探索大數(shù)據(jù)與人工智能習(xí)題庫

《探索大數(shù)據(jù)與人工智能》習(xí)題庫單項(xiàng)選擇1、SparkStreaming是什么軟件棧中流計(jì)算?A.SparkB.StormC.HiveD.Flume2、以下選項(xiàng)中,不是大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)是?A.大數(shù)據(jù)分析革命性方法出現(xiàn)B.大數(shù)據(jù)與與云計(jì)算將深度融合C.大數(shù)據(jù)一體機(jī)將陸續(xù)公布D.大數(shù)據(jù)未來可能會(huì)被淘汰3、5月是哪家全球著名咨詢企業(yè)在《Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competitionandproductivity》研究匯報(bào)中指出,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能之中,逐步成為主要生產(chǎn)原因?比爾·恩門B.麥肯錫C.扎克伯格D.喬圖斯以下哪個(gè)屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)數(shù)據(jù)商業(yè)化方面應(yīng)用?精準(zhǔn)廣告B.網(wǎng)絡(luò)管理C.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化D.客服中心優(yōu)化以下哪個(gè)不屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)應(yīng)用?數(shù)據(jù)商業(yè)化B.物流網(wǎng)絡(luò)C.企業(yè)運(yùn)行D.客戶關(guān)系管理7月,為挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值,阿里巴巴集團(tuán)在管理層設(shè)置()一職,負(fù)責(zé)全方面推進(jìn)“數(shù)據(jù)分享平臺(tái)”戰(zhàn)略,并推出大型數(shù)據(jù)分享平臺(tái)。首席數(shù)據(jù)官B.首席科學(xué)家C.首席執(zhí)行官D.首席架構(gòu)師以下選項(xiàng)中,不是kafka適合應(yīng)用場(chǎng)景是?日志搜集B.消息系統(tǒng)C.業(yè)務(wù)系統(tǒng)D.流式處理以下選項(xiàng)中,哪個(gè)不是HBASE特點(diǎn)?面向行B.多版本C.擴(kuò)展性D.稀疏性在數(shù)據(jù)量一定情況下,MapReduce是一個(gè)線性可擴(kuò)展模型,請(qǐng)問服務(wù)器數(shù)量與處理時(shí)間是什么關(guān)系？數(shù)量越多處理時(shí)間越長(zhǎng)B.數(shù)量越多處理時(shí)間越短數(shù)量越小處理時(shí)間越短D.沒什么關(guān)系在Spark軟件棧中,用于機(jī)器學(xué)習(xí)是SparkStreamingB.MllibC.GraphXD.SparkSQLSpark是在哪一年開源?1980B.C.1990D.大數(shù)據(jù)多樣性使得數(shù)據(jù)被分為三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),那么以下不是三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一是?A結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自然語言處理難點(diǎn)現(xiàn)在有四大類,以下選項(xiàng)中不是其中之一是?機(jī)器性能B.語言歧義性C.知識(shí)依賴D.語境語音識(shí)別慣用應(yīng)用有四個(gè),以下不是慣用應(yīng)用是?聊天B.撥號(hào)C.導(dǎo)航D.設(shè)備控制以下哪種學(xué)習(xí)方法不屬于人工智能算法?A.遷移學(xué)習(xí)B.反抗學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.自由學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)研究怎樣經(jīng)過計(jì)算伎倆,利用經(jīng)驗(yàn)來改進(jìn)系統(tǒng)本身性能,請(qǐng)問機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出什么?模型B.表結(jié)構(gòu)C.結(jié)果D.報(bào)表總體來說,人工智能發(fā)展未來趨勢(shì)是?上升B.下降C.不動(dòng)D.大幅度下降中國(guó)移動(dòng)自主研發(fā)、公布首個(gè)人工智能平臺(tái)叫做()九天B.OneNETC.移娃D(zhuǎn).大云以下數(shù)據(jù)單位從小到大排列次序是?GB、B、KBB.B、KB、MBC.KB、ZB、PBD.B、MB、KB以下數(shù)據(jù)單位換算錯(cuò)誤是?1KB=1024BB.1GB=1024MBC.1TB=1000GBD.1MB=1024KB以下不是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)項(xiàng)是?