答案：A
A. 非极大值抑制$;$非极小值抑制$;$极大值抑制$;$极小值抑制
A. 多层感知器$;$卷积神经网络$;$循环神经网络$;$感知器
A. +=$;$_=$;$*=$;$X=
A. 各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级$;$层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接$;$同一层内的神经元相互不连接$;$同一层内神经元之间存在全连接
A. np.sqrt()$;$np.size() $;$np.identity()$;$np.len()
A. 1/2$;$1/3$;$2/3$;$5/6
A. 感知器由2层神经元组成，是一个单层的前馈神经网络
$;$输入结点把接收到的值传送给输出链，不作任何转换
$;$输出结点计算输入的加权和，加上偏置项，根据结果的符号产生输出
$;$训练阶段，权值参数不断调整，直至模型输出和训练样例的实际输出一致
A. a== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]$;$b== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]$;$c== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇]]$;$d== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,‘c’]]
