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训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放(增强数据)等预处理提高模型泛化能力

答案:A

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批量梯度下降,小批量梯度下降,随机梯度下降最重要的区别在哪里?
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已知f=exsiny,则▽f等于()。
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声纹识别与语音识别的不同点有()
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下列哪些项是构建知识图谱用到的主要技术?
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一般来讲,选择统计量的标准有()三个。
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梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化(),变化率()(为该梯度的模)。
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什么命令用来只更新已经安装过的rpm软件包?
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大数据的应用注重因果分析而不是相关分析
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关于Python中的复数,下列说法错误的是()
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基础模型服务可包括:()、()、()、知识图谱。
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训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放(增强数据)等预处理提高模型泛化能力

答案:A

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相关题目
批量梯度下降,小批量梯度下降,随机梯度下降最重要的区别在哪里?

A. 梯度大小

B. 梯度方向

C. 学习率

D. 使用样本数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d308-c021-5dd340f22403.html
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已知f=exsiny,则▽f等于()。

A. exsiny+excosy

B. exsinyex+exsinyey

C. exsinyex+excosyey

D. excosyex+excosyey

解析:梯度概念

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3f60-c021-5dd340f2241d.html
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声纹识别与语音识别的不同点有()

A. 声纹识别不考虑语音中的字词信息

B. 语音识别强调共性

C. 语音识别不考虑说话人是谁

D. 声纹识别强调说话人的个人特性

解析:声纹识别和语音识别在原理上一样,都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理,提取相应的特征或建立相应的模型,然后据此做出判断。但二者的根本目的,提取的特征、建立的模型是不一样的。声纹识别不注重语音信号的语义,而是从语音信号中提取个人声纹特征,挖掘出包含在语音信号中的个性因素。

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下列哪些项是构建知识图谱用到的主要技术?

A. 词性标注

B. 实体链接

C. 关系抽取

D. 命名实体识别

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-bbe8-c021-5dd340f22407.html
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一般来讲,选择统计量的标准有()三个。

A. 一致性

B. 有效性

C. 真实性

D. 无偏性

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-28f8-c021-5dd340f22408.html
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梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化(),变化率()(为该梯度的模)。

A. 最小

B. 最快

C. 最大

D. 最明显

解析:梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-b418-c021-5dd340f2240d.html
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什么命令用来只更新已经安装过的rpm软件包?

A. rpm -U *.rpm

B. rpm -F *.rpm

C. rpm -e *.rpm

D. rpm -q *.rpm

解析:解析:rpm 命令是 RPM 软件包的管理工具。rpm 原本是 Red Hat Linux 发行版专门用来管理 Linux 各项套件的程序,由于它遵循 GPL 规则且功能强大方便,因而广受欢迎。逐渐受到其他发行版的采用。RPM 套件管理方式的出现,让 Linux 易于安装,升级,间接提升了 Linux 的适用度。

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大数据的应用注重因果分析而不是相关分析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22403.html
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关于Python中的复数,下列说法错误的是()

A. 表示虚数的语法是real+imagej

B. 实数部分和虚数部分都是浮点数

C. 虚数后缀是j,且必须是小写

D. 方法imag()返回复数的共轭复数

解析:见函数库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-a478-c021-5dd340f22419.html
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基础模型服务可包括:()、()、()、知识图谱。

A. 智能语音

B. 自然语言处理

C. 模式识别

D. 计算机视觉

解析:主要应用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-df10-c021-5dd340f22417.html
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