圖片B.音頻C.數(shù)據(jù)庫二維表數(shù)據(jù)D.視頻整個(gè)MapReduce過程大致分為Map、Shuffle、Combine、()?ReduceB.HashC.CleanD.Loading人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)一門新技術(shù)科學(xué),請(qǐng)問它英文縮寫是?AIB.BIC.ALD.AF以下選項(xiàng)中,哪項(xiàng)是由谷歌開發(fā)人工智能算法框架?KafkaB.TensorflowC.CaffeD.TorchBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則是?梯度上升法B.梯度下降法C.梯度提升法D.梯度曲線法語音識(shí)別產(chǎn)品體系有四部分,以下哪項(xiàng)不是體系之一?語音合成B.語音播放C.語音識(shí)別D.語義了解數(shù)據(jù)生態(tài)中,算法模型分為兩代,那么第一代算法模型是?TezB.SparkC.PigD.MapReduceSpark是基于什么迭代計(jì)算框架?它適適用于需要數(shù)次操作特定數(shù)據(jù)集應(yīng)用場(chǎng)所。需要重復(fù)操作次數(shù)越多,所需讀取數(shù)據(jù)量越大,受益越大,數(shù)據(jù)量小不過計(jì)算密集度較大場(chǎng)所,受益就相對(duì)較小;內(nèi)存B.硬盤C.磁帶D.顯卡以下選項(xiàng)中,哪項(xiàng)是分布式文件存放系統(tǒng)?HDFSB.FlumeC.KafkaD.Zookeeper工信部官網(wǎng)正式公布大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)”十三五“發(fā)展規(guī)劃是在哪一年?1987B.1997C.D.學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集機(jī)器學(xué)習(xí)方法是?監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)當(dāng)前世界產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量單位是?KBB.ZBC.GBD.TB以下選項(xiàng)中正確說明價(jià)值密度低是?A.100TB數(shù)據(jù)中有50TB有效數(shù)據(jù)B.1TB數(shù)據(jù)中有1KB有效數(shù)據(jù)C.100PB數(shù)據(jù)中有100PB有效數(shù)據(jù)D.10EB數(shù)據(jù)中有10EB有效數(shù)據(jù)中國(guó)移動(dòng)研發(fā)了智能客服問答機(jī)器人(),使業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化,愈加智能回答用戶處理業(yè)務(wù)咨詢、業(yè)務(wù)辦理、流量查詢等問題。精靈B.阿爾法蛋C.小度D.移娃IBM()是第一個(gè)在國(guó)際象棋上戰(zhàn)勝人類棋手人工智能計(jì)算機(jī)。AlphaGoB.深藍(lán)C.圖靈機(jī)模型D.深度學(xué)習(xí)機(jī)器人在HDFS中存在NameNode、DataNode、Client,而NameNode是管理者,DataNode是文件存放者,那么Client是什么呢?連接器B.客戶端C.接口提供者D.數(shù)據(jù)采集mapreduce計(jì)算模型適適用于哪種任務(wù)?多線程處理B.關(guān)于聯(lián)行處理C.批處理D.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)改變處理大數(shù)據(jù)特征有幾個(gè)（不包含IBM提出新特征）？A.1B.2C.3D.4Hadoop是（）年誕生？A.1985-1985B.1995-1996C.-D.-以下哪個(gè)不屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)數(shù)據(jù)商業(yè)化方面應(yīng)用？精準(zhǔn)廣告B.網(wǎng)絡(luò)管理C.營(yíng)銷洞察D.大數(shù)據(jù)檢測(cè)和決議傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法包含監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)給定標(biāo)簽數(shù)據(jù)集。請(qǐng)問標(biāo)簽為離散類型，稱為分類，標(biāo)簽為連續(xù)類型，稱為何？給定標(biāo)簽B.離散C.分類D.回歸以下選項(xiàng)中，正確描述Flume對(duì)數(shù)據(jù)源支持是？只能使用HDFS數(shù)據(jù)源B.能夠配置數(shù)據(jù)源C.不能使用文件系統(tǒng)D.