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 Navicat MySQL Data Transfer

 Source Server         : hadoop111
 Source Server Type    : MySQL
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 Source Schema         : hongya

 Target Server Type    : MySQL
 Target Server Version : 50744 (5.7.44)
 File Encoding         : 65001

 Date: 25/11/2024 12:52:58
*/

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for bd_practice
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `bd_practice`;
CREATE TABLE `bd_practice`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(800) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `type` varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `part_A` varchar(600) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `part_B` varchar(600) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `part_C` varchar(600) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `part_D` varchar(600) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `answer` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `answer_analysis` varchar(800) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 16692 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = DYNAMIC;

-- ----------------------------
-- Records of bd_practice
-- ----------------------------
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1, '（）具备高价值、高共享、相对稳定3个主要特征。', '单选题', '主数据', '副数据', '结构化数据', '非结构化数据', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2, '（）年6月10日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过《中华人民共和国数据安全法》', '单选题', '2024', '2023', '2022', '2021', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3, '++、--运算只适用于变量', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '自增++和自减运算符--只能用于变量，不可用于常量或表达式');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4, '.twbx扩展在Tableau中表示什么？', '单选题', '与twb文件相同', '它是一个表示Tableau Packaged Workbook的文件，其中.twb文件与数据源组合在一起。', '它是一个表示Tableau Packaged Workbook的文件，其中.csv文件与数据源组合在一起', '它是一个表示Tableau Packaged Workbook的文件，其中.twb文件与二进制数据组合在一起', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5, '100万条数据划分训练集、验证集、测试集，数据可以这样划分：98%，1%，1% 。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6, '1946年研制成功的世界上第一台通用电子计算机ENIAC的是（）', '多选题', '莫克利', '图灵', '埃克特', '冯.诺依曼', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7, '1949年，（）发表题为《保密系统的通信理论》的文章，为密码系统建立了理论基础，从此密码学成了一门科学', '单选题', 'Shannon', 'Diffie', 'Hellman', 'Shamir', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8, '1955年，麦卡锡、明斯基、香农和诺切斯特四位学者首次提出“artificial intelligence（人工智能）”这个概念时，希望人工智能研究的主题是', '单选题', '避免计算机控制人类', '全力研究人类大脑', '人工智能伦理', '用计算机来模拟人类智能', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9, '1956年之前，人工智能领域的三论不包括（ ）。', '单选题', '控制论', '数据论', '信息论', '系统论', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10, '1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国（）学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。', '单选题', '麻省理工', '波士顿', '达特茅斯', '威廉玛丽', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (11, '1965年，美国著名学者加利福尼亚大学教授扎德发表了“fuzzy set”的论文，首先提出了（         ）', '单选题', '推理理论', '模糊理论', '向量机理论', '聚类理论', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (12, '1976—1982年，人工智能的发展处于（ ）。', '单选题', '萌芽期', '第一次繁荣期', '第一次低谷期', '复苏期', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (13, '1976年，Diffie和Hellman发表了《密码学的新方向》，提出了', '单选题', '一种公钥算法', '一种分组算法', '一种密钥协商方法', '一种签名算法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (14, '1986年，维纳等人提出多层网络中的反向传播算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (15, '1997年5月12日，轰动全球的人机大战中，“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫，这是（ ）。', '单选题', '人工思维', '机器思维', '人工智能', '机器智能', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16, '1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ ）', '单选题', '深蓝', 'IBM', '深思', '蓝天', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (17, '1998年，（）第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。', '单选题', 'KaimingHe', 'YannLeCun', 'Simonyan', 'Zisserman', 'B', '1998年，YannLeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (18, '19世纪20年代，英国科学家（ ）设计了第一架“计算机器” ，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。', '单选题', '笛卡尔', '奥古斯塔斯·德摩根', '乔治·布尔', '查尔斯·巴贝奇', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (19, '1K字节表示1000个字节。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (20, '1x1卷积的主要作用是', '单选题', '加快卷积运算', '增大卷积核', '扩大感受野', '通道降维', 'D', '1x1卷积的主要作用是通道降维');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (21, '1台机器对200个单词进行排序花了200秒（使用冒泡排序），那么花费800秒，大概可以对多少个单词进行排序', '单选题', '400', '500', '600', '800', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (22, '2.X版本的Spark在使用Spark SQL之前，要确保导入SparkSession包', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (23, '20 世纪中后期至今的媒介革命， 以（） 的出现为标志', '多选题', '互联网', '自动化', '计算机', '数字化', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (24, '2003年，Google发表的论文“”描述的是谷歌产品架构，该架构被称为“谷歌分布式文件系统”。', '单选题', 'MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters', 'MapReduce', 'The Google File System', 'Simplified Data Processing on Large Clusters', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (25, '2006年1月，Doug Cutting加入到了雅虎公司（Yahoo！）。此后不久将Nutch中的分布式文件系统和MapReduce软件分隔开来形成了一个新的项目，即（ ）。', '单选题', 'Hadoop', 'Xerox', 'MapReduce', 'NDFS', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (26, '2006年，Hinton和他的学生在《科学》上发表了一篇文章，开启了深度学习的学术界和工业界浪潮。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (27, '2008年，部分计算机专家首次提出大数据概念。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (28, '2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统（），其专为大规模图数据处理而设计，将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型', '单选题', 'Aregel', 'Pregel', 'Cregel', 'Dregel', 'B', '2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统Pregel，其专为大规模图数据处理而设计，将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (29, '2012年12月28日，全国人大三次会议通过的', '单选题', '《互联网行业的自律公约》', '《治安管理处罚条例》', '《关于加强网络信息保护的决定》', '《信息安全保护条例》', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (30, '2012年神经网络算法只有2层，而2018年可以做到1200层，在人脸识别领域最高可达一亿分之一的误识率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (31, '2012年，Hortonworks在Hadoop发展上推出了与原框架有很大不同的框架的第一版本，从此对Hadoop的研究又迈进一个新的层面。', '单选题', 'Hadoop', 'Xerox', 'Hbase', 'YARN', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (32, '2012年，在ImageNet大规模视觉识别挑战赛上，一种名为（）的计算机视觉算法比其竞争对手提高了10％。', '单选题', 'GoogLeNet', 'LeNet', 'Unet', 'AlexNet', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (33, '2014年2月，我国成立了中央网络安全和信息化领导小组', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (34, '2014年，（ ）投资并开始部署由人工智能驱动的交易平台。前，其纽约总部已经有600个交易岗位被200个电脑工程师取代，只剩下两个交易员。', '单选题', '高盛', '淡马锡', '商汤科技', '摩根士丹利', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (35, '2016年5月，在国家发改委发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方 案》中明确提出，到2018年国内要形成（ ）的人工智能市场应用规模。', '单选题', '千万元级', '亿元级', '百亿元级', '千亿元级', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (36, '2016年，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅10分钟就诊断出了资深医师难以判别的淋巴癌。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (37, '2017年7月，国务院颁发《新一代人工智能发展规划》A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (38, '2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（ ）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。', '单选题', '五子棋', '国际象棋', '德州扑克', '围棋', 'C', '二、多选题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (39, '2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行（ ）集体学习。', '单选题', '第一次', '第五次', '第九次', '第十次', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (40, '2018年“全球十大突破性技术”，对抗性神经网络简称为（）', '单选题', 'GAN', 'LSTM', 'CNN', 'GRU', 'A', '2018年“全球十大突破性技术”，对抗性神经网络简称为GAN');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (41, '20世纪中后期至今的媒介革命，以（）的出现为标志。', '多选题', '互联网', '自动化', '计算机', '数字化', 'ACD', '自动化在二十一世纪出现');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (42, '64位计算机是指该计算机中央处理器可以同时处理的数据字长为64位', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (43, '8种基本数据类型的类型名全为小写', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '基本数据类型为byte、short、int、long、char、float、double、boolean');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (44, '@app.route的作用为（）。', '单选题', '程序代码的规范，没什么作用', '类似装饰器，返回本地网络测试地址', '返回127005000', '以上答案都不正确', 'B', '@app.route是flask装饰器，调用后返回返回本地网络测试地址。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (45, 'AES是一种非对称算法。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (46, 'AGNES是一种采用（）策略的层次聚类算法。', '单选题', '自顶向下', '自底向上', '自左至右', '自右至左', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (47, 'AGNES算法分为单链接、全链接、均链接算法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (48, 'AGNES算法可分为（）', '多选题', '单链算法', '多链算法', '全链算法', '均链算法', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (49, 'AI 是（ ）的英文缩写。', '单选题', 'Automatic', 'Artifical', 'Automatice', 'Artifical', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (50, 'AI 研究的三条主要途径为（ ）。', '多选题', '行为主义', '认知主义', '符号主义', '联结主义', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (51, 'AI作为决策系统的前提是信息采集和自动化实施要完备', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (52, 'AI在电力企业中可以应用在电网工程规划建设、负荷预测、智能巡检等方面', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (53, 'AI大模型可应用于研发设计、自动控制、巡检、质检等工业场景', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (54, 'AI大模型的三要素', '多选题', '算力', '算法', '数据', '芯片', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (55, 'AI时代主要的人机交互方式为（）。', '单选题', '鼠标', '键盘', '触屏', '语音+视觉', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (56, 'AI的作用是帮助人类，而不是要和人类具备同样的智能A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (57, 'AI的是哪两个英文单词的缩写（ ）', '单选题', 'Automatic', 'Artificial', 'Automatic', 'Artificial', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (58, 'AI的英文缩写是', '单选题', 'Automatic', 'Artifical', 'Automatice', 'Artifical', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (59, 'AI的虚拟仿真包括（）。', '多选题', 'AR', 'OR', 'UR', 'VR', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (60, 'APT是高级可持续攻击。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (61, 'ARP协议的作用是将物理地址转化为IP地址。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (62, 'ARP协议的功能是（）。', '单选题', '获取本机的MAC地址然后向网络请求本机的IP地址', '对IP地址和MAC地址提供了动态映射关系', '将IP地址解析为域名地址', '进行IP地址的转换', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (63, 'ARP是一个广播协议，并且使用了ARP高速缓存，原因是广播太昂贵。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (64, 'AUC是衡量（）模型优劣的一种评价指标。', '单选题', '回归', '分类', '二分类', '聚类', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (65, 'AVC软件应对（）进行识别，并进行报警和闭锁控制。', '多选题', '控制异常', '控制对象', '控制错误', '控制周期', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (66, 'AdWords是一种快速简单的购买广告服务的方式，这种广告服务的针对性强，无论您的预算是多少，它都按', '单选题', '每个广告计费', '每次点击计费', '每显示一次计费', '每浏览一次计费', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (67, 'AdaGrad使用的是一阶差分（firstorderdifferentiation）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (68, 'Adaboost 算法中，训练样本的权重是如何调整的？', '单选题', '随机调整', '根据分类错误率调整', '根据分类准确率调整', '根据分类器性能指标调整', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (69, 'Adaboost 算法中，训练样本的权重调整是按照分类准确率进行的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (70, 'Adaboost 算法是一种自适应的集成学习算法，可以将多个弱分类器组合成一 \n个强分类器。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (71, 'Adaboost就是从（）出发反复训练，在其中不断调整数据权重或者是概率分布。', '单选题', '弱分类器', '强分类器', '多个分类器', '单个分类器', 'A', 'Adaboost就是从弱分类器出发反复训练，在其中不断调整数据权重或者是概率分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (72, 'Adaboost的核心思想是（）。', '单选题', '给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票', '针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来，构成一个强分类器', '利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器', '基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (73, 'Adaboost算法减小分类误差率大的弱分类器的权值，使其在表决中起较小的作用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (74, 'Adaboost算法无法适应弱分类器各自的训练误差率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (75, 'Agent概念则是由麻省理工学院的著名计算机学家和人工智能学科创始人之一的Minsky提出来的，目前大多数Agent都采用了的技术是（         ）', '单选题', '面向对象', '面向过程', '面向机器', '面向类', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (76, 'AlexNet三个全连接层的神经元数量分别是？', '单选题', '4096、1000、1000', '4096、4096、1000', '2048、1000、1000', '2048、2048、1000', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (77, 'AlexNet与LeNet的区别是', '多选题', '模型构造不同', '激活函数不同', 'AlexNet使用dropout来控制全连接层的模型复杂程度', 'AlexNet中引入了图像增广', 'ABCD', 'AlexNet与LeNet的区别是模型构造不同，激活函数不同，AlexNet使用dropout来控制全连接层的模型复杂程度，AlexNet中引入了图像增广');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (78, 'AlexNet与LeNet的设计理念非常相似，但也有显著的区别。以下不属于两者区别的一项是（）', '单选题', '与相对较小的LeNet相比，AlexNet包含8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层', 'AlexNet将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数', 'AlexNet通过丢弃法来控制全连接层的模型复杂度。而LeNet并没有使用丢弃法。', 'LeNet引入了大量的图像增广，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (79, 'AlexNet与LeNet相比，具有更深的网络结构，包含5层卷积和3层全连接', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (80, 'AlexNet在前两个汇聚层进行了什么操作？', '单选题', '批归一化', '层归一化', '局部响应归一化', '标准化', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (81, 'AlexNet将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。以下原因不正确的一项是（）', '单选题', 'ReLU激活函数的计算更简单', 'ReLU激活函数在不同的参数初始化方法下使模型更容易训练', '作者为了创新，更换了Sigmoid激活函数', '当sigmoid激活函数输出极接近0或1时，这些区域的梯度几乎为0，造成反向传播无法继续更新部分模型参数，而ReLU激活函数在正区间的梯度恒为1', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (82, 'AlexNet进行局部响应归一化的目的是什么？', '单选题', '防止训练梯度消失', '防止训练梯度爆炸', '增强模型泛化能力', '加速收敛', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (83, 'AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (84, 'AlphaGo/Zero主要用了下列哪些方法：（）。', '多选题', '强化学习', '残差卷积神经网络', '蒙特卡洛树搜索', '循环神经网络', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (85, 'Alt+Ctrl+Page Up     移至窗口顶端。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (86, 'Anacoda的中文翻译是（）。', '单选题', '蟒蛇', '爬虫', '算法', '矩阵', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (87, 'Anaconda中默认已经安装了NLTK库，可以用import导入使用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (88, 'Analytics 1.0的主要特点有（）。', '多选题', '分析活动滞后于数据的生成', '重视结构化数据的分析', '以对历史数据的理解为主要目的', '注重描述性分析', 'ABCD', '著名管理学家 Thomas· H· Davernport 于2013年在《哈佛商业论坛（Harvard Business Review）》上发表一篇题为《第三代分析学（Analytics 3.0）》的论文，将数据分析的方法、技术和工具——分析学（Analytics）分为三个不同时代——商务智能时代、大数据时代和数据富足供给时代，即Analytics 1.0、Analytics 2.0和Analytics 3.0。其中，Analytics 1.0是商务智能时代（1950~2000年），Analytics1.0 中常用的工具软件为数据仓库及商务智能类软件，一般由数据分析师或商务智能分析师负责完成。Analytics1.0的主要特点有分析活动滞后于数据的生成、重视结构化数据的分析、以对历史数据的理解为主要目的、注重描述性分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (89, 'Anconda不支持Python2.x版本。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Anconda支持Python2.6、2.7、3.4、3.5等版本，并可以自由切换');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (90, 'Anconda不支持哪些操作系统？（ ）。', '单选题', 'Windows', 'Mac OS', 'Linux', 'Android', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (91, 'Anconda支持哪些操作系统？（ ）', '多选题', 'Windows', 'Mac OS', 'Linux', 'Android', 'ABC', '根据Anconda发行版本可知，支持Linux、Windows、Mac系统 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (92, 'Anconda是完全免费的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析 容易');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (93, 'Apache Flume主要解决的是日志数据的收集和处理问题，Flume的主要设计目的和特征是（）。', '多选题', '高可靠性', '可扩展性', '管理复杂', '不支持用户自定义', 'AB', 'Flume的主要设计目的和特征包括高可靠性、可扩展性、支持方便管理、支持用户自定义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (94, 'Applicationmaster采用轮询的方式通过RPC协议向Resource Manager申请和领取资源。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Applicationmaster采用轮询的方式通过RPC协议向Resource Manager申请和领取资源。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (95, 'Apriori 算法使用哪个指标筛选项目集（Itemset）？（）', '单选题', '交易编号（TransactionID）', '最小支持度（Minimum Support）', '最小信赖度（Minimum Confidence）', '购买数量', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (98, 'Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (99, 'Apriori算法的核心思想是（）。', '单选题', '通过频繁项集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘候选集', '通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集', '数据集中包含该项集的数据所占数据集的比例，度量一个集合在原始数据中出现的频率', '若某条规则不满足最小置信度要求，则该规则的所有子集也不满足最小置信度要求', 'B', 'Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (100, 'Apriori算法的计算复杂度受哪些因素影响？（）', '多选题', '支持度阀值', '项数（维度）', '事务数', '事务平均宽度', 'ABCD', '影响Apriori 算法计算复杂度的因素主要包含4个，第一个是最小支持度阈值的选择，第二是数据集的维度，也就是数据集的项的数目，第三是数据集的规模，即数据集中包含事务的数目，第四是事务的平均宽度，即平均一个事务包含项的数目。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (101, 'BASE原则的含义不包括（）', '单选题', '基本可用', '柔性状态', '最终一致', '基础条件', 'D', 'BASE原则是Basically Available（基本可用）、Soft State（柔性状态）和Eventually Consistent（最终一致）的缩写。Basically Available 是指可以容忍系统的短期不可用，并不追求全天候服务；Soft State 是指不要求一直保持强一致状态；Eventually Consistent 是指最终数据一致，而不是严格的实时一致，系统在某一个时刻后达到一致性要求即可。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (102, 'BAT是下面哪三家企业的简称？', '多选题', '京东', '百度', '腾讯', '阿里巴巴', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (103, 'BIRCH是一种（）。', '单选题', '分类器', '聚类算法', '关联分析算法', '特征选择算法', 'B', 'BIRCH是一种要求同类数据的内容相似度尽可能小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (104, 'BN层中，参数 β和 γ的作用是（）', '单选题', '保留网络各层在训练过程中的学习成果', '保证激活单元的非线性表达能力', '使批归一化模块具有复原初始输出分布能力', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (105, 'BN的本质就是利用优化变一下方差大小和均值位置，使得新的分布更切合数据的真实分布，保证模型的非线性表达能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (106, 'BP 算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型\n的神经网络。例如训练递归神经网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (107, 'BP神经网络具有很的表示能力，它经常遭遇（），其训练误差持续降低，但测试误差却可能上升。', '单选题', '欠拟合', '误差过大', '误差过小', '过拟合', 'D', '由于其强大的表示能力，BP神经网络经常遭遇过拟合，其训练误差持续降低，但测试误差却可能上升。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (108, 'BP神经网络模型拓扑结构不包括（ ）。', '单选题', '输入层', '隐层', '输出层', '显层', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (109, 'BP神经网络的学习规则是（）。', '单选题', '梯度上升法', '梯度下降法', '梯度提升法', '梯度曲线法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (110, 'BP算法“喜新厌旧”，在学习新样本后，会把旧样本逐渐遗忘。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (111, 'BP算法不能用于处理非线性分类问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (112, 'BP算法可以使网络权值收敛到一个最终解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最优解，也可能是一个局部极小值。这主要是因为BP算法所采用的是梯度下降法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (113, 'BP算法的反向传播是为了对权值进行调整。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (114, 'BP算法的正向传播是为获取训练误差。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (115, 'BP算法陷入局部极小值的问题可通过更换激活函数解决。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (116, 'BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (117, 'Bagging只适用于二分类任务', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (118, 'Bagging是基于自助采样法的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (119, 'Bagging是并行式集成学习方法最著名的代表。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (120, 'Bagging算法中不要求个体学习器都采用同种算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (121, 'Bagging被誉为“代表集成学习技术水平的方法”', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (122, 'Bagging采样的方法是（）', '单选题', '放回采样', '不放回采样', '随机采样', '无法确定', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (123, 'Bagging集成学习中，每个基学习器之间的关系是相加关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (124, 'BatchNorm 层对于 input batch 会统计出 mean 和 variance 用于计算 EMA。如果input batch 的 shape 为（B，\nC，\nH， W），统计出的 mean 和 variance 的 shape 为： （）', '单选题', 'B * 1 * 1 * 1', '1 * C * 1 * 1', 'B * C * 1 * 1', '1 * 1 * 1 * 1', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (125, 'BatchNorm可以从一定程度上抑制欠拟合', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '过拟合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (126, 'BatchNorm可以使学习快速进行（能够使用较大的学习率）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (127, 'BatchNorm可以提高模型对初始值的敏感性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (128, 'Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '先验概率');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (129, 'Block Size是不可以修改的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '它是可以被修改的Hadoop的基础配置文件是hadoop-default.xml，默认建立一个Job的时候会建立Job的Config，Config首先读入hadoop-default.xml的配置，然后再读入hadoop-site.xml的配置（这个文件初始的时候配置为空），hadoop-site.xml中主要配置需要覆盖的hadoop-default.xml的系统级配置。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (130, 'BoW 模型忽略词的顺序，这意味着包含相同单词的两个文档的表征是完全相同的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (131, 'Boosting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率决定其权重', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (132, 'Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合', '单选题', '权重', '分布', '概率', '数量', 'A', 'Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本权重学习多个分类器并进行一些线性组合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (133, 'Boosting的训练过程是有序的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (134, 'Bridge（桥接）模式有以下哪些优点？', '多选题', '分离接口及其实现部分', '提高可扩充性', '改变值以指定新对象', '实现细节对客户透明', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (135, 'C4.5在分类过程中使用的（）', '单选题', '条件熵', '信息增益率', '交叉熵', '联合熵', 'B', 'C4.5在分类过程中使用的信息增益率');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (136, 'C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法，以下描述正确的有（ ）。', '多选题', '每个节点的分支度只能为2', '使用gain ratio作为节点分割的 依据', '可以处理数值型态的字段', '可以处理空值的字段', 'BCD', '分支度Information Value是对信息增益的计算方法的修正，可以为多值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (137, 'C5算法是一种典型的关联规则挖掘算法。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (138, 'CART决策树使用什么来划分属性？', '单选题', '基尼指数', '信息增益', '信息增益准则', '线性分类器', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (139, 'CART决策树通常采用（）剪枝方法。', '单选题', 'REP（错误率降低）', 'CCP（代价复杂度）', 'PEP（悲观剪枝）', '预剪枝', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (140, 'CART树在分类过程中使用的（）', '单选题', '条件熵', '基尼指数Gini', '交叉熵', '联合熵', 'B', 'CART树在分类过程中使用的基尼指数Gini');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (141, 'CART算法在每一个节点上都采用二分法，即每个节点都只能有两个子节点，最后构成二叉树', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (142, 'CA指的是虚拟专用网。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (143, 'CDH是唯一一个提供企业级搜索解决方案的商用Hadoop版本。