wù)中，首先需要考慮字、詞如何在計算機中表示。通常，有兩種表示方式：()表示和()表示A、on-hotB、one-hotC、分布式D、集中式答案：BC4、人工智能研究的主要因素有（）。A、計算能力B、算法C、數(shù)據(jù)D、天氣答案：ABC5、決策樹的生成是一個遞歸過程.在決策樹基本算法中導(dǎo)致遞歸返回的情況包括（）A、當前屬性集為空,無法劃分B、當前結(jié)點包含的樣本全屬于同一類別,無需劃分C、所有樣本在所有屬性上取值相同,無法劃分D、當前結(jié)點包含的樣本集合為空,不能劃分答案：ABCD6、下列關(guān)于詞袋模型說法正確的是（）。A、詞袋模型可以忽略每個詞出現(xiàn)的順序B、詞袋模型不可以忽略每個詞出現(xiàn)的順序C、TensorFlow支持詞袋模型D、詞袋模型可以表出單詞之間的前后關(guān)系答案：AC7、以下哪些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有反饋連接功能，即將前一層的輸出和當前層自身作為輸入（）A、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、LSTM網(wǎng)絡(luò)D、多層感知機答案：AC8、下列關(guān)于極大似然估計（MaximumLikelihoodEstimate，MLE），說法正確的是A、MLE可能并不存在B、MLE總是存在C、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的D、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的答案：AC9、常用的損失函數(shù)有哪些（）。A、均方差B、Sigmoid交叉熵C、Sofmax交叉熵D、Sparse交叉熵答案：ABCD10、賦范線性空間滿足（）A、正定型B、不定性C、正齊次性D、次可加性答案：ACD11、關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化成層以下描述正確的是？A、經(jīng)過池化的特征圖像變小了B、池化操作采用掃描窗口實現(xiàn)C、池化層可以起到降維的作用D、常用的池化方法有最大池化和平均池化答案：ABCD12、下面哪項技巧可用于關(guān)鍵詞歸一化（keywordnormalization），即把關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化為其基本形式？A、詞形還原（Lemmtiztion）B、LevenshteinC、詞干提?。⊿temming）D、探測法（Sounex）答案：AC13、數(shù)據(jù)不平衡問題由于數(shù)據(jù)分布不平衡造成的，解決方法如下（）A、對小樣本加噪聲采樣B、對大樣本進行下采樣C、進行特殊的加權(quán)D、采用對不平衡數(shù)據(jù)集不敏感的算法答案：ABCD14、常見的聚類技術(shù)有（）A、分層聚類B、K平均值聚類C、兩步聚類D、Konhonennetwork答案：ABCD15、關(guān)于缺失值處理，說法正確的是（）A、數(shù)據(jù)缺失是指在數(shù)據(jù)采集傳輸和處理過程中，由于某些原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)不完整的情況。B、數(shù)據(jù)采集過程不會造成數(shù)據(jù)缺失C、缺失值的存在不會給數(shù)據(jù)統(tǒng)計帶來問題D、缺失數(shù)據(jù)值的數(shù)據(jù)可采用刪除法來解決答案：AD16、樣本庫應(yīng)包括：（）和（）2部分。A、樣本生成B、樣本管理C、樣本篩選D、樣本標注答案：BD17、人工智能應(yīng)用范圍較廣的計算框架包括（）。A、TensorFlowB、PyTorchC、PaddlePaddleD、Caffe答案：ABCD18、圍繞電力企業(yè)審計典型業(yè)務(wù)場景，基于自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)對各類審計依據(jù)、審計對象、審計結(jié)果中()的自動化抽取，建立信息關(guān)聯(lián)關(guān)系，提升審計過程中的信息獲取、比對及統(tǒng)計效率。