不能使用目錄方式IBM提出大數(shù)據(jù)5V特征包含（）、更加快(Velocity)、更多(Variety)、更值錢(Value)和更真實(shí)（Veracity）更有效B.更大（Volume）C.更充分D.更直觀以下選項(xiàng)中，不是大數(shù)據(jù)一部分是？A.海量計(jì)算B.大量數(shù)據(jù)管理C.數(shù)據(jù)分析D.單機(jī)計(jì)算Flume采取了三層架構(gòu)，分別為agent，collector和（）MapB.storageC.ShuffleD.HashHBASE特點(diǎn)不包含？A.面向列B.稀疏性C.多版本D.低可靠性mapreduce計(jì)算模型適適用于哪種任務(wù)?A.多線程處理B.關(guān)于聯(lián)行處理C.批處理D.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)改變處理最初大數(shù)據(jù)概念還比較含糊,只是隱約知道像個(gè)性化推薦、搜索引擎之類處理需理需要大量數(shù)據(jù),那么在搜索引擎方面,誰是世界上最大廠商?谷歌B.baiduC.360D.bing今年,大數(shù)據(jù)分析將出現(xiàn)革命性新方法,從前很多算法和基礎(chǔ)理論可能會(huì)產(chǎn)生理論級(jí)別突破。而哪項(xiàng)技術(shù)將繼續(xù)成為大數(shù)據(jù)智能分析關(guān)鍵技術(shù)?機(jī)器學(xué)習(xí)B.智能物流C.腦科學(xué)D.智能終端以下選項(xiàng)中,正確描述Flume對(duì)數(shù)據(jù)源支持是?只能使用HDFS數(shù)據(jù)源B.能夠配置數(shù)據(jù)源C.不能使用文件系統(tǒng)D.不能使用目錄方式HBASE特點(diǎn)不包含哪些?面向行B.稀疏性C.多版本D.高可靠性以下選項(xiàng)中,不是用于數(shù)據(jù)存放技術(shù)是哪一個(gè)?MongoDBB.MySQLC.HDFSD.Java屬于“人造智能”,具備意識(shí),達(dá)成或超越人類智慧水平人工智能稱為()A.高人工智能B.低人工智能C.強(qiáng)人工智能D.弱人工智能54、以下選項(xiàng)中,不是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施是?A.CPU服務(wù)器B.GPU服務(wù)器C.專用芯片D.游戲顯卡以下不是大數(shù)據(jù)特征是?數(shù)據(jù)體量大B.數(shù)據(jù)種類多C.價(jià)值密度高D.處理速度快以下應(yīng)用沒有使用你地理位置信息是?A.美團(tuán)B.滴滴C.高德地圖D.word以下選項(xiàng)中,不是Flume特點(diǎn)是?A.可靠性B.集中式架構(gòu)C.可擴(kuò)展性D.可管理性在Spark軟件棧中,用于交互式查詢是SparkSQLB.MllibC.GraphXD.SparkStreaming以下選項(xiàng)中,不是大數(shù)據(jù)一部分是?海量計(jì)算B.大量數(shù)據(jù)管理C.數(shù)據(jù)分析D單機(jī)計(jì)算人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)包含關(guān)系是()機(jī)器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)>人工智能B.人工智能>深度學(xué)習(xí)>機(jī)器學(xué)習(xí)C.人工智能>機(jī)器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)>人工智能>機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言處理難點(diǎn)現(xiàn)在有四大類,以下選項(xiàng)中不是其中之一是?A.機(jī)器性能B.語言歧義性C.知識(shí)依賴D.語境61、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不包含A.輸入層B.隱層C.輸出層D.顯層62、以下哪個(gè)不是語音識(shí)別范圍?語音聽寫B(tài).語音合成C.語音轉(zhuǎn)寫D.語音喚醒63、AlphaGo是第一個(gè)擊敗人類職業(yè)()選手人工智能程序。A.國(guó)際象棋B.圍棋C.中國(guó)象棋D.五子棋64、伴隨閉源軟件在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域地盤不?？s小,老牌IT廠商正在改變商業(yè)模式,向著什么靠攏？閉源B.開源C.獨(dú)立D.封閉65、“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具備更強(qiáng)決議力、洞察發(fā)覺力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)()、高增加率和多樣化信息資產(chǎn)。A.海量B.少數(shù)C.小量D.