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SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的()无关。

A、大小和旋转

B、大小

C、旋转

D、缩放

答案:A

解析:SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。

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C语言程序中变量名不能用大写。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22401.html
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以下说法正确的是( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cf20-c021-5dd340f2241b.html
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马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22406.html
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关于 Python 组合数据类型,以下选项中描述正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-a478-c021-5dd340f2240f.html
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下面属于计算机视觉的应用场景有()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22407.html
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通过数字化建模和建设虚拟设施,将电力信息纳入到元宇宙电力系统体系中,通过智能感知和数据采集补充完善()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1958-c021-5dd340f22411.html
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下列不是知识表示法的是(  )
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云计算根据提供服务的层次可分为( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-ac48-c021-5dd340f22416.html
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图像识别任务可以分为三个层次,根据处理内容的抽象性,从低到高依次为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ed58-c021-5dd340f22412.html
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SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的()无关。

A、大小和旋转

B、大小

C、旋转

D、缩放

答案:A

解析:SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。

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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22401.html
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以下说法正确的是( )

A. 神经网络可以用于多分类问题

B.
决策树只能用于二分类问题

C.
监督学习与无监督学习的主要区别是,监督学习的训练样本无标签

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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cf20-c021-5dd340f2241b.html
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马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。

A. 外部影响

B. 主体内因

C. 历史状态

D. 当前状态

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-dec0-c021-5dd340f22413.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A. ①②

B. ②③④

C. ①②④

D. ①②③④

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22406.html
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关于 Python 组合数据类型,以下选项中描述正确的是

A. Python 的 str、tuple 和 list 类型都属于序列类型

B. Python 组合数据类型能够将多个同类型或不同类型的数据组织起来,通过单一的表示使数据操作更有序、更容易

C. 组合数据类型可以分为 3 类:序列类型、集合类型和映射类型

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下面属于计算机视觉的应用场景有()

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通过数字化建模和建设虚拟设施,将电力信息纳入到元宇宙电力系统体系中,通过智能感知和数据采集补充完善()。

A. 数据中心

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A. IaaS

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C. SaaS

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图像识别任务可以分为三个层次,根据处理内容的抽象性,从低到高依次为

A. 图像分析,图像处理,图像理解

B. 图像分析,图像理解,图像处理

C. 图像处理,图像分析,图像理解

D. 图像理解,图像分析,图像处理

解析:图像识别任务可以分为三个层次,根据处理内容的抽象性,从低到高依次为图像处理,图像分析,图像理解

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ed58-c021-5dd340f22412.html
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