A、關(guān)鍵結(jié)構(gòu)B、信息字段C、標簽答案：ABC19、NoSQL中常用的數(shù)據(jù)模型包括（)A、Key-ValueB、Key-DocumentC、Key-ColumnD、圖存儲答案：ABCD20、在某神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層輸出中，包含0.75，那么該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的激活函數(shù)可能是（）A、sigmoidB、tanhC、relu答案：ABC21、基因遺傳算法的組成部分包括()。A、初始化編碼B、適應(yīng)度函數(shù)C、選擇D、交叉和變異答案：ABCD22、智能技術(shù)有著能立刻拓展智能技術(shù)用途的潛力，其優(yōu)點主要有（）A、不需要軟，硬件購買等初期投入B、不需要實現(xiàn)預(yù)測分析等人工智能技術(shù)C、云智能不要求使用者是機器學(xué)專家D、使用云智能的分析可以在任意云中儲存數(shù)據(jù)，并毫不費力地進行數(shù)據(jù)交換答案：ACD23、對于Word2vec的2個基礎(chǔ)算法，每次（）更新只能優(yōu)化一個向量且softmax里的指數(shù)求和操作計算量太大，一般使用比較高效的（）算法。A、旋度B、梯度C、負采樣D、正采樣答案：BC24、端到端強化學(xué)習(xí)有哪些缺點？A、對問題搜索空間極大B、易收斂C、穩(wěn)定性低D、不易融合專家知識答案：ACD25、Python中聲明一個列表，names=['jack','tom','tonney','superman','jay'],想要打印最后一個元素，可以用（）。A、printnames-1]B、printnames0]C、printnameslennames]D、printnameslennames-1]答案：AD26、以下哪些不是常見的自然語言處理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。A、LeNetB、BertC、VGGD、ResNet答案：ACD27、Transformer由且僅由（）和（）組成。只要計算資源夠，可以通過堆疊多層Transformer來搭建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。A、Self-AttenionB、FeedForwardNeuralNetworkC、FeedBackwardNeuralNetworkD、Self-Action答案：AB28、人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、（）等。A、語言識別B、圖像識別C、自然語言處理D、專家系統(tǒng)答案：ABCD29、關(guān)于k折交叉驗證，下列說法正確的是？A、k值并不是越大越好，k值過大，會降低運算速度B、選擇更大的k值，會讓偏差更小，因為k值越大，訓(xùn)練集越接近整個訓(xùn)練樣本C、選擇合適的k值，能減小驗方差D、k折交叉驗證能夠有效提高模型的學(xué)習(xí)能力答案：ABCD30、廣義不確定性可分為（）。A、粗糙性B、模糊性C、不完全性D、時變性答案：BC31、問答系統(tǒng)通常包括哪三個環(huán)節(jié)()。A、NLU自然語言理解B、NLP自然語言處理C、DM中控平臺D、NLG自然語言生成答案：ACD32、目標檢測存在的挑戰(zhàn)有（）A、光照B、遮擋C、重疊D、多尺度答案：ABCD33、數(shù)據(jù)來源包括A、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B、半/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)系統(tǒng)C、文本數(shù)據(jù)系統(tǒng)D、傳感器二進制數(shù)據(jù)答案：ABCD34、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練通常采用（）等具有隱式正則化效果的策略。A、SVMB、隨機梯度下降C、隨機失活D、批標準化答案：BCD35、技術(shù)發(fā)展水平上，（）和（）是我國人工智能市場技術(shù)最成熟的兩個領(lǐng)域，應(yīng)用場景主要集中在機器人、無人機、醫(yī)療、家居、教育、無人駕駛等領(lǐng)域A、智能語音B、自然語言處理C、類腦智能計算D、人機混合智能答案：AB36、Python異常處理中通常用（）（）語句來檢測try語句塊中的錯誤。