結(jié)構(gòu)化SparkStreaming是什么軟件棧中流計(jì)算?A.SparkB.StormC.HiveD.Flume67、客服中心是運(yùn)行商和客戶接觸較為頻繁通道,我們能夠利用()在后端給客服中心建立龐大知識(shí)庫,供接線員們使用幫忙他們快速精準(zhǔn)找到答案。A.大數(shù)據(jù)技術(shù)B.客戶畫像C.客戶狀態(tài)D.客戶心情以下選項(xiàng)中正確說明價(jià)值密度低是?A.100TB數(shù)據(jù)中有50TB有效數(shù)據(jù)B.1TB數(shù)據(jù)中有1KB有效數(shù)據(jù)C.100PB數(shù)據(jù)中有100PB有效數(shù)據(jù)D.10EB數(shù)據(jù)中有10EB有效數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集機(jī)器學(xué)習(xí)方法是?監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)當(dāng)前世界產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量單位是?KBB.ZBC.GBD.TB反抗學(xué)習(xí)中兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)相互競(jìng)爭(zhēng),一個(gè)負(fù)責(zé)生成樣本,那么另一個(gè)負(fù)責(zé)做什么?判別樣本B.計(jì)算樣本C.統(tǒng)計(jì)樣本D.生成樣本hdfs中namenodemetadata作用是？描述數(shù)據(jù)存放位置等屬性B.存放數(shù)據(jù)C.調(diào)度數(shù)據(jù)rdd是由多個(gè)什么組成？partitionputerc.actiond.transformationIBM提出大數(shù)據(jù)5V特征包含更大(Volume)、更加快(Velocity)、更多(Variety)、更值錢(Value)和()更有效B.更充分C.更真實(shí)(Veracity)D.更直觀在Spark軟件棧中,用于流計(jì)算是?GraphXB.MllibC.SparkStreamingD.SparkSQL以下數(shù)據(jù)量能夠稱為大數(shù)據(jù)是?100MBB.100KBC.100PBD.100MB學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集機(jī)器學(xué)習(xí)方法是?監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)起源于方方面面,以下不能夠作為數(shù)據(jù)源是?APP應(yīng)用B.地理信息C.一塊石頭D.商店訂單數(shù)據(jù)采集基本步驟(ETL)中不包含哪項(xiàng)?抽取轉(zhuǎn)換B.加載C.計(jì)算整個(gè)MapReduce過程大致分為Map、Shuffle、Combine、()?A.ReduceB.HashC.CleanD.Loading80、人工智能經(jīng)過輸入圖片,解析出圖片內(nèi)容,這種技術(shù)叫什么?A.圖片識(shí)別B.語音識(shí)別C.自動(dòng)駕駛D.消費(fèi)金融81、“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具備更強(qiáng)決議力、洞察發(fā)覺力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)()、高增加率和多樣化信息資產(chǎn)。海量B.少數(shù)C.小量D.結(jié)構(gòu)化Hadoop2系列版本中默認(rèn)HDFSblock是多大?A.32MBB.64MBC.128MBD.16MB83、以下哪個(gè)場(chǎng)景能夠稱為大數(shù)據(jù)場(chǎng)景？故宮游客人數(shù)B.故宮門票收入C.美團(tuán)APP定位信息D.文章內(nèi)容84、以下選項(xiàng)中，不是人工智能算法中學(xué)習(xí)方法是？重復(fù)學(xué)習(xí)B.深度學(xué)習(xí)C.遷移學(xué)習(xí)D.反抗學(xué)習(xí)85、以下哪個(gè)不屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)數(shù)據(jù)商業(yè)化方面應(yīng)用？精準(zhǔn)廣告B.網(wǎng)絡(luò)管理C.營(yíng)銷洞察D.大數(shù)據(jù)檢測(cè)和決議86、在Spark軟件棧中，用于圖計(jì)算是（）A．SparkStreamingB.MllibC.GraphXD.SparkSQL多項(xiàng)選擇自然語言處理需要處理難點(diǎn)有哪些?語言歧義性B.語言魯棒性C.知識(shí)依賴D.語境人工智能現(xiàn)在在以下哪三個(gè)領(lǐng)域有了長(zhǎng)足發(fā)展?健康B.教育C.探索太空D.理財(cái)以下選項(xiàng)屬于人工智能基本概念有:機(jī)器學(xué)習(xí)B.深度學(xué)習(xí)C.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用處理需要經(jīng)過哪些流程?