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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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在用Tensorflow进行图像分类时,若输入数据的形状为[32,224,224,3],下面说法正确的是()

A、每一张图片都是二值图片$;$每一张图片都是灰度图片$;$模型一次处理32张图片(batchsize为32)$;$以上选项均不正确

答案:C

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关于Python函数中的变量,以下说法正确的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e568-c07f-52a228da6020.html
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关于Python和Numpy的切片,以下说法正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e568-c07f-52a228da6021.html
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如果从来样(sampling)的角度来看待数据集的划分过程,则保留类别比例的采样方式通常称为()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9c18-c07f-52a228da600a.html
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人工智能之父是( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da6005.html
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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-fcd8-c07f-52a228da6011.html
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数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成()的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da6002.html
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边缘概率是只包含其中部分变量的概率分布
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da602f.html
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2021年1月,Google推出的Switch Transformer模型以高达1.6( )的参数量打破了GPT-3作为最大AI模型的统治地位,成为史上首个( )级语言模型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5028-c07f-52a228da601b.html
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Python字典中的“键”可以是列表
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da6003.html
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AI平台的训练环境应该包括
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d5c8-c07f-52a228da601b.html
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在用Tensorflow进行图像分类时,若输入数据的形状为[32,224,224,3],下面说法正确的是()

A、每一张图片都是二值图片$;$每一张图片都是灰度图片$;$模型一次处理32张图片(batchsize为32)$;$以上选项均不正确

答案:C

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关于Python函数中的变量,以下说法正确的是()。

A. 任何在函数中赋值的变量默认都是被分配到
局部命名空间(local namespace)中的 $;$ 函数可以访问两种不同作⽤域中的变量:全局(global)和局部(local) $;$ 局部命名空间是在函数被调⽤时创建的,函数参数会⽴即填⼊该命名空间。 $;$在函数执⾏完毕之后,局部命名空间无一例外都会被销毁

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A. numpy数组切片得到的是数组的副本,python对列表的切片得到的是指向相同缓冲区的视图 $;$ python对列表的切片得到的是列表的副本,numpy数组切片得到的是指向相同缓冲区的视图$;$python对列表的切片和numpy数组切片得到的都是指向相同缓冲区的视图$;$python对列表的切片和numpy数组切片得到的都是原对象的副本

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A. 分层采样$;$留出采样$;$随机采样$;$泛化采样

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A. 图灵$;$恰佩克$;$诺贝尔$;$奥巴

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数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成()的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

A. 多学科$;$多物理量$;$多尺度$;$多概率

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2021年1月,Google推出的Switch Transformer模型以高达1.6( )的参数量打破了GPT-3作为最大AI模型的统治地位,成为史上首个( )级语言模型。

A. 十亿$;$百亿$;$千亿$;$万亿

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A. 数据预处理$;$特征工程$;$算法调用$;$参数调优

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