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2024年大數(shù)據(jù)應(yīng)用及處理技術(shù)能力知識考3.在數(shù)據(jù)科學中,通??梢圆捎?)方法有效避免數(shù)4.下列不屬于深度學習內(nèi)容的是(_)。5.在大數(shù)據(jù)項目中,哪個階段可能涉及使用數(shù)據(jù)工程7.兩個變量相關(guān),它們的相關(guān)系數(shù)r可能為0?這句話8.一幅數(shù)字圖像是()。G輸出門息19.劃分聚類算法是一種簡單的較為基本的重要聚類21.()是指給目標用戶產(chǎn)生的錯誤或不準確的視覺感22.以下濾波器對圖像中的椒鹽噪聲濾波效果最好的29.在大數(shù)據(jù)處理中,使用流式處理(Stream30.以下哪個不是大數(shù)據(jù)處理中常見的機器學習算33.以下哪個是ApacheKafka在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的36.以下哪個不是大數(shù)據(jù)處理中常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型?43.以下哪個不是大數(shù)據(jù)處理中常見的ETL(Extract,49.大數(shù)據(jù)的“Variety”特性主要指的是什么?52.增加卷積核的大小對于改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果57.數(shù)據(jù)故事話的“情景不包括0。G直方圖64.過濾式特征選擇與學習器(),包裹式特征選擇與學68.關(guān)于表述數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)科學中重要地位說法D、構(gòu)建文本的向量形式可以歸結(jié)為文本的特征選擇與70.關(guān)于函數(shù)的關(guān)鍵字參數(shù)使用限制,以下選項中描述A、通過頻繁項集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段B、通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來一個集合在原始數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率73.數(shù)據(jù)銷毀環(huán)節(jié)的安全技術(shù)措施有通過軟件或物理89.下列的哪種方法可以用來降低深度學習模型的過2使用數(shù)據(jù)擴增技術(shù)(dataaugmentation)3使用歸納性更好的架構(gòu)4正規(guī)化數(shù)據(jù)91.大數(shù)據(jù)的實時分析通常指的是什么?99.大數(shù)據(jù)可視化通常用于什么目的?101.大數(shù)據(jù)的“Veracity”特性主要指的是什么?102.在大數(shù)據(jù)處理中,使用PCA(105.在大數(shù)據(jù)項目中,哪個階段可能涉及使用數(shù)據(jù)架106.大數(shù)據(jù)的“Volume”特性主要指的是什么?107.在大數(shù)據(jù)安全中,哪種技術(shù)或措施常用于實現(xiàn)數(shù)108.文本信息往往包含客觀事實和主觀情感,對于文112.數(shù)據(jù)科學中,人們開始注意到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式113.哪個是ApacheHive的主要用途?114.在大數(shù)據(jù)安全中,以下哪個措施不是主要的關(guān)注117.在大數(shù)據(jù)處理中,哪個是ApacheSpark相對于121.在大數(shù)據(jù)項目中,哪個階段通常涉及數(shù)據(jù)倉庫的123.大數(shù)據(jù)的“冷存儲”和“熱存儲”主要區(qū)別在于125.在大數(shù)據(jù)分析中,進行情感分析(Sentiment126.大數(shù)據(jù)中的“數(shù)據(jù)湖”(DataLake)與“數(shù)據(jù)倉127.在大數(shù)據(jù)安全中,哪種技術(shù)常用于保護數(shù)據(jù)在傳129.在大數(shù)據(jù)可視化中,使用哪種技術(shù)可以交互式地131.在大數(shù)據(jù)分析中,使用A/B測試的主133.在大數(shù)據(jù)分析中,以下哪個步驟通常是最

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