數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)建模D.數(shù)據(jù)加工在數(shù)據(jù)清洗過程中,總共能夠歸為三個(gè)階段,它們分別是?A.數(shù)據(jù)加工B.數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)校對(duì)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化麥肯錫全球研究所對(duì)大數(shù)據(jù)定義是一個(gè)規(guī)模大到在獲取、存放、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍數(shù)據(jù)集合,具備以下哪些特征?海量數(shù)據(jù)規(guī)模B.快速數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)C.多樣數(shù)據(jù)類型D.價(jià)值密度低人工智能關(guān)鍵技術(shù)框架主要包含哪兩層?基礎(chǔ)設(shè)施B.算法C.技術(shù)D.人員大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域成就有哪些?金融B.互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)C.工業(yè)生產(chǎn)D.沒有顯著成就以下哪些屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)應(yīng)用?網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化B.數(shù)據(jù)商業(yè)化C.客戶關(guān)系管理D.企業(yè)運(yùn)行管理以下哪兩個(gè)屬于大數(shù)據(jù)特征?數(shù)據(jù)體量大B.價(jià)值密度高C.數(shù)據(jù)種類多D.處理速度慢在非電信領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)可被應(yīng)用到以下哪些方面?公共安全B.無顯著應(yīng)用C.智能運(yùn)輸D.智能建筑HBASE特點(diǎn)不包含哪兩項(xiàng)?面向行B.稠密性C.多版本D.高可靠性那么以下哪些技術(shù)適合流處理?SparkStreamingB.StormC.HbaseD.MapReduce以下哪兩項(xiàng)是人工智能發(fā)展標(biāo)志性產(chǎn)品?深藍(lán)B.alphagoC.智能門禁D.智能手機(jī)使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題能夠被分為哪兩類?回歸問題B.抽樣問題C.聚類問題D.分類問題HDFS在哪些場(chǎng)景中表現(xiàn)很差?大量小文件B.隨機(jī)讀取C.修改文件D.存放和管理PB級(jí)別數(shù)據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇以“大數(shù)據(jù)回報(bào)與風(fēng)險(xiǎn)”主題公布了《全球信息技術(shù)匯報(bào)(第13版)》,經(jīng)過該匯報(bào),各國(guó)政府逐步認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)在哪些方面有重大意義?推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展B.改進(jìn)公共服務(wù)C.促進(jìn)人民福祉D.保障國(guó)家安全電信行業(yè)網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化包含了兩部分優(yōu)化,以下選項(xiàng)中不在這兩項(xiàng)優(yōu)化之內(nèi)是?基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化B.網(wǎng)絡(luò)速度優(yōu)化C.并發(fā)性優(yōu)化D.網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行管理及優(yōu)化經(jīng)過地理位置信息能夠分析出哪些信息?顏值B.家庭住址C.工作地址D.體重人工智能按照發(fā)展層級(jí)劃分能夠分為哪三層?計(jì)算智能B.感知智能C.認(rèn)知智能D.人工智能使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題能夠被分為哪兩類?回歸問題B.抽樣問題C.聚類問題D.分類問題Flume采取了三層架構(gòu),每一層均能夠水平擴(kuò)展,它們分別是?agentB.collectorC.storageD.source人工智能技術(shù)方向一共有三種，他們分別是？語音識(shí)別B.計(jì)算機(jī)視覺C.自然語言D.復(fù)雜編程Spark適適用于那些場(chǎng)景？計(jì)算量大B.數(shù)據(jù)量大C.