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (144, 'CMMI中的已管理级包含的七个过程 域中，（）的目的在于使工作人员和管理者客观洞察过程和相关的工作产品。', '单选题', '度量和分析', '供应商协定管理', '过程和产品质量保证', '项目策划', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (145, 'CNN不具有以下那个特性。', '单选题', '局部连接', '权值共享', '空间或时间上的下采样', '不定长输入', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (146, 'CNN不可用于文本分类，RNN可用于文本分类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (147, 'CNN卷积网络中，filter尺寸的选择多为（）', '单选题', '奇数', '偶数', '整数', '分数', 'A', 'CNN卷积网络中，filter尺寸的选择多为奇数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (148, 'CNN常见的Loss函数不包括以下哪个（）', '单选题', 'softmax_loss', 'sigmoid_loss', 'Contrastive_Loss', 'siamese_loss', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (149, 'CNN相比于全连接的DNN，具有的优势是（）。', '多选题', '参数更少', '泛化更好', '训练更快', '更容易搭建', 'ABC', 'DNN直接对数据做加权线性连接，而CNN则是移动卷积核，并对图像中的各区域做卷积操作。因此，DNN更容易搭建，D错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (150, 'CNN神经网络对图像特征提取带来了变革性的变化，使之前的人工特征提取升级到数据驱动的自动特征提取，在CNN中，起到特征提取作用的网络层是（）。', '单选题', 'convolution层', 'full connect层', 'max pooling层', 'norm层', 'A', '卷积层负责提取特征，采样层负责特征选择，全连接层负责分类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (151, 'CNN网络模型中LeNet-5、AlexNet、ResNet、VGG，最早用于手写数字识别的是VGG', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'CNN网络模型中LeNet-5、AlexNet、ResNet、VGG，最早用于手写数字识别的是LeNet');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (152, 'CNN网络设计中，学习率的设置往往对训练收敛起到关键作用，关于学习率的说法，错误的是（）', '单选题', '学习率太小，更新速度慢', '学习率过大，可能跨过最优解', '学习率也是有网络学习而来', '学习率可在网络训练过程中更改', 'C', 'CNN网络设计中，学习率的设置往往对训练收敛起到关键作用，关于学习率的说法，错误的是学习率也是有网络学习而来');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (153, 'COUNT（DJXH）为统计纳税人户数的用法', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (154, 'CPU 是计算机硬件系统中最核心的部件，它由（）组成。', '单选题', '运算器和控制器', '运算器和存储器', '内存和外存', '控制器和存储器', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (155, 'CPU主要通过增加指令、增加核数等方式来提升AI性能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (156, 'CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势包括以下哪些？', '多选题', '特征灵活', '速度快', '可容纳较多上下文信息', '全局最优', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (157, 'CRF（条件随机场）和HMM（隐马尔可夫模型）之间的主要区别是什么？', '单选题', 'CRF是生成式的，而HMM是判别式模型；', 'CRF是判别式模型，HMM是生成式模型。', 'CRF和HMM都是生成式模型；', 'CRF和HMM都是判别式模型。', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (158, 'CRISP-DM和SEMMA两种数据挖掘实施方法论中都包括的过程是：（）', '单选题', '商业理解', '建模及评估', '模型效果监控', '部署', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (159, 'CRISP-DM模型中Evaluation表示对建立的模型进行评估，重点具体考虑得出的结果是否符合（）的商业目的', '单选题', '第二步', '第三步', '第一步', '最后一步', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (160, 'CRISP-DM模型的六个阶段在实际的项目实施中通常不是按顺序进行的。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (161, 'CSPDarknet53包含多少个卷积层？', '单选题', '28', '29', '30', '31', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (162, 'CSV文件是以什么标点符号为分隔符的（    ）。', '单选题', '逗号', '句号', '单引号', '双引号', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (163, 'CSV文件本质上也是文本文件，可以用记事本或者excel打开。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (164, 'CascadeRCNN中使用了（）个BBOXHead完成目标检测', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (165, 'Channel的作用类似队列，用于临时缓存进来的数据，当Sink成功地将数据发送到下一跳的Channel或最终目的，数据会从Channel移除。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Channel的作用类似队列，用于临时缓存进来的数据，当Sink成功地将数据发送到 下一跳的Channel或最终目的，数据会从Channel移除。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (166, 'ChatGPT应用了 （ ） 等技术。', '多选题', 'AlphaGo', '人类反馈强化学习', '基于自注意力机制的神经网络模型Transformer', '', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (167, 'ChatGPT的GPT是Generative Pre-trained Transformer的首字母缩写。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (168, 'Cloudera CDH是需要付费使用的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '第一套付费产品是 Cloudera Enterpris，Cloudera Enterprise 在美国加州举行的 Hadoop 大会 （HadoopSummit） 上公开，以若干私有管理、监控、运作工具加强 Hadoop 的功能。收费采取合约订购方式，价格随用的 Hadoop 大小变动。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (169, 'Cloudera提供哪几种安装CDH的方法？', '多选题', 'Clouderamanager', 'Tarball', 'Yum', 'Rpm', 'ABCD', 'Cloudera提供Clouderamanager，Tarball，Yum，Rpm这几种安装CDH的方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (170, 'Colocation同分布文件级的同分下实现文件的快速访问，避免了因数据迁移带来的大量网络开销.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Colocation同分布文件级的同分下实现文件的快速访问，避免了因数据迁移带来的 大量网络开销.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (171, 'Cortana是（    ）推出的个人语音助手。', '单选题', '苹果', '亚马逊', '微软', '阿里巴巴', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (172, 'C语言程序中变量名不能用大写。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (173, 'D3代表数据驱动文档，是一个 （）库', '单选题', 'JavaScript', 'Java', 'Python', 'R', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (174, 'D5000安全认证模块的认证过程采用的是双向加密算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (175, 'DACP上影响分析的功能是什么？', '单选题', '查看引用的程序或数据模型影响了哪些表', '查看有哪些表影响了引用的程序或数据模型', '查看引用的程序的调度配置', '以上功能均有', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (176, 'DACP上能进行跨平台的数据开发么？', '单选题', '不能', '不清楚', '能', '后续可支持', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (177, 'DACP中开发时通过“创建表”组件来创建结果表最主要的价值是什么', '单选题', '开发简单', '开发规范要遵守', '可配置数据存储周期，不必手工删表', '可作为数据资产进行留存并提供数据字典说明', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (178, 'DACP中要查询宽带相关的表有哪几种方法？', '单选题', '全数据目录中搜索宽带关键字', '在重点业务目录下点击宽带类目录查看', '以上均可', '以上都不行', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (179, 'DACP平台账号通过哪个系统申请', '单选题', 'BOMC系统', '4A系统', '统一用户系统', '经分系统', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (180, 'DACP开发时如需要使用日期参数，如何获取帮助说明', '单选题', '教学资料模块下搜索帮助文档', '大数据字典查找', '选择SQL组件双击，上面点击帮助信息，有系统支持的日期参数', '程序列表中查找', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (181, 'DACP数据查询中如果不小心关掉了页面，可以在哪里找回查询语句？', '单选题', '源系统数据字典模块下', '大数据字典模块下', '数据治理模块下', '历史查询模块下', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (182, 'DACP数据查询界面一个窗口内可以同时执行几段代码？', '单选题', '1个', '2个', '3个', '任意个', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (183, 'DACP系统的开发平台是什么？', '单选题', 'PaaS平台', '数据治理平台', '大数据字典', '源系统数据字典', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (184, 'DACP调度配置中日期偏移设置为1，含义是？', '单选题', '当天运行账期', '前一天运行账期', '后一天运行账期', '前两天运行账期', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (185, 'DAGScheduler的作用是（）。', '单选题', '负责分配任务', '负责调度Worker的运行', '负责创建执行计划', '负责清理执行完毕的任务', 'C', 'Scheduler模块分为DAGScheduler和TaskScheduler两个部分。DAGScheduler负责创建执行计划；TaskScheduler负责分配任务并调度Worker的运行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (187, 'DBSCAN之所以难以有效处理高维数据，其主要原因是', '单选题', '数据的形状太复杂', '簇的大小未知', '噪声点过多', '开销过大', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (188, 'DBSCAN和K均值都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法，但K均值一般聚类所有对象，而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。', '单选题', '②⑤④③①', '①⑤④②③', '①②③④⑤', '④③②①⑤', 'C', 'K-means++算法基本流程为：①从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心；②对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心（指已选择的聚类中心）的距离D（x）；③选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是D（x）较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大；④重复②和③直到k个聚类中心被选出来；⑤利用这k个初始的聚类中心来运行标准的K-means算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (189, 'DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。', '单选题', 'O（m）', 'O（m2）', 'O（log m）', 'O（m*log m）', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (190, 'DBSCAN对参数不敏感。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (191, 'DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (192, 'DBSCAN算法中，在给定的Eps半径邻域内，所有核心点的点数都不应该少于 MinPts 阈值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'DBSCAN算法中，在给定的Eps半径邻域内，所有核心点的点数都不应该少于 MinPts 阈值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (193, 'DBSCAN算法会删掉它认为是噪声点的数据点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'DBSCAN算法会把噪声点删除');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (194, 'DBSCAN算法会把包括噪声点的所有点划分到各自的簇中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'DBSCAN算法会把噪声点删除，而不是划分进去');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (195, 'DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，对异常值非常敏感，因此要在聚类前 进行异常值分析。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '可以在聚类的同时发现异常点，对数据集中的异常点不敏感');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (196, 'DBSCAN算法的MinPts参数的意义是（）。', '单选题', '数据点的邻域半径', '密度阈值', '高密度点距离阈值', '低密度点距离阈值', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (197, 'DBSCAN算法的过程是（）。①删除噪声点。②每组连通的核心点形成一个簇。③将所有点标记为核心点、 边界点和噪声点。④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。⑤为 距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。', '单选题', '①②④⑤③', '③①⑤②④', '③①②④⑤', '①④⑤②③', 'B', '1.将所有点标记为核心点、 边界点和噪声点 2.删除噪声点 3.每组连通的核心点形成一个簇为 4.距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边 5将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (198, 'DES3和RSA是两种不同的安全加密算法，主要是用来对敏感数据进行安全加密。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (199, 'DGI定义的数据治理任务包括（）。', '多选题', '数据质量的评估', '主动定义或序化规则', '为数据利益相关者提供持续跨职能的保护与服务', '应对并解决因不遵守规则而产生的问题', 'BCD', 'DGI（The Data Govermance Institute）认为数据治理是对数据相关的决策及数据使用权限控制的活动。它是一个信息处理过程中根据模型来执行的决策权和承担责任的系统，规定了谁可以在什么情况下对哪些信息做怎样的处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (200, 'DHCP客户经过四个过程获得IP，这四个过程，均以广播方式进行，使用UDP：67/68口。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (201, 'DHCP通过广播包分配IP。两台客户端同时向一台DHCP请求IP地址时，收到多个广播包，可能导致被分配同一个IP地址', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (202, 'DIKW金字塔模型中，顶层与底层的名称分别为（）。', '单选题', '智慧与数据', '知识与数据', '智慧与数值', '知识与数值', 'A', 'DIKW 金字塔（DIKW Pyramid）模型揭示了数据（Data）与信息（Information）、知识（Knowledge）、智慧（Wisdom）之间的区别与联系，自底向上分别为数据、信息、知识、智慧。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (203, 'DNN不是适合处理图像问题是因为“维数灾难”，那么“维数灾难”会带来什么问题呢：', '单选题', '网络结构过于复杂', 'DNN根本不能处理图像问题', '内存、计算量巨大、训练困难', '神经元数量下降，所以精度下降', 'C', '“维数灾难”会带来内存、计算量巨大、训练困难等问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (204, 'DNN常用的激活函数有（）。', '单选题', 'sigmoid', 'tanh', 'ReLU', '以上答案都正确', 'D', 'DNN常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、softplus、PReLU。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (205, 'DNN是卷积神经网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (206, 'DataFrame和RDD最大的区别是（）。', '单选题', '科学统计支持', '多了schema', '存储方式不一样', '外部数据源支持', 'B', '相比于RDD，DataFrame多了数据的结构信息，即schema 。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (207, 'DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，也就是分布式的Row对象的集合', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (208, 'DataFrame的列与列之间的数据类型必须是相同的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (209, 'DataFrame的结构是由索引和数据组成的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (210, 'DataNode是HDFS集群的主节点，NameNode是HDFS集群的从节点。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (211, 'DataNode负责文件的存储。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (212, 'Datawrapper是一个用于制作（）的在线数据可视化工具。', '单选题', '交互式图表', '普通图表', '气泡图', '以上都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (213, 'Datawrapper绘制图表的步骤，包含以下哪些？', '多选题', '上传数据', '检查并描述', '可视化', '发布并入', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (214, 'DatetimeIndex是一种用来指代一系列时间戳的索引结构。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (215, 'Decision Tree构造的重要步骤。', '多选题', '特征选择', '决策树生成', '剪枝', '计算信息增益', 'ABC', '决策树构造只有特征选择、决策树生成、剪枝三个环节过程');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (216, 'Densenet网络结构的特点是？', '单选题', '串行结构', '并行结构', '多级跳跃连接', '循环结构', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (217, 'Densenet网络设计的主要目的是？', '单选题', '防止梯度消失', '防止梯度爆炸', '充分利用各层之间的特征', '加速收敛', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (218, 'DevOps 是 Development 和 Operations 的合成词，它是一种重视软件开发人员和运维技术人员之间沟通合作的文化、运动或惯例。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (219, 'Diffie-Hellman算法的安全性取决于离散对数计算的困难性，可以实现秘钥交换。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (220, 'DilatedConvolution意思是？', '单选题', '空洞卷积', '黑洞卷积', '细节卷积', '返向卷积', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (221, 'Docker三个架构组件包括Docker客户端、主机和注册表。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (222, 'Docker容器与虚拟机相比更具有优势的方面有（）。', '单选题', '启动速度', '并发性', '资源利用率', '三个选项都是', 'D', '选项中都是Docker容器与虚拟机相比更具有的优势。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (223, 'Docker容器是将应用程序的执行环境彼此隔离，但共享底层OS内核。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (224, 'Dropconnect对一个神经元随机屏蔽输入和输出权重', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (225, 'Dropout作用于每份小批量训练数据，由于其随机丢弃部分神经元的机制，相当于每次迭代都在训练不同结构的神经网络。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (226, 'Dropout在预测的过程中会随机去掉神经元', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在训练过程中会');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (227, 'Dropout对一个神经元随机屏蔽输入权重', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (228, 'Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？', '单选题', '仿射层', '卷积层', 'RNN层', '均不对', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (229, 'Dropout率和正则化有什么关系是Dropout率越高，正则化程度越低', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (230, 'Dropout率和正则化有什么关系的关系中，Dropout率越高，正则化程度越低。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (231, 'EDA（探索性数据分析）方法与传统统计学的验证性分析方法的区别有（）。', '多选题', 'EDA需要事先提出假设，而验证性分析不需要', 'EDA中采用的方法往往比验证性分析简单', '在一般数据科学项目中，探索性分析在先，验证性分析在后', 'EDA更为简单、易学和易用', 'BCD', '在一般数据科学项目中，探索性分析在先，验证性分析在后，EDA中采用的方法往往比验证性分析简单。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (232, 'EFS加密文件系统不能加密压缩文件。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (233, 'EM 算法的 E 和 M 指什么？（）', '单选题', 'Expectation-Maximum', 'Expect-Maximum', 'Extra-Maximum', 'Extra-Max', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (234, 'EM 算法的核心思想是？（）', '单选题', '通过不断地求取目标函数的下届的最优值，从而实现最优化的目标', '列出优化目标函数，通过方法计算出最优值', '列出优化目标函数，通过数值优化方法计算出最优值', '列出优化目标函数，通过坐标下降的优化方法计算出最优值。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (235, 'EM 算法，具有通用的求解形式，因此对任何问题，其求解过程都是一样， \n都能很容易求得结果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (236, 'EMR提供了方便快捷的集群管理，快速实现集群创建与扩容，提供了集群创建、集群扩容、服务配置、弹性伸缩、动态扩容等功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (237, 'EMR提供了服务监控、弹性伸缩、动态扩容等多种功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (238, 'EMR提供了高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (239, 'EMR计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK、专有云平台。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (240, 'EM算法使用期望（E）步和最大化（M）步交替计算', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (241, 'EM算法可以应用于（）', '单选题', '学习贝叶斯网络的概率', 'EM-聚类', '训练HMM', '以上均可', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (242, 'EM算法因为是理论可以保证收敛的，所以肯定能够取得最优解。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (243, 'EM算法是（  ）学习算法', '单选题', '有监督', '无监督', '半监督', '都不是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (245, 'EM算法每次迭代包括哪些步骤？', '多选题', '求期望', '求极大值', '求标准差', '求方差', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (246, 'EM算法的E和M指什么？（）', '单选题', 'Expectation-Maximum', 'Expect-Maximum', 'Extra-Maximum', 'Extra-Max', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (247, 'EM算法的核心思想是？', '单选题', '通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。', '列出优化目标函数，通过方法计算出最优值。', '列出优化目标函数，通过数值优化方法计算出最优值。', '列出优化目标函数，通过坐标下降的优化方法计算出最优值。', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (248, 'EM算法通常不需要设置步长，而且收敛速度一般很快。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (249, 'EM算法通过迭代求L（theta）=logP（Y|theta）的（），每次迭代交替进行求期望和求极大化。', '单选题', '无偏估计', '极大似然估计', '区间估计', '有偏估计', 'B', 'EM算法通过迭代求L（theta）=logP（Y|theta）的极大似然估计，每次迭代交替进行求期望和求极大化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (250, 'EM算法首先猜测每个数据来自哪个高斯分布，然后求取每个高斯的参数，之后再去重新猜测每个数据来自哪个高斯分布，类推进一步迭代，直到收敛，从而得到最后的参数估计值。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (251, 'EM算法，具有通用的求解形式，因此对任何问题，其求解过程都是一样，都能很容易求得结果。（        ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (252, 'EM聚类属于软分聚类方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (253, 'ESB服务接入流程描述正确的是', '单选题', '在需求管理平台提交申请接入流程', '申请接入时需要填写系统工号、接入IP', '系统工号需为CRM系统普通登录账号', '申请接入时必须提交服务设计文档', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (254, 'ETL包含下列哪些过程（）。', '多选题', '数据抽取', '数据转换', '数据加载', '数据展现', 'ABC', 'ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (255, 'ETL技术主要涉及（）操作。', '多选题', '抽取', '转换', '加载', '分析', 'ABC', 'ETL技术主要涉及抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (256, 'Echarts可以绘制以下哪些图形', '多选题', '饼图', '线形图', '曲线图', '散点图', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (257, 'Echarts官网提供了下面哪几种定制（）', '多选题', '完全版', '常用版', '精简版', '企业版', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (258, 'Echarts是哪种可视化工具？', '单选题', '信息图表', '地图工具', '时间线工具', '分析工具', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (259, 'Excel中优先等级最高的运算符是（）。', '单选题', '算术运算符', '比较运算符', '文本运算符', '引用运算符', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (260, 'Excel中可以利用LOOKUP函数实现根据首列查找信息功能。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (261, 'Excel中，如果需要在单元格中将600显示为600.00，应该将单元格的数据格式设置为（）', '单选题', '常规', '数值', '日期', '文本', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (262, 'Excel中，我们创建的图表选择数据区域可以不连续。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (263, 'Excel中，条形图和柱形图擅长比较数据间的多少和大小关系。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (264, 'Excel可以把工作表转换成Web页面所需的（）格式。', '单选题', 'EXE', 'HTML', 'BAT', 'TXT', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (265, 'Excel图表的显著特点是工作表中的数据变化时，图表也随之改变。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (266, 'Excel在公式运算中，如果引用第6行的绝对地址，第D列的相对地址，则应为（）', '单选题', '$D6', 'D$6', '$6D', '6D', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (267, 'Excel实现统计分析的主要途径是数据分析工具。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (268, 'Excel是Microsoft Offce的组件之一，可以实现（）。', '多选题', '数据处理', '统计分析', '数据可视化显示', '辅助决策', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (269, 'Excel电子表格A1到C5为对角构成的区域，其寻方法是（）。', '单选题', 'A1：C5', 'A1，C5', 'C5：A1', 'A1+C5', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (270, 'F1值是精确率与查全率的加权平均值，综合平衡了精确率与查全率两个指标的特点，F1值突出对分类错误的评估。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (271, 'FP-Growt博法不产生候选集而直接生成频繁集的频素模式增长算法，该算法采 用分而治之的策略。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'FP-Growt博法不产生候选集而直接生成频繁集的频素模式增长算法，该算法采 用分而治之的策略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (272, 'FP-growth算法是一种分类算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'FP-growth算法是一种高效发现频繁项集的方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (273, 'FPN中根据ROI的（）来分配所属层级？', '单选题', '分类分数', '最大边长度', '面积', 'nan', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (274, 'FTP支持两种文件传输方式：二进制文件传输和文本文件传输。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (275, 'FTP是Internet安全最弱的服务。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (276, 'FTP服务器进程的保留端口号是21。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (277, 'FTP的属性中安全帐户选项用于配置FTP站点操作员和约定用户（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (278, 'Fast R-CNN模型不包括以下哪个部分（）', '单选题', 'Selective Search', 'CNN', 'SVM', 'ROI', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (279, 'Fast RCNN中位置损失为何使用Smooth L1（）', '单选题', '增加对于离群点更加鲁棒', 'Smooth L1相比于L2损失函数，对离群点、异常值不敏感', '可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (280, 'Faster R-CNN模型不包括以下哪个部分（）', '单选题', 'Selective Search', 'CNN', 'RPN', 'ROI', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (281, 'Faster R-CNN模型可以用于变压器部件图像的目标检测任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (282, 'FasterRCNN中的ROIpooling，仍能保留pixel-level的输入输出对应', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (283, 'FasterRCNN模型相比于FastR-CNN模型，算法的改进主要体现在（）', '多选题', '提出候选框生成网络，取代了SelectiveSearch', '在RPN与最终输出的两个阶段，将分类损失和框回归损失进行联合后对网络进行优化', '采用ROIpooling层，加速特征提取过程', '将CNN提取到的特征送入SVM进行分类', 'AB', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (284, 'FasterRCNN模型相比于R-CNN模型，算法的改进主要体现在（）\na） 提出候选框生成网络，取代了SelectiveSearch\nb） 讲分类损失和框回归损失进行联合后对网络进行优化\nc）采用ROIpooling层，加速特征提取过程', '单选题', 'a）、b）、c）', 'a）、b）', 'b）、c）', 'a）、c）', 'A', 'FasterRCNN模型相比于R-CNN模型，算法的改进主要体现在提出候选框生成网络，取代了SelectiveSearch，讲分类损失和框回归损失进行联合后对网络进行优化\n，采用ROIpooling层，加速特征提取过程');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (285, 'Figure对象允许划分为多个绘图区域。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (286, 'Figure对象可以划分多个绘图区域，每个绘图区域都是一个Axes对象。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (287, 'Figure对象可以理解为一张空白的画布，用于容纳图表的各种组件。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (288, 'Flink 可以基于以下哪些窗口进行统计', '多选题', '时间窗口', '滑动窗口', '会话窗口', 'countWindow', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (289, 'Flink 流式处理的数据源类型包括', '多选题', 'Collections', 'JDBC', 'Socket streams', 'Files', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (290, 'Flink中的（）接口用于流数据处理，（）接口用于批处理？', '单选题', 'DatabatchAPI，DatastreamAPI', 'StreamAPI，BatchAPI', 'DatastreamAPI，DatasetAPI', 'BatchAPI，StreamAPI', 'C', 'Flink中的DatastreamAPI接口用于流数据处理，DatasetAPI接口用于批处理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (291, 'Flink可以基于以下哪些窗口进行统计？', '多选题', '时间窗口', '滑动窗口', '会话窗口', '计数窗口', 'ABCD', '时间窗口：以时间点到来定义窗口的开始（start）和结束（end），所以截取出的就是某一时间段的数据。到达时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁。\n计数窗口：基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。\n滑动窗口：大小固定，但窗口之间不是首尾相接，而有部分重合。滑动窗口可以基于时间定义、数据个数。定义滑动窗口的参数与两个：窗口大小，滑动步长。滑动步长是固定的，且代表了两个个窗口开始/结束的时间间隔。数据分配到多个窗口的个数 = 窗口大小/滑动步长\n会话窗口：只能基于时间来定义，“会话”终止的标志就是隔一段时间没有数据来。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (292, 'Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个数据分发以及并行计算的流数据处理引擎。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (293, 'Flink是流计算处理和批处理平台，（）是数据批处理和流处理的核心引擎', '单选题', 'Runtime', 'DataStream', 'DataSet', 'FlinkCore', 'A', 'Flink Runtime是一个分布式的流处理引擎（分布式的系统），提供了支持Flink计算的全部核心实现，能够接受数据流程序并在一台或多台机器上以容错方式执行。Flink使用DataStream、DataSet在程序中表示数据，我们可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (294, 'Flink流式处理的数据源类型包括？