2023能源大數(shù)據(jù)競賽練習(xí)試題

第頁2023能源大數(shù)據(jù)競賽練習(xí)試題1.數(shù)據(jù)歸一化屬于下面哪個階段（）A、數(shù)據(jù)采集B、數(shù)據(jù)預(yù)處理C、特征提取D、特征選擇【正確答案】：B解析：

數(shù)據(jù)歸一化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一種常用方法。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，需要對原始數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等操作，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模過程。數(shù)據(jù)歸一化的目的是將不同維度、不同量綱的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，消除因數(shù)據(jù)差異導(dǎo)致的偏差，使得數(shù)據(jù)更易于比較和理解。因此，選項B“數(shù)據(jù)預(yù)處理”是正確答案。2.將兩篇文本通過詞袋模型變?yōu)橄蛄磕Ｐ停ㄟ^計算向量的（）來計算兩個文本間的相似度。A、正弦距離B、余弦距離C、長度D、方向【正確答案】：B解析：

題目描述了將兩篇文本通過詞袋模型轉(zhuǎn)換成向量模型，并計算這兩個向量之間的相似度。在這種情況下，常用的相似度計算方法是余弦距離。余弦相似度是一種度量兩個向量在多維空間中的夾角的方法。它衡量的是兩個向量的方向上的相似程度，而不考慮它們的長度或大小。在文本處理中，常用于比較文本之間的相似性。因此，選項B的余弦距離是正確的答案。3.《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》中的數(shù)據(jù)，是指任何以電子或者其他方式對（）的記錄。A、數(shù)據(jù)B、信息C、文件D、知識【正確答案】：B解析：

《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》第三條：本法所稱數(shù)據(jù)，是指任何以電子或者其他方式對信息的記錄。4.下列哪個聚類算法中需要設(shè)定半徑ε的是（）A、K-means算法B、DBSCAN算法C、BIRCH算法D、STING算法【正確答案】：B解析：

DBSCAN算法是一種非常著名的基于密度聚類方法,它是采用鄰域半徑以及鄰域內(nèi)樣本數(shù)進行定義簇,一般采用?\epsilon?代表鄰域半徑,用MMM進行表示鄰域內(nèi)的樣本數(shù)閾值。5.按照《國家電網(wǎng)有限公司數(shù)據(jù)共享負(fù)面清單管理細(xì)則》，納入公司負(fù)面清單的數(shù)據(jù)主要有（）。A、商業(yè)秘密和工作秘密B、個人隱私C、相關(guān)敏感事項D、以上都是【正確答案】：D解析：

根據(jù)《國家電網(wǎng)有限公司數(shù)據(jù)共享負(fù)面清單管理細(xì)則》，納入負(fù)面清單的數(shù)據(jù)主要包括商業(yè)秘密和工作秘密、個人隱私以及相關(guān)敏感事項。這些數(shù)據(jù)被視為敏感信息，需要合理保護和管理。因此，正確答案是D，即以上都是。6.以下符合大數(shù)據(jù)問題處理范疇的是（）A、1KB數(shù)據(jù)，1小時內(nèi)提交結(jié)果B、1MB數(shù)據(jù)，2小時內(nèi)提交結(jié)果C、1GB數(shù)據(jù)，3小時內(nèi)提交結(jié)果D、1TB數(shù)據(jù)，0.5小時內(nèi)提交結(jié)果【正確答案】：D解析：

根據(jù)題目描述，我們可以看出問題涉及大數(shù)據(jù)的處理。選項A表示1KB數(shù)據(jù)，在1小時內(nèi)提交結(jié)果；選項B表示1MB數(shù)據(jù)，在2小時內(nèi)提交結(jié)果；選項C表示1GB數(shù)據(jù)，在3小時內(nèi)提交結(jié)果；而選項D表示1TB數(shù)據(jù)，在0.5小時內(nèi)提交結(jié)果?？梢悦黠@地看出，選項D符合大數(shù)據(jù)問題處理的范疇，因為其涉及更大的數(shù)據(jù)量（1TB）且在更短的時間內(nèi)（0.5小時）進行處理和提交結(jié)果。因此，答案是D。7.大數(shù)據(jù)應(yīng)用承建單位應(yīng)基于項目建設(shè)方案編制實施方案不包括A、數(shù)據(jù)溯源B、數(shù)據(jù)申請C、數(shù)據(jù)需求調(diào)研D、數(shù)據(jù)建?！菊_答案】：C解析：

大數(shù)據(jù)應(yīng)用承建單位在開展項目建設(shè)時，需要編制實施方案來確保項目的順利進行。根據(jù)題目給出的選項，有關(guān)實施方案的內(nèi)容，以下是各個選項的解析：A.數(shù)據(jù)溯源：數(shù)據(jù)溯源是指跟蹤和還原數(shù)據(jù)的來源和流動路徑，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度，因此在實施方案中應(yīng)包括相關(guān)內(nèi)容。B.數(shù)據(jù)申請：以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用往往需要獲取和使用大量的數(shù)據(jù)，因此在實施方案中應(yīng)包括數(shù)據(jù)的申請程序和方式。C.數(shù)據(jù)需求調(diào)研：這一選項在問題中被排除，在實施方案中不包括數(shù)據(jù)需求調(diào)研內(nèi)容。D.數(shù)據(jù)建模：數(shù)據(jù)建模是將原始數(shù)據(jù)通過不同的技術(shù)和方法轉(zhuǎn)化成有價值的信息，并進行分析和應(yīng)用，因此在實施方案中應(yīng)包括數(shù)據(jù)建模的過程和方法。綜上所述，由于選項C中的數(shù)據(jù)需求調(diào)研并不屬于實施方案的內(nèi)容，因此答案是C。8.通過池化降低空間維度的做法不但降低了計算開銷，還使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于噪聲具有（）。A、健壯性B、靜態(tài)性C、局部性D、準(zhǔn)確性【正確答案】：A解析：

通過池化操作可以降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的空間維度，減少參數(shù)數(shù)量，降低計算開銷。但池化還有一個重要的特性，就是增強了模型對于數(shù)據(jù)噪聲的魯棒性或健壯性，即使輸入數(shù)據(jù)中有部分噪聲或擾動，模型依然能夠穩(wěn)定地提取特征并作出準(zhǔn)確分類。因此，選項A是正確答案。9.CNN中用來完成分類的是（）A、卷積層B、池化層C、全連接層D、激活層【正確答案】：C解析：

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，用來完成分類任務(wù)的是全連接層。全連接層（FullyConnectedLayer）將卷積層和池化層提取到的特征進行連接，并通過一系列權(quán)重、偏置和激活函數(shù)的處理，最終將輸入映射到相應(yīng)的類別上。卷積層和池化層在CNN中負(fù)責(zé)特征提取的過程，而全連接層則承擔(dān)了最后的分類操作。因此，選項C是正確答案。10.以下表名不符合數(shù)據(jù)中臺分析層命名規(guī)范的是（）。A、dim_cst_cust_dfB、dim_cst_custC、dws_cst_cust_dfD、dwd_cst_cust【正確答案】：D解析：

根據(jù)題意，所述的命名規(guī)范是數(shù)據(jù)中臺分析層的命名規(guī)范。一般而言，這種命名規(guī)范會采用特定的命名約定以確保一致性和可讀性。在給出的選項中，符合命名規(guī)范的表名應(yīng)遵循一定的命名規(guī)則，其中可能包含諸如前綴、后綴、單詞縮寫等。A選項的表名"dim_cst_cust_df"符合命名規(guī)范；B選項的表名"dim_cst_cust"符合命名規(guī)范；C選項的表名"dws_cst_cust_df"符合命名規(guī)范；因此我們可以推斷D選項中的表名"dwd_cst_cust"不符合數(shù)據(jù)中臺分析層命名規(guī)范。因此，正確答案是D。11.通過數(shù)據(jù)盤點理清數(shù)據(jù)狀況，建立數(shù)據(jù)目錄，以()為基礎(chǔ)梳理形成數(shù)據(jù)共享負(fù)面清單，結(jié)合負(fù)面清單明細(xì)進行數(shù)據(jù)安全分級，識別數(shù)據(jù)保護對象A、資產(chǎn)目錄B、個人信息C、商業(yè)秘密D、數(shù)據(jù)目錄【正確答案】：D解析：

根據(jù)題目描述，通過數(shù)據(jù)盤點理清數(shù)據(jù)狀況，并建立數(shù)據(jù)目錄的基礎(chǔ)上，梳理形成數(shù)據(jù)共享負(fù)面清單，再結(jié)合負(fù)面清單明細(xì)進行數(shù)據(jù)安全分級，以識別數(shù)據(jù)保護對象。因此，答案選項應(yīng)該是與數(shù)據(jù)目錄相關(guān)的選項。所以，選項D“數(shù)據(jù)目錄”為正確答案。12.為了降低MapReduce兩個階段之間的數(shù)據(jù)傳遞量，一般采用（）函數(shù)對map階段的輸出進行處理。A、sort（）B、combiner（）C、join（）D、gather（）【正確答案】：B解析：

組合器函數(shù)combiner組合器函數(shù)是一個優(yōu)化項,減少Map與Reduce之間的網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸挕?3.至十四五末，公司全面建成企業(yè)中臺，企業(yè)中臺公共服務(wù)共享使用率達(dá)到()A、70%B、80%C、90%D、100%【正確答案】：D解析：

題目中提到了一個公司的目標(biāo)，即建設(shè)企業(yè)中臺并達(dá)到公共服務(wù)共享使用率。根據(jù)題目描述，可以得出結(jié)論選擇D。選項D表示使用率達(dá)到100%。這意味著該公司計劃在2025年前使所有公共服務(wù)都能夠被該公司的各個部門和團隊共享使用，并實現(xiàn)全面建成企業(yè)中臺的目標(biāo)。因此，選擇D是正確的答案。14.下面哪個屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法（）。A、傅立葉變換B、特征加權(quán)C、漸進抽樣D、維歸約【正確答案】：A解析：

