当数据太大而不能同时在RAM中处理时，哪种梯度技术更有优势

A. 序列数据的输入和输出通常是不固定的，有的序列长，有的序列短$;$全连接网络的根本不能处理任何序列数据$;$全连接网络的层次太深导致梯度消失，所以不能处理序列问题$;$命名实体识别问题是一个无法解决的问题，全连接网络也不能解决这个问题

A. 正确$;$错误

A. 决策树$;$Apriori算法$;$EM$;$K-Mean

A. pip$;$conda$;$docker$;$源码编译

A. action$;$reward$;$state$;$agent

A. 频繁模式挖掘$;$分类和预测$;$数据预处理$;$数据流挖掘

A. 估算$;$整例删除$;$变量删除$;$成对删除

A. 输入层$;$全连接层$;$卷积层$;$池化层