A、tryB、thenC、breakD、except答案：AD37、目標檢測的應(yīng)用場景有（）A、智慧交通B、智慧醫(yī)療C、生產(chǎn)質(zhì)檢D、廠區(qū)安防答案：ABCD38、在元宇宙電力系統(tǒng)中，隨著虛擬電力系統(tǒng)智能性的提高，人與電力系統(tǒng)關(guān)系則會演變?yōu)?)，人與元宇宙電力系統(tǒng)()，形成以人為中心的智能化電力系統(tǒng)形態(tài)，在穩(wěn)定運行、智能優(yōu)化、故障診斷等方面提供更精準的智慧化建設(shè)[50]。A、共存關(guān)系B、共生關(guān)系C、虛實交融D、虛實交互答案：BC39、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的主要特點包括（）。A、統(tǒng)計學(xué)習(xí)以方法為中心，統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法構(gòu)建模型并應(yīng)用模型進行預(yù)測與分析B、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的目的是對數(shù)據(jù)進行預(yù)測與分析C、統(tǒng)計學(xué)習(xí)以模型為研究對象，是算法驅(qū)動的學(xué)科D、統(tǒng)計學(xué)習(xí)以計算機及網(wǎng)絡(luò)為平臺，是建立在計算機及網(wǎng)絡(luò)之上的答案：ABD40、超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型推動技術(shù)效果不斷提升，繼續(xù)朝著規(guī)模更大、模態(tài)更多的方向發(fā)展。各大公司相繼推出超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，包括（）等。A、盤古B、悟道2.0C、ERNIE3.0D、PaddleOCR答案：ABC41、傳統(tǒng)目標檢測提取特征的方式有（）A、SIFTB、HOGC、SVMD、Adaboost答案：AB42、符合強人工智能的描述是()。A、僅在某個特定的領(lǐng)域超越人類的水平B、可以勝任人類的所有工作C、是通用的人工智能D、在科學(xué)創(chuàng)造力、智慧等方面都遠勝于人類答案：BC43、python中常用模塊有()。A、jsonB、randomC、sysD、datetime答案：ABCD44、NMF(Non-negativeMatrixFactorization)是一種降維算法，它的特點包括A、原始矩陣的元素是非負數(shù)B、分解后矩陣的元素是非負數(shù)C、分解后矩陣的元素可以是負數(shù)D、沒有“潛在語義空間的每一個維度都是正交的”這一約束條件答案：ABD45、人工智能平臺中運行（）組件、（）組件和具有預(yù)標注功能的（）組件的服務(wù)器應(yīng)具備獨立的AI芯片計算資源。A、模型B、訓(xùn)練C、推理D、標注答案：BCD46、關(guān)于歸一化描述正確的是A、歸一化可以預(yù)防過擬合B、歸一化沒有實質(zhì)作用C、歸一化將所有數(shù)據(jù)樣本之縮放到0-1之間D、歸一化是一種激活函數(shù)答案：AC47、把一個高維空間變換為低維空間時，希望有一些實用的標準來衡量各個類別之間的可分離性。下列可以作為定義可分離性判據(jù)的依據(jù)的是（）。A、判據(jù)與分類錯誤之間呈單調(diào)關(guān)系，判據(jù)越大，分類錯誤的概率越小B、特征獨立時，判據(jù)呈現(xiàn)疊加性C、判據(jù)生成的度量矩陣對稱，對角線元素為0，非對角線元素為正D、加入新特征時，判據(jù)不減小。答案：ABCD48、關(guān)于歸一化描述正確的是（）。A、歸一化可以預(yù)防過擬合B、歸一化沒有實質(zhì)作用C、歸一化將所有數(shù)據(jù)樣本之縮放到0-1之間D、歸一化是一種激活函數(shù)答案：AC49、關(guān)于線性回歸說法正確的是（）A、日常生活中，收入預(yù)測可以作為線性回歸問題來解決B、商品庫存預(yù)測，是一種典型的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法C、常用的回歸模型有線性回實用歸和非線性回歸D、線性回歸是簡單的方法"答案：ABCD50、傅里葉變換有下列哪些特點？