映射數(shù)據(jù)到新的空間是一種常見的數(shù)據(jù)處理方法，其中傅立葉變換是其中之一。傅里葉變換用于將時域中的信號轉(zhuǎn)換為頻域中的表示，通過計算信號在不同頻率上的分量，可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的頻譜分析、濾波以及其他相關(guān)處理。特征加權(quán)是指對數(shù)據(jù)的各個特征進行加權(quán)處理，以突出重要特征或降低次要特征的影響，但它并沒有提及新的空間映射。漸進抽樣是一種統(tǒng)計抽樣方法，主要用于優(yōu)化參數(shù)估計的過程，不涉及數(shù)據(jù)的空間映射。維歸約是在大數(shù)據(jù)集中降低數(shù)據(jù)維度的方法，通過保留最有用的特征來壓縮數(shù)據(jù)，但和映射數(shù)據(jù)到新的空間并不完全一致。綜上所述，正確答案是A.傅立葉變換。15.加強公司數(shù)據(jù)（）管理，按規(guī)定做好報批、安全評估、認(rèn)證等工作。A、跨企業(yè)B、跨網(wǎng)C、跨境D、跨部門【正確答案】：C解析：

在這道題中，給出了一個公司數(shù)據(jù)管理的問題。根據(jù)題目的描述，關(guān)鍵字是"報批、安全評估、認(rèn)證等工作"，意味著需要涉及不同的領(lǐng)域或部門進行協(xié)調(diào)和處理。選項A表示"跨企業(yè)"，指不同的企業(yè)之間的數(shù)據(jù)管理；選項B表示"跨網(wǎng)"，指不同網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)管理；選項C表示"跨境"，指跨越國家或地區(qū)進行數(shù)據(jù)管理；選項D表示"跨部門"，指同一公司內(nèi)不同部門之間的數(shù)據(jù)管理。根據(jù)題目描述的背景信息，可以確定正確答案是選項D，即"跨部門"。因為公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)涉及到不同部門的業(yè)務(wù)和職能，需要進行相應(yīng)的報批、安全評估和認(rèn)證等工作來確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性和安全性。16.對于依托公共服務(wù)能力平臺開發(fā)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)遵循平臺有關(guān)規(guī)范，重點開展數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)展示等工作，安全防護、三方測試等相關(guān)要求統(tǒng)一納入（）進行管理，可不再單獨開展。A、數(shù)據(jù)中臺B、大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)平臺C、公共服務(wù)能力平臺D、人工智能平臺【正確答案】：C解析：

針對依托公共服務(wù)能力平臺開發(fā)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，根據(jù)題目描述，相關(guān)的安全防護、三方測試等要求應(yīng)該統(tǒng)一納入一個管理平臺中進行管理，而不再單獨開展。解決這個問題思路尤其是提到了依托公共服務(wù)能力平臺開發(fā)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，因此，正確答案應(yīng)該是選項C，“公共服務(wù)能力平臺”。17.下列表達(dá)式的值為True的是()。A、(2**=3)2>2B、3>2>2C、1==1and2!=1D、not(1==1and0!=1)【正確答案】：C解析：

題目中要求選擇下列表達(dá)式中值為True的選項。我們逐個分析選項的值：A.(2**=3)2>2這個表達(dá)式是非法的，因為等號后面沒有給定一個有效的值，這個表達(dá)式會導(dǎo)致語法錯誤。B.3>2>2在Python中，連續(xù)的比較應(yīng)該使用邏輯運算符連接或分開，否則會導(dǎo)致語法錯誤。這個表達(dá)式也包含語法錯誤。C.1==1and2!=1這個表達(dá)式使用了邏輯運算符and，用于判斷兩個條件是否同時滿足，并且!=表示不等于關(guān)系。在這個表達(dá)式中，1等于1，并且2不等于1，因此整個表達(dá)式的值為True。D.not(1==1and0!=1)這個表達(dá)式使用了not運算符，將整個括號內(nèi)的表達(dá)式的返回值取反。由于1等于1，并且0不等于1，括號內(nèi)的表達(dá)式的值為True，取反后為False。綜上所述，只有選項C中的表達(dá)式的值為True，因此C是正確答案。18.關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的運營者采購網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和服務(wù)，應(yīng)當(dāng)按照規(guī)定與提供者簽訂()，明確安全和保密義務(wù)與責(zé)任。A、合作協(xié)議B、安全保密協(xié)議C、安全補充條款D、保密涵【正確答案】：B解析：

《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》第三十六條：關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的運營者采購網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和服務(wù)，應(yīng)當(dāng)按照規(guī)定與提供者簽訂安全保密協(xié)議，明確安全和保密義務(wù)與責(zé)任。19.Jupyternotebook雙擊D是什么快捷方式()。A、cell切換到Code模式B、在當(dāng)前cell的上面添加cellC、在當(dāng)前cell的下面添加cellD、刪除當(dāng)前cell【正確答案】：D解析：

JupyterNotebook是一種常用的開發(fā)環(huán)境工具，其中包括了一些方便快捷的鍵盤快捷方式。對于雙擊按鍵D來說，它通常用于刪除當(dāng)前的cell，即選項D中描述的功能。因此，答案D是正確的。20.混淆矩陣中的TP=16，F(xiàn)P=12，F(xiàn)N=8，TN=4，查準(zhǔn)率是（）A、1/4B、1/2C、4/7D、2/3【正確答案】：B解析：

混淆矩陣是用來評估分類模型性能的一種方法。常見的四個指標(biāo)是真正例（TP），假正例（FP），假反例（FN），真反例（TN），它們分別表示被正確預(yù)測的正例數(shù)、被錯誤預(yù)測為正例的負(fù)例數(shù)、被錯誤預(yù)測為負(fù)例的正例數(shù)和被正確預(yù)測的負(fù)例數(shù)。查準(zhǔn)率（Precision）衡量了分類模型預(yù)測結(jié)果中正例的準(zhǔn)確性。它的計算公式是TP/(TP+FP)。根據(jù)題目的信息，TP=16，F(xiàn)P=12，那么查準(zhǔn)率為16/(16+12)=16/28=4/7。所以，正確答案是選項C：4/7。21.梯度下降法中，為什么梯度要加一個負(fù)號？A、梯度方向是上升最快方向,負(fù)號就是下降最快方向B、梯度方向是上升最快方向,負(fù)號就是上升最快方向C、梯度方向是下降最快方向,負(fù)號就是下降最快方向D、梯度方向是下降最快方向,負(fù)號就是上升最快方向【正確答案】：A解析：

梯度要乘以一個負(fù)號的原因：梯度前加一個負(fù)號，就意味著朝著梯度相反的方向前進！我們在前文提到，梯度的方向?qū)嶋H就是函數(shù)在此點上升最快的方向！而我們需要朝著下降最快的方向走，自然就是負(fù)的梯度的方向，所以此處需要加上負(fù)號22.關(guān)于Python語言的特點，以下選項中描述錯誤的是（）A、Python語言是腳本語言B、Python語言是非開源語言C、Python語言是跨平臺語言D、Python語言是多模型語言【正確答案】：B解析：

Python語言具有以下特點：A.正確，Python是一種腳本語言，可以通過解釋器逐行執(zhí)行。B.錯誤，Python是開源語言，任何人都可以自由使用和修改它。C.正確，Python是跨平臺語言，可以在不同的操作系統(tǒng)上運行，如Windows、macOS和Linux。D.正確，Python支持多種編程模型，包括面向?qū)ο缶幊?、函?shù)式編程和過程式編程等。根據(jù)題目要求，描述錯誤的是選項B，因為Python語言是開源的，而不是非開源的。因此，答案是B。23.下列關(guān)于長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敘述錯誤的是()。A、引用自循環(huán)思想B、產(chǎn)生梯度長時間持續(xù)流動的路徑C、積累的時間尺度不可以因輸入序列而改變D、可應(yīng)用于語音識別和機器翻譯【正確答案】：C解析：

長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種特殊類型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），被廣泛應(yīng)用于語音識別、機器翻譯等領(lǐng)域。關(guān)于LSTM的敘述，正確的是：A.LSTM引用了自循環(huán)思想，通過內(nèi)部的門控機制可以自適應(yīng)地選擇性地保留或遺忘過去的信息。B.LSTM的設(shè)計使得梯度能夠在時間上長時間持續(xù)地傳播，從而解決了RNN中的梯度消失或爆炸的問題。D.LSTM可應(yīng)用于語音識別和機器翻譯等任務(wù)，其有效地處理了輸入序列的依賴關(guān)系。而C選項敘述是錯誤的，因為LSTM具有可變的時間尺度，它可以根據(jù)輸入序列的長度來積累和記憶相關(guān)的信息，因此C選項是不正確的。因此，答案是C。24.下列關(guān)于IPython的說法，錯誤的是（）。A、Ipython集成了交互式Python的很多優(yōu)點B、Ipython的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的Python的shellC、IPython支持變量自動補全，自動收縮；D、與標(biāo)準(zhǔn)的Python相比，IPython缺少內(nèi)置的功能和函數(shù)；【正確答案】：D解析：

IPython是一個適用于交互式計算和軟件開發(fā)的增強型PythonShell。它集成了交互式Python的許多優(yōu)點，提供了更豐富的功能和工具。IPython借助其豐富的特性和擴展，提供了很多方便快捷的功能，比如支持變量自動補全、自動收縮等。然而，最后一個選項說IPython缺少內(nèi)置的功能和函數(shù)是錯誤的。相反，IPython提供了大量有用的附加功能和函數(shù)來增強Python的交互式體驗，使得用戶可以更高效地進行開發(fā)和計算。因此，正確答案是D。25.在OneData方法論中，OneService理論描述錯誤的是哪項()?A、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B、主題式數(shù)據(jù)服務(wù)C、統(tǒng)一但多樣化數(shù)據(jù)服務(wù)D、跨源數(shù)據(jù)服務(wù)【正確答案】：A解析：

OneData方法論是用于管理和提供大數(shù)據(jù)的一種方法論，其中OneService理論是該方法論的重要組成部分。OneService理論強調(diào)了統(tǒng)一但多樣化數(shù)據(jù)服務(wù)的概念，即能夠統(tǒng)一管理各種數(shù)據(jù)源，同時為不同用戶提供個性化的數(shù)據(jù)服務(wù)。選項A中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化描述與OneService理論相悖，因為OneService理論強調(diào)的是多樣化的數(shù)據(jù)服務(wù)，沒有包括強制的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。因此，選項A是描述錯誤的選項。26.國網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺，是在下面（）階段的基礎(chǔ)上發(fā)展過來的。A、營銷服務(wù)中心B、全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心C、海量歷史/實時數(shù)據(jù)中心D、電網(wǎng)GIS數(shù)據(jù)中心【正確答案】：B解析：

