深度学习是当前很热门的机器学习算法，在深度学习中，涉及到大量的矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m<n<p<q，以下计算顺序效率最高的是
A. (AB)C
B. AC(B)
C. A(BC)
D. 所有效率都相同
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数据分析与数据可视化密不可分，在python中，哪个是常用数据可视化工具。
A. pytorch
B. numpy
C. pyecharts
D. json
解析：数据分析与数据可视化密不可分，在python中，pyecharts是常用数据可视化工具。
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下列关于随机变量X和Y的说法正确的是（）。
A. 若X与Y相互独立，则X与Y不相关
B. 若X与Y相关，则X与Y不相互独立
C. 若E(XY)
=E(X)E(Y)，则X与Y相互独立
D. 若f(x,y)=fX(x)fY(y)，则X与Y不相关
解析：独立是不相关的充分但不必要条件；E(XY)=E(X)E(Y)只能推出X与Y不相关，即二者没有线性关系（但可能有其他关系），不能代表X与Y相互独立
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下列关于提高计算机系统抗干扰措施的描述，正确的是（ ）。
A. 内部抗干扰措施：对输入采样值抗干扰纠错
B. 机体屏蔽：各设备机壳用铁质材料，必要时采用双层屏蔽
C. 开关量的输入采用光电隔离
D. 通道干扰处理：采用抗干扰能力强的传输通道及介质
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()的特点是使用先验知识来分析或解释每个训练样本，以推理出样本哪些特征与目标函数相关或不相关。
A. 遗传算法
B. 分析学习
C. 归纳学习
D. 贝叶斯学习
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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是
A. 将负样本重复 10 次,生成 10w 样本量,打乱顺序参与分类&;&直接进行分类,可以最大限度利用数据&;&从 10w 正样本中随机抽取 1w 参与分类&;&将负样本每个权重设置为 10,正样本权重为 1,参与训练过程
解析：基础概念
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智能电网调度的应用场景有哪些？
A. 电网模拟仿真器
B. 新能源发电预测/母线复合预测
C. 多能互补的发用电平衡
D. 异常事件/故障下的辅助决策模型
解析：主要应用
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f(x+y)=f(x)+f(y)，则关于f(x)不正确的是（）。
A. 奇函数
B. 偶函数
C. 非奇非偶函数
D. 奇偶性不确定
解析：f(0)=0,f(-x)=-f(x)为奇函数
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针 对 大 数 据 的 影 响 以 下 说 法 正 确 的 是 （）
A. 数据科学将成为科研体系中的重要组成部分，并逐渐取得与包括物理 化学 生命科学等学科在内的自然科学分庭抗争的地位。
B. 科学研究和市场 产业的联系将变得更加密切
C. 从发现基本原理到产业化的周期将会大大被缩短
D. 以上都不对
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如果我们希望预测n个类（p1，p2 ... pk）的概率使得所有n的p的和等于1，那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数？
A. Softmax
B. ReLu
C. Sigmoid
D. Tanh
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