（）', '多选题', 'Collections', 'JDBC', 'Socket streams', 'Files', 'ABCD', 'Flink流式处理的数据源类型包括Collections、JDBC、Socket streams、Files');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (295, 'Flink的兼容性体现在以下哪些方面？', '多选题', 'YARN能够作为Flink集群的资源调度管理器', '能够与Hadoop原有的Mappers和Reducers混合使用', '能够使用Hadoop的格式化输入和输出口', '能够从本地获取数据', 'ABCD', '兼容性的体现：YARN能够作为Flink集群的资源调度管理器；能够与Hadoop原有的Mappers和Reducers混合使用；能够使用Hadoop的格式化输入和输出口；能够从本地获取数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (296, 'Flink的数据转换操作在以下哪些环节中完成（）？', '单选题', 'channel', 'Transformation', 'sink', 'source', 'B', 'Flink的数据转换操作在Transformation完成');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (297, 'Flink采用checkpoint机制保障应用程序运行中的容错性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Flink是一个框架和分布式处理引擎，Flink 的 checkpoint 机制是其可靠性的基石。当一个任务在运行过程中出现故障时，可以根据 checkpoint 的信息恢复到故障之前的某一状态，然后从该状态恢复任务的运行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (299, 'Flume中source必须确切的与一个channel关联。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Flume中source必须确切的与一个channel关联。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (300, 'Flume传输数据过程中，sink取走数据并写入目的地后，会将events从channel中删除。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统；sink组件是用于把数据发送到目的地的组件，channel组件对采集到的数据进行缓存，可以存放在Memory或File中。只有在sink将channel中的数据成功发送出去之后，channel才会将临时event数据进行删除，这种机制保证了数据传输的可靠性于安全性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (301, 'Flume传输的可靠性是指Flume在传输数据过程中，当下一跳的Flume节点故障或者数据接收异常时，可以自动切换到另外一路上继续传输。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Flume传输的可靠性是指Flume在传输数据过程中，当下一跳的Flume节点故障或者数据接收异常时，可以自动切换到另外一路上继续传输。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (302, 'Flume的properties， properties配置文件中可以配置多个channel来传输数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Flume南properties， protertlses配置文件中可以配置多个channel来传输数据.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (303, 'Flume支持多级级联的sink类型是（）？', '单选题', 'hdfs sink', 'avro sink', 'file roll sink', 'hbase sink', 'B', 'avro sink支持多级级联');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (304, 'Flume数据采集的过程中，下列选项中对数据进行过濾和修饰的是？', '单选题', 'Channel', 'Channel selector', 'Interceptor', '', 'C', 'Flume数据采集的过程中，Interceptor对数据进行过濾和修饰。channel是一个数据的缓冲池，位于source与sink之间的缓冲区，允许source、sink在不同的速率上可以同时处理多个source的写入操作及多个sink的读取操作\nflume channel selectors允许给一个source可以配置多个channel的能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (305, 'Flume架构中一个sink可以连接多个channel。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (306, 'Flume架构中，一个Source可以连接多个Channel。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Flume架构中，一个Source可以连接多个Channel。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (308, 'Flume架构中，一个sink可以连接多个channel。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Sink只能从一个Channel读取数据，而多个Sink可以从相同的Channel读取以获得更好的性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (309, 'Flume用于收集数据，其传输的数据基本单位是？', '单选题', 'Split', 'Block', 'Event', 'Packet', 'C', 'Flume用于收集数据，其传输的数据基本单位是Event。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (310, 'Flume的数据流可以根据headers的信息发送到不同的channel中。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (311, 'Flume负载均衡接收器处理器能够在多个Sink上进行均衡流量的功能。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (312, 'Flume进程级联时以下哪些Sink类型用于接收上一跳Flume发送过来的数据？', '多选题', 'Null Sink', 'thrift sink', 'Hive sink', 'avro sink', 'BD', '级联：当主表中关键字被修改或删除时，子表中与之关键字相同的记录也随之修改或删除。\nEvent：消息、事件，在Flume数据传输的单位是event，event由消息头和消息体组成。Flume将解析的日志数据、接收到的TCP数据等分装成events在内部Flow中传递。\nNull Sink：\n当接收到channel时丢弃所有events。\nThrift Sink：\nFlume events发送到sink，转换为Thrift events，并发送到配置好的hostname/port。从配置好的channel按照配置好的批量大小批量获取events。\nAvro Sink：\nFlume events发送到sink，转换为Avro events，并发送到配置好的hostname/port。从配置好的channel按照配置好的批量大小批量获取events。\nHive Sink：\n该sink streams 将包含分割文本或者JSON数据的events直接传送到Hive表或分区中。使用Hive 事务写events。当一系列events提交到Hive时，它们马上可以被Hive查询到。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (313, 'Flume适用于以下哪些场景的数据收集？（）', '多选题', 'Thrift，Avro， Syslog， Kafka 等数 据源上收集数据', '本地文件数据采集', '应用系统产生的日志采集', '大量数据的实时数据采集', 'ABC', '适用于Thrift，Avro， Syslog， Kafka 等数 据源上收集数据、本地文件数据采集、应用系统产生的日志采集');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (314, 'Flume采集方案的名称、位置、以及sources、channels、sinks参数配置信息可以任意定义。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (315, 'Fusioninsight HD系统中 Hive支持的存储格式包\n括?', '多选题', 'Textfile', 'Sequencefile', 'RCFILE', 'Hfile', 'ABC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (316, 'Fusioninsight 中 Hive包含2个角色\nhiveserver和 Metastore?', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (317, 'GAN是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (318, 'GIS算法的收敛速度由计算更新值的步长确定。C值越大，步长越大，收敛速度就越快。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (319, 'GPT-3预训练数据集的大小大概是多少？', '单选题', '57GB', '570GB', '5700GB', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (320, 'GPT模型家族应用的核心处理是哪个模型？', '单选题', 'Transformer', 'LSTM', 'BERT', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (321, 'GRU含有一个cell单元，用于存储中间状态', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (322, 'Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '（给的答案是B）此题的目的是考Ganglia的了解。严格意义上来讲是正确。ganglia作为一款最常用的Linux环境中的监控软件，它擅长的的是从节点中按照用户的需求以较低的代价采集数据。但是ganglia在预警以及发生事件后通知用户上并不擅长。最新的ganglia已经有了部分这方面的功能。但是更擅长做警告的还有Nagios。Nagios，就是一款精于预警、通知的软件。通过将Ganglia和Nagios组合起来，把Ganglia采集的数据作为Nagios的数据源，然后利用Nagios来发送预警通知，可以完美的实现一整套监控管理的系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (323, 'Gated Recurrent units的出现可以帮助防止在RNN中的梯度消失问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (324, 'Geany不是文本编辑器。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (325, 'Gibbs采样是一类通用的采样方法，和M-H采样方法没有任何关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (326, 'Gini指数越大表示集合中被选中的样本被分错的概率越小，也就是说集合的纯度越高。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (327, 'GooLeNet中使用较多小tricks，其中全局平局池化GAP就是一个，使用GAP的优点是（）', '单选题', '提供更好的分类', '减少参数量，实现任意大小的输入', '加速模型收敛', '增加网络深度', 'B', 'GooLeNet中使用较多小tricks，其中全局平局池化GAP就是一个，使用GAP的优点是减少参数量，实现任意大小的输入');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (328, 'GoogLeNetInceptionV1中使用了5*5的卷积核所以训练代价非常高，为了解决这个问题，GoogLeNet使用的方法是：', '单选题', '取消5*5的卷积核', '先用1*1的卷积核降维，然后在使用5*5的卷积核', '把5*5拆分为2个3*3', '缩减5*5的卷积核的个数', 'B', 'GoogLeNetInceptionV1先用1*1的卷积核降维，然后在使用5*5的卷积核');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (329, 'GoogLeNet中的基础卷积块叫作Inception块。以下关于Inception块说法不正确的一项是（）', '单选题', 'Inception块里有4条并行的线路，4条线路都使用了合适的填充来使输入与输出的高和宽一致', '前3条线路使用窗口大小分别是 1×1 、 3×3 和 5×5 的卷积层来抽取不同空间尺寸下的信息', '第四条线路则使用 3×3 最大池化层，后接 1×1 卷积层来改变通道数。', '中间2个线路会对输入先做 1×1 卷积来减少输入通道数，以增加模型复杂度。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (330, 'GoogLeNet从增加网络深度角度改进了之前的图像分类网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (331, 'GoogLeNet从角度改进了之前的图像分类网络？', '单选题', '增加网络宽度', '轻量化网络模型', '改善网络退化现象', '增加网络深度', 'A', 'GoogLeNet从增加网络宽度角度改进了之前的图像分类网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (332, 'Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法，实现在（）上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习（contrastivelearning）', '单选题', '标注数据', '无标注数据', '二维数据', '图像数据', 'B', 'Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法，实现在无标注数据上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习（contrastivelearning）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (333, 'Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (334, 'Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的（ ）。', '单选题', '推荐算法', '数据算法', '串行化处理', '并行化处理', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (335, 'GroupBy对象支持迭代。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (336, 'H5新增了哪些标签？', '多选题', 'article', 'aside', 'audio', 'v', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (337, 'HBase 中Compaction的目的是减少同一个Region，同一个ColumnFamily下的文件数目。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'HBase 中Compaction的目的是减少同一个Region，同一个ColumnFamily 下的文件数目。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (338, 'HBasett靠（）存储底层数据', '单选题', 'HDFS', 'Hadoop', 'Memory', 'MapReduce', 'A', '首先HBase不同于一般的关系数据库，\n\n它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.\n另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (339, 'HBase中KeyValue数据的存储格式是（）。', '单选题', 'HFile', 'HLogFile', 'SequenceFile', 'TXT', 'A', 'HBase中KeyValue数据的存储格式是HFile。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (340, 'HBase中如果发生一个Region的Split，将一个HFile文件真正分开到两个 Region的过程发生在以下什么阶段？', '单选题', 'Split过程中', 'Flush过程中', 'Compaction 过程中', 'HFile分开过程中', 'C', 'Compaction 过程中将一个HFile文件真正分开到两个 Region');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (341, 'HBase中的批量加载底层使用（）实现。', '单选题', 'MapReduce', 'Hive', 'Coprocessor', 'Bloom Filter', 'A', 'HBase包含几种将数据加载到表中的方法。最直接的方法是使用MapReduce作业中的TableOutputFormat类，或者使用普通的客户端API；然而，这些并不总是最有效的方法。\n\n批量加载功能使用MapReduce作业以HBase的内部数据格式输出表格数据，然后直接将生成的StoreFiles加载到正在运行的群集中。使用批量加载将比使用HBase API使用更少的CPU和网络资源。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (342, 'HBase作为数据存储组件封装于大数据平台，用于（）存储。', '单选题', '关系型数据库', '分布式文件', '非关系型数据库', '列式存储', 'C', 'HBase是列式存储，以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录，索引都可以快速地获取列上的数据。列式存储主要用于非关系型数据库存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (343, 'HBase使用一个（）节点协调管理一个或多个RegionServer从属机。', '单选题', 'NameNode', 'DataNode', 'JobTracker', 'Master', 'D', 'HBase中由一个Master节点负责协调管理一个或多个RegionServer从属机。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (344, 'HBase依赖（ ）提供消息通信机制。', '单选题', 'Zookeeper', 'Chubby', 'RPC', 'Socket', 'A', 'c答案网搜搜不到，应该是A答案');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (345, 'HBase依赖（）技术框架提供消息通信机制。', '单选题', 'Zookeeper', 'Chubby', 'RPC', 'Socket', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (346, 'HBase依靠（）存储底层数据。', '单选题', 'HDFS', 'Hadoop', 'Memory', 'MapReduce', 'A', 'HBase位于结构化存储层，HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (347, 'HBase依靠（）提供强大的计算能力。', '单选题', 'ZooKeeper', 'Chubby', 'RPC', 'MapReduce', 'D', 'Chubby是分布式协调系统，类似于ZooKeeper。RPC（RemoteProcedureCall）是远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。HBase依靠MapReduce提供强大的计算能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (348, 'HBase依靠（）提供消息通信机制。', '单选题', 'ZooKeeper', 'Chubby', 'RPC', 'Socket', 'A', 'ZooKeeper是一个高可用、高性能的分布式协调服务，为HBase提供消息通信机制。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (349, 'HBase允许创建空表，不需要建立列族。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'HBase必须有列族。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (350, 'HBase分布式模式最好需要（）个节点？', '单选题', '1.0', '2.0', '3.0', '最少', 'C', '– HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库\n– 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理 HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为其分布式协同服务\n– 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存NoSQL数据库）\nHbase的架构图如下所示');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (351, 'HBase可以有列，可以没有列族（column family） 。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'HBase本身的设计目标是支持稀疏表，而稀疏表通常会有很多列，但是每一行有值的列又比较少，所以必须有列簇。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (352, 'HBase官方版本可以安装在（）操作系统上。', '多选题', 'CentOS', 'Ubuntu', 'Red Hat', 'Windows', 'ABC', 'HBase官方版本可以安装在Linux操作系统上');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (353, 'HBase对于空（NULL）的列，不需要占用存储空间。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '数据表往往是系数矩阵，但空列并不占用存储空间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (354, 'HBase性能优化包含下面的哪些选项？', '多选题', '读优化', '写优化', '配置优化', 'JVM优化', 'ABCD', 'HBase性能优化包含读优化，写优化，配置优化，JVM优化');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (355, 'HBase提供多种数据访问接口的方式，包含接口有（） ', '多选题', 'Java API', 'HBase Shell', 'Thrift Gateway', 'REST Gateway', 'AB', 'HBase包含接口有Java API和HBase Shell');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (356, 'HBase是Apache的Hadoop项目的子项目，利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，适合于非结构化数据存储。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '非结构化数据是数据结构不规则或不完整，可以用Hbase存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (357, 'HBase是一套高性能的分布式数据集群，必须在大型机或者高性能的服务器上进行搭建。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'HBase是一个高可靠性、高性能（快）、面向列、可伸缩的分布式数据库系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化和非结构化数据存储集群。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (358, 'HBase是一种可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向（）的动态模式数据库。', '单选题', '列', '行', '行和列', '元组', 'A', 'HBase支持的是列式存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (359, 'HBase是分布式列式存储系统，记录按什么集中存放。', '单选题', '列族', '列', '行', '不确定', 'A', 'HBase是一个分布式列式存储系统，记录按列簇集中存放，通过主键（row， key）和主键的range来检索数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (360, 'HBase来源于哪篇博文？', '单选题', 'The Google File System', 'MapReduce', 'BigTable', 'Chubby', 'C', 'Bigtable是一种用于管理结构化数据的分布式存储系统，旨在扩展到非常大的尺寸：对数千台商品服务器上的PB数据进行服务。Bigtable不支持完整的关系数据模型，相反，它为客户端提供了一个简单的数据模型，支持对数据布局和格式的动态控制，并允许客户端推理底层存储中表示的数据的局部属性。用户在Bigtable中可以使用是任意字符串的行和列名称对数据进行索引。Bigtable还将数据视为字符串，尽管客户端通常将各种形式的结构化和半结构化数据序列化到这些字符串中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (361, 'HBase构建二级索引的实现方式有哪些？', '多选题', 'MapReduce', 'Coprocessor', 'BloomFilter', 'Filter', 'AB', 'HBase构建二级索引的实现方式有MapReduce和Coprocessor');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (362, 'HBase的Region组成中，必须要有以下哪一项。', '单选题', 'StoreFile', 'MemStore', 'HFile', 'MetaStore', 'B', 'Region是集群节点上最小的数据服务单元，用户数据表由一个或多个Region组成。在Region中每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每一个region由一个或多个store组成，至少是一个store。一个Store由一个memStore和0或者多个StoreFile组成，HBase以store的大小来判断是否需要切分region。Hbase中并美有metastore');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (363, 'HBase的一个典型应用是webtable，它是一个以网页（）为主键的表。', '单选题', '标题', 'URL', '内容', '类别', 'B', 'webtable中，以网页URL为主键。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (364, 'HBase的数据文件HFile中一个Key value格式包含哪些信息？', '多选题', 'Key', 'value', 'TimeStamp', 'Key type', 'ABCD', '该结构以两个分别表示键长度（Key Length）和值长度（Value Length）的定长数字开始。有了这个信息，用户就可以在数据中跳跃，例如，可以忽略键直接访问值。其它情况下，用户也可以从键中获取必要的信息。一旦其被转换成一个KeyValue的Java实例，用户就能通过对应的getter方法得到更多的细节信息。\n\n平均键比平均值大的原因可以归结为键中包含的数据项：它包含了指定单元的全维度内容。键包含了行键、列族名和列限定符等。相对于一个较小的有效负载，这将导致相当巨大的开销。如果用户处理的值较小，那么应当保持键尽量小。选择一个短的行和列键（列族名是一个单字节，同时列限定符也一样短）来保证键值比率合适。\n\n另一方面，压缩有助于缓解这一问题，因为它着眼于有限的数据窗口，并且其中所有重复的数据都能够被有效地压缩。存储文件中所有的KeyValue都被有序地存储，这样有助于把类似的键放在一起。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (365, 'HBase的物理存储单元是什么？', '单选题', 'Region', 'ColumnFamily', 'Column', 'ROW', 'B', 'HBase的物理存储单元是ColumnFamily');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (366, 'HBase系统适合进行多表联合查询以及复杂性读写操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'HBase系统不适合进行多表联合查询以及复杂性读写操作');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (367, 'HBase表中每个cell的多版本是通过（）表示的？', '单选题', 'timestamp', 'rowkey', 'blockid', 'cellid', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (368, 'HBase读数据时需要读取哪几部分数据（）？', '多选题', 'HFile', 'Hlog', 'MemStore', 'HDFS', 'AC', 'hbase读取数据的时候需要从多个有序的文件（内存memstore+磁盘hfile）从查找数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (369, 'HBase起源于Google的哪篇论文？', '单选题', 'MapReduce', 'GFS', 'BigTable', 'Dremel', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (370, 'HBase集群定时执行Compaction的目的是什么？', '多选题', '减少同一个Regin同个 Column Family下的文件数目', '提升数据读取性能', '减少同一个Column Family的 文件数据', '减少同一个Region的文件数目', 'AB', 'HBase是基于一种LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）存储模型设计的，写入路径上是先写入WAL（Write-Ahead-Log）即预写日志，再写入memstore缓存，满足一定条件后执行flush操作将缓存数据刷写到磁盘，生成一个HFile数据文件。随着数据不断写入，磁盘HFile文件就会越来越多，文件太多会影响HBase查询性能，主要体现在查询数据的io次数增加。为了优化查询性能，HBase会合并小的HFile以减少文件数量，这种合并HFile的操作称为Compaction，这也是为什么要进行Compaction的原因。\n\nCompaction 作用\n\n其实Compaction操作属于资源密集型操作特别是IO密集型，这点后面也会提及到，Compaction本质上其实就是牺牲了部分IO，以换取相对稳定的读取性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (371, 'HDFS 中压缩算法支持的有（      ）。', '单选题', 'BZIP2', 'bzip', 'LZO', 'SNAPPY', 'E', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (372, 'HDFS 的 Client 写入文件时，数据的第一副本写入位置是由NameNode 确定，其他副本的写入位置由 DataNode 确定', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (373, 'HDFS上传时，数据会经过NameNode然后再传递给DataNode。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (374, 'HDFS中Name node的主备仲裁是由哪个组件控制的（）', '单选题', 'HDFS Client', 'Nodemanager', 'Resourcemanager', 'Zookeeper Failover Controller', 'D', 'HDFS 中 NameNode 的主备仲裁，由 ZooKeeper Failover Controller 组件控制；业务应用调用HDFS Client提供的API写入和读取数据；Nodemanager功能包括与ResourceManager保持通信，管理Container的生命周期、监控每个Container的资源使用（内存、CPU等）情况、追踪节点健康状况、管理日志和不同应用程序用到的附属服务等；ResourceManager （RM）是一个仲裁整个集群可用资源的主节点，帮助YARN系统管理其上的分布式应用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (375, 'HDFS中NameNode的Metadata的作用是（ ）。', '单选题', '描述数据的存储位置等属性', '存储数据', '调度数据', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (376, 'HDFS中当数据节点发生故障，或者网络发生断网时，名称节点就无法收到来自一些数据节点的心跳信息，这时，这些数据节点就会被标记为“岩机”，节点上面的所有数据都会被标记为“不可读”，名称节点不会再给它们发送任何I/O请求。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (377, 'HDFS中提供Secondary NameNode节点，是为了取代掉NameNode节点。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (378, 'HDFS中每个数据节点会定期向名称节点发送信息，向名称节点报告自己的状态。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'HDFS中每个数据节点会定期向名称节点发送信息，向名称节点报告自己的状态。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (379, 'HDFS中的block默认保存几个备份。', '单选题', '3份', '2份', '1份', '不确定', 'A', 'HDFS中的block默认保存3个备份');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (380, 'HDFS分布式文件系统不可以调整亢余数据存储的位置。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (381, 'HDFS名称节点会定期做检查数据块的副本数量，一旦发现某个数据块的副本数 量小于冗余因子，就会启动数据冗余复制，生成新的副本。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'HDFS名称节点会定期做检查数据块的副本数量，一旦发现某个数据块的副本数 量小于冗余因子，就会启动数据冗余复制，生成新的副本。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (382, 'HDFS备份的策略是（ ）。', '单选题', '机架感应', '写入呼应', '存储感应', '读取感应', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (383, 'HDFS存储数据时，关键数据根据实际业务需要保存在具有高度可靠性的节点中，通过修改DataNodo的存储策略，系统可以将数据强制保存在指定的节点组中。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (384, 'HDFS对大文件的处理能力较强，但是对于小文件，尤其是大量的小文件的处理能力反而较弱。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (385, 'HDFS指的是Hadoop技术生态体系中的分布式缓存。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (386, 'HDFS支持大文件存储，同时支持多个用户对同一个文件的写操作，以及在文件任意位置进行修改。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'HDFS是一个文件系统，支持大文件存储，HDFS不支持多个用户对同一个文件的写操作，只支持一次写入，不支持在文件任意位置进行修改。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (387, 'HDFS文件系统主要包括（ ）个NameNode、（ ）个Secondary NameNode和（ ）个DataNode。', '单选题', '一 多 一', '一 一 多', '多 一 一', '多 一 多', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (388, 'HDFS无法高效存储大量小文件，想让它能处理好小文件，比较可行的改进策略不包括（ ）。', '单选题', '利用利用SequenceFile、MapFile、Har等方式归档小文件', '多Master设计', 'Block大小适当调小', '调大namenode内存或将文件系统元数据存到硬盘里', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (389, 'HDFS是Hadoop平台上的分布式文件系统，那么它是由（）构成的。', '单选题', '由一个NameNode和多个DataNode组成', '由一个DataNode和多个NameNode组成', '由多个NameNode和多个DataNode组成', '由一个NameNode和一个DataNode组成', 'A', 'HDFS由一个NameNode、一个SecondaryNameNode和多个DataNode组成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (390, 'HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多数据需要通过网络进行传输。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (391, 'HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错，高可靠性等特征，适合的读写任务是（ ）。', '单选题', '一次写入，少次读写', '多次写入，少次读写', '一次写入，多次读写', '多次读入，多次读写', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (392, 'HDFS是基于谷歌的哪篇论文实现的？', '单选题', 'MapReduce', 'GFS', 'BigTable', 'Dremel', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (393, 'HDFS最基本的存储单位是（ ）。', '单选题', '数据块', '目录', '组', '文件', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (394, 'HDFS有一个LZO （with index）文件大小75MB，客户端设置Block大小为 64MB。当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？', '单选题', '—个map取64MB，另外一个 map取11 MB', '64MB', '75MB', '128MB', 'A', 'LZO支持split，所以根据Block大小，切成两块，分别为64、11MB');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (395, 'HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行 mapreduce任务读取该文件时input split大小为？', '单选题', '—个map取64MB，另外一个 map取11 MB', '128MB', '64MB', '75MB', 'D', 'gzip不支持split，所以input split大小为文件大小');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (396, 'HDFS机制中NameNode负责管理元数据，Client端每次读请求都需要从NameNode的元数据磁盘中读取元数据信息以此获取所读文件在DataNode的位置。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'HDFS是一个文件系统，用于存储文件，NameNode负责文件元数据的操作，所有数据都在内存中，不需要从磁盘读取。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (397, 'HDFS的Client写入文件时，数据的第一副本写入位置是由NameNode确定，其他副本的写入位置由DataNode确定。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (398, 'HDFS的NameNode保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节点上，这些信息是存储在内存中的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'HDFS的NameNode保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节点上，这些信息是存储在内存中的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (399, 'HDFS的NameNode负责管理文件系统的命名空间，将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中，这些信息也会在硬盘上保存成以下文件： （      ）。', '单选题', '日志', '命名空间镜像', '两者都是', '', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (400, 'HDFS的namenode保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节点上，这些信息也存储在硬盘上', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (401, 'HDFS的副本放置策略中，同一机架不同的服务器之间的距离是（）', '单选题', '3', '2', '1', '4', 'B', 'HDFS的副本放置策略中，同一机架不同的服务器之间的距离是2');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (402, 'HDFS的命名空间包含目录、文件和块。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (403, 'HDFS的是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，默认的最基本的存储单位是64M，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是（   ）。', '单选题', '一次写入，少次读写', '多次写入，少次读写', '一次写入，多次读写', '多次写入，多次读写', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (404, 'HDFS的特点包括（ ）。', '多选题', '大文件存储', '大量小文件存储', '随机读取', '低延迟读取', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (405, 'HDFS的组成包括（ ）。', '多选题', 'NameNode', 'DataNode', 'Secondary DataNode', 'Secondary NameNode', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (406, 'HDFS系统主要包括（ ）两类节点。', '多选题', '元数据节点', '数据节点', '元节点', '子节点', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (407, 'HDFS系统支持数据的修改。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'HDFS不支持数据的修改。