國網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺是在全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心階段的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。這意味著在建設(shè)國網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺之前，已經(jīng)實施了全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的操作和管理。因此，選項B是正確的答案。27.下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的權(quán)重共享現(xiàn)象的描述正確的是()。A、只有全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會出現(xiàn)B、只有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）會出現(xiàn)C、只有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）會出現(xiàn)D、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都會出現(xiàn)【正確答案】：D解析：

權(quán)重共享是指在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，多個神經(jīng)元或?qū)又g共享相同的權(quán)重參數(shù)。這種權(quán)重共享現(xiàn)象對于減少參數(shù)數(shù)量和提高網(wǎng)絡(luò)性能非常有益。在給定的選項中，只有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）具有特定的結(jié)構(gòu)和操作，適合進行權(quán)重共享。而全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具備這種結(jié)構(gòu)特點，因此不會出現(xiàn)權(quán)重共享現(xiàn)象。所以，正確答案是選項D，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都會出現(xiàn)權(quán)重共享。28.（）是用來評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型對樣本的預(yù)測值和真實值之間的誤差大小。A、優(yōu)化函數(shù)B、梯度下降C、反向傳播D、損失函數(shù)【正確答案】：D解析：

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型中，用來評估預(yù)測值和真實值之間誤差大小的是損失函數(shù)。損失函數(shù)衡量了模型在給定樣本上的預(yù)測與真實值之間的差距，它是衡量模型性能和指導(dǎo)模型優(yōu)化的重要指標(biāo)。因此，選項D「損失函數(shù)」是正確答案。29.以下哪種不是Hive支持的數(shù)據(jù)類型（）A、StructB、IntC、MapD、Long【正確答案】：D解析：

Hive是一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)設(shè)施工具，用于處理和分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它支持多種數(shù)據(jù)類型，如字符串（String）、整數(shù)（Int）、長整數(shù)（Long）、字符（Char）、布爾值（Boolean）等。然而，Hive并不直接支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。在給出的選項中，D.Long是一個支持的數(shù)據(jù)類型，因此，答案選擇錯誤。正確答案是：D.Long不是Hive支持的數(shù)據(jù)類型，選項選擇錯誤。30.下列關(guān)于Sigmoid函數(shù)的說法中，錯誤的是()。A、存在梯度爆炸的問題B、不是關(guān)于原點對稱C、計算exp比較耗時D、存在梯度消失的問題【正確答案】：A解析：

Sigmoid函數(shù)是一種常用的激活函數(shù)，其特點是在輸入值接近正負(fù)無窮大時趨于飽和狀態(tài)，變化緩慢。關(guān)于Sigmoid函數(shù)的說法如下：A選項是錯誤的，Sigmoid函數(shù)在極端值上存在梯度消失的問題，而非梯度爆炸。B選項是正確的，Sigmoid函數(shù)不是關(guān)于原點對稱的，即f(x)不等于f(-x)。C選項是正確的，計算exp(x)的運算相對比較耗時。D選項是正確的，Sigmoid函數(shù)在靠近區(qū)間兩端時會導(dǎo)致梯度接近于零，出現(xiàn)梯度消失的問題。因此，正確答案是A選項。31.以下哪個不是Spark的組件（）A、DriverB、SparkContextClusterManagerD、ResourceManager【正確答案】：D解析：

在Spark中，驅(qū)動程序（Driver）、SparkContext和集群管理器（ClusterManager）都是Spark的核心組件。然而，資源管理器（ResourceManager）不是Spark自身的組件，它實際上是ApacheHadoop生態(tài)系統(tǒng)中使用的一個組件，用于對集群資源進行分配和管理。因此，選項D（ResourceManager）是正確的答案。32.數(shù)據(jù)使用方對負(fù)面清單內(nèi)的數(shù)據(jù)使用完畢后，應(yīng)及時（）相關(guān)數(shù)據(jù)。A、注銷B、銷毀C、刪除D、存檔【正確答案】：B解析：

在數(shù)據(jù)使用完畢后，特別是對于負(fù)面清單內(nèi)的數(shù)據(jù)，應(yīng)該采取適當(dāng)?shù)拇胧┐_保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護。標(biāo)準(zhǔn)做法是及時銷毀這些數(shù)據(jù)，以防止泄露或未經(jīng)授權(quán)的再使用。因此，選項B「銷毀」是正確的答案。33.Python運算符中用來計算集合并集的是（）A、|B、&C、||D、+【正確答案】：A解析：

Python運算符中用來計算集合并集的是單豎線34.由于不同類別的關(guān)鍵詞對排序的貢獻(xiàn)不同，檢索算法一般把查詢關(guān)鍵詞分為幾類，以下哪一類不屬于此關(guān)鍵詞類型的是（）。A、引用詞B、普通關(guān)鍵詞C、高頻詞匯D、擴展關(guān)鍵詞【正確答案】：C解析：

檢索算法通常會將查詢關(guān)鍵詞分為不同的類別，以便進行排序和匹配。根據(jù)常見的分類方式，其中引用詞、普通關(guān)鍵詞和擴展關(guān)鍵詞都是常見的關(guān)鍵詞類型。引用詞通常是指以引號引起來表示一個固定短語或者專有名詞，這種類型的關(guān)鍵詞在檢索算法中會得到特殊處理。普通關(guān)鍵詞是指一般的單詞或者短語，這些關(guān)鍵詞在搜索結(jié)果的排序過程中會起到比較重要的作用。擴展關(guān)鍵詞是指與查詢相關(guān)的其他概念、同義詞等額外的關(guān)鍵詞，一般用來拓展搜索范圍，增加搜索結(jié)果的全面性。而高頻詞匯并不屬于常見的關(guān)鍵詞類型之一。在檢索算法中，高頻詞匯往往沒有明確的類別，它主要代表著某個關(guān)鍵詞在文檔中出現(xiàn)的頻率較高。因此，選項C的高頻詞匯是不屬于檢索算法中常見的關(guān)鍵詞類型之一，并且是正確答案。35.關(guān)于嶺回歸,下列說法錯誤的是()。A、屬于線性回歸B、使用L2正規(guī)項C、使用L1正規(guī)項D、基于最小二乘法【正確答案】：C解析：

嶺回歸是一種線性回歸算法。它通過在普通最小二乘法的基礎(chǔ)上引入L2正則化項來解決普通最小二乘法在存在共線性（自變量之間存在高度相關(guān)）情況下的問題。選項A正確，因為嶺回歸屬于線性回歸的一種擴展形式。選項B正確，因為嶺回歸使用L2正則化項，目標(biāo)函數(shù)中會加上L2范數(shù)罰項，以限制回歸系數(shù)的大小。選項C是錯誤的，因為嶺回歸不使用L1正則化項。選項D正確，因為嶺回歸基于最小二乘法，并通過引入L2正則化項對普通最小二乘法進行改進。綜上所述，選項C是錯誤的說法。36.子集搜索中，逐漸增加相關(guān)特征的策略稱為（）。A、前向搜索B、后向搜索C、雙向搜索D、不定向搜索【正確答案】：A解析：

子集搜索是一種在搜索空間中尋找特定目標(biāo)的算法。其中，逐漸增加相關(guān)特征的策略稱為前向搜索。前向搜索是一種從初始狀態(tài)開始，在搜索過程中逐步擴展當(dāng)前狀態(tài)的特征，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)或者無法再擴展為止。這種策略常用于探索狀態(tài)空間并找到符合要求的解。因此，選項A的前向搜索是正確的答案。37.數(shù)據(jù)可視化的本質(zhì)是（）。A、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識B、將知識轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)C、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息D、將信息轉(zhuǎn)換為智慧【正確答案】：A解析：

數(shù)據(jù)可視化的本質(zhì)就是通過統(tǒng)計分析方法以及可視化設(shè)計，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的信息和知識。38.及時將數(shù)據(jù)活動中產(chǎn)生的（）納入公司知識產(chǎn)權(quán)體系進行保護，妥善處理好數(shù)據(jù)內(nèi)部共享、對外開放與知識產(chǎn)權(quán)保護的關(guān)系。A、智力成果B、軟件產(chǎn)品C、數(shù)據(jù)D、算法【正確答案】：A解析：

在題目中，提到要將數(shù)據(jù)活動中產(chǎn)生的某種內(nèi)容納入公司知識產(chǎn)權(quán)體系進行保護，并妥善處理與數(shù)據(jù)內(nèi)部共享、對外開放以及知識產(chǎn)權(quán)保護之間的關(guān)系。在選項中，A選項是表達(dá)智力成果，與知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)的內(nèi)容。因此，正確答案是A.智力成果。39.現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系主要類型不包括（）。A、數(shù)據(jù)源與APPB、基礎(chǔ)設(shè)施C、HadoopD、數(shù)據(jù)資源【正確答案】：C解析：

大數(shù)據(jù)技術(shù)體系是指支撐大數(shù)據(jù)處理、存儲和分析的各個組成部分。在現(xiàn)階段，主要的大數(shù)據(jù)技術(shù)類型包括數(shù)據(jù)源與APP、基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源等。Hadoop則是一種分布式計算框架和存儲系統(tǒng)，它屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)的一部分。因此，題目敘述不準(zhǔn)確，正確答案應(yīng)為選項C。40.LSTM網(wǎng)絡(luò)引入門控機制來控制信息傳遞的路徑，其中輸入門的作用是（）A、控制上一個時刻的內(nèi)部狀態(tài)需要遺忘多少信息B、控制上一個時刻的內(nèi)部狀態(tài)有多少信息需要保存C、控制當(dāng)前當(dāng)刻的候選狀態(tài)有多少信息需要保存D、控制當(dāng)前當(dāng)刻的內(nèi)部狀態(tài)有多少信息需要輸出給外部狀態(tài)【正確答案】：C解析：