（）A、有頻域的概念B、均方意義下最優(yōu)C、有關(guān)于復(fù)數(shù)的運算D、從變換結(jié)果可完全恢復(fù)原始數(shù)據(jù)答案：ACD51、下列哪些項屬于聚類算法?A、K-meansB、BIRCHC、SVMD、DBSCAN答案：ABD52、對于規(guī)則的專家系統(tǒng)的缺點，下列說法正確的是A、規(guī)則之間的關(guān)系不明確B、低效的搜索策略C、沒有學(xué)習(xí)能力D、沒有統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)答案：ABC53、影響k-means算法效果的主要因素包括以下哪一項？（）A、初始點的選取B、聚類的準則C、k值的選取D、距離的度量方式答案：ACD54、結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計的基本原則包括A、多態(tài)性B、至頂向下C、模塊化D、逐步求精答案：BCD55、云計算的特點（）A、超大規(guī)模B、可靠性C、虛擬化D、安全性答案：AC56、強化學(xué)習(xí)問題的三種方法分別是（）A、基于價值（value-based）B、基于策略（policy-based）C、基于模型（model-based）D、nan答案：ABC57、關(guān)于OLAP和OLTP的區(qū)別描述,正確的是?A、OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同B、與OLAP應(yīng)用程序不同,OLTP應(yīng)用程序包含大量相對簡單的事務(wù).C、OLAP的特點在于事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高.D、OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的,但其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP一樣均來自底層的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),兩者面對的用戶是相同的.答案：ABD58、大數(shù)據(jù)的處理需要經(jīng)過幾個流程？A、數(shù)據(jù)加工B、數(shù)據(jù)采集C、數(shù)據(jù)建模D、數(shù)據(jù)清洗答案：ABCD59、關(guān)于概率圖，以下說法正確的是（）A、概率圖模型提供一種直觀，快速的針對具體問題定義模型的方式B、概率圖能讓建模者根據(jù)對問題的理解確定特征之間的依賴關(guān)系C、有向圖利用條件概率來表示D、無向圖利用每個最大團的優(yōu)勢來表示答案：ABCD60、TensorFlow框架模型源文件宜包括（）A、meta文件B、data文件C、index文件D、json文件答案：ABC61、以下哪些是屬于深度學(xué)習(xí)算法的激活函數(shù)?A、SigmoidB、ReLUC、TanhD、Sin答案：ABC62、下列哪幾種說法是正確的（）。A、除字典類型外，所有標準對象均可以用于布爾測試B、空字符串的布爾值是FalseC、空列表對象的布爾值是FalseD、值為0的任何數(shù)字對象的布爾值是False答案：BCD63、)python數(shù)據(jù)分析常用包pandas中用于數(shù)據(jù)透視的函數(shù)(方法)是以下哪兩個A、mergeB、concatC、pivotD、pivot_table答案：CD64、關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下列說法正確的是A、增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，可能會增加測試集分類錯誤率B、增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，一定會增加訓(xùn)練集分類錯誤率C、減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，可能會減少測試集分類錯誤率D、減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，一定會減少訓(xùn)練集分類錯誤率答案：AC65、對股票漲跌方向的判斷，理論上下列哪些方法是可行的？