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (408, 'HDFS适合如下哪些工作（ ）。', '多选题', '流式数据访问', '大文件的存储与访问', '随机写入', '低延迟读取', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (409, 'HDFS采用的是（ ）结构。', '单选题', 'Client/Server', 'Master/Slave', 'Browser/Serer', 'Node/Node', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (410, 'HDFS集群中的NameNode职责不包括（）。', '单选题', '维护HDFS集群的目录树结构', '维护HDFS集群的所有数据块的分布、副本数和负载均衡', '负责保存客户端上传的数据', '响应客户端的所有读写数据请求', 'C', 'NameNode是HDFS的管理节点，DataNode是HDFS集群的工作节点。所以用户上传的数据是由DataNode进行保存的；NameNode负责保存用户上传的数据的元数据和维护HDFS的抽象目录树结构，也会响应客户端的所有读写请求。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (411, 'HDFS集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程，负责处理文件系统客户端的读/写请求，在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (412, 'HFile数据格式中的Data字段用于（）。', '单选题', '存储实际的KeyValue数据', '存储数据的起点', '指定字段的长度', '存储数据块的起点', 'A', 'hfile是hbase中存储数据的文件，图1描述了hfile文件格式。hfile文件由6部分组成：data block，meta block（可选），file info，data block index，meta block index，trailer。data block存储了表数据，meta block存储了布隆过滤器索引数据，file info存储了本文件的相关信息，index存储了datablock和metablock的索引数据，trailer存储了本文件的相关信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (413, 'HFile数据格式中的KeyValue数据格式中Value部分是（）。', '单选题', '拥有复杂结构的字符串', '字符串', '二进制数据', '压缩数据', 'C', '元数据是key-value类型的值，但元数据快只保存元数据的value值，元数据的key值保存在第五项（元数据索引块）中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (414, 'HFile数据格式中的KeyValue数据格式，下列选项描述正确的是（）。', '多选题', '是byte【】数组', '没有固定的结构', '数据的大小是定长的', '有固定的结构', 'AD', 'KevValue数据格式是byte【】数组，有固定的结构，数据的大小不是定长的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (415, 'HFile数据格式中的Magic字段用于（）。', '单选题', '存储随机数，防止数据损坏', '存储数据的起点', '存储数据块的起点', '指定字段的长度', 'A', '每一个HFile内部包括多种不同类型的块结构，这些块结构从逻辑上来讲可归并为两类。分别用于数据存储和数据索引（简称数据块和索引块）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (416, 'HFile数据格式中的Metalndex字段用于（）。', '单选题', 'Meta块的长度', 'Meta块的结束点', 'Meta块数据内容', 'Meta块的起始点', 'D', 'HFile是參照谷歌的SSTable存储格式进行设计的。全部的数据记录都是通过它来完毕持久化，其内部主要採用分块的方式进行存储');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (417, 'HIVE主要用于离线大数据分析，支持的规模较大', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (418, 'HMM中，如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，那么可用以下哪种方法直接进行参数估计（）', '单选题', 'EM算法', '维特比算法', '前向后向算法', '极大似然估计', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (419, 'HOG特征检测中计算图像每个像素的梯度的目的是（）', '单选题', '进行梯度下降优化', '捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰', '进行边缘检测，同时进一步弱化噪声的干扰', '调节图像的对比度', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (420, 'HOG算法的基本流程主要包括：1、计算Cell中的梯度直方图；2、计算图像梯度；3、计算HOG特征；4、Block归一化。正确的处理顺序为（）。', '单选题', '2、1、4、3', '1、2、3、4', '4、2、3、1', '1、3、2、5', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (421, 'HP-UX系统中，使用uname-a命令查看系统版本、硬件配置等信息。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (422, 'HP-UX系统加固中在设置通用用户环境变量不能有相对路径设置。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (423, 'SQL中删除表的命令是delete table。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (424, 'HSI色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调（Hue）、色饱和度（Saturation 或Chroma）和亮度 （Intensity或Brightness）来描述色彩。下面关于HSI色彩空间描述错误的是（）', '单选题', '通常把色调和饱和度通称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度', 'HSI色彩空间可以用一个圆柱空间模型来描述', 'HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法，因而它们之间存在着转换关系', 'HSI色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (425, 'HSV颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色，该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知，因而被广泛应用于计算机视觉领域。下面关于HSV色彩空间描述错误的是（）。', '单选题', 'HSV颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集', '该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知，因而被广泛应用于计算机视觉领域。', 'H代表亮度，S代表色饱和度，V代表色度', '红色对应于角度0°，绿色对应于角度120°，蓝色对应于角度240°。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (426, 'HTML的表格中，如果需要定义表格的单元格内文字和边缘的空间，需要通过哪个属性（）来实现（）。', '单选题', 'cellspacing属性', 'colspan属性', 'cellpadding属性', 'rowspan属性', 'C', 'cellspacing属性用来指定表格各单元格之间的空隙；colspan 属性规定单元格可横跨的列数；cellpadding属性用来指定单元格内容与单元格边界之间的空白距离的大小；rowspan 属性规定单元格可横跨的行数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (427, 'HTTP Source可以通过HTTP POST和GET请求方式接收event数据。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (428, 'HTTP常用状态码表明服务器正忙的是（）', '单选题', '503', '400', '403', '500', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (429, 'HTTP是文件传输协议，FTP是文件传输协议。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (430, 'Hadoop 1.0核心包含了哪几个组件？', '多选题', 'MapReduce', 'YARN', 'HDFS', 'Flink', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (431, 'Hadoop 2.0核心包含了哪几个组件？', '多选题', 'MapReduce', 'YARN', 'HDFS', 'Flink', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (432, 'Hadoop HDFS的设计目标包括（）。', '多选题', '兼容廉价的硬件设备', '支持大数据集', '支持简单的文件模型', '跨平台性', 'ABCD', 'Hadoop HDFS的设计目标包括：兼容廉价的硬件设备，支持大数据集，支持简单的文件模型，跨平台性等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (433, 'Hadoop HDFS自身的局限性包括（）。', '多选题', '不适合做低延迟、细粒度访问', '无法高效存储大量的小文件', '不支持多文件的写入及任意修改文件', '无法实现数据的冗余备份存储', 'ABC', 'HDFS特殊的设计，在实现上述优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下几个方面：不适合低延迟数据访问，无法高效存储大量小文件，不支持多用户写入及任意修改文件。但是作为一个分布式文件系统，为了保证系统的容错性和可用性，HDFS采用了多副本方式对数据进行冗余存储，通常一个数据块的多个副本会被分布到不同的数据节点上。所以D选项不选。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (434, 'Hadoop MapReduce 2.0中，（）负责资源的管理和调度。', '单选题', 'JobTracker', 'YARN', 'TaskTracker', 'ApplicationMaster', 'B', 'Hadoop2.0比起Hadoop1.0来说，最大的改进是加入了资源调度框架YARN，负责资源的管理和调度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (435, 'Hadoop MapReduce 支持多种语言编程，下列说法不正确的是（）。', '单选题', '可以用JAVA语言编写MapReduce应用程序', '可以用C/C++语言编写MapReduce应用程序', '可以用Python语言编写MapReduce应用程序', '可以用javascript语言编写MapReduce应用程序', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (436, 'Hadoop MapReduce对外提供了5个可编程组件，以下哪个选项中的方法或任务不全在这5个编程组件中？', '多选题', 'Partitioner和Combiner', 'Split和Sort', 'InputFormatOutputFormat', 'Mapper和Reducer', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (437, 'Hadoop MapReduce支持多种语言编程，下列说法不正确的是（）。', '单选题', '可以用JAVA语言编写 MapReduce应用程序', '可以用C/C+语言编写 MapReduce应用程序', '可以用Python语言编写 MapReduce应用程序', '可以用JavaScript语言编写 MapReduce应用程序', 'D', '不可以用JavaScript语言编写 MapReduce应用程序，JavaScript是客户端的脚本语言');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (438, 'Hadoop MapReduce是MapReduce的具体实现之一。Hadoop MapReduce数据处理过程涉及四个独立的实体，包括（）。', '多选题', 'Client', 'JobTracker', 'TaskTracker', 'HDFS', 'ABCD', '可以将MapReduce的工作流程概括为4个独立的实体。4个实体分别为：①客户端，用来提交MapReduce的作业。编写MapReduce程序，配置作业，提交作业，即需程序员完成的工作。②JobTracker，用来协调作业的运行。与TaskTracker通信，协调整个作业的执行。③TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要方面，就是在执行任务的时候TaskTracker可以有n个，JobTracker则只会有一个。④HDFS，用来在其他实体间共享作业文件。保存作业的数据、配置信息等，最后的结果也是保存在HDFS上面。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (439, 'Hadoop tnr yarn scheduler capacity， root. Queueafinim. m-user-limit- percent设置为50，下面说法错误的是？', '单选题', '一个用户提交任务，可以使用QueueA的100%的资源。', '如果QueueA中已经有2个用户的任务运行，这时第3个用户提交的任务需要等待释放资源。', 'QueueA中必须保障毎个用户至少得到50%的资源', 'QueueA中的每个用户最多只能获得50%的资源', 'D', '如果有资源需求，每个队列都会对分配给用户的资源百分比实施限制。用户限制可以在最小值和最大值之间变化。前者（最小值）设置为该属性值，后者（最大值）取决于已提交应用程序的用户数。例如，假设此属性的值为25。如果两个用户已将应用程序提交到队列，用户不可以使用超过50％的队列资源。如果第三位用户提交了一个应用程序，用户都不能使用超过33％的队列资源。如果有4个或更多用户，用户都不能使用超过25％的队列资源。值100表示未施加用户限制。默认值为100。值指定为整数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (440, 'Hadoop 中哪个模块负责 HDFS 的数据存储', '单选题', 'NameNode', 'DataNode', 'zookeeper', 'JobTraoker', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (441, 'Hadoop 支持数据的随机读写', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (442, 'Hadoop 的 NameNode 用于存储文件系统的元数据', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (443, 'Hadoop 系统中，如果HDFS 文件系统的备份因子是 3，那么Mapreduce 每次允许task都是从 3 个有副本的机器上传输需要处理', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (444, 'Hadoop 组件的核心功能包括（  ）', '多选题', '分布式数据存储', '分析', '挖掘', '分布式计算', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (445, 'Hadoop 通过 ResourceManager 对集群资源进行管理，它的主要功能有？', '多选题', '集群资源调度', '应用程序管理', '集群资源管理', '日志管理', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (446, 'Hadoop 集群的运行模式是（      ）。', '单选题', '单机', '伪分布式', '全分布式', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (447, 'Hadoop-2.6.5集群中的HDFS的默认的副本块的个数是？', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (448, 'Hadoop-2.6.5集群中的HDFS的默认的数据块的大小是？', '单选题', '32M', '64M', '128M', '256M', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (449, 'Hadoop-2.xM群中的HDFS的默认的副本块的个数是？', '单选题', '3.0', '2.0', '1.0', '4.0', 'A', 'Hadoop-2.xM群中的HDFS的默认的副本块的个数是3个');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (450, 'Hadoop1.0中，Hadoop内核的主要组成是（）。', '单选题', 'HDFS和MapReduce', 'HDFS和Yarn', 'Yarn', 'MapReduce和Yarn', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (451, 'Hadoop2.0集群服务启动进程中，下列选项不包含的是（）。', '单选题', 'NameNode', 'JobTracker', 'DataNode', 'ResourceManager', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (452, 'Hadoop2.X中才引入了资源管理框架Yarn。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (453, 'HadoopH框架的缺陷有（ ）', '多选题', 'MRM 编程框架的限制', '过多的磁盘操作 ，缺乏对分布式内存的支持', '无法高效低支持迭代式计算', '海量的数据存储', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (454, 'Hadoopffl件在企业应用中，能用于数据挖掘的产品有（）。', '单选题', 'Hive', 'Pig', 'Mahout', 'Hbase', 'C', 'Mahout可用于数据挖掘，Hive和Hbase是数据存储，pig是一种语言。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (455, 'Hadoop上可构建服务不包括：（ ）。', '单选题', 'Ganglia', 'Nagios', 'zabbix', 'Monitorix', 'D', 'Hadoop上可构建服务不包括：\n\nD Monitorix\n\nHadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。在Hadoop生态系统中，有很多工具和服务可以与Hadoop集成，用于监控和管理Hadoop集群的运行状态。\n\nA Ganglia、B Nagios和C Zabbix都是常见的用于监控和管理Hadoop集群的服务。它们可以提供集群的性能和健康状态的实时监控，并进行告警和故障排查。\n\nD Monitorix并不是一个专门用于Hadoop集群的监控服务，它主要用于系统性能监控和报告。\n\n因此，正确答案是D。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (456, 'Hadoop中MapReduce组件擅长处理哪种场景的计算任务？', '单选题', '迭代计算', '离线计算', '实时交互计算', '流式计算', 'B', '海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任。而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和开发难度。引入mapreduce框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上，而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (457, 'Hadoop中map输出结果说法正确的是（）。', '多选题', '《key，value》键值对', '输出中间临时结果', '输出最终计算结果', '输出结果永久保留', 'AB', 'map输出结果并非是最终结果且只暂时保留。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (458, 'Hadoop中partition（）函数代表的是（）。', '单选题', '分区函数', '特征函数', '算法函数', '排序函数', 'A', 'partition（）代表分区函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (459, 'Hadoop中哪个模块负责HDFS的数据存储？', '单选题', 'NameNode', 'DataNode', 'zookeeper', 'JobTracker', 'B', 'Hadoop中DataNode模块负责HDFS的数据存储');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (460, 'Hadoop中，Reducer的三个阶段是（）。', '单选题', 'Shuffle-Sort-Reduce', 'Shuffle-Reduce-Sort', 'Reduce-Shuffle-Sort', 'Sort-Shuffle-Reduce', 'A', 'Reducer主要分为Shuffle洗牌、Sort排序和Reduce三个步骤。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (461, 'Hadoop中，（）执行文件系统命名空间操作。', '单选题', 'DataNode', 'NameNode', 'JobTracker', 'TaskTracker', 'B', 'NameNode在HDFS这种文件系统中充当着Master的角色，负责的功能有很多，比如文件系统目录管理（命名空间管理）、数据块管理、数据节点管理、租约管理、缓存管理等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (462, 'Hadoop作为分布式计算技术的杰出代表，其主要特征包括（）。', '多选题', '可靠性', '健壮性', '简单性', '高效性', 'ABCD', 'Hadoop主要特征包括可靠性，健壮性，简单性，高效性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (463, 'Hadoop作者（     ）。', '单选题', 'Martin Fowler', 'Kent Beck', 'Doug cutting', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (464, 'Hadoop分布式文件系统（HDFS）具有（）的特性。', '多选题', '适合数据批量处理', '数据处理能力极强', '最大化吞吐率', '允许计算向数据迁移', 'ACD', 'HDFS是分布式的文件系统，并不能处理数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (465, 'Hadoop及其生态系统，可以部署在（）', '多选题', 'Linux', 'OS/2', 'DOS', 'UNIX', 'AD', 'Hadoop及其生态系统，可以部署在Linux和UNIX上');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (466, 'Hadoop可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，但是只有一个节点，因此不能读取的HDFS 中的文件', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Hadoop可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop进程以分离的Java进程来运行。节点既作为Nameode也作为Datanode，同时，读取的是HDFS中的文件。（hadoop伪分布式安装）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (467, 'Hadoop可以处理哪种类型的数据？', '单选题', '结构化', '半结构化', '非结构化', '以上全是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (468, 'Hadoop常用组件有', '多选题', 'Hive', 'Zookeeper', 'Hbase', 'Kafka', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (469, 'Hadoop平台中HBase的Region是由哪个服务进程来管理？', '单选题', 'H Master', 'DataNode', 'Region Server', 'Zookeeper', 'C', 'Hadoop平台中HBase的Region是由Region Server管理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (470, 'Hadoop平台中启用YARN组件的日志聚集功能，需要配置哪个参数？', '单选题', 'yarn.nodemanager.local-dirs', 'yarn.nodemanager.log-dirs', 'yarn.acl.enable', 'yarn.log-aggregation-enable', 'D', 'Hadoop平台中启用YARN组件的日志聚集功能，需要配置yarn.log-aggregation-enable参数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (471, 'Hadoop提供的Mapper类是实现Map任务的一个抽象基类。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (472, 'Hadoop支持数据的随机读写。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (473, 'Hadoop是Java开发的，所以MapReduce只支持Java语言编写。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (474, 'Hadoop是一个能对大量数据进行分布式存储和计算的软件框架。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (475, 'Hadoop是当前大数据平台的事实标准，下列对Hadoop的描述中正确的是（）。', '多选题', 'Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统开源架构', 'Hadoop的初始设计思路来源于 Google发布的学术论文', 'Hadoop在当前衍生出一系列优秀的开源项目，包括Hbase、Hive、Pig等', 'Hadoop的两个核心部分是 HDFS（HbaseDistributedFileSystem）和MapReduce计算框架', 'ABCD', 'Hadoop是一个由Apache基金 会开发的分布式系统开源架构，初始设计思路来源于 Google发布的学术论文，在当前衍生出一系列优秀的开源项目，包括Hbase》Hive、Pig等，两个核心部分是 HDFS（HbaseDistributedFileSystem）和MapReduce计算框架');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (476, 'Hadoop是用Java语言开发的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (477, 'Hadoop框架是用Java实现的，所以MapReduce应用程序则一定要用Java来写。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (478, 'Hadoop环境下HDFS系统中的NameNode实现的功能是（）。', '单选题', '管理文件系统的命名空间', '管理存储空间', '分配算力', '调控算法', 'A', 'NameNode负责管理文件系统的命名空间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (479, 'Hadoop环境变量中的HADOOP HEAPSIZE用于设置所有Hadoop守护线程的内存。它默认是200MB。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (480, 'Hadoop生态体系，专为离线和大规模数据分析而设计，但却不能与传统组件很好融合', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (481, 'Hadoop生态系统中，HBase是一种（）。', '单选题', '分布式文件系统', '数据仓库', '实时分布式数据库', '分布式计算系统', 'C', 'HBase是一个面向列的实时分布式数据库。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (482, 'Hadoop生态系统中，由Facebook开源，使用SQL语言进行离线分析的软件是（ ）', '单选题', 'Pig', 'Pheonix', 'Shark', 'Hive', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (483, 'Hadoop生态系统中，被作为ETL使用的软件是（ ）。', '单选题', 'Sqoop', 'Bigtop', 'Autoconf', 'Oracle', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (484, 'Hadoop的HBase不适合哪些数据类型的应用场景？', '单选题', '大文件应用场景', '海量数据应用场景', '高吞吐率应用场景', '半结构化数据应用场景', 'A', '架构设计复杂，且使用HDFS作为分布式存储，因此只是存储少量数据，它也不会很快。在大数据量时，它慢的不会很明显');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (485, 'Hadoop的HDFS是一种分布式文件系统，适合以下哪种场景的数据存储和管理？', '多选题', '大量小文件存储', '高容借高吐量', '低延迟读取', '流式数据访问', 'BD', '海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别或更高级别的数据存储。\n高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。\n商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设计运行在商用硬件（廉价商业硬件）的集群上的。\n大文件存储：HDFS采用数据块的方式存储数据，将数据物理切分成多个小的数据块。所以再大的数据，切分后，大数据变成了很多小数据。用户读取时，重新将多个小数据块拼接起来。\n一次写入多次读取。HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。\n正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做.网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (486, 'Hadoop的Hbase主要特点有哪些', '多选题', '高可靠性', '高性能', '面向列', '可伸缩', 'ABCD', 'Hadoop的Hbase主要特点有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (487, 'Hadoop的MapReduce与Spark都可以进行数据计算，而相比于MapReduce，Spark的速度更快并且提供的功能更加丰富。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (488, 'Hadoop的NameNode用于存储文件系统的元数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'NameNode在内存中保存着整个文件系统的名字空间和文件数据块的地址映射，NameNode负责文件元数据的操作，DataNode负责处理文件内容的读写请求。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (489, 'Hadoop的⽣态系统组件之⼀Sqoop的功能是', '单选题', '提供⾼可靠⾏、⾼可⽤、分布式的海量⽇志采集。', 'Sqoop是⽤来在Hadoop和关系数据库之间的交换数据，改进数据的互操作性。', '负责集群资源调度管理的组件。', '⽤来存储⾮结构化和半结构化的松散数据。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (490, 'Hadoop的三种安装方式包括以下哪种', '多选题', '两分布式模式', '完全分布式模式', '伪分布模式', '单机模式', 'BCD', '目前来说，Hadoop的安装部署的模式一共有三种，就是如下三种：本地模式、伪分布模式、全分布模式');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (491, 'Hadoop的标志物是（ ）。', '单选题', '大象', '长颈鹿', '羚羊', '鲨鱼', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (492, 'Hadoop的核心组件包括（）', '多选题', 'MapReduce', 'HDFS', 'Hive', 'Pig', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (493, 'Hadoop的配置文件 hdfs-site.xml如下，其中说法错误的是\n《configuration》\n    \n        《name》dfs.replication《/name》\n        《value》3《/value》\n    《/property》\n    \n        《name》dfs.namenode.name.dir《/name》\n        《value》file：/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name《/value》\n    《/property》\n    \n        《name》dfs.datanode.data.dir《/name》\n       《value》file：/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data《/value》\n    《/property》\n\n        《name》dfs.blocksize《/name》\n        《value》134217728《/value》\n《/property》\n《/configuration》', '单选题', 'dfs.replication表示副本的数量，伪分布式要设置为3更能保证数据不会出错', 'dfs.namenode.name.dir表示本地磁盘目录，是存储fsimage文件的地方', 'dfs.datanode.data.dir表示本地磁盘目录，HDFS数据存放block的地方', 'dfs.blocksize大小为128M 对大多数生产环境来说是一个比较稳妥的值。因为该值决定了MR的默认map数，也会影响NN消耗的内存量， 需要谨慎修改', 'A', '副本数量一般为3，但伪分布式只有一个数据节点所以配置为1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (494, 'Hadoop系统中YARN支持哪些资源类型的管理？', '多选题', '内存', 'CPU', '网络', '磁盘空间', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (495, 'Hadoop系统中关于客户端向HDFS文件系统上传文件说法正确的是？', '单选题', '客户端的文件数据经过 NameNode 传递给 DataNode', '客户端将文件分为多个Bock， 根据DataNode的地址信息， 按顺序写入每一个DataNode中', '客户端根据DataNode的地址 信息，按顺序将整个文件写入每 —个DataNode中，然后由 DataNode将文件划分为多个 Block', '客户端只上传数据到一个 DataNode，然后由 Namenode 负责Bock复制', 'B', 'Client 向 NameNode 发起文件写入的请求。\n\nNameNode 根据文件大小和文件块配置情况，返回给 Client 它所管理部分 DataNode 的信息。\n\nClient 将文件划分为多个 Block，根据 DataNode 的地址信息，按顺序写入到每一个 DataNode 块中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (496, 'Hadoop系统中，如果HDFS文件系统的备份因子是3，那么Mapreduce每次允许 task都是从3个有副本的机器上传输需要处理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Hadoop系统中，如果HDFS文件系统的备份因子是3，那么Mapreduce不是每次允许 task都是从3个有副本的机器上传输需要处理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (497, 'Hadoop组件Zookeeper的设计目标和主要特点包括（）。', '多选题', '简单性', '自我复制', '顺序访问', '高速读取', 'ABCD', 'ZooKeeper的设计目标和特点包括简单性、自我复制、顺序访问和高速读取。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (498, 'Hadoop组件在企业应用中，能用于大数据集实时查询的产品有 （）。', '单选题', 'Hive', 'Pig', 'Mahout', 'Hbase', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (499, 'Hadoop自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (500, 'Hadoop起源于Google的哪些论文？', '多选题', 'MapReduce', 'GFS', 'BigTable', 'Dremel', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (501, 'Hadoop起源于开源的网络搜索引擎（），它本身也是Lucence项目的一部分。', '单选题', 'Yahoo', 'Xerox', 'MapReduce', 'Apache Nutch', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (502, 'Hadoop运维中日志默认存储的目录为（ ）。', '单选题', '/opt', '/etc', '/usr', '/var', 'D', 'Hadoop运维中日志默认存储的目录为/var/log/hadoop。\n/user：用于存放Hadoop用户的数据，每个用户都有一个对应的目录，如/user/《username》。\n/var：用于存放Hadoop的运行时数据，如HDFS的数据块、YARN的应用程序状态等。\n/bin：包含了Hadoop的可执行文件，如hadoop、hdfs等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (503, 'Hadoop通过yum安装之后默认的配置文件路径为（    ）。', '单选题', '/var', '/etc', '/opt', '/usr', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (504, 'Hadoop集群中关于机架配置的描述正确的是（）。', '多选题', '如果一个机架出问题，不会影响 数据读写', '写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中', '写入数据的时候会写到随机机架的 DataNode 中', 'MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据', 'ABD', 'Hadoop数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。如果整个机架的网络出现异常，也能保证在其它机架的节点上找到数据。hadoop在选择三个datanode时，本身是一个datanode，那么就将该datanode本身作为第一个块写入机器。随后在datanode1所属的机架以外的另外的机架上，随机的选择一台，作为第二个block的写入datanode机器。在写第三个block前，先判断是否前两个datanode是否是在同一个机架上，如果是在同一个机架，那么就尝试在另外一个机架上选择第三个 datanode作为写入机器。而如果datanode1和datanode2没有在同一个机架上，则在datanode2所在的 机架上选择一台datanode作为datanode3。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (505, 'Hadoop集群中存在的最主要瓶颈是（）。', '单选题', 'CPU', '网络', '磁盘I0', '内存', 'C', '面对大数据，读取数据需要经过IO，这里可以把IO理解为水的管道。管道越大越强，我们对于T级的数据读取就越快。所以IO的好坏，直接影响了集群对于数据的处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (506, 'Hadoop集群具有以下哪个优点', '多选题', '高容错性', '高成本性', '高可靠性', '高扩展性', 'ACD', '高容错性、高可靠性、高扩展性是Hadoop集群具有的优点');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (507, 'Hadoop集群启动完成后，通过jps指令查看各节点的服务进程，主节点上一定会存在下列哪个进程（）', '单选题', 'NodeManager', 'NameNode', 'DataNode', 'SecondaryNameNode', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (508, 'Hadoop集群启动成功后，用于监控HDFS集群的端口是（）。', '单选题', '50010', '50075', '8485', '50070', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (509, 'Hadoop集群的计算资源是由以下哪一项进行管理', '单选题', 'NameNode', 'DataNode', 'ResourceManager', 'NodeManager', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (510, 'Hadoop集群规模很大时，数据的分布情况会非常关键用户需要根据数据分布情况，决定集群是扩容，数据是否需要做负载均衡等，fusion insight资源分布监控说法正确（）', '多选题', '用户快速聚焦在最关键的资源消耗上', '通过每个服务主业的资源分布查看界面，看到关键的资源分布情况', '通过dashboard界面，可以查看到主机资源分布，例如内存占用率在50-75%的主机列表，并提供链接跳转', '帮助用户迅速找到资源消耗最高的点，采取适当的措施', 'ABCD', '用户快速聚焦在最关键的资源消耗上\n通过每个服务主业的资源分布查看界面，看到关键的资源分布情况\n通过dashboard界面，可以查看到主机资源分布，例如内存占用率在50-75%的主机列表，并提供链接跳转，帮助用户迅速找到资源消耗最高的点，采取适当的措施');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (511, 'Hadoop项目不包括', '单选题', 'Hadoop Distributed File System（HDFS）', 'HadoopMapReduce编程模型', 'HadoopStreaming', 'Hadoop Common', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (512, 'Hash函数可将任意长度的明文映射到固定长度的字符串。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (513, 'Hawk是一种数据抓取和清洗工具，依据GPL协议开源，软件基Java实现，其前端界面使用WPF开发，支持插件扩展。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (514, 'Hbase 的数据文件File 中一个Keyvalue 格式包含Key， yale， Timestamp， Keytype等内容', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Hbase 的数据文件File 中一个Keyvalue 格式包含Key， yale， Timestamp， Keytype等内容');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (515, 'Hbase不属于服务包括（      ）。', '单选题', 'HMaste', 'Zookeeper', 'HRegionServer', 'Hfile', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (516, 'Hbase中penscanner的过程，会创建两种不同的Scanner来读取H-File和 Mem store 的数据，HFile 对应的 S canStorefilescanner， Memstore 对应的 ScannerMemstorescanner。