LSTM（LongShort-TermMemory）是一種用于處理時間序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了有效地控制信息傳遞的路徑，LSTM引入了門控機制，其中包括輸入門、遺忘門和輸出門。在這個問題中，題目詢問的是輸入門的作用。輸入門主要負(fù)責(zé)控制當(dāng)前時刻的候選狀態(tài)有多少信息需要保存。輸入門通過一個sigmoid激活函數(shù)來決定每個候選狀態(tài)元素的權(quán)重，根據(jù)這些權(quán)重選擇性地將信息導(dǎo)入當(dāng)前時刻的候選狀態(tài)。因此，選項C是答案，即輸入門的作用是控制當(dāng)前時刻的候選狀態(tài)有多少信息需要保存。41.下列關(guān)于LSTM說法錯誤的是()。A、LSTM中存在sigmoid函數(shù)B、LSTM中存在tanh函數(shù)C、LSTM又稱長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D、RNN是LSTM的變種【正確答案】：D解析：

LSTM（長短時記憶網(wǎng)絡(luò)）是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的一種變體，常用于處理和預(yù)測序列數(shù)據(jù)。在LSTM結(jié)構(gòu)中，確實存在sigmoid函數(shù)用于門控操作，因此選項A是正確的。選項B也是正確的，因為LSTM中通常使用雙曲正切函數(shù)（tanh函數(shù)）來控制信息存儲及輸出。選項C也是正確的，LSTM又稱為長短時記憶網(wǎng)絡(luò)，這個叫法是它的常見名稱。然而，選項D是錯誤的。盡管LSTM屬于RNN的一種變體，但RNN不是LSTM的變種，而是RNN代表遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總稱，包括許多種不同類型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如簡單RNN、GRU等。綜上所述，答案為D。42.對于MLP，輸入層中的節(jié)點數(shù)為10，隱藏層為5.從輸入層到隱藏層的最大連接數(shù)是（）。A、50B、小于50C、超過50D、這是一個任意值【正確答案】：A解析：

在一個多層感知機（MLP）中，每個節(jié)點都與前一層的每個節(jié)點相連。在這個情況下，輸入層有10個節(jié)點，隱藏層有5個節(jié)點，因此從輸入層到隱藏層的最大連接數(shù)應(yīng)為10乘以5，即50個連接。因此，選項A是正確的答案。43.下列關(guān)于可視化方法體系說法不正確的是（）。A、通常采用視覺圖形元素和視覺通道兩個維度進行視覺編碼B、常用的共性方法有統(tǒng)計圖表、圖論方法、視覺隱喻和圖形符號學(xué)等C、領(lǐng)域方法在所屬領(lǐng)域內(nèi)其可視化的信度和效果往往低于基礎(chǔ)方法的直接應(yīng)用D、視覺編碼為其他數(shù)據(jù)可視化方法提供了方法學(xué)基礎(chǔ)【正確答案】：C解析：

可視化方法體系是數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域中的重要概念，其中包括了多種可視化方法和技術(shù)。對于題目中的選項：A.通常采用視覺圖形元素和視覺通道兩個維度進行視覺編碼，該說法是正確的，因為視覺圖形元素（如點、線、面等）和視覺通道（如顏色、大小、位置等）是常用的進行數(shù)據(jù)可視化編碼的手段。B.常用的共性方法有統(tǒng)計圖表、圖論方法、視覺隱喻和圖形符號學(xué)等，該說法是正確的，因為這些方法是常見的數(shù)據(jù)可視化方法，能夠幫助我們更好地理解和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。C.領(lǐng)域方法在所屬領(lǐng)域內(nèi)其可視化的信度和效果往往低于基礎(chǔ)方法的直接應(yīng)用，該說法是不正確的，因為領(lǐng)域方法是根據(jù)專業(yè)領(lǐng)域的需求和特點設(shè)計的可視化方法，關(guān)注特定領(lǐng)域的特殊問題，其可視化的信度和效果可能會高于一般基礎(chǔ)方法。D.視覺編碼為其他數(shù)據(jù)可視化方法提供了方法學(xué)基礎(chǔ)，該說法是正確的，因為視覺編碼涉及數(shù)據(jù)映射到視覺屬性的過程，為其他數(shù)據(jù)可視化方法提供了相應(yīng)的理論和實踐基礎(chǔ)。綜上所述，不正確的說法是C，因此答案為C。44.混沌度（Perplexity）是一種常見的應(yīng)用在使用深度學(xué)習(xí)處理NLP問題過程中的評估技術(shù)，關(guān)于混沌度，哪種說法是正確的？A、混沌度沒什么影響B(tài)、混沌度越低越好C、混沌度越高越好D、混沌度對于結(jié)果的影響不一定【正確答案】：B解析：

混沌度（Perplexity）是一種在使用深度學(xué)習(xí)處理自然語言處理（NLP）問題時常用的評估技術(shù)?；煦缍鹊臄?shù)值越低，表示模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合效果越好，即模型更能準(zhǔn)確預(yù)測下一個詞或句子的出現(xiàn)概率；反之，混沌度越高則表示模型的預(yù)測結(jié)果不太準(zhǔn)確，對數(shù)據(jù)的理解能力較弱。在選項中，只有B說法是正確的：混沌度越低越好。較低的混沌度意味著模型具有更好的預(yù)測精準(zhǔn)度和語言理解能力，在自然語言處理任務(wù)中能夠提供更好的性能。因此，選項B是正確答案。45.一幅圖像在采樣時，行、列的采樣點與量化級數(shù)（）。A、既影響數(shù)字圖像的質(zhì)量，也影響到該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)量的大小B、不影響數(shù)字圖像的質(zhì)量，只影響到該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)量的大小C、只影響數(shù)字圖像的質(zhì)量，不影響到該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)量的大小D、既不影響數(shù)字圖像的質(zhì)量，也不影響到數(shù)字圖像數(shù)據(jù)量的大小【正確答案】：A解析：

在數(shù)字圖像處理中，采樣是將連續(xù)的模擬圖像轉(zhuǎn)化為離散的數(shù)字圖像的過程。通過選擇合適的采樣點進行取樣，并將每個采樣點的幅值量化到特定的量化級數(shù)上。行、列的采樣點決定了采樣的密度和分辨率，而量化級數(shù)決定了圖像表現(xiàn)的精度。因此，行、列的采樣點和量化級數(shù)既會對數(shù)字圖像的質(zhì)量產(chǎn)生影響，也會影響到數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的大小。選項A正確地回答了這種影響關(guān)系，因此選項A是正確答案。46.下列關(guān)于誤差的說法，正確的是（）。A、訓(xùn)練樣本容量增加，泛化誤差也會增加B、過擬合指數(shù)據(jù)在訓(xùn)練集上的誤差過大C、過擬合可以通過減少模型參數(shù)數(shù)量解決D、交叉驗證不重復(fù)使用數(shù)據(jù)【正確答案】：C解析：

關(guān)于誤差的說法，如下進行解析：A選項錯誤。訓(xùn)練樣本容量增加通常會對泛化誤差起到減小的效果。更多的訓(xùn)練樣本可以提供更好的數(shù)據(jù)分布覆蓋，有助于模型更好地學(xué)習(xí)和推廣到未見過的數(shù)據(jù)上。B選項部分正確。過擬合是指模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)較好，但在測試集或未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)較差，說明模型過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。過擬合的情況下訓(xùn)練集誤差可以很低，但測試集/未見過數(shù)據(jù)上的誤差卻較高。C選項正確。過擬合問題可以通過減少模型參數(shù)數(shù)量來緩解。簡化模型可以避免過度擬合，降低模型的復(fù)雜性，從而提高其泛化能力。D選項錯誤。交叉驗證是一種評估機器學(xué)習(xí)模型性能的方法，在交叉驗證中，通常會重復(fù)使用不同子集劃分的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)。因此，正確答案是C。47.CNN中池化層所起的作用是（）。A、識別圖像中的子模式B、識別圖像中位于不同位置的模式C、提高圖像采樣率D、獲取圖像的恒定表征【正確答案】：D解析：

池化層的作用是（1）對感受域內(nèi)的特征進行選擇,提取區(qū)域內(nèi)最具代表性的特征,能夠有效地減少輸出特征數(shù)量,進而減少模型參數(shù)量。（2）加強圖像特征的不變性，使之增加圖像的偏移、旋轉(zhuǎn)等方面的魯棒性。48.深度學(xué)習(xí)防止過擬合下列說法正確的是（）A、BN(批歸一化)B、增強數(shù)據(jù)集樣本數(shù)目、做一些數(shù)據(jù)增強的操作C、限制模型的學(xué)習(xí)能力D、以上都可以【正確答案】：D解析：

深度學(xué)習(xí)中，過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得很好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上性能較差的情況。為了防止過擬合，可以采取以下措施：A.BN(批歸一化)：通過標(biāo)準(zhǔn)化每個批次的輸入數(shù)據(jù)，使得每一層的輸入保持零均值和單位方差，從而加速模型訓(xùn)練，并有助于減少過擬合的風(fēng)險。B.增強數(shù)據(jù)集樣本數(shù)目、做一些數(shù)據(jù)增強的操作：通過增加樣本數(shù)量，從而為模型提供更多的多樣性和泛化能力，同時對樣本進行操作（旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等），以增加數(shù)據(jù)集的多樣性。C.限制模型的學(xué)習(xí)能力：通過減少模型的參數(shù)數(shù)量、層數(shù)或使用正則化方法等，來限制模型的復(fù)雜度，避免模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的過擬合。根據(jù)題目要求，以上三個選項都可以防止過擬合情況的發(fā)生。因此，答案是D。49.關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是:(1)快速性(2)可分析性(3)多維性(4)信息性(5)共享性（）A、(1)(2)(3)B、(2)(3)(4)C、(1)(2)(3)(4)D、(1)(2)(3)(4)(5)【正確答案】：D解析：

olap的特點是快速性、可分析性、多維性、信息性、共享性50.假設(shè)你正在訓(xùn)練一個LSTM網(wǎng)絡(luò)，你有一個10,000詞的詞匯表，并且使用一個激活值維度為100的LSTM塊，在每一個時間步中，Γu的維度是多少。A、1B、100C、300D、10000【正確答案】：B解析：

在訓(xùn)練一個LSTM網(wǎng)絡(luò)時，每個時間步中，通常會使用一個具有固定維度的門控單元(`Γu`)。這個維度是由LSTM塊的激活值維度決定的。題目中給出了激活值維度為100的LSTM塊，因此`Γu`的維度也將是100。因此，正確答案是選項B。51.（）是對數(shù)據(jù)科學(xué)家的特殊要求A、領(lǐng)域?qū)崉?wù)知識B、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計知識C、黑客精神與技能D、機器學(xué)習(xí)【正確答案】：A解析：