（）A、SVMB、DBSCANC、FP-growthD、決策樹答案：AD66、深度學(xué)習(xí)的步驟：（）、（）、（）A、效果評估B、建立模型C、損失函數(shù)D、參數(shù)學(xué)習(xí)答案：BCD67、關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的說法，哪些是不正確的（）A、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理與生物體內(nèi)的神經(jīng)元是完全一樣的B、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實質(zhì)是對復(fù)雜函數(shù)求參數(shù)最優(yōu)解的過程C、增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和增加每層的神經(jīng)元個數(shù)的效果是一樣的D、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能進行二分類，不能進行更多種類的分類了答案：ACD68、從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來講，人工智能分為三層，由（）組成A、基礎(chǔ)層B、技術(shù)層C、應(yīng)用層D、過程層答案：ABC69、分類問題的評估方法包括A、正確率B、精確率C、召回率D、均方誤差答案：ABC70、以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)基于規(guī)則方法的區(qū)別中正確的是?A、傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法，其中的規(guī)律可以人工顯性的明確出來B、傳統(tǒng)基于規(guī)則的方法使用顯性編程來解決問題C、機器學(xué)習(xí)中模型的映射關(guān)系是自動學(xué)習(xí)的D、機器學(xué)習(xí)所中模型的映射關(guān)系必須是隱性的答案：ABC71、公司級人工智能平臺應(yīng)為公司各業(yè)務(wù)部門、各省公司及各地市公司提供高效共享的（）及推理服務(wù)。A、算法訓(xùn)練B、驗證C、推理計算D、管理答案：ABD72、對人工智能常見的誤解有哪些？A、人工智能就是機器學(xué)習(xí)B、機器學(xué)習(xí)只是人工智能中的一個方向C、人工智能最近十年受到深度學(xué)習(xí)的驅(qū)動較多D、人工智能就是深度學(xué)習(xí)答案：AD73、下列關(guān)于函數(shù)的極限、連續(xù)、可導(dǎo)、解析，說法正確的有（）。A、函數(shù)在某點的極限存在的充要條件是在該點左極限及右極限均存在且相等B、函數(shù)在某點處解析指函數(shù)在該點及其領(lǐng)鄰域內(nèi)處處可導(dǎo)，解析函數(shù)的導(dǎo)數(shù)不一定是解析的C、函數(shù)可導(dǎo)不一定連續(xù)；不可導(dǎo)的函數(shù)一定不連續(xù)；存在處處可導(dǎo)但處處不連續(xù)的函數(shù)D、函數(shù)fx在x0處可導(dǎo)的充要條件是x在x0處的左右導(dǎo)數(shù)都存在且相等答案：AD74、噪聲數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因主要有：（）A、數(shù)據(jù)采集設(shè)備有問題B、在數(shù)據(jù)錄入過程中發(fā)生了人為或計算機錯誤C、數(shù)據(jù)傳輸過程中發(fā)生錯誤D、由于命名規(guī)則或數(shù)據(jù)代碼不同而引起的不一致答案：ABCD75、Embedding編碼有哪些特點？A、特征稠密B、特征稀疏C、能夠表征詞與詞之間的相互關(guān)系（相似度計算）D、泛化性更好,支持語義運算sim答案：ACD76、CRF模型對于HMM和MEMM模型的優(yōu)勢包括以下哪些？A、特征靈活B、速度快C、可容納較多上下文信息D、全局最優(yōu)答案：ACD77、對于樸素貝葉斯分類器，下面說法正確的是（）A、適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集B、適用于多分類任務(wù)C、適合增量式訓(xùn)練D、對輸入數(shù)據(jù)的表達形式不敏感答案：ABC78、假設(shè)在卷積操作過程中，對于size為3*3的image,如需提取100個特征，卷積層需要（）個卷積核，假設(shè)卷積核大小為4,則共需（）個參數(shù)。A、100B、200C、400D、$800答案：AC79、選擇下列哪些屬于可以通過機器學(xué)習(xí)解決的任務(wù)？A、聚類B、分類C、描述D、派生答案：AB80、A為n階方陣，且對任意n維向量x均滿足Ax=0，下列說法不正確的有（）。