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Hbase中penscanner的过程，会创建两种不同的Scanner来读取H-File和 Mem store 的数据，HFile 对应的 S canStorefilescanner， Memstore 对应的 ScannerMemstorescanner。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (517, 'Hbase中以下哪些场景会出发Flush操作？', '多选题', 'Hbase定时刷新Memstore，默认周期为1小时', '当WALs文件数量达到阈值时', 'Resion中Memstore的总大小， 达到了预设的F1 ush Size國值', 'Mem store占用内存的总量和 Regionserver总内存比值超出 了预设的阈值大小', 'ABCD', 'Hbase定时刷新Memstore，默认周期为1小时、当WALs文件数量达到阈值时、Resion中Memstore的总大小， 达到了预设的F1 ush Size國值、Mem store占用内存的总量和 Regionserver总内存比值超出 了预设的阈值大小');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (518, 'Hbase中以下对于LSM的描述正确的是（）。', '单选题', 'LSM的读操作和写操作是独立', 'LSM的读操作和写操作不是独立', 'LSM并不区分读和写', 'LSM中读写是同一种操作', 'A', 'LSM中读操作和写操作相互独立，且并不相同');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (519, 'Hbase中包含的一些典型的Filter有哪些？（）', '多选题', 'SingleColumValueFilter', 'FilterList', 'RowFilter', 'KeyOnlyFilter', 'ABCD', '典型的Filter有SingleColumValueFilter、FilterList、RowFilter、KeyOnlyFilter');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (520, 'Hbase中数据存储的文件格式是什么？', '单选题', 'Hlog', 'Textfile', 'HFIIe', 'sequencerlie', 'C', 'Hbase中数据存储的文件格式是HFIIe');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (521, 'Hbase中的Compaction过程发生在什么时候？（）', '单选题', 'MemStore发生flush的时候', 'HLog大小达到一定阈值的时候', 'StoreFile文件个数达到一定阈值的时候', 'HFile写入HDFS的时候', 'A', 'MemStore发生flush的时候发生compaction');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (522, 'Hbase元数据MetaRegion/路由信息保存在哪里？', '单选题', 'Zookeeper', 'Meta表', 'HMaster', 'Root表', 'B', 'Hbase元数据MetaRegion/路由信息保存在Meta表中');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (523, 'Hbase是行式存储数据库。 （   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (524, 'Hbase的Region是由哪个服务进程来管理的（）', '单选题', 'HRegionserver', 'Zookeeper', 'HMaster', 'DataNode', 'A', 'Hbase的Region是由HRegionserver服务进程来管理的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (525, 'Hbase的bloomfliter是用来过滤数据的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Hbase的bloomfliter是用来检测集合中是否存在特定的元素的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (526, 'Hbase的主Master是如何选举的（）', '单选题', '由Regionserver进行裁决', 'Master为双主模式，不需要进行裁决', '通过Zookeeper进行裁决', '随机选举', 'C', 'Hbase的主Master是通过Zookeeper进行裁决选举的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (527, 'Hbase的数据文件HFile中一个Keyvalue格式包括哪些信息？', '多选题', 'key', 'value', 'Timestamp', 'Key Type', 'BC', 'Hbase的数据文件HFile中一个Keyvalue格式包括Timestamp、Key Type、rowlength row、columnfamilylength、columnfamily、columnqualifier。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (528, 'Hbase的最小存储单元是Region。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Hbase的最小存储单元是列col。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (529, 'Hbase的某张表的Rowkey划分splitkey为9.E.a.z请问表里面有几个Region？', '单选题', '6.0', '3.0', '5.0', '4.0', 'C', 'Hbase的某张表的Rowkey划分splitkey为9.E.a.z表里面有5个Region');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (530, 'Hbase的特点有哪些？（）', '多选题', '面向列', '高性能', '可伸缩', '高可靠性', 'ABCD', 'HBSE特点：面向列 高性能 可伸缩 高可靠性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (531, 'Hbase系统用于记录Region相关信息的表，具体的表包含', '多选题', '——ROOT——', '——ADMIN——', '...META.', '...SYSTEM.', 'AC', 'Region表需要包含ROOT和META');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (532, 'Hbase集群定时执行Compaction的目的是什么？', '多选题', '减少同一个Region同个Columnfamily下的文件数目', '减少同一个Region的文件数目', '提升数据读取性能', '提升数据写入能力', 'ABCD', 'Compaction的目的，是为了减少同一个Region中同一个ColumnFamily下面的小文件（HFile）数目，从而提升读取的性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (533, 'Hbase集群定时执行compaction的目的是什么', '多选题', '减少同一个Region同个Columnfamily下的文件数目', '提升数据读取性能', '减少同一个columnfamliy的文件数据', '减少同一个Region的文件数量', 'AB', 'compaction是将多个HFile合并为一个HFile操作，进行compaction有如下几个作用：\n减少HFile文件的个数，\nHFile减少可能提高读取性能，\n清除过期和删除数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (534, 'Hdfs，yarn，hbase，以及spark资源监控，spark任务监控的默认web端口分为50070，8088，16010，8080，4040.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (535, 'HighBias（高偏差）的解决方案有（）。', '多选题', 'Boosting', '复杂模型（非线性模型、增加神经网络中的层）', '更多特征', '-', 'ABC', '偏差刻画了学习算法本身的拟合能力，高偏差意味着欠拟合，可通过Boosting、复杂模型（非线性模型、增加神经网络中的层）、更多特征等方式解决。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (536, 'Hive 中的这条命令 ” ALTER TABLE employee ADD columns（ columnl string）.H是什么含义？', '单选题', '创建表', '删除表', '添加列', '修改文件格式', 'C', 'Hive 中的这条命令 ” ALTER TABLE employee ADD columns（ columnl string）.H是添加列。创建表\nCREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。\nEXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，默认是内部表。外部表在建表的必须同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。\n删除表\ndrop table if exists employee；\n 添加列\n用Alter命令\n用备份表重新加载');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (537, 'Hive 中的这条命令SELECT a. salary，b. address FROM employee a JOIN（ SELECT address FROI employee info where province=zhe jiang） b ON a name-b.name：““^个什么类型南操作？', '多选题', '导入数据', 'join查询', '创建表', '子查询', 'BD', '使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是ALL，表示查询所有记录。DISTINCT表示去掉重复的记录。\n\n Where 条件，类似我们传统SQL的where 条件，目前支持 AND，OR ，0.9版本支持between\nIN， NOT IN\n不支持EXIST ，NOT EXIST\nORDER BY与SORT BY的不同：ORDER BY 全局排序，只有一个Reduce任务；SORT BY 只在本机做排序\nLimit：Limit 可以限制查询的记录数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (538, 'Hive 的元数据存储在 derby 和 MySQL 中有什么区别：', '单选题', '没区别', '多会话', '⽀持⽹络环境', '数据库的区别', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (539, 'Hive不支持超时重试机制。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (540, 'Hive不适用于以下哪个场景单选', '单选题', '非实时分析，例如日析', '数据挖掘，例如用户析，区域展示', '数据汇总，例如母天，每击数，点击 排行', '实时在线数', 'D', 'Hive不适用于实时在线数单选。由于hive主要用于数据分析，因此延时比较高，不适用于实时场景，适用于离线大数据分析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (541, 'Hive中UNION ALL操作符用于合并两个或多个select语句的结果集，结果集中， 不允许有重复的值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Hive中UNION ALL 操作符用于合并两个或多个select语句的结果集，结果集中，允许有重复的值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (542, 'Hive中“ Group by”指的是通过一定的规则将每一个数据集划分成若干个小的数据集然后针对若干个小的数据集进行数据分组处理。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (543, 'Hive中以下操作不正确的是（）。', '单选题', 'load data in path into table name', 'insert into table name', 'insert overwrite table name', 'insert overwrite into table name', 'D', 'Hive中以下操作不正确的是insert overwrite table name');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (544, 'Hive中所有的数据都存储在（）中', '单选题', 'HBase', 'MySQL', 'Yarn', 'HDFS', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (545, 'Hive中的“group by“指的是通过一定规则将一个数据集划分成若干个小的数 据集，然后针对若干个小的数据集进行数据分组处理.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Hive中的“group by“指的是通过一定规则将一个数据集划分成若干个小的数 据集，然后针对若干个小的数据集进行数据分组处理.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (546, 'Hive中的数据类型，下面说正确的是（）。', '单选题', 'TINYINT， 1个字节（8位）有符号整数', 'SMALLINT，2字节（16位） 有符号整数', 'INT， 4个字节（32位）有符号 整数', '以上都正确', 'D', '1.Hive中的数据类型分为两类：基本类型和复杂类型\n2.基本类型包含：tinyint，smallint，int，bigint，float，double，boolean，string，timestamp，binary\n3.复杂类型：array，map和struct\na. array：数组类型，对应了Java中的集合或者数组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (547, 'Hive使用MySQL作为存储元数据的数据库时，在安装时需要将MySQL连接驱动Jar包拷贝到lib目录中。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (548, 'Hive使用length（）函数可以求出输出的数量。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (549, 'Hive创建表时可以指定：', '单选题', '字段于字段之间的格式', '⾏于⾏的格式', '⽂件的过期时间', '存储⽂件路径', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (550, 'Hive加载数据文件到数据表中的关键语法是？', '单选题', 'LOAD DATA 【LOCAL】', 'INSERT DATA  【LOCAL】', 'LOAD DATA INFILE', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (551, 'Hive加载数据时，不会验证数据格式', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (552, 'Hive定义一个自定义函数类时，需要继承以下哪个类？', '单选题', 'FunctionRegistry', 'UDF', 'MapReduce', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (553, 'Hive定义了一种类SQL语言HQL，通过HQL语言将数据操作转换为复杂的MapReduce运行在Hadoop平台上。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (554, 'Hive定义了一种类似SQL的查询语言（HQL），将HQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行，通常用于在线分析。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '并非是在线分析而是离线分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (555, 'Hive建表时，数值列的字段类型选取decimal（x，y）与Float、double的区别，下列说法正确的是？', '单选题', 'decimal（x，y）是整数，Float、double是小数', 'Float、double在进行sum等聚合运算时，会出现JAVA精度问题', 'decimal（x，y）是数值截取函数，Float、double是数据类型', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (556, 'Hive支持普通视图和物化视图', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (557, 'Hive数据表插入数据时，insert（　）table ……，括号中可使哪些关键字？', '多选题', 'INTO', 'APPEND', 'IN', 'OVERWRITE', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (558, 'Hive是⼀种：', '单选题', '数据库⼯具', '脚本语⾔。', '数据仓库⼯具。', '⼀致性服务软件。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (559, 'Hive是一款独立的数据仓库工具，因此在启动前无需启动任何服务。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (560, 'Hive是一种数据仓库处理工具，使用类sql的HiveSql语言实现数据查询功能，所有Hive的数据都存储在HDFS中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (561, 'Hive是以（）技术为基础的数据仓库。', '单选题', 'HDFS', 'MAPREDUCE', 'HADOOP', 'HBASE', 'C', 'Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。A：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是指被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。B：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。D：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (562, 'Hive是基于Hadoop的数据仓库软件，可以査询和管理PB级别的分布式数据。 以下关于hive特性的描述不正确的是？', '单选题', '灵活方便的ETL', '易用易编程', '可直接访可HDFS文件以及 Hbase', '仅支持mapreducet计算引擎', 'D', '目前Hive支持MapReduce、Tez和Spark 3种计算引擎');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (563, 'Hive是建立在__之上的一个数据仓库？', '单选题', 'hdfs', 'MapReduce', 'hadoop', 'Hbase', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (564, 'Hive是由哪家公司开源的大数据处理组件?', '单选题', 'Google', 'Apache', 'Facebook', NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (565, 'Hive最重视的性能是可测量性，延展性，_和\n对于输入格式的宽松匹配性', '单选题', '较低恢复性', '容错性', '快速查询', '可处理大量数据', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (566, 'Hive有四个驱动器，下⾯那个不是：', '单选题', '解释器', '编译器', '策略器', '优化器', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (567, 'Hive查询语言中的算术操作符的返回结果是', '单选题', 'Number', 'Int', 'Bigint', 'String', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (568, 'Hive查询语言和SQL的一个不同之处在于__操作', '单选题', 'Group By', 'Join', 'Partition', 'Union', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (569, 'Hive的String类型相当于MySQL数据库的varchar类型，该类型是一个可变长度的字符串，理论上可以存储2GB的字符数。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (570, 'Hive的分区操作关键字是下列哪项', '单选题', 'Group by', 'Join', 'Partition', 'Union', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (571, 'Hive的复杂数据类型中，Map是有序键值对类型，Key值必须为原始类型，Value可以为任意类型。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (572, 'Hive的数据最终存储在（）。', '单选题', 'HDFS', 'HBase', 'RDBMS', 'MetaStore', 'A', 'Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统HDFS中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (573, 'Hive的本质是：', '单选题', 'Hive可以运⾏在廉价的服务器上。', '将SQL转换为MapReduce程序。', 'Hive提供了JDBC接⼝。', 'Hive由⽤户接⼝、元数据、解析器、编译器、优化器组成。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (574, 'Hive的计算引擎是什么？', '单选题', 'Spark', 'MapReduce', 'HDFS', 'Java', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (575, 'Hive表的索引创建在Hbase表中，能大大提升查询性能。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (576, 'Hive默认不支持动态分区功能，需要手动设置动态分区参数开启功能。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (577, 'Hive默认的构造是存储在(install-dir)/conf/(）', '单选题', 'hive-core.xml', 'hive-default.xml', 'hive-site.xml', 'hive-lib.xml', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (578, 'I/O方式中使计算机系统并行工作程度最高的是（）', '单选题', '程序终端', '程序查询', '通道', 'DMA', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (579, 'IAAS计算实现机制中，计算资源管理模块的核心功能是（）。', '单选题', '负载均衡', '服务目录', '管理系统和部署工具', '监控端', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (580, 'IBM大数据平台和应用程序框架，（）以经济高效的方式分析PB级的结构化和非结构化信息', '单选题', '流计算', 'BHadoop', '数据仓库', '语境搜索', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (581, 'ICMP数据包的过滤主要基于消息源代码。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (582, 'ICMP是一个网络层的协议，用于地址解析。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (583, 'ID3 算法的核心是在决策树的各级节点上，使用信息增益方法作为属性的选 \n择标准，来帮助确定生成每个节点时所采用的合适属性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (584, 'ID3在分类过程中使用的（）', '单选题', '条件熵', '基尼指数Gini', '信息增益', '联合熵', 'C', 'ID3在分类过程中使用的信息增益');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (585, 'ID3算法的基础是香农信息论中定义的熵', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (586, 'ID3算法选择划分属性的准则是', '单选题', '信息增益', '增益率', '基尼系数', '信息熵', 'A', 'ID3算法使用信息增益为准则来选择划分属性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (587, 'IDC将人工智能定义为具备学习、推理和自我纠正能力的系统', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (588, 'IDEA的密钥长度是128bit。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (589, 'IDLE环境的退出命令是', '单选题', 'esc（）', 'close（）', '回车键', 'exit（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (590, 'IEC6044-8与点A点DL/T860-9-2应用帧格式都包括计数器和额定延时。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (591, 'INSTANCE槽是用来建立（）槽的逆关系。', '单选题', 'ISA', 'AKO', 'SUBCLASS', 'MEMBEROF', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (592, 'IPSEC只能用于IP单播网络。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (593, 'IPSEC的隧道模式提供PC到PC之间的安全。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (594, 'IPS和IDS都是主动防御系统。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (595, 'IPS的某些功能和防火墙类似。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (596, 'IPS的过滤器规则不能自由定义。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (597, 'IPS设备即使不出现故障，它仍然是一个潜在的网络瓶颈，需要强大的网络结构来配合。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (598, 'IP地址10.0.10.65和掩码255.255.255.224代表的是一个（广播地址）。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (599, 'IP地址125.1.1.1对应的自然分类网段的广播地址为（）。', '单选题', '125.255.255.255', '125.1.255.255', '125.1.1.255', '125.0.0.0', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (600, 'IP地址189.153.133.5是一个B类网地址。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (601, 'IP地址分为网络部分和主机部分两部分。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (602, 'IP地址：224. 116. 213. 0，属于 D 类地址。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (603, 'IP报头中，TTL表示数据报在IP网络中能够存在的最长时间，字段长度是7Bits，所以TTL的最大值为255秒。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (604, 'IP路由器设计的重点是提高接收、处理和转发分组速度，其传统IP路由转发功能主要由操作系统实现。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (605, 'ImageNet大赛是计算机视觉领域非常重要的大赛，从ImageNet大赛中走出来的著名网络结构有：①.AlexNet②.VGG③.GoogLeNet④.RestNet', '单选题', '①③④', '①②③④', '①③④', '①②④', 'B', '都属于从ImageNet大赛中走出来的著名网络结构。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (606, 'ImageNet是一个图片集合，它是。', '多选题', '图像算法性能检验的“标准”数据集', '绘制图像的参考标准', '任何图形进行分类的依据', '每个图片都有类别标签', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (607, 'Inception使用不同卷积，获取图像不同尺寸的特征。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (608, 'Inception块的设计思想：多通路（multi-path）设计形式，使用不同大小的卷积核提取图像特征，并附加最大池化操作，将这四个输出层沿着通道这一维度进行拼接。最终输出特征图将包含不同大小的卷积核提取到的特征', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (609, 'Inception模块可以并行执行多个具有不同尺度的卷积运算或池化操作，下列网络运用Inception的是（）', '单选题', 'VGG', 'GoogLeNet', 'fast-RCNN', 'faster-RCNN', 'B', 'Inception模块可以并行执行多个具有不同尺度的卷积运算或池化操作，下列网络运用Inception的是GoogLeNet');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (610, 'Inception模块的特点是？', '单选题', '采用不同大小卷积核串行结构', '采用不同大小卷积核并行结构', '采用相同大小卷积核串行结构', '采用相同大小卷积核并行结构', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (611, 'Inception模块采用（）的设计形式，每个支路使用（）大小的卷积核。', '单选题', '多通路，不同', '单通路，不同', '多通路，相同', '单通路，相同', 'A', 'Inception模块采用多通路，不同的设计形式，每个支路使用多通路，不同大小的卷积核。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (612, 'Internet是？', '单选题', '网络软件', '局域网', '因特网', '电子邮件', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (613, 'Iou表示的是（）', '单选题', '两个框之间的重叠程度', '两个框的总面积', '两个框的相对大小', '一个框面积与周长比值', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (614, 'JSON数据格式说法不正确的是（）。', '单选题', '一种轻量级的数据交换格式', '全称是Java Object Notation', 'json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串', '提高可读性', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (615, 'JSON数据饿格式与下面哪种相似（）。', '单选题', '列表', '数组', '字典', '字符串', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (616, 'Java application中的主类需包含main方法，main方法的返回类型是什么？', '单选题', 'int', 'float', 'double', 'void', 'D', 'void，即不返回对象，main方法是程序执行的入口，main方法也不需要初始化对象就能执行');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (617, 'Java.exe是JDK的编译工具。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Java.exe是Java解释器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (618, 'Java中关于父子类描述正确的是', '单选题', '一个子类可以有多个父类，一个 父类也可以有多个子类', '一个子类可以有多个父类，但一 个父类只可以有一个子类', '一个子类可以有一个父类，但一 个父类可以有多个子类', '上述说法都不对', 'C', '在java中规定：一个父类可以有多个子类，但是一个子类只能有一个父类。子类可以通过extends关键字来继承父类');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (619, 'Java变量遵从先声明后使用的原则', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Java变量遵从先声明后使用的原则');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (620, 'Java可以直接继承多个父类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (621, 'Java应用程序编译后生成二进制可执行文件。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'javac是用来编译Java类的，就是将我们写好的helloworld.java文件编译成helloworld.class文件。class文件打破了C或者C++等语言所遵循的传统，使用这些传统语言写的程序通常首先被编译，然后被连接成单独的、专门支持特定硬件平台和操作系统的二进制文件。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (622, 'Java标识符中可以使用汉字', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'java采用的是unicode标准字符集，最多可以识别65535个字符，unicode字符表的前128个字符刚刚好正是ASCII表。每个国家的语言的“字母表”中的字母都是unicode表中的一个字符，比如汉字中的“你”字就是unicode表中的第29320个字符。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (623, 'Java标识符的长度没有限制', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Java标识符的长度没有限制');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (624, 'Java源程序的文件名必须与public类的名祢完全一致', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'public类的名称必须完全与含有该编译单元的文件名相同，包含大小写。如果不匹配，同样将得到编译错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (625, 'Java源程序经编译后生成字节码文件', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Java 源程序文件编译后产生的文件称为（字节码）文件');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (626, 'Java的字符串必须在一行内写完', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '长字符串可以在每一行的尾部使用反斜杠，加了反斜杠以后，原来写在一行的字符串，可以分成多行书写。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (627, 'Java的字符类型采用的是Unicode编码方案，每个Unicode码占用（）个比 特位。', '单选题', '8.0', '16.0', '32.0', '64.0', 'C', 'Java的字符类型采用的是Unicode编码方案，每个Unicode码占用32个比特位。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (628, 'Java的布尔类型与C语言相同', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Java中 boolean 类型的值只有两个值：true 和 false ，不能赋值 0 和 非零 值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (629, 'Java系统本身对程序的逻辑错误没有识别能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'java自身没有对逻辑错误的识别能力');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (630, 'Java编程所必须的默认引用包为（）', '单选题', 'java.sys 包', 'java.lang 包', 'java.util 包', '以上都不是', 'B', 'Java编程所必须的默认引用包为java.long包');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (631, 'Jessen不等式等号成立的条件是：变量为常数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (632, 'Jinjia2模板引擎中提供的safe过滤器是用来启动策略', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '渲染时不转义');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (633, 'Json格式的数据就是python中的字典。（    ） 对 错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (634, 'Jupyter Notebook不可以将文件保存为哪种格式？（ ）。', '单选题', '.html', '.ipynb', '.py', '.caj', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (635, 'Jupyter Notebook可以使用Markdown语法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (636, 'Jupyter Notebook可以使用命令行方式打开。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (637, 'Jupyter Notebook可以将文件保存为ipynb格式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (638, 'Jupyter Notebook可以将文件保存为哪些格式？（ ）', '多选题', 'html', 'ipynb', 'pdf', 'py“', 'ABCD', 'Jupyter Notebook默认保存的格式为ipynb，但是可以导出html、pdf、py等格式文件。 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (639, 'Jupyter Notebook的优点是可以重现整个分析过程，并将说明文字、代码、图表、公式和结论都整合在一个文档中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (640, 'Jupyter notebook双击D是什么快捷方式（）。', '单选题', 'cell切换到Code模式', '在当前cell的上面添加cell', '在当前cell的下面添加cell', '删除当前cell', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (641, 'K -means算法建立在凸球形的样本空间上的聚类方法。（      ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (642, 'K-L变换其最基本的形式原理与主成分分析是相同的，单K-L变换能够考虑到不同的分类信息，实现监督的特征提取', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (643, 'K-Means 算法无法聚以下哪种形状的样本？', '单选题', '圆形分布', '螺旋分布', '带状分布', '凸多边形分布', 'B', 'K-Means 算法是基于距离测量的，无法聚非凸形状的样本。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (644, 'K-Means算法中的初始中心点（ ）', '单选题', '可随意设置', '必须在每个簇的真实中心点的附近', '必须足够分散', '直接影响算法的收敛结果', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (645, 'K-Means算法无法聚以下哪种形状的样本（）', '单选题', '圆形分布', '螺旋分布', '带状分布', '凸多边形分布', 'B', 'K-Means 算法是基于距离测量的，无法聚非凸形状的样本。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (646, 'K-Means算法是典型的EM算法，通过不断迭代更新每个类别的中心，直到每个类别的中心不再改变或者满足指定的条件为止。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (647, 'K-Means聚类法的局限性体现在（）', '多选题', 'K-Means聚类法对噪声和离群点敏感', 'K-Means聚类法对变量的要求比较高', '由K-Means聚类法得到的聚类结果，轮廓系数都不是很大。', '应用K-Means聚类法需要预先设定聚类个数', 'ABD', 'k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (648, 'K-Means能够处理不规则数据的聚类问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (649, 'K-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。那么算法流程为（）。1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心；2.对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心（指已选择的聚类中心）的距离D（x）；3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D（x）较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大；4.重复2和3直到k个聚类中心被选出来；5.利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法', '单选题', '2.5.4.3.1', '1.5.4.2.3', '1.2.3.4.5', '4.3.2.1.5', 'C', 'k-means++算法基本流程为：1. 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心2. 对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心（指已选择的聚类中心）的距离D（x）3. 