“領(lǐng)域?qū)崉?wù)知識”是對數(shù)據(jù)科學(xué)家的特殊要求不僅需要掌握數(shù)學(xué)與統(tǒng)計知識以及具備黑客精神與技能,而且還需要精通某一個特定領(lǐng)域的實務(wù)知識與經(jīng)驗。52.MapReduce的Shuffle過程中哪個操作是最后做的（）A、溢寫B(tài)、分區(qū)C、排序D、合并【正確答案】：D解析：

在MapReduce的Shuffle過程中，最后完成的操作是合并（Merge）操作。Shuffle過程包括以下幾個步驟：1.Map階段：將輸入數(shù)據(jù)劃分為若干片段，并由不同的Mapper進行處理和映射。每個Mapper會按照設(shè)定的Key-Value對進行處理。2.排序階段(Sort)：將Mapper的輸出結(jié)果按照Key進行排序，以便后續(xù)的合并和歸約操作。這是Shuffle過程的第一個關(guān)鍵步驟，但它并不是Shuffle過程的最后一步。3.合并階段(Merge)：在Sort之后，將根據(jù)Key將相同的記錄匯總起來，即進行數(shù)據(jù)的合并操作。這個步驟是將Mapper的輸出結(jié)果進行整合，以便跨節(jié)點或者跨任務(wù)的數(shù)據(jù)進行有序的列表操作，以備Reduce階段進行處理。4.進入Reduce階段：經(jīng)過Shuffle階段的處理，Reduce階段可以接收處理好的數(shù)據(jù)，進行進一步的歸約和計算。因此，在MapReduce的Shuffle過程中，合并（Merge）操作是最后一步。所以答案是D。53.公司網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組是數(shù)據(jù)管理工作的領(lǐng)導(dǎo)決策機構(gòu)，下列哪項不是其主要職責(zé)（）A、評估公司數(shù)據(jù)管理工作制度B、審議決策公司數(shù)據(jù)管理重大事項C、協(xié)調(diào)解決數(shù)據(jù)管理重要問題D、對公司數(shù)據(jù)管理工作進行監(jiān)督指導(dǎo)【正確答案】：A解析：

公司網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組作為數(shù)據(jù)管理工作的領(lǐng)導(dǎo)決策機構(gòu)，承擔(dān)著多個職責(zé)。題目要求選擇不是其主要職責(zé)的選項。A選項表示評估公司數(shù)據(jù)管理工作制度。盡管這個任務(wù)對于數(shù)據(jù)管理工作來說非常重要，但它并非公司網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組的主要職責(zé)。B、C和D選項都涉及到了領(lǐng)導(dǎo)決策、協(xié)調(diào)和監(jiān)督公司數(shù)據(jù)管理工作，并且都是其主要職責(zé)之一。因此，答案是A。54.將一副圖像進行分割后，分割出的區(qū)域彼此之間()重疊。A、可以B、不可以C、根據(jù)任務(wù)需要確定是否可以D、根據(jù)分割方法確定是否可以【正確答案】：B解析：

根據(jù)題干描述，被分割出的區(qū)域彼此之間是不能重疊的。因此選項B.不可以是正確的答案。在圖像分割的過程中，我們將圖像劃分為不同的區(qū)域或者物體，每個區(qū)域是獨立且沒有重疊的部分。這樣做是為了更好地識別、處理和理解圖像的內(nèi)容，并應(yīng)用于后續(xù)的分析或任務(wù)中。55.隨機森林中的隨機是指（）A、隨便構(gòu)建樹模B、隨機選擇一個樹模型C、隨機選擇多個樹模型D、在構(gòu)建每個樹模型時隨機選擇樣本和特征【正確答案】：D解析：

隨機森林是一種常用的機器學(xué)習(xí)算法，它由多個決策樹組成。每個決策樹都是通過對樣本數(shù)據(jù)集和特征進行隨機采樣來構(gòu)建的。在隨機森林中，選項D描述了隨機性的核心概念。具體地說，在構(gòu)建每棵樹時，會隨機選擇一部分樣本和一部分特征來訓(xùn)練該樹。這種隨機性有助于增加模型的多樣性，并減少模型過擬合的風(fēng)險。因此，選項D描述了隨機森林中的隨機選擇樣本和特征的概念，是正確的答案。56.下列關(guān)于機器學(xué)習(xí)的特征工程步驟的說法，錯誤的是（）。A、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將具有量綱差異的數(shù)據(jù)縮小至一個更小的區(qū)間內(nèi)B、數(shù)據(jù)離散化最終將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散型數(shù)據(jù)C、特征選擇僅考慮特征的重要性D、特征構(gòu)造基于原始數(shù)據(jù)既有的特征構(gòu)造新的特征【正確答案】：C解析：

機器學(xué)習(xí)中的特征工程是指對原始數(shù)據(jù)進行處理和轉(zhuǎn)換，以提取有用的特征并減少冗余。在特征工程的步驟中：A選項正確，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是為了將具有不同量綱的數(shù)據(jù)縮放到一個更小的區(qū)間內(nèi)，確保它們具有相似的尺度。B選項正確，數(shù)據(jù)離散化是將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散型數(shù)據(jù)，通過定義分段區(qū)間來代表不同的數(shù)值范圍。C選項錯誤，特征選擇不僅考慮特征的重要性，還會考慮特征之間的相關(guān)性、冗余度等因素。D選項正確，特征構(gòu)造是基于原始數(shù)據(jù)既有的特征構(gòu)建新的特征，可以通過加減乘除、組合、提取統(tǒng)計特征等方式進行。綜上所述，答案是選項C，該說法是錯誤的。57.如果線性回歸模型中的隨機誤差存在異方差性，那么參數(shù)的OLS估計量是（）。A、無偏的，有效的B、無偏的，非有效的C、有偏的，有效的D、有偏的，非有效的【正確答案】：B解析：

在存在異方差性的情況下，OLS（普通最小二乘法）參數(shù)估計量仍然是無偏的，但由于違反了同方差性假設(shè)，因此不再有效。因此，答案為B。58.下列關(guān)于支持向量的說法正確的是（)A、到分類超平面的距離最近的且滿足一定條件的幾個訓(xùn)練樣本點是支持向量B、訓(xùn)練集中的所有樣本點都是支持向量C、每一類樣本集中都分別只有一個支持向量D、支持向量的個數(shù)越多越好【正確答案】：A解析：

支持向量機(SVM)是一種常用的分類算法。關(guān)于支持向量的描述如下：A選項正確。支持向量是指到?jīng)Q策超平面(分類超平面)距離最近并滿足一定條件的幾個訓(xùn)練樣本點。B選項錯誤。不是所有訓(xùn)練集中的樣本點都是支持向量，只有到?jīng)Q策超平面最近的幾個樣本點才是支持向量。C選項錯誤。通常情況下，每一類樣本集中都會有多個支持向量，而不是只有一個。D選項錯誤。支持向量的個數(shù)應(yīng)適度且符合實際情況，因為支持向量機算法是基于樣本點進行分類，而且訓(xùn)練過程中需要計算支持向量的相關(guān)參數(shù)，如果支持向量過多可能會增加計算負(fù)擔(dān)，同時可能會導(dǎo)致過擬合等問題。因此，正確答案是A。59.以下不屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的是（）A、DNNB、CNNC、KNND、RNN【正確答案】：C解析：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體形式：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（CNN）、網(wǎng)絡(luò)森林（KNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RNN）60.常用的圖像特征不包括（）A、顏色特征B、形狀特征C、紋理特征D、像素特征【正確答案】：D解析：

圖像特征是用來描述和表示圖像中信息的特性。常用的圖像特征包括顏色特征、形狀特征和紋理特征。這些特征可以用于圖像處理、圖像識別和圖像分析等任務(wù)。唯獨像素特征不被認(rèn)為是常用的圖像特征。因為像素特征只關(guān)注單個像素點的數(shù)值，而不綜合考慮相鄰像素的信息，所以它一般不作為獨立的特征而被使用。因此,正確答案是D-像素特征。61.Hadoop中partition函數(shù)描述正確的是（）A、分區(qū)函數(shù)B、特征函數(shù)C、算法函數(shù)D、排序函數(shù)【正確答案】：A解析：

在Hadoop中，partition函數(shù)用于將數(shù)據(jù)根據(jù)鍵（Key）的特征進行分區(qū)。它確定了被發(fā)送至Reduce階段處理的數(shù)據(jù)位置。因此，正確答案是選項A，"分區(qū)函數(shù)"。其他選項不正確，如B選項的"特征函數(shù)"、C選項的"算法函數(shù)"和D選項的"排序函數(shù)"與partition函數(shù)的定義和作用不符合。62.對分類任務(wù)來說，學(xué)習(xí)器從類別標(biāo)記集合中預(yù)測出一個標(biāo)記，最常見的結(jié)合策略是（）。A、投票法B、平均法C、學(xué)習(xí)法D、排序法【正確答案】：A解析：

對于分類任務(wù)，學(xué)習(xí)器需要從類別標(biāo)記的集合中預(yù)測出一個標(biāo)記。為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，常見的結(jié)合策略是采用投票法（Voting）。在投票法中，每個基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器都對樣本進行預(yù)測，并且最終的分類結(jié)果是根據(jù)多數(shù)投票的原則確定的。因此，選項A中的投票法是最常見的結(jié)合策略，在分類任務(wù)中被廣泛應(yīng)用。63.如果訓(xùn)練一個RNN網(wǎng)絡(luò)時發(fā)現(xiàn)權(quán)重與激活值都是，則導(dǎo)致這個問題最有可能的原因是()。A、梯度消失B、梯度爆炸C、ReLUD、Sigmoid【正確答案】：B解析：

在訓(xùn)練一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）時，過大或者過小的權(quán)重和激活值可能會導(dǎo)致問題。這種情況被稱為梯度爆炸（gradientexplosion），即網(wǎng)絡(luò)中的梯度值變得異常地大。當(dāng)梯度值過大時，更新模型的參數(shù)會產(chǎn)生不穩(wěn)定的結(jié)果，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無法收斂。因此,選項B是正確的答案。梯度消失（A選項）通常會導(dǎo)致梯度衰減，而不是爆炸；ReLU（C選項）和Sigmoid（D選項）是激活函數(shù)，它們不直接導(dǎo)致梯度爆炸。64.組織開展公司數(shù)據(jù)特別是電力數(shù)據(jù)的（）管理研究與應(yīng)用，確保數(shù)據(jù)加工、使用行為合法合規(guī)。A、分級分類B、安全防護C、運維審計D、數(shù)據(jù)處理【正確答案】：A解析：

