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随便搞的题库做做
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Docker Compose 可以使用 JSON 代替 YAML

答案：A

随便搞的题库做做
K近邻算法的目标是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的知识。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da600f.html
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将一个字符串格式的日期转换为时间格式，应使用以下哪个函数
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e950-c07f-52a228da6017.html
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归结原理的特点是(___)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6014.html
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以下关于GPU的叙述中，错误的是（  ） 。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f508-c07f-52a228da6020.html
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假设在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7x7，具有零填充且步幅为1.该层的输入图片的维度是224x224x3，那么该层输出的维度是多少？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-b150-c07f-52a228da6007.html
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自动特征学习是一个非线性模型，可以自动发现有效的特征，特征组合。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da6019.html
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混合高斯分布对呈椭圆形分布的数据聚类效果较好，而k-means算法对从重心开始呈圆形分布的数据聚类效果较好
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6021.html
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什么是知识表示( )。
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逻辑回归模型是解决什么问题的模型？
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Tensorflow1.5版本，仅支持静态图，对动态图的支持不友好
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6034.html
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Docker Compose 可以使用 JSON 代替 YAML

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将一个字符串格式的日期转换为时间格式，应使用以下哪个函数

A. date_time$;$date_range$;$to_timedelta$;$to_datetime

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e950-c07f-52a228da6017.html
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归结原理的特点是(___)

A. 发明新的概念和关系$;$发现更多的规则$;$缓解过拟合的风险$;$将复杂的逻辑规则与背景知识联系起来化繁为简

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6014.html
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以下关于GPU的叙述中，错误的是（  ） 。

A. GPU是CPU的替代产品$;$GPU目前大量用在比特币的计算方面$;$GPU采用单指令流多数据流计算架构$;$GPU擅长进行大规模并发计算

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f508-c07f-52a228da6020.html
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假设在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7x7，具有零填充且步幅为1.该层的输入图片的维度是224x224x3，那么该层输出的维度是多少？

A. 217x217x3$;$217x217x8$;$218x218x5$;$220x220x7

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-b150-c07f-52a228da6007.html
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自动特征学习是一个非线性模型，可以自动发现有效的特征，特征组合。
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混合高斯分布对呈椭圆形分布的数据聚类效果较好，而k-means算法对从重心开始呈圆形分布的数据聚类效果较好
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6021.html
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什么是知识表示( )。

A. 是数据结构设计$;$是数据格式处理$;$是编程语言$;$用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6017.html
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逻辑回归模型是解决什么问题的模型？

A. 分类问题$;$聚类问题$;$回归问题

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Tensorflow1.5版本，仅支持静态图，对动态图的支持不友好
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