选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D（x）较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大4. 重复2和3直到k个聚类中心被选出来5. 利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (650, 'K-means算法采用了哪些策略？（）', '单选题', '自底向上', '贪心策略', '自顶向下', '以上都是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (651, 'K-均值算法（K-means），所有簇上的样本向量到（最近的）质心向量的距离平方和的总和叫作（）？', '单选题', 'RSS（残差平方和）', '信息增益', '信息增益比', '对数似然损失', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (652, 'K-近邻算法是常用的聚类算法之一。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (653, 'KNN不需要进行训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (654, 'KNN分类的时候，对新的样本，根据其k个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决等方式进行预测。  （    ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (655, 'KNN可以较好地避免样本的不平衡问题。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'KNN只是取了最近的几个样本点做平均，离预测数据较远的训练数据对预测结果不会造成影响，可以较好地避免样本的不平衡问题。（ ）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (656, 'KNN最近邻分类算法的过程（）1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；2.对上面所有的距离值进行排序；3.选前k个最小距离的样本；4.根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别。', '单选题', '1.3.2.4', '2.4.1.3', '1.2.3.4', '1.2.4.3', 'C', 'KNN最近邻分类算法的过程是：1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；2.对上面所有的距离值进行排序；3.选前k个最小距离的样本；4.根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (657, 'KNN最近邻方法在效果较好的情况下是（         ）', '单选题', '样本较多但典型性不好', '样本较少但典型性好', '样本呈团状分布', '样本呈链状分布', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (658, 'KNN没有显示的训练过程，它在训练阶段只是把数据保存下来，训练时间开销为0，等收到测试样本后进行处理。  （    ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (659, 'KNN的主要优点是（）', '多选题', '理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归', '训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低，仅为O（n）', '与朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感', '可用于非线性分类', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (660, 'KNN的主要缺点是（）', '多选题', '计算量大，尤其是特征数非常多的时候', '样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低', '预测时速度比起逻辑回归之类的算法慢', '相比决策树模型，KNN模型可解释性不强', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (661, 'KNN的关键参数是（）', '多选题', 'K值', '距离计算方式', '样本总量', '样本均衡性', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (662, 'KNN算法应用于回归时，计算的是（）', '单选题', '从属类别的均值', '从属类别的最大值', '从属类别的最小值', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (663, 'KNN算法的基本思路是近朱者赤，近墨者黑', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (664, 'KN近邻法较之Parzen窗法的优点是', '单选题', '所需样本数少', '稳定性好', '分辨率高', '连续性好', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (665, 'Kafka Cluster Mirroring 工具可以实现以下哪项功能（）', '单选题', 'Kafka跨集群数据同步方式', 'Kafka单集群内数据备份', 'Kafka单集群内数据恢复', '以上全不正确', 'A', 'Kafka Cluster Mirroring 工具可以实现Kafka跨集群数据同步方式');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (666, 'Kafka Consumer写数据总体流程是，rconsumer连接指定Topicpartition所在 的Leaderbroker.用主动获取方式从KafKa中获取消息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Kafka Consumer写数据总体流程是，rconsumer连接指定Topicpartition所在 的Leaderbroker.用主动获取方式从KafKa中获取消息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (667, 'Kafka Logs segment文件命名规刚局的第一个segment从0开始，后续每个 segment文件名为上一个全局partionfset（偏移message数）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Kafka Logs segment文件命名规刚局的第一个segment从0开始，后续每个 segment文件名为上一个全局partionfset（偏移message数）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (668, 'Kafka Producer读数据总体流程是，Producer连接任意存活的Broker，请求制定的 Topic、Partition的Leader元数据信息，然后直接与对应的Broker直接连接，发布 数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Kafka Producer读数据总体流程是，Producer连接任意存活的Broker，请求制定的 Topic、Partition的Leader元数据信息，然后直接与对应的Broker直接连接，发布 数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (669, 'Kafka中partition replication之间同步数据，从partition的leader复制数据到follower只需要一个线程（replication FetcheThread），实际上复制是Follower（一个follower 相 当于consumer）主动从leader批量拉取消息的，这极大提高了吞吐量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Kafka中partition replication之间同步数据，从partition的leader复制数据到 fol 1 ower 需要线程（replication FetcheThread） ， Follower（-个follower 相 当于consumer主动从leader批量拉取消息的这极大提高了吞吐量.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (670, 'Kafka日志的清理方式有两种：delete和compact。默认值是delete。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Kafka日志的清理方式有两种：delete和compact。默认值是delete。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (671, 'Kafka是ー个高吞吐，分布式，基于发布订阅的消息系统，利用kafka技术可在廉价PCServer上搭建起大规模消息系统', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (672, 'Kafka是一个分布式的消息发布订阅系统，它只是逬行消息的转发，并不会保存消息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (673, 'Kafka是一个高吞吐，分布式，基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可在廉价 PC Server上搭建起大规模消息系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Kafka是一个高吞吐，分布式，基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可在廉价 PC Server上搭建起大规模消息系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (674, 'Kafka消息传输保障通常有以下哪几种（）？', '多选题', '仅有一次（Exactly Once）', '最少一次（At Least Once）', '最多三次（At Most Three Times）', '最多一次（At Most Once）', 'ABD', 'At most once\n至多一次，消息很可能会丢失，但是绝不会出现重复传输\nAt least once\n至少一次，消息不可能丢失，但是可能会出现重复传输\nexactly once\n精准一次，消息不可能丢失，也不可能重复传输');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (675, 'Kafka的消息归纳分类是依据（）进行的。', '单选题', 'topic', 'producers', 'consumer', 'broker', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (676, 'Kafka集群中，Kafka服务端的角色是？', '单选题', 'Broker', 'Consumer', 'Zookeeper', 'Producer', 'A', 'Kafka集群中，Kafka服务端的角色是Broker。Consumer就是负责从Kafka集群中消费消息数据的应用程序\nZookeeperl是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。\nProducer就是负责向Kafka集群中写入消息数据的应用程序');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (677, 'Kafka集群中，Kafka服务端部署的角色是', '单选题', 'Producer', 'Consumer', 'ZooKeeper', 'Broker', 'D', '一台kafka服务器节点就是一个broker，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有很多个broker 一个集群由多个broker组成。producer是向kafka broker发消息的客户端，consumer是向kafka broker取消息的客户端');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (678, 'Kafka集群在运行期间直接依赖于下面那些组件？', '单选题', 'Hbase', 'Spark', 'Zookeeper', 'HDFS', 'C', '使用单节点Zookeeper启动kafka服务');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (679, 'Kata是一个高吞吐，分布式，基于发布订阅的消息系统，利用kafka技术可在廉价 FCServer上搭建起大规模消息系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Kata是一个高吞吐.分布式，基于发布订阅的消息系统，利用kafka技术可在廉价 FCServer上搭建起大规模消息系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (680, 'Keras只是tensorflow的一个接口。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (681, 'Kerberos的用处是', '单选题', '实现集群的统一配置', '管理登陆连接集群的用户权限', '用以实现集群的数据交换', '对集群进行分布式资源统一管理', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (682, 'Key和Value可以是未经加工的字节数据。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (683, 'Kmean模型能自动生成K个聚类中心', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (684, 'Kmean模型能自动生成K个聚类中心。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (685, 'K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (686, 'K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'K均值是一种产生划分原型的基于密度的聚类算法，簇的个数需要提前设定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (687, 'K均值算法求得的是目标函数的全局极值。    （      ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (688, 'K均值算法的E值越小则簇内样本相似度越低', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (689, 'K均值聚类和层次聚类在一些方面有重大差异。以下哪些说法是正确的（）', '多选题', '在K均值聚类中，必须在运行算法前选定想要的簇的个数', '在k均值聚类中，可以在运行算法后选定想要的簇的个数', '在层次聚类中，可以在运行算法后选定想要的簇的个数', 'k均值聚类算法所需的计算量比层次聚类算法小得多', 'ACD', '在k均值聚类中，需要在运行算法前确定想要的簇的个数 k。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (690, 'K均值聚类属于下列中哪一种算法', '单选题', '原型聚类', '密度聚类', '层次聚类', '以上都是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (691, 'K均值聚类属于软聚类方法。（       ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (692, 'K折交叉验证器是以下哪个（）方法（）。', '单选题', 'model_selection.GroupKFold）', 'model_selection.GroupShuffleSplit）', 'model_selection.KFold）', 'model_selection.RepeatedKFold）', 'C', 'model_selection.KFold）实现了K折交叉验证功能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (693, 'K折交叉验证是指将测试数据集划分为K个子数据集。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (694, 'K最近邻的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近（即特征空间中最邻近）样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (695, 'K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (696, 'L-BFGS使用的是二阶差分（secondorderdifferentiation）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (697, 'L1 和 L2 正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是：', '单选题', 'L1 正则化可以做特征选择', 'L1 和 L2 正则化均可做特征选择', 'L2 正则化可以做特征选择', 'L1 和 L2 正则化均不可做特征选择', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (698, 'L1正则先验服从什么分布？', '单选题', '拉普拉斯分布', '高斯分布', '伽玛分布', '柏拉图分布', 'A', 'L1正则化可通过假设权重w的先验分布为拉普拉斯分布，由最大后验概率估计导出。L2正则化可通过假设权重w的先验分布为高斯分布，由最大后验概率估计导出。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (699, 'L1正则和L2正则的共同点是什么？', '单选题', '都会让数据集中的特征数量减少', '都会增大模型的偏差', '都会增大模型方差', '其余选项皆错', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (700, 'L1范数比L2范数更易于获的稀疏解，即L1求得的ω会有更少的非零分量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'L1范数比L2范数更易于获的稀疏解，即L1求得的ω会有更少的非零分量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (701, 'L2正则化往往用于防止过拟合，而L1正则化往往用于特征选择。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (702, 'LAN 和WAN 的主要区别是通信距离和传输速率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (703, 'LARS属于哪种特征选择方法（）', '单选题', '包裹式', '启发式', '嵌入式', '过滤式', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (704, 'LDA模型中的一个主题指（）', '单选题', '词集合上的一个概率分布', '词组集合上的一个概率分布', '整个文档上的一个概率分布', '整个文档集合上的一个概率分布', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (705, 'LDA模型在做参数估计时，最常用的方法是（）。', '多选题', 'Gibbs采样方法', '变分推断', '梯度下降', 'Beamsearch', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (706, 'LDA模型是一种生成式模型', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (707, 'LDA模型的核心假设是：假设每个文档首先由主题分布表示，然后主题由词概率分布表示，形成文档-主题-词的三级层次', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (708, 'LDA模型的隐变量Z是（）。', '单选题', '每个词对应的主题', '每篇文档对应的主题', '每段话对应的主题', '每个词组对应的主题', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (709, 'LDA的以下哪项是正确的？', '单选题', 'LDA旨在最大化之间类别的距离，并最小化类内之间的距离', 'LDA旨在最小化类别和类内之间的距离', 'LDA旨在最大化类内之间的距离，并最小化类别之间的距离', 'LDA旨在最大化类别和类内之间的距离', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (710, 'LDA的思想是找到最能区分两类别之间的线，下图中哪个是好的投影？', '单选题', 'LD1', 'LD2', '两者', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (711, 'LR更侧重全局优化，而树模型主要是局部的优化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (712, 'LR的损失函数为hingeloss（或者说是逻辑损失都可以）、而SVM的损失函数为Log损失。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (713, 'LSM含义是？', '单选题', '日志结构合并树', '二叉树', '平衡二叉树', '长平衡二叉树', 'A', 'LSM-Tree全称是Log Structured Merge Tree，是一种分层，有序，面向磁盘的数据结构，其核心思想是充分了利用了，磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高出很多');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (714, 'LSM更能保证哪种操作的性能？', '单选题', '读', '写', '随机读', '合并', 'B', 'B+索引树和log型（append）文件操作（数据库WAL日志）是数据读写的两个极端。B+树读效率高而写效率差；log型文件操作写效率高而读效率差；因此要在排序和log型文件操作之间做个折中，于是就引入了log-structed merge tree模型，通过名称可以看出LSM既有日志型的文件操作，提升写效率，又在每个sstable中排序，保证了查询效率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (715, 'LSM的读操作和写操作是独立的？', '单选题', '是。', '否。', 'LSM并不区分读和写', 'LSM中读写是同一种操作', 'A', '如果我们对写性能特别敏感，我们最好怎么做？—— Append Only：所有写操作都是将数据添加到文件末尾。这样做的写性能是最好的，大约等于磁盘的理论速度（200 ~ 300 MB/s）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (716, 'LSM的读操作和写操作是独立的？（      ）', '单选题', '是', '否', 'LSM并不区分读和写', 'LSM中读写是同一种操作', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (717, 'LSM结构的数据首先存储在（）', '单选题', '硬盘上', '内存中', '磁盘阵列中', '闪存中', 'B', 'LSM树的核心特点是利用顺序写来提高写性能，但因为分层（此处分层是指的分为内存和文件两部分）的设计会稍微降低读性能，但是通过牺牲小部分读性能换来高性能写，使得LSM树成为非常流行的存储结构。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (718, 'LSTM、GRU等网络存在严重的梯度消失与爆炸等问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (719, 'LSTM中，（）的作用是确定哪些新的信息留在细胞状态中，并更新细胞状态。', '单选题', '输入门', '遗忘门', '输出门', '更新门', 'A', 'LSTM中，输入门的作用是确定哪些新的信息留在细胞状态中，并更新细胞状态；遗忘门决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息；输出门确定输出。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (720, 'LSTM代表长期短期记忆。这是一种人工RNN（递归神经网络）架构，用于深度学习领域。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (721, 'LSTM单元中引入了哪些门来更新当前时刻的单元状态向量？', '单选题', '输入门、遗忘门', '任意门、输入门', '输出门、任意门', '遗忘门、任意门', 'A', 'LSTM单元中引入了哪些门来更新当前时刻的单元状态向量？');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (722, 'LSTM单元中，输入门控制当前信息的注入，遗忘门过滤上个时刻的不重要信息，然后两者处理后的信息相加后更新当前时刻的状态向量', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (723, 'LSTM和GRU网络因为引入了门控单元，可以缓解梯度消失问题。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (724, 'LSTM应用场景有（）。', '多选题', '翻译语言', '语音识别', '图像识别', '股票预测', 'ABD', 'CNN应用于图像识别，因此C错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (725, 'LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (726, 'LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种（）。', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '朴素贝叶斯', '深度残差网络', 'A', 'LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (727, 'LSTM是一种什么网络？', '单选题', '卷积神经网', '前馈神经网', '循环神经网', '孪生网络', 'C', 'LSTM是一种循环神经网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (728, 'LSTM是按照时间步骤展开的循环神经网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (729, 'LSTM用于文本分类的任务中，不会出现的网络层是（）', '单选题', '全连接', '词嵌入层', '卷积层', '以上选项均不正确', 'C', 'LSTM中没有卷积层');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (730, 'LSTM用加和的方式取代了乘积，使得很难出现梯度弥散。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (731, 'LSTM的门控机制中，遗忘门ForgetGate用于控制隐含状态的输出', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '输入门是用来控制输入i’（t）进出多少或者是否允许进出的门控设备；\n\n输出门是用来控制t时刻状态值m（t）对外多少是可见的门控设备；\n\n遗忘门是控制RNN中历史状态m（t-1）流动到t时刻后允许多少进入t时刻的门控设备；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (732, 'Lasso回归是对线性回归的优化，在线性回归的基础上，对损失函数增加了⼀个L1正则项，⽬的是降低⽅差，提⾼模型泛化能⼒。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (733, 'LeCun提出的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），大幅度地提高了手写字符的识别能力，也因此成为了深度学习领域的奠基人之一', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (734, 'LeNet是由YannLeCun等人于1998年提出的，是人们第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上，在手写数字识别任务上取得了巨大成功', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (735, 'LeakyReLU函数解决了神经死亡问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (736, 'Linux 中权限最大的账户是（   ）。', '单选题', 'admin', 'guest', 'root', 'super', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (737, 'Linux中，chmod命令可以控制口令的存活时间了。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (738, 'Linux中，向系统中某个特定用户发送信息，用write命令。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (739, 'Linux目录下创建一个新文件，自带的默认权限受到mask掩码影响。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (740, 'Linux系统是为编程而设计的，因此在大多数Linux计算机中，都默认安装了Python。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '大多数Linux与Mac系统均安装了Python2.x版本解释器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (741, 'Loader 可以实现以下哪些规则转换?', '多选题', '长整型时间转换', '拼接转换', '增量转换', '空值转换', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (742, 'Loader作业的配置包括以下哪些步骤（）？', '多选题', '基本信息', '输入配置', '转换', '输出配置', 'ABCD', '步骤包括基本信息、输入配置、转换、输出配置');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (743, 'Loader可以实现以下哪些转换规则？', '多选题', '长整型时间转换', '拼接转换', '增量转换', '空值转换', 'ABCD', 'Loader提供了丰富的作用转换规则，能将数据按照不同的业务场景进行转换和清洗，转换成目标数据结构，实际应用中，如果不需要转换，可以不指定转换规则。\n\nLoader提供了14中转换算子，描述如下：\n\n长整型时间转换：实现长整型数值与日期类型的互换。\n空值转换：将空值替换成指定值。\n增加常量字段：生成常量字段。\n随机值转换：生成羧基数据字段。\n拼接转换：拼接已有字段，生成新字段。\n分割转换：将已有字段，按指定分隔符，分割出新字段。\n取模转换：对已有字段取模，生成新字段。\n剪切字符串：通过指定起止位置，截取已有字符串类型的字段，生成新字段。\nEL操作转换：指定算法，对字段值进行运算，目前支持的算法有：MD5sum、sha1sum、sha256sum和sha512sum等。\n字符串大小写转换：对已有的字符串类型字典，切换大小写，生成新字段。\n字符串逆序转换：对已有的字符串类型字段，做逆序变换，生成新字段。\n字符串空格清除转换：对已有的字符串类型字段，清除左右空格，生成新字段。\n过滤行转换：配置逻辑条件过滤掉含触发条件的行。\n更新域：当满足某些条件时，更新字段的值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (744, 'Logisit回归目标函数是最小化后验概率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Logisit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (745, 'Logisit回归目标函数是最小化后验概率。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Logisit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (746, 'Logistic Regression主要用于回归。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (747, 'Logistic Regression和Support Vectpr Machine都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (748, 'Logistic regression（逻辑回归）是一种监督式机器学习算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (749, 'LogisticRegression和SupportVectprMachine都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'LogisticRegression和SupportVectprMachine都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (750, 'Logisticregression（逻辑回归）是一种监督式机器学习算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (751, 'Logit函数（给定为l（x））是几率函数的对数。域x = 【0，1】中logit函数的范围是多少？', '单选题', '（ - ∞，∞）', '（0，1）', '（0，∞）', '（ - ∞，0）', 'A', '为了与目标相适应，几率函数具有将值从0到1的概率函数变换成值在0和∞之间的等效函数的优点。当我们采用几率函数的自然对数时，我们便能范围是-∞到∞的值。\n这里给出Logit函数的图像（来自维基百科）：');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (752, 'MAS的全称是（         ）', '单选题', '智能代理', '智能体', '多智能体', '多智能体系统', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (753, 'MGU是', '单选题', '最一般合一', '最一般替换', '最一般谓词', '基替换', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (754, 'MIT教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（ ）。', '单选题', '计算机视觉', '语音识别', '博弈论', '机器学习', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (755, 'MLlib包括', '多选题', '分类模型', '聚类模型', '特征抽取', '统计模型', 'ABCD', 'MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实际的机器学习具有可扩展性和易用性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (756, 'MMS报文用于过程层状态信息交换。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (757, 'MNIST数据集有多少条训练样本（）。', '单选题', '55000', '60000', '10000', '50000', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (758, 'MNIST数据集的维度大小是（）。', '单选题', '20*20', '22*22', '26*26', '28*28', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (759, 'MNIST训练集的第一个数据是（）。', '单选题', '4', '2', '0', '5', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (760, 'MPLS技术通过为数据流定义不同的颗粒度（granularity），借助于支持QoS的协议，根据业务流QoS要求的不同分配不同的标记，可以实现QoS支持。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (761, 'MRS架构从下到上依次是，基础设施、数据采集、数据计算、数据存储、数据分析和数据呈现调度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (762, 'MRS集群管理提供了统一的运维管理平台，提供了一键式部署集群功能，支持运行过程中集群在无业务中断条件下，进行扩缩容、弹性伸缩。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (763, 'MR精准定位数据目前已经覆盖多少个地市？', '单选题', '全省11个地市', '试点5个地市', '仅1个地市', '每个地市少量测试样例数据', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (764, 'MTBF是指（）。', '单选题', '最大故障间隔时间', '最小故障间隔', '平均故障间隔时间', '最短故障间隔', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (765, 'MU的中文名称是合并单元，他的作用有（）。', '多选题', '模数转换', '合并电流和电压', '互感器同步', 'VLAN', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (766, 'Mac OS系统的开发者是（）。', '单选题', '微软公司', '惠普公司', '苹果公司', 'IBM公司', 'C', 'Mac OS 9.0是比尔·阿特金森、杰夫·拉斯金和安迪·赫茨菲尔德，是乔布斯还在苹果的时候开发的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (767, 'Map Reduce单词计数的流程是？', '单选题', '分割-Map-排序-Combine-排序-Reduce', '分割-Map-Combine-排序-Reduce', '分割-Map-排序-Combine-Reduce', '分割-Combine-排序-Map-排序-Reduce', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (768, 'MapReduce 的 input split —定是一个block。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'MapReduce 的 input split 默认是一个block。一个split要大于或者等于一个整数的Block。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (769, 'MapReduce与HBase的关系，哪些描述是正确的（）。', '多选题', '两者不可或缺，MapReduce是HBase可以正常运行的保证', '两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行', 'MapReduce可以直接访问HBase', '它们之间没有任何关系', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (770, 'MapReduce中Map过程输出的键值对，将由下列哪个组件（）进行合并处理', '单选题', 'Mapper', 'InputFormat', 'Reducer', 'OutputFormat', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (771, 'MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'MapReduce的Shuffle过程介绍。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (772, 'MapReduce中运行程序副本程序的机器为（）。', '多选题', 'Map服务器', 'Master服务器', 'Worker服务器', 'Reduce服务器', 'BC', 'MapReduce中，运行程序副本程序的机器分为Master服务器和若干个Worker服务器两类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (773, 'MapReduce中，Partitoner的作用是对Mapper产生的中间结果进行分片。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (774, 'MapReduce中，Shuffle操作的作用是（）。', '单选题', '合并', '排序', '降维', '分区', 'B', 'Shuffle—确保每个reduce（）函数的输入都按键排序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (775, 'MapReduce为海量的数据提供了存储架构。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'MapReduce提供计算能力并非存储能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (776, 'MapReduce任务Map输出结果将被写入（）。', '单选题', 'HDFS文件系统', '新的记录文件', '磁盘（Linux文件系统）', '主数据库', 'C', 'MapReduce中的Map输出结果会被写入对应的磁盘中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (777, 'MapReduce任务会根据机架获取离自己比较近的网络数据。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (778, 'MapReduce使用计数器统计不同事件发生次数。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (779, 'MapReduce使用（）来记录不同事件的发生次数。', '单选题', '日志', '事件触发器', '状态列表', '计数器', 'D', 'MapReduce使用计数器来记录不同事件的发生次数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (780, 'MapReduce在中间key之上采用分区函数进行数据的分区，并将分区结果传给后续任务执行进程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (781, 'MapReduce对map（）函数的返回值处理后才传给reduce（）函数，其中涉及哪些操作（）。', '多选题', '合并', '排序', '分区', '抽样', 'ABC', '分别涉及Shuffle（排序）、Combiner（合并）和Partition（分区）操作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (782, 'MapReduce对map（）函数的返回值进行处理后再返回给reduce（）函数的目的是（）。', '单选题', '减少map（）函数和reduce（）函数之间的数据传输', '优化map（）函数', '优化reduce（）函数', '这一步骤并无必要', 'A', '为了降低map（）函数与reduce（）函数之间的数据传输量，一般先对map（）函数的输出结果进行处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (783, 'MapReduce应用广泛的原因之一就是其易用性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (784, 'MapReduce性能优化的评估大部分都是基于Counter的数值表现出来的。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'MapReduce计数器（Counter）为我们提供一个窗口，用于观察MapReduce Job运行期的各种细节数据。