效率要求高D.CRM系統(tǒng)業(yè)務(wù)受理關(guān)于RDD，說法正確兩項(xiàng)是？RDD不能由多個(gè)分區(qū)（partition）組成B.彈性、集中式內(nèi)存集C.RDD能生成childrenRDDD.是一個(gè)容錯(cuò)、并行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)業(yè)務(wù)運(yùn)行監(jiān)控，能夠基于大數(shù)據(jù)分析從以下哪三個(gè)維度為運(yùn)行商監(jiān)控管道和客戶運(yùn)行情況？網(wǎng)絡(luò)B.業(yè)務(wù)C.氣候D.用戶Yarn架構(gòu)在Hadoop生態(tài)圈中有哪些作用？資源分配B.調(diào)度C.確保協(xié)同D.計(jì)算數(shù)據(jù)以下數(shù)據(jù)量不能說成大數(shù)據(jù)是？A.100MBB.1000KBC.100PBD.1EB自動(dòng)駕駛中人工智能技術(shù)包含下面哪三項(xiàng)？環(huán)境感知B.行為決議C.運(yùn)動(dòng)控制D.溫度控制以下用到語音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用包含：蘋果手機(jī)SiriB.微信C.baidu地圖D.word監(jiān)督學(xué)習(xí)回歸方法包含：線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.單一回歸人工智能技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施不包含哪兩部分?系統(tǒng)應(yīng)用B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.基礎(chǔ)硬件D.算法框架HDFS適適用于哪些場(chǎng)景?大量小文件B.存放和管理PB級(jí)別數(shù)據(jù)C.一次寫入,數(shù)次讀取D.低延遲讀取自然語言處理主要難點(diǎn)不包含以下哪兩項(xiàng):語言獨(dú)立性B.語言歧義性C.多國(guó)語言D.語境以下哪兩個(gè)屬于大數(shù)據(jù)特征?數(shù)據(jù)體量大B.價(jià)值密度高C.數(shù)據(jù)種類多D.處理速度慢以下應(yīng)用使用了你地理位置信息是?滴滴B.baidu地圖C.wordD.excelBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包含()、()和輸出層(outputlayer)。輸入層(input)B.隱層(hiddenlayer)C.卷積層(convolutionallayer)D.池化層(poolinglayer)自動(dòng)駕駛中人工智能技術(shù)包含下面哪三項(xiàng)?環(huán)境感知B.行為決議C.運(yùn)動(dòng)控制D.溫度控制數(shù)據(jù)建?，F(xiàn)在有兩種比較通用方式,分別是?通用建模B.專屬建模C.范式建模D.維度建模以下選項(xiàng)中,是大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)是?開源大數(shù)據(jù)商業(yè)化深入深化B.打包大數(shù)據(jù)行業(yè)分析應(yīng)用開拓新市場(chǎng)大數(shù)據(jù)細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模深入增大D.大數(shù)據(jù)推進(jìn)企業(yè)并購(gòu)規(guī)模和數(shù)量深入提升41、12月,工信部公布物聯(lián)網(wǎng)十二五規(guī)劃上,把信息處理技術(shù)作為4項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程之一被提出來,其中包含了哪些大數(shù)據(jù)主要組成技術(shù)?A.海量數(shù)據(jù)存放B.數(shù)據(jù)挖掘C.圖像視頻智能分析D.python42、在人工智能發(fā)展歷程中有過數(shù)次低谷期，這些低谷期最主要兩項(xiàng)原因是什么？運(yùn)算力不足B.人員不足C.技術(shù)瓶頸D.費(fèi)用太高電信行業(yè)網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化包含了兩部分優(yōu)化，這兩項(xiàng)優(yōu)化是？A.基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化B.網(wǎng)絡(luò)速度優(yōu)化C.并發(fā)性優(yōu)化D.網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行管理及優(yōu)化人工智能技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施不包含哪兩部分?系統(tǒng)應(yīng)用B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.基礎(chǔ)硬件D.算法框架計(jì)算機(jī)視覺包含了很多