為了確保公司數(shù)據(jù)特別是電力數(shù)據(jù)的合法合規(guī)使用，應(yīng)對其進行分級分類管理研究與應(yīng)用。這意味著根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)、敏感程度以及隱私要求等因素，將數(shù)據(jù)進行分類，并采取相應(yīng)的管理措施，如訪問權(quán)限限制、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、加密保護等。這樣可以有效地防止未經(jīng)授權(quán)的人員獲取和濫用數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性。因此，選項A的分級分類是正確的答案。65.關(guān)系國家安全、國民經(jīng)濟命脈、重要民生、重大公共利益等數(shù)據(jù)屬于國家（）數(shù)據(jù)，實行更加嚴(yán)格的管理制度A、核心B、重要C、公共D、敏感【正確答案】：A解析：

《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》規(guī)定，關(guān)系國家安全、國民經(jīng)濟命脈、重要民生、重大公共利益等數(shù)據(jù)屬于國家核心數(shù)據(jù)實行更加嚴(yán)格的管理制度。66.關(guān)于TF-IDF模型，以下描述錯誤的是()。A、TF意思是詞頻B、IDF是逆文本頻率C、該模型是一種統(tǒng)計方法D、該模型基于聚類方法【正確答案】：D解析：

TF-IDF模型是一種常用的文本特征提取方法，廣泛應(yīng)用于信息檢索和文本挖掘領(lǐng)域。下面對題目中每個選項進行解析：A選項描述正確，TF表示詞頻（TermFrequency），表示某個詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)。B選項描述正確，IDF表示逆文本頻率（InverseDocumentFrequency），用于評估一個詞的重要性，與其在文本集合中的共現(xiàn)次數(shù)呈反比。C選項描述正確，TF-IDF模型是基于統(tǒng)計方法的，通過計算詞頻和逆文本頻率來衡量詞的重要性。D選項描述錯誤，TF-IDF模型并不是基于聚類方法的，它是一種特征提取方法，不直接涉及數(shù)據(jù)的聚類過程。因此，D選項是錯誤描述。67.假設(shè)我們有一個使用ReLU激活函數(shù)(ReLUactivationfunction)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，假如我們把ReLU激活替換為線性激活，那么這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬出同或函數(shù)(XNORfunction)嗎？A、能B、視情況而定C、不一定D、不能【正確答案】：D解析：

如果我們將ReLU激活函數(shù)替換為線性激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就只是由線性變換組成的多層感知機（MLP）。而同或函數(shù)（XNORfunction）是一個非線性函數(shù)，無法通過線性變換的組合來進行模擬。因此，選項D"不能"是正確答案。68.鼓勵各部門、各單位強化大數(shù)據(jù)成果轉(zhuǎn)化、應(yīng)用與推廣。對內(nèi)賦能電網(wǎng)運行、經(jīng)營管理、客戶服務(wù)、____等實際工作。A、社會治理B、金融信托C、基層減負(fù)D、國際援助【正確答案】：C解析：

在鼓勵各部門、各單位強化大數(shù)據(jù)成果轉(zhuǎn)化、應(yīng)用與推廣的背景下，題目詢問了對內(nèi)賦能電網(wǎng)運行、經(jīng)營管理、客戶服務(wù)等實際工作的項目。通過排除法，我們可以確定選項B和選項D與電網(wǎng)運營、經(jīng)營管理、客戶服務(wù)等實際工作無直接關(guān)系。而選項A中的"社會治理"比較宏觀，沒有特定涉及到電網(wǎng)業(yè)務(wù)的方面。只有選項C中的"基層減負(fù)"在某種程度上與電網(wǎng)運行、經(jīng)營管理、客戶服務(wù)等實際工作相關(guān)聯(lián)，因為這會提高基層工作效率，間接影響到電網(wǎng)運行和客戶服務(wù)質(zhì)量。因此，選項C是正確的答案。69.信息系統(tǒng)賬號要定期清理，時間間隔不超過()個月。A、3B、4C、5D、6【正確答案】：A解析：

根據(jù)信息系統(tǒng)安全管理的最佳實踐和常規(guī)操作，信息系統(tǒng)賬號應(yīng)該定期進行清理以確保系統(tǒng)的安全性和賬號的有效性。這有助于防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和濫用活動。在給定的選項中，選項A表示時間間隔為3個月。因此，根據(jù)題目的描述，選項A是正確答案。70.從合規(guī)性監(jiān)測和成效后評估向超前診斷、輔助決策轉(zhuǎn)變，融入到公司戰(zhàn)略、投資、管理等決策各環(huán)節(jié)，提升（）能力。A、業(yè)務(wù)B、經(jīng)營C、管理D、決策【正確答案】：D解析：

在題目中，從合規(guī)性監(jiān)測和成效后評估向超前診斷、輔助決策的轉(zhuǎn)變被提到。這種轉(zhuǎn)變的目的是要將相關(guān)能力整合到公司戰(zhàn)略、投資、管理等決策的各個環(huán)節(jié)中去，從而提升決策能力。因此，正確答案是選項D，即"決策"能力。71.通過SQL，您如何根據(jù)“FirstName”列降序地從“Persons”表返回所有記錄?A、SELECT*FROMPersonsSORT'FirstName'DESCB、SELECT*FROMPersonsORDERBYFirstNameDESCC、SELECT*FROMPersonsORDERFirstNameDESCD、SELECT*FROMPersonsSORTBY'FirstName'DESC【正確答案】：B解析：

SELECT*FROMPersonsORDERBYFirstNameDESC升序位ASC默認(rèn)降序72.選出主成分分析的步驟順序：①確定主成分②求出相關(guān)系數(shù)矩陣③對原來的指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化④求出協(xié)方差矩陣的特征根和特征向量A、①③②④B、②①③④C、④①②③D、③②④①【正確答案】：D解析：

主成分分析是一種常用的多變量數(shù)據(jù)降維方法。其步驟順序如下：1.對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，確保各個指標(biāo)的數(shù)值范圍一致。2.求出相關(guān)系數(shù)矩陣，分析不同指標(biāo)之間的線性關(guān)系。3.求出協(xié)方差矩陣的特征根和對應(yīng)的特征向量。特征根表示每個主成分的方差貢獻(xiàn)，特征向量則代表主成分的方向。4.確定主成分，即選擇方差貢獻(xiàn)較高的那些特征向量作為主成分。根據(jù)以上步驟順序，可以得出答案為D，即③②④①。73.資產(chǎn)評估應(yīng)用實現(xiàn)全鏈路的數(shù)據(jù)資產(chǎn)監(jiān)管和價值追蹤，具體包括資產(chǎn)使用評估、（）評估和敏感數(shù)據(jù)評估等功能。A、資產(chǎn)使用評估B、資產(chǎn)價值C、敏感數(shù)據(jù)評估D、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估【正確答案】：B解析：

資產(chǎn)評估應(yīng)用實現(xiàn)全鏈路的數(shù)據(jù)資產(chǎn)監(jiān)管和價值追蹤，其中包括資產(chǎn)使用評估、資產(chǎn)價值評估和敏感數(shù)據(jù)評估等功能。在這些功能中，題目中要求填入一個選項來完整敘述。根據(jù)題目提供的選項中，資產(chǎn)使用評估（A選項）已經(jīng)在選擇題中出現(xiàn)了，因此可以排除A選項。另外，題目還需要填入一個與價值相關(guān)的評估功能，即資產(chǎn)價值評估。因此，正確的選項是B。因此，答案是B。74.分析應(yīng)用計算后的分析主題數(shù)據(jù)存儲在（）。A、貼源層B、近源層C、共享層D、分析層【正確答案】：D解析：

根據(jù)題目，分析應(yīng)用計算后的分析主題數(shù)據(jù)存儲在哪個層級是問題的關(guān)鍵。在大數(shù)據(jù)分析過程中，通常將數(shù)據(jù)沿著不同的層級進行處理和存儲。在這道題中，根據(jù)選項，A、B和C層級（貼源層、近源層和共享層）都是指向數(shù)據(jù)的原始來源和準(zhǔn)備階段。而選項D的分析層則暗示了在計算和分析完成后數(shù)據(jù)會存儲在這一層級。因此，答案是D，即“分析層”是分析應(yīng)用計算后的分析主題數(shù)據(jù)存儲的位置。75.梯度提升樹屬于()模型。A、概率模型B、集成模型C、距離模型D、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型【正確答案】：B解析：

梯度提升樹,是屬于集成算法中boosting類的一種算法。76.各地區(qū)、各部門應(yīng)當(dāng)按照數(shù)據(jù)（）保護制度，確定本地區(qū)、本部門以及相關(guān)行業(yè)、領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)具體目錄，對列入目錄的數(shù)據(jù)進行重點保護。A、分類分級B、分級分域C、分層分級D、分類分域【正確答案】：A解析：

《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》第二十一條：各地區(qū)、各部門應(yīng)當(dāng)按照數(shù)據(jù)分類分級保護制度，確定本地區(qū)、本部門以及相關(guān)行業(yè)、領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)具體目錄，對列入目錄的數(shù)據(jù)進行重點保護。77.數(shù)據(jù)對外提供應(yīng)遵守國家有關(guān)政策法規(guī)和公司管理規(guī)定要求，除國家機關(guān)依法調(diào)取數(shù)據(jù)外，原則上公司明細(xì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)____。A、不對內(nèi)提供B、不對外提供C、限制提供【正確答案】：B解析：

根據(jù)題目中的描述，數(shù)據(jù)對外提供應(yīng)符合國家有關(guān)政策法規(guī)和公司管理規(guī)定的要求。除非國家機關(guān)依法調(diào)取數(shù)據(jù)，公司在原則上不對外提供明細(xì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。因此，選項B"不對外提供"是正確的答案。78.a=[[1,2,3],(4,5,6),7,8,9],請問a[1]是哪種數(shù)據(jù)類型？A、字符串B、列表C、集合D、元組【正確答案】：D解析：