A、A=0B、A=EC、rA=nD、0答案：BCD81、計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機擁有類似人類（）圖像以及圖像序列的能力A、提取B、處理C、理解D、分析答案：ABCD82、關(guān)于隨機森林說法正確的是（）A、與Adaboost相比，隨機森林采用一個固定的概率分布來產(chǎn)生隨機向量B、隨著個體學(xué)習(xí)器數(shù)目的增加，隨機森林通常會收斂到更低的泛化誤差C、與Adaboost相比，隨機森林魯棒性更好D、隨機森林的訓(xùn)練效率往往低于Bagging答案：ABC83、真正的通用人工智能系統(tǒng)具有把握()的能力A、專業(yè)性B、跨領(lǐng)域C、局部性D、全局性答案：BD84、以下說法正確的是A、負梯度方向是使函數(shù)值下降最快的方向B、當目標函數(shù)是凸函數(shù)時，梯度下降法的解是全局最優(yōu)解C、梯度下降法比牛頓發(fā)收斂速度快D、梯度下降法需要確定合適的迭代步長答案：ABD85、高層圖片理解算法已逐漸廣泛應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)，如（）A、刷臉支付B、智慧安防C、圖像搜索D、自動翻譯答案：ABC86、數(shù)據(jù)脫敏需要滿足以下（）要求。A、單向性B、匿名處理C、無殘留D、易于實現(xiàn)答案：ACD87、在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，遇到數(shù)據(jù)不平衡問題時，我們可以用以下哪些方法進行解訣?A、批量刪除B、隨機過采樣C、合成采樣D、隨機欠采樣答案：BCD88、以下說法正確的是（）A、離散化本質(zhì)是將連續(xù)型數(shù)據(jù)分段B、數(shù)據(jù)中的離群值，會增強模型對于數(shù)據(jù)離群值的魯棒性C、離散化后的特征，其取值均轉(zhuǎn)化為有明確含義的區(qū)間號D、將連續(xù)型特征離散化后，特征的取值大大減少。答案：ABCD89、除了問題本身的定義之外，使用問題特定知識的搜索策略被認為是A、啟發(fā)式搜索B、有信息搜索C、二元搜索D、無信息搜索答案：AB90、當發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型過擬合時，以下操作正確的是：（）A、降低特征維度B、增加樣本數(shù)量C、添加正則項D、增加特征維度答案：ABC91、采用生理模擬和神經(jīng)計算方法的人工智能研究被稱為（）A、連接主義B、邏輯學(xué)派C、生理學(xué)派D、符號主義答案：AC92、傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的優(yōu)點有（）。A、數(shù)據(jù)一致性高B、數(shù)據(jù)冗余度低C、復(fù)雜查詢的能力強D、產(chǎn)品成熟度高答案：ABCD93、word2vec可以理解為一種對單詞one-hot向量的一種降維處理，采用這種空間壓縮降維的處理方式對語料庫中的詞進行訓(xùn)練，主要有兩種方式()。A、skip-gramB、CBOWC、GRUD、BERT答案：AB94、邊緣計算的缺點包括（）。A、使邊緣設(shè)備具有處理能力意味著更高的成本和更容易被入侵的危險；B、在大量的邊緣設(shè)備上進行應(yīng)用部署和服務(wù)監(jiān)控會成為一個棘手的問題；C、在邊緣進行分布式計算并與云端協(xié)調(diào)任務(wù)會讓應(yīng)用編程變得更加復(fù)雜；D、計算位于邊緣設(shè)備，一定程度上使得云端的硬件計算資源無法發(fā)揮作用。答案：ABC95、參數(shù)學(xué)習(xí)過程中若采用梯度下降法，梯度為負:（）W,梯度為正:（）WA、增加B、取反C、減小D、取整答案：AC96、配置關(guān)鍵詞時，我們可以按照以下哪個方法來進行操作？A、僅配置數(shù)字；B、僅配置字母；C、使用核心的詞匯或詞組來配置D、針對任一問題來提取關(guān)鍵詞配置答案：CD97、哪些項屬于集成學(xué)習(xí)？A、KnnB、AdaboostC、隨機森林D、XGBoost答案：BCD98、下列對于python定義函數(shù)的描述正確的有A、函數(shù)代碼塊以def關(guān)鍵詞開頭，后接函數(shù)標識符名稱和圓括號B、任何傳入?yún)?shù)和自變量必須放在圓括號中間，在無參數(shù)和自變量