对MapReduce性能调优很有帮助，MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些Counter的数值表现出来的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (785, 'MapReduce执行过程按照时间顺序可以分为输入切片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (786, 'MapReduce提供了以下的主要功能？', '多选题', '数据划分和计算任务调度', '数据/代码互定位', '系统优化', '出错检测和恢复', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (787, 'MapReduce支持的调度模式是（      ）。', '单选题', 'FIFO', 'Fair Scheduler', 'Capacity Scheduler', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (788, 'MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (789, 'MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (790, 'MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (791, 'MapReduce是一种什么计算模型？', '单选题', '分布式', '集中式', '函数式', '面向对象式', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (792, 'MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (793, 'MapReduce有下面哪些含义？', '多选题', '一个基于集群的高性能并行计算平台', '一个并行计算与运行软件框架', '一个并行程序设计模型与方法', '一个集中式大数据处理平台', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (794, 'MapReduce框架提供了一种序列化键/值对的方法，支持这种序列化的类能够在Map和Reduce过程中充当键或值，以下说法错误的是 （     ）。', '单选题', '实现Writable接口的类是值', '实现WritableComparable《T》接口的类可以是值或键', 'Hadoop的基本类型Text并不实现WritableComparable《T》接口', '键和值的数据类型可以超出Hadoop自身支持的基本类型', 'C', '为了让键/值对可以在集群上移动，MapReduce框架提供了一种序列化键/值对的方法。因此，只有那些支持这种序列化的类能够在框架中充当键/值。\n  实现Writable接口的类可以是值；\n  实现WritableComparable《T》接口的类可以是键/值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (795, 'MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map（）和reduce（）两个函数，即可实现分布式计算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (796, 'MapReduce由哪两个阶段组成？', '多选题', 'Map', 'Reduce', 'Join', 'Split', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (797, 'MapReduce的Input Split一定是一个Block。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'MapReduce的Input Split并非一定是一个Block，而是默认是一个Block。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (798, 'MapReduce的Map函数产生很多的（）', '单选题', 'key', 'value', 'key-value', 'Hash', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (799, 'MapReduce的Shuffle过程以下中哪个操作是最后做的？', '单选题', '排序', '合并', '分区', '溢写', 'B', 'map阶段shuffle过程就是将map结果进行分区、排序、合并');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (800, 'MapReduce的input split 一定是一个 block.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (801, 'MapReduce的思想是？', '单选题', '分而治之', '回溯', '动态规划', '穷举', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (802, 'MapReduce的核心理念是将一个大的运算任务分解到集群每个节点上，充分运用集群资源，缩短运行时间。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (803, 'MapReduce程序可以直接读取HBase内存储的数据内容。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Hbase提供了TableMapReduceUtil工具类，可以直接使用，需要提供的包括，表名、Scan对象、mapper的class对象、输入，输出类型的class对象和job对象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (804, 'MapReduce编程模型中以下组件哪个是最后执行的（）。', '单选题', 'Mapper', 'Partitioner', 'Reducer', 'RecordReader', 'C', 'MapReduce编程模型中四个组件的执行顺序是RecordReader→Mapper→Partitioner→Reducer 。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (805, 'MapReduce编程模型中的迭代是指遍历输入数据，将其解析成key/value对；', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (806, 'MapReduce编程模型借鉴了面向过程的编程语言的设计思想。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (807, 'MapReduce编程模型，键值对《key，value》的key必须实现哪个接口（）。', '单选题', 'WritableComparable', 'Comparable', 'Writable', 'LongWritable', 'A', 'Hadoop为Key的数据类型必须实现WritableComparable，而Value的数据类型只需要实现Writable即可。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (808, 'MapReduce计算框架的计算过程分为Map阶段和Reduce阶段两个阶段，并分别以两个函数map（）和reduce（）进行抽象。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (809, 'MapReduce计算框架的输入是（）数据结构。', '单选题', 'key-value', 'input-output', 'map-reduce', 'key-column', 'A', 'MapReduce计算框架的输入是键值对，即key-value。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (810, 'MapReduce计算过程中，相同的key默认会被发送到同一个reduce task处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (811, 'MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”，而不是“数据向计算靠拢”，因为，移动数据需要大量的网络传输开销。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (813, 'MapReduce适于PB级别以上的海量数据在线处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'MapReduce适于PB级别以上的海量数据离线处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (814, 'MapReduce通过TextOutputFormat组件输出到结果文件中。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (815, 'MapReduce里面的query、sort和limit等都是针对（）的操作。', '单选题', 'map（）之前', 'reduce（）之前', 'reduce（）之后', 'finalize（）之后', 'A', 'query是一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数；sort是在发往map函数前给文档排序；limit是发往map函数的文档数量的上限，所以它们都是在map（）之前。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (816, 'MapReduce默认的Partitioner实现是哪一个？', '单选题', 'HashPartitioner', 'TotalOrderPartitioner', 'DefaultPartioner', 'Partitioner', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (817, 'MapReduce默认的分区函数是（）。', '单选题', 'hash', 'disk', 'reduce', 'map', 'A', 'MapReduce默认的分区函数是hash。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (818, 'Mapper的过程主要包括初始化、Reduce操作执行和清理三个部分。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (819, 'Mapreduce 过程中,以下属于Shuffle 机制的是?( )', '多选题', 'Copy', 'Partition', 'combine', 'Sort/Merge', 'ABCD', 'TShuffle机制有Copy、Partition、combin、Sort/Merge');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (820, 'Mapreduce过程中，默认情况下，一个分片就是一个块，也是一个maptask。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Mapreduce过程中，默认情况下，一个分片就是一个块，Mapreduce为每一个分片构建一个单独的maptask，并由该任务来运行用户自定义的map方法，从而处理分片中的每一条记录。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (821, 'Mapreduce适用于可以串行处理的应用程序', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (822, 'Mapreduce适用于（）。', '单选题', '任意应用程序', '任意可在windows servet 2008上运行的程序', '可以串行处理的应用程序', '可以并行处理的应用程序', 'D', 'Mapreduce适用于并行处理的应用程序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (823, 'Map的工作在自定义的类里编写，这个类需要继承自哪一个类？', '单选题', 'Mapper', 'Map', 'Reduce', 'Reducer', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (824, 'Master的ElectedLeader事件后不做哪些操作（）', '多选题', '通知driver', '通知worker', '注册 application', '直接ALIVE', 'ABC', 'Master的ElectedLeader事件后应该通知driver，通知worker，注册 application');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (825, 'Matplotlib主要是用哪种语言编写的？（ ）', '单选题', 'Python', 'java', 'C++', 'C', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (826, 'Matplotlib是一个主要用于绘制（）维图形的Python库，用途：绘图、可视化。', '单选题', '一', '二', '三', '四', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (827, 'Matplotlib是一个用在 Python 中绘制数组的3D 图形库。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Matplotlib是一个用在 Python 中绘制数组的2D 图形库。 容易');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (828, 'Matplotlib生成的图表可以保存在本地。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (829, 'Matplotlib画图导入库正确的命令是（）。', '单选题', 'Import matplotlib.pyplot as plt', 'Import matplotlib.pyplot', 'Import matplotlib as plt', 'Import matplotlib.pyplot plt', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (830, 'Matplotlib的主要功能是（）。', '单选题', '科学计算', '绘图库', '爬取网站数据、提取结构性数据', '机器学习库', 'B', 'Matplotlib是一个Python2D绘图库，它以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (831, 'Matplotlib的核心是面向（）。', '单选题', '过程', '对象', '结果', '服务', 'B', 'Matplotlib的核心是面向对象的。如果需要更多控制和自定义图，我们建议直接使用对象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (832, 'Matplotlib默认支持中文显示。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (833, 'Microsoft SQL Server 2000在安装的时候就创建的示例用户数据库包括（）', '多选题', 'Pubs', 'Master', 'Northwind', 'Msdb', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (834, 'MicrosoftOffice是一套由？公司开发的办公软件', '单选题', '微软', '三星', '百度', '华为', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (835, 'N-gram是一种简单有效的统计语言模型，通常n采用1-3之间的值，它们分别称为unigram、bigram和trigram。现有给定训练语料合计三个文档如下：\nD1： John read Moby Dick\nD2： Mary read a different book，\nD3： She read a book by Cher\n利用bigram求出句子“John read a book”的概率大约是（      ）', '单选题', '1', '0.06', '0.09', '0.0008', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (836, 'N-gram模型中，N指的是忽略距离大于n的上文词的影响，N越大时。模型包含的次序信息越丰富，同时计算量随之增大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (837, 'NAT是一种网络地址翻译的技术，她能使得多台没有合法地址的计算机可以共享1个合法的IP地址访问Internet。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (838, 'NFL定理有一个重要前提：所有“问题”出现的机会相同、或所有问题同等重要。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (839, 'NLP主要是实现人与计算机之间用英文进行有效沟通。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (840, 'NLTK库适用于处理文本分析。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析 容易');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (841, 'NLTK是一套基于Python的自然语言处理工具包。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (842, 'NLTK是常用的词频统计的工具包', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (843, 'NMF（Non-negative Matrix Factorization）是一种降维算法，它的特点包括', '多选题', '原始矩阵的元素是非负数', '分解后矩阵的元素是非负数', '分解后矩阵的元素可以是负数', '没有“潜在语义空间的每一个维度都是正交的”这一约束条件', 'ABD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (844, 'NMS算法中文名为（）', '单选题', '非极大值抑制', '非极小值抑制', '极大值抑制', '极小值抑制', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (845, 'NP 问题的字面解释是', '单选题', '旅行商问题', '困难问题', '非确定性多项式问题', '皇后问题', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (846, 'Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Nagios是集群监控工具，而且是云计算三大利器之一');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (847, 'NameNode不需要从磁盘读取元数据，所有数据都在内存中存储，硬盘上的只是序列化的结果，只有NameNode启动的时候才会读取元数据。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (848, 'NameNode负责管理元数据信息MetaData，Client端每次读写请求，它都会从磁盘中读取或写入MetaData信息并反馈给Client端。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Client端每次读写请求，并非从磁盘中读取，而是从内存中读取。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (849, 'Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是：（）', '单选题', '各类别的先验概率P（C）是相等的', '以0为均值，sqr（2）/2为标准差的正态分布', '特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量', 'P（X|C）是高斯分布', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (850, 'NetScreen的ROOT管理员具有最高权限，为了避免ROOT管理员密码被窃取后造成威胁，应该限制ROOT只能通过CONSOLE接口访问设备，而不能远程登录。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (851, 'NetScreen防火墙的外网口应禁止PING测试，内网口可以不限制。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (852, 'Nimbus在Streaming架构中的功能包括？（）', '多选题', '监控任务执行状态', '任务调度', '启动/关闭工作进程', '资源分配', 'ABD', '功能包括监控任务执行状态、任务调度、资源分配');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (853, 'Nmap是一款优秀的端口扫描工具。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (854, 'NoSQL数据库常用的数据模型包括（）。', '多选题', 'Key-Value', 'Key-Document', 'Key-Column', '图存储', 'ABCD', 'NoSQL数据库常用的数据模型包括Key-Value、Key-Document、Key-Column、图存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (855, 'NumPy中的T属性表示将轴对换。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (856, 'NumPy支持比Python更多的数据类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (857, 'NumPy数组不需要循环遍历，即可对每个元素执行批量的算术运算操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (858, 'NumPy数组的转置可以通过（ ）实现。', '单选题', 'transpose（）', 'reshape（）', 'astype（）', 'transform（）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (859, 'NumPy的random模块比Python的random模块功能更多。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (860, 'NumPy的数组排序默认是从小到大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (861, 'NumberSystem.out.println（“5“+ 2）；的输出结果应该是（）。', '单选题', '52.0', '7.0', '2.0', '5.0', 'A', '在java中，一个用+连接的表达式中，只要出现了字符串类型，不管表达式中相加的是数值类型还是char类型，都会被全部隐式类型转换成字符串，而且这种隐式转换的优先级还高于+。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (862, 'Numpy.array数组的简称是（）。', '单选题', 'array', 'nparray', 'Ndarray', 'pyarray', 'C', 'Numpy的array数组类被调用的是N维数组对象Ndarray。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (863, 'Numpy.linspace（0， 3， 3）的结果为（）。', '单选题', '【0，1，2】', '【1，2，3】', '【0，1.5，3】', '【0，3，6】', 'C', 'np.linspace）指定开始值、结束值和值的个数，默认包含结束值，注意与arange的区别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (864, 'Numpy中使用不同类型的数组进行操作时，结果数组的类型会进行（）。', '单选题', '向下转换', '向上转换', '不进行转换', '无法计算', 'B', '在Numpy中，当使用不同类型的数组进行操作时，结果数组的类型对应于更一般或更精确的数组，称为向上转换的行为。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (865, 'Numpy中对数组进行转置的函数是哪个（）。', '单选题', 'transpose）', 'rollaxis）', 'swapaxes）', 'tan）', 'A', 'transpose）对矩阵进行矩阵转置，rollaxis）向后滚动指定的轴，swapaxes）对换数组的两个轴，tan）求三角函数，');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (866, 'Numpy中确定随机数生成种子使用以下哪个的函数是（）。', '单选题', 'np.random）', 'np.random.seed）', 'np.uniform）', 'np.eig）', 'B', 'np.random.seed）用于确定随机数生成种子，可以保证在每一次运行程序时随机数的产生都是固定不变的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (867, 'Numpy中结构化数组不能使用以下哪种（）数据类型创建（）。', '单选题', '元组列表', '字符串', '字典', '整数', 'D', '在Numpy中，结构化数组类型创建有四种不同的规范形式：元组列表、逗号分割的数据类型规范字符串、字段参数组字典、字段名称字典，不包含整数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (868, 'Numpy中计算数组的标准差和方差的函数是（）。', '多选题', 'std）', 'diff）', 'exp）', 'var）', 'AD', 'std（）是标准差，var（）是方差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (869, 'Numpy中，利用函数自动创建数组不包括以下哪个的函数是（）。', '单选题', 'arange）', 'ones）', 'linspace）', 'dtype）', 'D', '利用函数创建数组包含以下函数：arange/、ones/、zeros/、linspace/、random.randint等，dtype）为创建结构化数组，需要输入数组内容。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (870, 'Numpy包中meshgrid函数实现的功能是（）。', '单选题', '数组拆分', '数组乘法', '数组除法', '数组融合', 'D', 'np.meshgrid）用于数组融合，在画等高线图时常用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (871, 'Numpy库的主要功能是（）。', '单选题', '科学计算', '绘图', '爬取网站数据、提取结构性数据', '机器学习库', 'A', 'Numpy是一个开源Python库，主要用于科学计算。用于绘图的Python库有Matplotlib，、Seaborn等，爬取数据的库有Requests等，机器学习库有Sklearn等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (872, 'Numpy数组中将一个数组分割成多个小数组数组的分割函数包括（）。', '多选题', 'hsplit B', 'vsplit C', 'split D', 'dsplit', 'ABCD', '以上都是分割函数，分别为水平分割，、数值分割，、通用分割，、深度分割。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (873, 'Numpy数组中通用分割采用split函数，其可通过axis控制分割方向。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'axis可以控制分割的方向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (874, 'Numpy数组输出的原则是（）。', '单选题', '从左到右，从下到上', '从左到右，从上到下', '从右到左，从下到上', '从右到左，从上到下', 'B', 'Numpy数组输出时遵循以下原则：从左到右，从上到下，');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (875, 'Numpy是Python开源的数值计算扩展工具。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (876, 'Numpy默认产生的数据类型是（）。', '单选题', 'int16', 'float32', 'char', 'float64', 'D', 'Numpy创建数组时，默认的数据类型是float64。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (877, 'OCR技术的应用场景不包括（）。', '单选题', '现场违规行为识别', '财务票据识别', '企业证件识别', '非结构化文档识别', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (878, 'OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是（）。', '单选题', '光学字符识别', '文字识别', '字符识别', '书面识别', 'A', 'OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是光学字符识别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (879, 'OCR的应用场景有（）。', '多选题', '车牌识别', '档案数字化', '智能办电', '财务报销', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (880, 'OCR的技术范畴包括（）。', '单选题', '文字识别', '图片转存', '图片格式转换', '图片矫正', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (881, 'OCR组件的调用方式不包括（）。', '单选题', 'API调用', 'SDK调用', 'GUI调用', 'RPC调用', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (882, 'OCR组件采用二级部署方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (883, 'OCR能够快速识别图像、视频、音频文件中的文字信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (884, 'OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (885, 'OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”，下面说法正确的是', '单选题', 'OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式，只有后者有与用户的交互性', '由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别', '基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合', 'OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令，在元数据的知道下，对超级立方体作一定的操作', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (886, 'OLAP技术的核心是（）。', '单选题', '在线性', '对用户的快速响应', '互操作性', '多维分析', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (887, 'ONE-HOT-ENCODING可用于什么特征处理', '单选题', '类别型特征', '有序性特征', '数值型特征', '字符串型特征', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (888, 'ORB-SLAM 它是由三大块、三个线程同时运行的，这三部分不包括（   ）。', '单选题', '追踪', '定位', '地图构建', '闭环检测', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (889, 'ORM模型中实现了3层映射关系，其中关系数据库中的列映射为类属性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射 的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (890, 'OSI 七层模型中，传输层数据成为段（Segment），主要是用来建立主机端到端连接， 包括 TCP 和 UDP 连接。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (891, 'OSI 网络安全体系结构的八类安全机制分别是加密、数字签名、访问控制、数据完整性、鉴别交换、业务流填充、路由控制、公正。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (892, 'OSI七层模型中传输层可以提供抗抵赖性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (893, 'OSI七层模型中，传输层数据成为段Segment，主要是用来建立主机端到端连接，包括TCP和UDP连接。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (894, 'OSI中会话层不提供机密性服务。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (895, 'OSI网络安全体系结构的五类安全服务是鉴别访问控制可用性完整性抗否认。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (896, 'OSPF协议使用的metric是cost。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (897, 'OSPF属于动态链路协议，一般来说会自动协商，自动寻路，所以是不需要人工干预的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (898, 'OSPF属于静态路由选择算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (899, 'OTSU算法遍历可能的阀值，并且选取前景区域和背景区域', '单选题', '绝对差', '面积差', '像素值累积差值', '类间方差', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (900, 'Observer角色参与Leader选举过程中的投票。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (901, 'OneHotEncoder是一种不能够被scikit-learn的估计器使用的类别特征转换函数。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'onehot编码后的结果是数值类型，可以被sklearn的各种估计器使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (902, 'Oozie实现的主要功能是', '单选题', '用以实现集群的数据交换', '采用工作流的形式实现任务调度', '实现集群的统一配置', '对集群进行分布式资源统一管理', 'B', 'Oozie实现的主要功能是：\nB 采用工作流的形式实现任务调度\nOozie是一个开源的工作流调度引擎，主要用于协调和调度Hadoop生态系统中的各种任务。它采用工作流的形式，可以定义和管理复杂的任务依赖关系和执行顺序。通过Oozie，用户可以创建、调度和监控工作流，实现任务的自动化执行。\nA 用以实现集群的数据交换、C 实现集群的统一配置和D 对集群进行分布式资源统一管理并不是Oozie的主要功能。Oozie主要关注任务调度和工作流管理，而不是数据交换、集群配置和资源管理。\n因此，正确答案是B。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (903, 'Oracle的密码哈希值存储在SYSUSER$表中。可以通过像DBAUSERS这类的视图来访问。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (904, 'OrdinalEncoder会增添特征的维度。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'OrdinalEncoder不会增添特征的维度，只是对该特征类别值进行一个映射，这与OneHotEncoder有明显的转换上的不同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (905, 'OutputFormat主要用于描述输出数据的格式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (906, 'PCA可用于在较小维度上投影和可视化数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (907, 'PCA后的低维空间与原始高维空间一定不同', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (908, 'PCA和LDA的以下比较哪些是正确的？', '单选题', '1和2', '1和3', '只有3', '1、2和3', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (909, 'PCA是一种有效的降维去噪方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (910, 'PCA是常用的一种监督线性降维方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (911, 'PCA是有监督学习，是有参数限制的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (912, 'PCA的步骤不包括（）', '单选题', '构建协方差矩阵', '矩阵分解得到特征值和特征向量', '特征值排序', '特征值归一化', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (913, 'PEST分析法是指（）。', '多选题', '政治环境', '经济环境', '社会环境', '技术环境', 'ABCD', 'PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治（politics），E是经济（economy），S是社会（society），T是技术（technology）。 在分析一个企业集团所处的背景的时候，通常是通过这四个因素来分析企业集团所面临的状况。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (914, 'PHOTO_PATH = “./photo/{}.jpg“指令可以实现（）。', '单选题', '复制jpg文件到photo目录下', '定义一个名为photo的存储路径', '打开photo里所有的jpg文件', '重命名目录', 'B', 'PHOTO_PATH = “./photo/{}.jpg“指令可以实现定义一个名为photo的相对存储路径。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (915, 'PIL库是Python语盲重要的第三方库，用于（）。', '单选题', 'Wcb开发', '机器学习', '图像处理', '游戏开发', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (916, 'PKI无法实现数据的完整性。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (917, 'PKI的主要组成不包括SSL。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (918, 'PMU子站和调度主站的通信无需通过纵向加密装置。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (919, 'POP3用于客户端访问服务器端的邮件服务，属于常用的应用服务，不存在安全漏洞。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (920, 'PSP网络获取上下文信息的关键在于增大感受野', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (921, 'PageRank是一个函数，它对Web中的每个网页赋予一个实数值。它的意图在于网页的PageRank越高，那么它就相关性越高', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (922, 'PageRank是一个函数，它对Web中的每个网页赋予一个实数值。它的意图在于网页的PageRank越高，那么它就（）。', '单选题', '相关性越高', '越不重要', '相关性越低', '越重要', 'D', 'PageRank认为，如果A页面有一个链接指向B页面，那就可以看作是A页面对B页面的一种信任或推荐。所以，如果一个页面的反向链接越多，根据这些链接的价值加权越高，那搜索引擎就会判断这样的页面更为重要。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (923, 'Pandas中head（n）的意思是获取最后的n行数据。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'head）是前几行数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (924, 'Pandas中主要的数据结构是（）。', '多选题', 'Data', 'DataFrame', 'Frame', 'Series', 'BD', 'pandas的两种主要数据结构为Series和DataFrame。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (925, 'Pandas中使用sort_index，sort_values进行排序。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '分别为按索引排序和按值排序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (926, 'Pandas中删除列的方式是（）。', '多选题', 'df.drop（【“列名“】，axis=1）', 'df.drop（columns=【“列名“】）', 'df.drop（【0，1】）', 'df.drop（【0】）', 'AB', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (927, 'Pandas中利⽤merge函数合并数据表时默认的是内连接⽅式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (928, 'Pandas中可以通过⾏索引或⾏索引位置的切⽚形式选取⾏数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (929, 'Pandas中的索引对象是可以修改的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'pandas中的索引对象是不可以修改的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (930, 'Pandas中，检测数据缺失一般使用notnull方法。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'isnull）用于检测缺失值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (931, 'Pandas只有Series和DataFrame两种数据结构。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Pandas有Series、DataFrame、Panel三种数据结构');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (932, 'Pandas在执行算术运算时，没有对齐的位置会使用（ ）进行补齐。', '单选题', 'Null', '0', 'NaN', 'null_values', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (933, 'Pandas处理缺失值的函数有？（   ）', '单选题', 'fillna（）', 'fit（）', 'predict（）', 'iloc（）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (934, 'Pandas既可以按照索引排序也可以按照数据排序。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (935, 'Pandas是一个基于NumPy的数据分析包，它是为了解决数据分析任务而创建的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (936, 'Partition（）函数/分区函数：MapReduce对map（）函数的输出的中间key上使用分区函数来对数据进行分区处理，为每个Reduce任务创建一个分区。