根據(jù)題目中給出的列表`a=[[1,2,3],(4,5,6),7,8,9]`的定義，我們可以看到列表`a`是由不同的數(shù)據(jù)類型組成的。其中，在索引位置為1的元素，即`(4,5,6)`是一個元組。元組是Python中的一個數(shù)據(jù)類型，它使用圓括號表示，內(nèi)部可以包含多個元素，且元素不可變。因此，選項D，元組是表示a[1]的數(shù)據(jù)類型。79.以下關(guān)于Python程序的基本語法元素，錯誤的描述是（）A、變量是由用戶定義的用來保存和表示數(shù)據(jù)的一種語法元素B、Python語言只能用4個空格的縮進來實現(xiàn)程序的強制可讀性C、變量的命名規(guī)則之一是名字的首位不能是數(shù)字D、變量標(biāo)識符是一個字符串，長度是沒有限制的【正確答案】：B解析：

根據(jù)題目，要求選擇一個關(guān)于Python程序基本語法元素錯誤的描述。選項A是正確描述的，變量是用來保存和表示數(shù)據(jù)的一種語法元素。選項B是錯誤描述的。雖然使用4個空格的縮進是Python中的習(xí)慣用法，但Python語言并非只能使用4個空格的縮進來實現(xiàn)程序的強制可讀性。在Python中也可以使用制表符（Tab鍵）來進行縮進。選項C是正確描述的，Python中變量的命名規(guī)則之一是名字的首位不能是數(shù)字。選項D是正確描述的，Python的變量標(biāo)識符是一個字符串，其長度沒有限制。因此，選項B是錯誤描述的。80.大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是（）。A、數(shù)據(jù)收集B、數(shù)據(jù)存儲C、數(shù)據(jù)分析D、數(shù)據(jù)再利用【正確答案】：D解析：

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的使用關(guān)鍵是數(shù)據(jù)的再利用。收集、存儲和分析是獲取有價值數(shù)據(jù)的重要步驟，但最終的目標(biāo)是將這些數(shù)據(jù)再次利用起來獲得更多的價值。數(shù)據(jù)再利用可以包括數(shù)據(jù)挖掘、模型訓(xùn)練、預(yù)測分析等，在各個領(lǐng)域都能帶來實際應(yīng)用的成果。因此，選項D是正確的答案。81.以下關(guān)于PCA說法正確的是()A、PCA是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B、PCA在轉(zhuǎn)換后的第一個新坐標(biāo)軸選擇的是原始數(shù)據(jù)中方差最小的方向C、PCA轉(zhuǎn)換后選擇的第一個方向是最主要特征D、PCA不需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理【正確答案】：C解析：

PCA（主成分分析）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，因此選項A是不正確的。在PCA中，轉(zhuǎn)換后的第一個新坐標(biāo)軸選擇的是原始數(shù)據(jù)中方差最大的方向，而不是方差最小的方向，所以選項B是錯誤的。選項C是正確的，因為PCA轉(zhuǎn)換后選擇的第一個方向是數(shù)據(jù)中最主要的特征。主成分具有解釋原始數(shù)據(jù)變異性（方差）的能力。最后，對于PCA來說，數(shù)據(jù)歸一化處理是常見的操作之一，這有助于確保各個特征在相同的尺度下進行比較和綜合分析。因此，選項D是錯誤的。綜上所述，正確答案是C。82.代碼print（0.1+0.2==0.3）的輸出結(jié)果是（）A、TRUEB、FALSEC、1D、while【正確答案】：B解析：

代碼`print(0.1+0.2==0.3)`的輸出結(jié)果它會判斷0.1與0.2的求和是否等于0.3，并將結(jié)果打印出來。然而，由于浮點數(shù)在計算機中使用有限的二進制表示，存在精度問題。因此，在該代碼中，實際上0.1+0.2的值很可能是一個非精確的近似值，因此不等于0.3。所以，根據(jù)這個邏輯，正確答案是B，即FALSE。83.下列算法在sklearn中未提及的是（）A、K-means聚類算法B、LogisticC、KNN算法D、Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法【正確答案】：D解析：

在sklearn（Scikit-learn）這個常用的機器學(xué)習(xí)庫中，提供了許多常見的算法供使用。其中，K-means聚類算法、Logistic回歸算法和KNN（k-nearestneighbors）算法都是sklearn中提及并實現(xiàn)的算法。然而，Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在sklearn中并沒有提及或直接實現(xiàn)。因此，D選項Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是正確的答案。84.單個神經(jīng)元模型不能解決（）。A、線性二分類B、XOR問題C、線性二判別D、以上都不是【正確答案】：B解析：

XOR問題用單個神經(jīng)元模型無法解決,因為該問題是線性不可分的,對于兩維輸入空間,神經(jīng)元的作用可以理解為對輸入空間進行一條直線劃分。85.下列哪個用于說明在RDD上執(zhí)行何種計算（）A、分區(qū)B、算子C、日志D、數(shù)據(jù)塊【正確答案】：B解析：

RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）是ApacheSpark中的一個核心概念，它允許以并行的方式在許多計算節(jié)點上進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。在RDD上執(zhí)行計算通常會使用多種操作，這些操作被稱為算子。因此，選項B“算子”是用于說明在RDD上執(zhí)行何種計算的正確選擇。86.要級聯(lián)刪除用戶創(chuàng)建的表等數(shù)據(jù)庫對象，使用關(guān)鍵字（）。A、STRICTB、CASCADEC、USAGD、FORCE【正確答案】：B解析：

在數(shù)據(jù)庫中，級聯(lián)刪除是指刪除一個對象時，同時將依賴于該對象的其他相關(guān)對象一起刪除。對于刪除用戶創(chuàng)建的表等數(shù)據(jù)庫對象，常常使用關(guān)鍵字"CASCADE"來實現(xiàn)級聯(lián)刪除操作。因此，選項B"CASCADE"是正確答案。87.Apriori算法是最基本的一種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，它采用布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘頻繁項集的算法，利用()搜索的方法挖掘頻繁項集。A、逐層B、逐級C、自底向上D、自上而下【正確答案】：A解析：

Apriori算法是一種用于挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本算法，它通過逐層搜索的方法來挖掘頻繁項集。在使用Apriori算法時，首先以單個項作為候選集合，然后根據(jù)支持度進行篩選，并利用已挖掘出的頻繁項集構(gòu)建更長的候選集合。這個過程按照層級逐步進行，每一層頻繁項集都是基于前一層的結(jié)果得到的。這樣的逐層搜索方法有助于減少計算量和提高效率。因此，正確答案是A選項，"逐層"。88.下列哪一種架構(gòu)有反饋連接()。A、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、受限玻爾茲曼機D、都不是【正確答案】：A解析：

反饋連接（FeedbackConnection）是指信號在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行循環(huán)傳遞的連接方式，使得網(wǎng)絡(luò)能夠從已有的輸出中獲取信息并進行調(diào)整。其中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）就具有反饋連接的架構(gòu)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一個隱藏層，可以將前一次的輸出作為當(dāng)前時刻的輸入，并根據(jù)狀態(tài)和以往的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和迭代。這種循環(huán)結(jié)構(gòu)有效地處理序列數(shù)據(jù)，保留了記憶和上下文信息，可以應(yīng)用于語音識別、自然語言處理等任務(wù)。其他選項卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和受限玻爾茲曼機（RestrictedBoltzmannMachines，RBM）均沒有明確的反饋連接機制。因此，"循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"是唯一一個具有反饋連接的架構(gòu)。故答案為選項A。89.國家電網(wǎng)公司信息化工作堅持“統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，統(tǒng)一規(guī)劃，（），統(tǒng)一組織實施”的“四統(tǒng)一”原則。A、統(tǒng)一運作B、統(tǒng)一管理C、統(tǒng)一設(shè)計D、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)【正確答案】：D解析：

國家電網(wǎng)公司在推進信息化工作時，遵循了“統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，統(tǒng)一規(guī)劃”，并且需要保持“統(tǒng)一組織實施”的原則。其中缺失的選項是“統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)”，因為在信息化工作中，確立和遵守統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)非常重要，以便確保系統(tǒng)之間的互操作性、數(shù)據(jù)的相容性和安全性。因此，正確答案是選項D，“統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)”。90.依據(jù)《國家電網(wǎng)有限公司數(shù)據(jù)管理辦法》，建立基于（）的公司對內(nèi)數(shù)據(jù)共享機制。A、負(fù)面清單B、層層審批C、一事一議D、數(shù)據(jù)應(yīng)用【正確答案】：A解析：

依據(jù)《國家電網(wǎng)有限公司數(shù)據(jù)管理辦法》，在建立公司對內(nèi)數(shù)據(jù)共享機制方面，采用的是基于"負(fù)面清單"的原則。負(fù)面清單指明了不得共享的數(shù)據(jù)項和范圍，其他未被列入清單的數(shù)據(jù)項可以進行共享。因此，選項A"負(fù)面清單"是正確答案。91.下列關(guān)于PEST分析法中分析的外部環(huán)境因素說法中，錯誤的是（）。A、政治（Political）B、經(jīng)濟（Economic）C、科學(xué)（Science）D、技術(shù)（Technology）【正確答案】：C解析：

PEST分析法是一種常用的管理工具，用于評估組織或項目所面臨的外部環(huán)境因素。它包括：政治（Political）、經(jīng)濟（Economic）、社會（Social）和技術(shù)（Technological）這四個方面。根據(jù)題目情況，答案選項C中提到的"科學(xué)（Science）"是錯誤的說法，因為PEST分析法并沒有涉及對科學(xué)因素的評估。因此，正確答案是C。92.下面關(guān)于經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法錯誤的是（）AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和LeNet非常類似，但更深更大，并且使用了層疊的卷積層來獲取特征B、GoogLeNet的主要貢獻(xiàn)是實現(xiàn)了一個bottleneck模塊，能夠顯著地減少網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的數(shù)量C、ResNet使用了特殊的跳躍鏈接，大量使用了批量歸一化，并在最后使用了全連接層D、VGGNet的主要貢獻(xiàn)是展示出網(wǎng)絡(luò)的深度是算法優(yōu)良性能的關(guān)鍵部分【正確答案】：C解析：

關(guān)于經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下面說法錯誤的是C選項。理由如下：A選項提到了AlexNet，與LeNet結(jié)構(gòu)類似但更深更大，并使用層疊的卷積層來獲取特征，這是正確的描述。B選項提到了GoogLeNet，其主要貢獻(xiàn)之一是實現(xiàn)了一個bottleneck模塊，可以有效地減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量，這也是正確的陳述。C選項給出了有關(guān)ResNet的描述，其中提到了特殊的跳躍鏈接和大量使用批量歸一化，然而不正確的部分在于最后使用了全連接層。ResNet中最后并沒有使用全連接層，而是通過全局平均池化層將特征圖轉(zhuǎn)化為一個向量，然后經(jīng)過softmax函數(shù)進行分類。D選項指出了VGGNet的主要貢獻(xiàn)，“展示出網(wǎng)絡(luò)的深度是算法優(yōu)良性能的關(guān)鍵部分”，這是正確的表述。綜上所述，C選項的描述是錯誤的。93.哪個選項是使用PyInstaller庫對Python源文件打包的基本使用方法？A、pip-hB、pipinstall<擬安裝庫名>C、pipdownload<擬下載庫名>D、pyinstaller需要在命令行運行:\>pyinstaller【正確答案】：D解析：

PyInstaller是一個用于將Python應(yīng)用程序轉(zhuǎn)換為獨立可執(zhí)行程序的庫。它可以將Python代碼和其依賴項打包成單個可執(zhí)行文件，以便在其他計算機上運行。在基本使用方法上，PyInstaller需要在命令行上運行。具體來說，需要在命令行窗口或終端中輸入`pyinstaller`命令，后面跟上要打包的Python文件的路徑。例如，如果要將名為`my_script.py`的文件打包，則應(yīng)輸入以下命令：```csspyinstallermy_script.py```以上命令將會生成一個名為`dist`的目錄，其中包含打包后的可執(zhí)行文件。因此，選項D是正確答案。94.銀行進行戶購買力分析，首先獲取戶歷史賬年，確定其中各項南品的計算權(quán)重，得出每位客戶的購買力評分并存儲記錄，最后將結(jié)果以圖表顯示。請問該過程對應(yīng)于以下哪個項目數(shù)據(jù)流程設(shè)計。A、數(shù)據(jù)源-》數(shù)據(jù)處理-》數(shù)據(jù)落地-》數(shù)據(jù)可視化B、數(shù)據(jù)可視化-》數(shù)據(jù)源-》數(shù)據(jù)處理-》數(shù)據(jù)落地C、數(shù)據(jù)可視化--》數(shù)據(jù)源-》數(shù)據(jù)落地--》數(shù)據(jù)處理D、數(shù)據(jù)源--》數(shù)據(jù)落地-》數(shù)據(jù)處理-》數(shù)據(jù)可視化【正確答案】：A解析：

根據(jù)題目描述，對于銀行進行戶購買力分析的過程，首先需要獲取戶歷史賬年數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)源），然后針對這些數(shù)據(jù)進行計算權(quán)重和購買力評分的處理（數(shù)據(jù)處理），之后將結(jié)果存儲記錄（數(shù)據(jù)落地），最后通過圖表等方式進行結(jié)果展示（數(shù)據(jù)可視化）。因此，符合該過程順序的數(shù)據(jù)流程設(shè)計是選項A，即數(shù)據(jù)源-》數(shù)據(jù)處理-》數(shù)據(jù)落地-》數(shù)據(jù)可視化。95.決策樹是基于（)結(jié)構(gòu)來進行決策的。A、樹B、鏈C、隊列D、?！菊_答案】：A解析：

決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)算法，用于進行決策和分類任務(wù)。在決策樹中，節(jié)點代表不同的特征或?qū)傩?，邊連接表示特征值之間的關(guān)系。根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)特征和相應(yīng)的條件，決策樹通過一系列的判斷和分支來達(dá)到最終的決策結(jié)果。因此，選項A是正確的答案。96.SVM模型通過最大化邊界實現(xiàn)線性分類，以下哪個可以使得SVM實現(xiàn)非線性分類（）A、松弛變量B、對偶空間求解C、kernelD、SMO算法【正確答案】：C解析：

支持向量機（SVM）是一種常用的機器學(xué)習(xí)算法，用于進行數(shù)據(jù)分類。當(dāng)數(shù)據(jù)不是線性可分時，SVM可以通過引入核函數(shù)(kernelfunction)來實現(xiàn)非線性分類。因此，選項C是正確的答案。通過選擇合適的核函數(shù)，SVM可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其在更高維度下變得線性可分，從而實現(xiàn)非線性分類。97.下列屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的是（）。A、K-meansB、SVMC、最大熵D、CRF【正確答案】：A解析：

機器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種類型。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們沒有給定預(yù)先標(biāo)記好的數(shù)據(jù)來進行訓(xùn)練，而是使用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集進行模型構(gòu)建和學(xué)習(xí)。在給出的選項中，K-means是一種經(jīng)典的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)樣本劃分成若干個簇，使得同一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度盡可能高，不同簇之間的相似度盡可能低。因此，選項A（K-means）是屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的正確答案。其余選項（SVM、最大熵和CRF）則屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。98.對于依托公共服務(wù)能力平臺開發(fā)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)遵循平臺有關(guān)規(guī)范，重點開展____、數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)展示等工作，安全防護、三方測試等相關(guān)要求統(tǒng)一納入公共服務(wù)能力平臺進行管理，可不再單獨開展。A、數(shù)據(jù)查詢B、數(shù)據(jù)清洗C、數(shù)據(jù)分類D、數(shù)據(jù)溯源【正確答案】：D解析：

針對依托公共服務(wù)能力平臺開發(fā)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，為了確保數(shù)據(jù)的安全性和可控性，需要在平臺有關(guān)規(guī)范的指導(dǎo)下進行相關(guān)工作。選項D中的數(shù)據(jù)溯源是其中的一項重要工作。數(shù)據(jù)溯源是指通過追蹤數(shù)據(jù)的來源、流轉(zhuǎn)和變更過程，保證數(shù)據(jù)的可追溯性和真實性，并可以追溯到數(shù)據(jù)的原始來源和處理路徑。通過數(shù)據(jù)溯源，可以有效防止數(shù)據(jù)被篡改、濫用或錯誤使用，并且在后續(xù)的數(shù)據(jù)治理和合規(guī)審核中起到重要的作用。因此，選項D是正確的答案。99.()即非法用戶利用合法用戶的身份，訪問系統(tǒng)資源A、身份假冒B、信息竊取C、數(shù)據(jù)篡改D、越權(quán)訪問【正確答案】：A解析：

非法用戶利用合法用戶的身份訪問系統(tǒng)資源是指身份欺騙、盜用或冒用他人的合法身份來獲取授權(quán)訪問系統(tǒng)資源的行為。根據(jù)題目給出的選項，其中只有選項A"身份假冒"描述了這種情況，因此選項A是正確答案。其他選項，如B.信息竊取，C.數(shù)據(jù)篡改，D.越權(quán)訪問，并沒有涉及到明確的合法用戶身份被利用的情況。100.建立（），分專業(yè)、分級負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)共享工作機制。A、統(tǒng)一負(fù)責(zé)B、統(tǒng)一管理C、分級管理D、分級負(fù)責(zé)【正確答案】：B解析：

在建立數(shù)據(jù)共享工作機制時，需要確保數(shù)據(jù)管理的高效性和規(guī)范性。為此，一種常見的做法是采用統(tǒng)一管理的方式。通過實行統(tǒng)一管理，可以有效地協(xié)調(diào)各個專業(yè)領(lǐng)域和不同層級的數(shù)據(jù)，并將其進行分類、整合和分發(fā)，以便更好地滿足各個部門和人員的需求。因此，根據(jù)答案選項B，"統(tǒng)一管理"是正確答案。1.以下哪些選項可以用于實現(xiàn)爬蟲功能（）。A、BeautifulSoup庫B、re模塊C、Scrapy框架D、urllibrequest庫【正確答案】：ACD解析：

爬蟲是一種用于從網(wǎng)絡(luò)上獲取數(shù)據(jù)的程序或腳本。針對題目中的選項：A.BeautifulSoup庫：BeautifulSoup是一個優(yōu)秀的用于解析HTML和XML文檔的Python庫，常用于爬蟲操作中的數(shù)據(jù)提取。B.re模塊：re模塊是Python中的正則表達(dá)式模塊，可以用于在文本中進行模式匹配和查找，適用于爬蟲中對特定文本內(nèi)容的提取等需求。C.Scrapy框架：Scrapy是一個高級的Python爬蟲框架，專門用于開發(fā)和管理大規(guī)模、復(fù)雜的爬蟲程序。D.urllibrequest庫：urllib.request是Python自帶的庫，提供了一個用于處理URL請求的模塊。在爬蟲中，可以利用urllib.request庫發(fā)送HTTP請求獲取頁面內(nèi)容等操作。因此，選項ACD都可以用于實現(xiàn)爬蟲功能，是正確答案。2.數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)，在互聯(lián)網(wǎng)大區(qū)傳輸重要數(shù)據(jù)時應(yīng)加密保護。采用公司統(tǒng)一密碼基礎(chǔ)設(shè)施簽發(fā)的（），實現(xiàn)企業(yè)重要數(shù)據(jù)的加密傳輸。A、密鑰B、證書C、授權(quán)D、密碼【正確答案】：AB解析：

在互聯(lián)網(wǎng)大區(qū)傳輸重要數(shù)據(jù)時，為了保護數(shù)據(jù)的安全性，一種常見的方法是加密傳輸。為此，可以采用公司統(tǒng)一密碼基礎(chǔ)設(shè)施簽發(fā)的密鑰和證書來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的加密傳輸。A選項中的密鑰是用于加密和解密數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息。B選項中的證書是確認(rèn)身份的數(shù)字證書，用于驗證交流方的合法性。C選項中的授權(quán)指的是授予訪問權(quán)限的行為，與加密傳輸不直接相關(guān)。D選項中的密碼指的一般情況下所用的用戶個人密碼，與加密傳輸使用的密鑰和證書不同。因此，正確答案是AB。3.對于數(shù)據(jù)，常常會使用數(shù)據(jù)增強來擴充訓(xùn)練集，以下Pytorch中的哪些方法用于數(shù)據(jù)增強A、Ran