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (937, 'Parzen窗估计属于非参数估计', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (938, 'PeriodIndex是用来指代一系列时间段的索引结构。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (939, 'Period对象不支持参与数学运算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Period对象能够参与数学运算。如果Period对象加上或者减去一个整数，则会根据具体的时间单位进行位移操作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (940, 'Pig是一个基于Hadoop的大规模数据存储平台。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (941, 'Pig相当于⼀个Hadoop的', '单选题', '数据库', '上级', '服务端', '客户端', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (942, 'Pig说法正确的是 \n①弥补MapReduce 编程复杂性\n②封装MapReduce 处理过程\n③PigLatin 是⼀种数据分析语⾔\n④适⽤于并⾏处理', '单选题', '①②③④', '②③④', '③④', '④', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (943, 'Pig说法正确的是（）。', '多选题', '弥补MapReduce编程复杂性', '封装MapReduce处理过程', 'PigLatin是一种数据分析语言', '适用于并行处理', 'ABCD', 'Pig建立在MapReduce之上，主要目的是弥补MapReduce编程的复杂性；Pig较好地封装了MapReduce的处理过程；PigLatin是数据分析的描述语言；Pig程序的结构适合于并行处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (944, 'Pivot是一个直观的UI，旨在实现对事件数据的（）', '单选题', '深度分析', '探索性分析', '递归分析', '以下都是', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (945, 'Pivot设置的一个属性是以两个操作为中心： （）', '单选题', 'WHERE和AND', 'GROUP BY和HAVING', 'COUNT和SUM', 'Filter和Split', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (946, 'Prolog语言的三种基本语句是（ ）。', '单选题', '顺序；循环；分支', '陈述；询问；感叹', '事实；规则；询问', '肯定；疑问；感叹', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (947, 'Pythn不支持的数据类型有（ ）', '单选题', 'char', 'int', 'float', 'list', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (948, 'Python 3.x语句 print（1， 2， 3， sep=‘：‘） 的输出结果是（ ）。', '单选题', '1 2 3', '123', '1：2：3', '1，2，3', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (949, 'Python Web开发方向的第三方库是（ ）', '单选题', 'Django', 'scipy', 'pandas', 'requests', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (950, 'Python 中对变量描述错误的选项是（ ）。', '单选题', 'Python 不需要显式声明变量类型，在第一次变量赋值时由值决定变量的类型', '变量通过变量名访问', '变量必须在创建和赋值后使用', '变量 PI 与变量 Pi 被看作相同的变量', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (951, 'Python 中表示数值x位于区间【10，50】的表示是（）', '单选题', 'x 》 10 and x 《 50', '10', 'x 》= 10 or x', 'x = 【10，50】', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (952, 'Python 是一门胶水语言，可以轻松地操作其他语言编写的库。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (953, 'Python 类中实例方法声明中包含一个特殊的变量，它表示当前对象自身，可以访问类的成员，该变量约定的名称为（）', '单选题', 'self', 'me', 'this', '与类同名', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (954, 'Python 语言中，以下表达式输出结果为11的选项是（ ）。', '单选题', 'print（“1+1“）', 'print（1+1）', 'print（eval（“1+1“））', 'print（eval（“1“ + “1“））', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (955, 'Python 语言提供的3个基本数字类型是（）。', '单选题', '整数类型、二进制类型、浮点数类型', '十进制类型、二进制类型、十六进制类型', '整数类型、二进制类型、复数类型', '整数类型、浮点数类型、复数类型', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (956, 'Python2.7兼容Python3.7。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (957, 'Python2.x和Python3.x中input（）函数的返回值都是字符串。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (958, 'Python3.X版本的保留字总数是（）。', '单选题', '16', '29', '27', '33', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (959, 'Python3.x完全兼容Python2.x。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不完全');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (960, 'Python3.x版本的保留字总数是', '单选题', '33', '27', '16', '29', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (961, 'Python不允许使用关键字作为变量名，允许使用内置函数名作为变量名，但这会改变函数名的含义。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (962, 'Python不支持char数据类型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (963, 'Python中jieba库支持哪几种模式为（）。', '多选题', '精准模式', '匹配模式', '全模式', '搜索引擎模式', 'ACD', 'jieba分词的三种模式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (964, 'Python中jieba库是一个（）库。', '单选题', '第三方中文分词词库', '机器学习库', '图像处理库', '自动提取语义主题', 'A', 'jieba是第三方中文分词词库。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (965, 'Python中jieba库的基本实现原理是什么（）。', '多选题', '分析汉字与汉字之间的关联几率概率', '分析汉字词组的关联几率概率', '根据用户自定义的词组进行分析', '还可以分析汉字与英文之间关联几率概率', 'ABC', 'D选项，jieba用于中文分词，无法分析汉字与英文之间的关联几率概率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (966, 'Python中statsmodels库适用于（）场景。', '单选题', '统计分析', '机器学习', '图像处理', '数据建模', 'A', 'Statsmodelsstatsmodels用于统计分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (967, 'Python中statsmodel库和（）库关系密切。', '单选题', 'Numpy', 'Scipy', 'jieba', 'Pandaspandas', 'D', 'statsmodels建立在pandas之上。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (968, 'Python中代码缩进使用的是空格或Tab，这2种缩进可以混用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '两者混用容易造成因为缩进引起的语法错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (969, 'Python中以下哪项表示空值（）', '单选题', 'Null', 'None', '0', 'False', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (970, 'Python中使用lambda定义的函数是匿名函数。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (971, 'Python中可以自定义函数，并且函数返回值类型是可变的。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (972, 'Python中可用于机器学习的库文件是哪个（）。', '单选题', 'learn-more', 'scikit-learn', 'geking', 'auto', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (973, 'Python中定义私有属性的方法是（）。', '单选题', '使用private关键字', '使用public关键字', '使用__XX__定义属性名', '使用__XX定义属性名', 'D', '使用__XX定义属性名是定义私有属性的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (974, 'Python中用于生成随机数的模块是random，以下描述错误的是（）。', '单选题', 'random.random）：生成一个0-1之间的随机浮点数', 'random.uniform（a，b）：生成【a，b】之间的浮点数', 'random.randint（a，b）：生成【a，b】之间的整数', 'random.choice（sequence）：随机生成任意一个整数', 'D', 'random.choice（sequence）函数用来从给定的序列中随机采样。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (975, 'Python中用来创建1个空集合的方式是使用一对花括号｛｝', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '创建空集合只能使用set（），因为{}是用来创建空字典的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (976, 'Python中用（）快捷键表示运行当前程序。', '单选题', 'Ctrl+ F10', 'Ctrl+Alt+F10', 'Shift+F10', 'Ctrl+Shift+F10', 'D', 'Python中用（）快捷键表示运行当前程序的快捷键是Ctrl+Shift+F10。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (977, 'Python中的变量var如果包含字符串的内容，下面哪种数据类型不可能创建var？（    ）', '单选题', 'list', 'string', 'char', 'dict', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (978, 'Python中的变量只能由字母、下划线、数字组成，且不能以数字开头。()', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (979, 'Python中的变量在使用前必须先定义。（    ）    \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (980, 'Python中的变量无须事先声明，但在使用前需要先赋值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '因为不是强类型编程语言，因此Python不需要事先声明某个变量。例如a=10，就直接定义了变量a并赋值为10，不需要提前声明整数变量a。但是如果变量没有赋值，则不能直接使用，例如：a=b是不行的，因为b没有被赋值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (981, 'Python中的可变数据类型有', '多选题', '字符串', '数字', '列表', '字典', 'CD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (982, 'Python中的注释有哪些符号（ ）？ *', '多选题', '', '““', '//', '““““', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (983, 'Python中的集合数据类型中的元素是有序的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (984, 'Python中表示空类型的是哪个？', '单选题', 'NULL', '“”', 'None', 'empty', 'C', 'NULL是C/C++等语言中的表示法“；“；是不包含任何字符的字符串，并不是空类型None是Python中的空类型表示法empty是numpy包中的一个函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (985, 'Python中，=号可以实现列表的赋\n值。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (986, 'Python中，c %= a 等效于 c = c % a。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (987, 'Python中，c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (988, 'Python中，元组不支持像列表那样通过索引方式进行访问。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '元组支持索引但不支持修改。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (989, 'Python中，可以使用索引来访问元组里面的元素。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (990, 'Python中，可以通过在引号前加r来表示原始输出。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (991, 'Python中，复合赋值运算符包括（）。', '多选题', '简单的赋值运算符', '乘法赋值运算符', '取模赋值运算符', '取整除赋值运算符', 'ABCD', 'Python中，复合赋值运算符包括简单的赋值运算符、乘法赋值运算符、取模赋值运算符、取整除赋值运算符。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (992, 'Python中，字典的内置方法包括（）。', '多选题', 'radiansdictkeys）', 'radiansdictsetdefault（key，default=None）', 'radiansdictupdate（dict2）', 'radiansdictvalues）', 'ABCD', '略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (993, 'Python中，集合也支持通过索引访问指定元素。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '集合是无序的，不支持索引。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (994, 'Python代码“print（1》2 or 3《4）”执行的结果为True。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '执行后所得结果是True');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (995, 'Python代码“str1=‘Hello‘；print（str1.swapcase（））”执行的结果为‘HELLO‘。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '输出结果是hELLO');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (996, 'Python代码中 mpl.rcParams【‘font.sans-serif‘】 = 【‘SimHei‘】的作用是（）。', '单选题', '设置图表中文显示的字体', '设置图表图例的位置', '设置图表标题的颜色', '设置图表标题的位置', 'A', '设置图表字体以正确显示中文。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (997, 'Python代码的特点有哪些（）', '多选题', '易读性', '简洁性', '快速性', '可扩展性', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (998, 'Python以？的方式读取CSV格式的文件。', '单选题', '字典', '随机', '任意', '图片', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (999, 'Python使⽤lambda创建匿名函数，匿名函数拥有⾃⼰的命名空间。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1000, 'Python使用（）符号标示注释。', '单选题', '&', '*', '#', '//', 'C', '单行注释使用#号。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1001, 'Python元组支持双向索引。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1002, 'Python内置函数（ ）可以返回列表、元组、字典、集合、字符串以及range对象中元素个数（ ）。', '单选题', 'type（', 'index（', 'len（', 'count（', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1003, 'Python函数包括下述哪些内容（）。', '多选题', '函数名称', '参数', '执行语句', '返回值', 'ABCD', 'Python函数包括下述哪些内容函数名称、参数、执行语句、返回值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1004, 'Python函数定义的关键字是（    ）', '单选题', 'def', 'function', 'import', 'main', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1005, 'Python函数调用时，有哪几种类型的参数？', '多选题', '必须参数', '关键字参数', '默认参数', '不定长参数', 'ABCD', '必须参数是指必须要提供的参数。关键字参数是指可以通过参数名字来指定的参数。默认参数是指该参数提供了默认值，在调用时可以不再明确赋值不定长参数是指参数个数可以是任意个。例如print的参数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1006, 'Python列表、元组、字符串都属于有序序列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1007, 'Python列表中所有元素必须为相同类型的数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1008, 'Python列表可以用“【】”进行标识，其第一个元素从左到右的默认索引是1。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1009, 'Python单下划线_foo与双下划线__foo与__foo__的成员，下列说法错误的是（）。', '单选题', '_foo 不能直接用于’from module import ’', '__foo解析器用_classname__foo来代替这个名字，以区别和其他类相同的命名', '__foo__代表python里特殊方法专用的标识', '__foo 可以直接用于’from module import ’', 'D', '__foo私有，不能在外部调用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1010, 'Python变量作为实参时，它和对应的形参之间数据传递方式是（）。', '单选题', '由形参传给实参', '由实参传给形参', '由实参传给形参，再由形参传给实参', '在用户干预情况下，实参形参能相互传递', 'D', 'Python变量作为实参时，它和对应的形参之间数据传递方式是在用户干预情况下，实参形参能相互传递。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1011, 'Python变量使用前必须先声明，并且一旦声明就不能再当前作用域内改变其类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不必须');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1012, 'Python变量名区分大小写，所以student和Student不是同一个变量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1013, 'Python变量命名规则包含（）。', '多选题', '变量名只能包含字母、数字和下划线。变量名可以字母或下划线开头，但不能以数字开头，。例如，可将变量命名为message_1，但不能将其命名为1_message。', '变量名不能包含空格，但可使用下划线来分隔其中的单词。例如，变量名greeting_message可行，但变量名greeting message会引发错误。', '不要将Python关键字和函数名用作变量名，即不要使用Python保留用于特殊用途的单词，如print。', '变量名应既简短又具有描述性。例如，name比n好，student_name比s_n好，name_length比length_of_persons_name好。', 'ABCD', 'Python变量名只能包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头，避免使用关键字，变量名应既简短又具有描述性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1014, 'Python可以将一条长语句分成多行显示的续行符号是', '单选题', '\\', '', '；', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1015, 'Python可以应用以下那些领域（    ）', '多选题', '网站开发', '人工智能', 'APP', '数据科学', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1016, 'Python字典中的“值”不允许重复。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '键不可以重复');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1017, 'Python字典中的“键”可以是元组。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1018, 'Python字典中的“键”可以是列表。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1019, 'Python字典支持双向索引。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不支持');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1020, 'Python安装扩展库常用的是（）工具。', '单选题', 'pyinstall', 'pip', 'pop', 'post', 'B', '略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1021, 'Python对not、or、and求值的优先顺序是（）。', '单选题', 'and or not', 'not and or', 'or and not', 'or not and', 'B', '详见对比符优先级。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1022, 'Python对文件操作采用的统-步骤是：', '单选题', '打开—读写—写入', '操作—读取—写入', '打开—操作—关闭', '打开—读取—写入—关闭', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1023, 'Python序列类型包括：字符串、列表 和（ ）', '单选题', '元组', '整数', '字典', '集合', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1024, 'Python循环效率低的根本原因是python运行程序时逐行翻译。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Python是解释型语言，逐条执行语句。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1025, 'Python扩展库xlwt支持对Excel2003或更低版本的Excel文件进行写操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1026, 'Python支持多继承，如果父类中有相同的方法名，而在子类中调用时没有指定父类名，则Python解释器将从左向右按顺序进行搜索。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1027, 'Python支持的数据类型有哪些？', '多选题', 'dict', 'int', 'float', 'char', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1028, 'Python数据分析方向的第三方库是（ ）。', '单选题', 'pdfminer', 'beautifulsoup4', 'time', 'numpy', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1029, 'Python文件的后缀名是()', '单选题', '.doc', '.vbp', '.py', '.exe', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1030, 'Python是一种解释型语言，可以跨平台运行', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '跨平台是Python的重要特点，同时它并不需要预先编译，而是由解释器执行');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1031, 'Python是一种跨平台、开源、免费的高级动态编程语言。（    ）      \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1032, 'Python是一门胶水语言，可以轻松地操作其它语言编写的库。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1033, 'Python是通用编译器将程序编译成二进制代码再运行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1034, 'Python机器学习方向的第三方库是（）。', '单选题', 'requesis', 'TensorFlow', 'scipy', 'pandas', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1035, 'Python标准库os中的方法isdir（）可以用来测试给定的路径是否为文件夹。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1036, 'Python标准库os中的方法listdir（）返回包含指定路径中所有文件和文件夹', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1037, 'Python标准库os中的方法startfile（）可以启动任何已关联应用程序的文件，并自动调用关联的程序。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1038, 'Python标准库threading中的Lock、RLock、Condition、Event、Semaphore对象都可以用来实现线程同步。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1039, 'Python根据条件测试的值来决定是否执行if 语句中的代码，如果条件测试的值为True ，Python就执行紧跟在if 语句后面的代码；如果False ，Python就忽略这些代码。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1040, 'Python的优点有（）。', '多选题', '变量不用预定义类型', '数据结构功能强大', '语言可解释性强', '变量类型固定', 'ABC', 'Python变量在使用前不必定义变量类型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1041, 'Python程序使用缩进来组织代码的层次结构，1个缩进是几个空格（    ）？', '单选题', '1', '2', '4', '8', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1042, 'Python程序在执行一次之后会自动生成扩展名为（    ）的字节码文件，以提高运行效率。', '单选题', 'pyf', 'pyb', 'py', 'pyc', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1043, 'Python程序文件的扩展名是（ ）', '单选题', 'python', 'pyt', 'pt', 'py', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1044, 'Python类不支持多继承。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'python支持多继承。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1045, 'Python脚本的扩展名是。（    ）', '单选题', 'python', 'py', 'pt', 'pg', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1046, 'Python表达式中，可以使用()控制运算的优先顺序。', '单选题', '圆括号()', '方括号[]', '大括号{}', '尖括号<>', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1047, 'Python表达式中，可以控制运算有限顺序的是（ ）。', '单选题', '圆括号（）', '方括号【】', '大括号{}', '尖括号', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1048, 'Python解释器易于扩展，可以使用C或C++扩展新的功能和数据类型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Python的优点之一就是可以调用C和C++的功能');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1049, 'Python解释器环境中，用于表示上一次运算结果的特殊变量为（）。', '单选题', '：', '_', '》', '#', 'B', 'Python解释器环境中，用. 表示上一次运算结果的特殊变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1050, 'Python解释器的提示符为（）。', '单选题', '》；', '》》；', '》》》；', '# ；', 'C', 'Python解释器的提示符为》》》。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1051, 'Python语句a=【1，2，3，None，【【】】，【】】print（len（a））以上代码的运行结果是（ ）。', '单选题', '4', '5', '6', '7', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1052, 'Python语言不是开放源码的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1053, 'Python语言中for循环语句可以遍历任何序列里面的项目。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1054, 'Python语言中用来表示代码块所属关系的语法是______。', '单选题', '缩进', '冒号', '花括号', '括号', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1055, 'Python语言中，输出数据的语句是print（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1056, 'Python语言中，输出数据的语句是（ ）。', '单选题', 'print（）', 'input（）', 'out（）', 'get', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1057, 'Python语言属于（）。', '单选题', '机器语言', '汇编语言', '高级语言', '科学计算语言', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1058, 'Python语言提供三种基本的数字类型，它们是______。', '单选题', '整数类型、二进制类型、浮点数类型', '整数类型、二进制类型、复数类型', '复数类型、二进制类型、浮点数类型', '整数类型、浮点数类型、复数类型', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1059, 'Python语言提供的3个基本数字类型是（ ）。', '单选题', '整数类型、浮点数类型、复数类型', '整数类型、二进制类型、浮点数类型', '整数类型、二进制类型、复数类型', '整数类型、二进制类型、浮点数类型', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1060, 'Python语言是开源的跨平台语言', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1061, 'Python语言采用严格的“缩进“来表明程序的格式框架。下列说法不正确的是（ ）。', '单选题', '缩进指每一行代码开始前的空白区域，用来表示代码之间的包含和层次关系。', '代码编写中，缩进可以用Tab键实现，也可以用多个空格实现，但两者不混用。', '“缩进“有利于程序代码的可读性，并不影响程序结构。', '不需要缩进的代码顶行编写，不留空白。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1062, 'Python运算符中用来计算集合并集的是（）。', '单选题', '|', '&', '||', '+', 'A', 'Python运算符中用来计算集合并集的是|。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1063, 'Python这个单词是（ ）含义。', '单选题', '喵星人', '蟒蛇', '石头', '袋鼠', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1064, 'Python通过_____来判断操作是否在分支结构中。（    ）', '单选题', '引号', '缩进', '大括号', '冒号', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1065, 'Python逻辑表达式中，（）会导致逻辑短路，即不会继续向下推算而直接返回结果。', '多选题', 'False开头的and语句', 'False开头的or语句', 'True开头的and语句', 'True开头的or语句', 'AD', '两种情况：False开头的and语句，True开头的or语句。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1066, 'Python集合中的元素不允许重复。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1067, 'Python集合中的元素可以是元组。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1068, 'Python集合中的元素可以是列表。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1069, 'Python集合可以包含相同的元素。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不包含相同的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1070, 'Python集合支持双向索引。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不支持');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1071, 'Pytorch模型参数和Tensorflow模型参数可以直接通用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不直接通用');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1072, 'P（B|A）表示在规则B→A中，证据A为真的作用下结论B为真的概率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1073, 'Q-learning与Sarsa相同的地方是（     ）。', '多选题', '都使用了ε-greedy等策略进行探索', '都用q-table存储状态动作对', '更新公式相同', '两者都可以找到最优的策略', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1074, 'Q-learning属于哪种算法。（     ）', '单选题', 'On-policy算法', 'Off-policy 算法', 'Model-based 算法', 'Value-based 算法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1075, 'Q-learning算法中，Q函数是（）。', '单选题', '状态-动作值函数', '状态函数', '估值函数', '奖励函数', 'A', 'QLearning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s，a）就是在某一时刻的 s 状态下（s∈S），采取 动作a （a∈A）动作能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r，所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1076, 'QOS控制粒度是基于承载或者Bearer', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1077, 'Q（s，a）是指在给定状态s的情况下，采取行动a之后，后续的各个状态所能得到的回报（____）。', '单选题', '总和', '最大值', '最小值', '期望值', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1078, 'R-CNN模型不包括以下哪个部分（）', '单选题', 'Selective Search', 'CNN', 'SVM', 'ROI', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1079, 'R-CNN的系列算法分成两个阶段，先在图像上产生候选区域，再对候选区域进行分类并预测目标物体位置，它们通常被叫做两阶段检测算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1080, 'R-CNN目标检测算法没有使用兴趣区域（ROI）池化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1081, 'RAID技术中可以允许两块硬盘同时出现故障而仍然保证数据有效的是RAID4。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1082, 'RAID是按照一定的形式和方案组织起来的存储设备。它与单个存储设备相比，在（）几个方面都有很大优势，并且具备一定的数据安全保护能力。', '多选题', '速度', '稳定性', '存储成本', '存储能力', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1083, 'RC4是由RIVEST在1987年开发的一种流式的密文，就是实时地把信息加密成一个整体，它在美国一般密钥长度是128位，因为受到美国出口法的限制，向外出口时限制到56位。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1084, 'RDD中所有的操作都是Lazy模式进行，运行在编译中不会立即计算最终结果，而是记住所有操作步骤和方法，只有显示遇到启动命令才执行。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1085, 'RDD中的数据被（）在集群中，使得任务可以并行执行。', '单选题', '顺序存储', '连续存储', '分块存储', '分区存储', 'D', 'RDD为分区存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1086, 'RDD具有（）特征。', '多选题', '可容错性', '简洁性', '并行数据结构', '结构化', 'AC', 'RDD是一个容错的、并行的数据结构。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1087, 'RDD支持读写操作。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1088, 'RDD是一个分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。 （）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1089, 'RDD有Transformation和Action算子，下列属于Action算子的是（）', '单选题', 'map', 'saveASTextFile', 'Filter', 'reducebykey', 'B', '属于Action算子的有foreach，collect，count，saveAsTextFile');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1090, 'RDD有哪些缺陷', '多选题', '不支持细粒度的写和更新操作（如网络爬虫）', '基于内存的计算', '拥有schema信息', '不支持增量迭代计算', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1091, 'RDD默认的存储级别是（）。', '单选题', 'MEMORY_ONLY', 'MEMORY_ONLY_SER', 'MEMORY_AN', 'DISKD.MEMORY_AND_DISK_SER', 'A', 'RDD存储级别定义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1092, 'RMSprop优化器很好的解决了Adagrad优化器过早结束的问题，很合适处理非平稳目标，A于RNN网络效果很好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1093, 'RNN 语音识别是指（   ）。', '单选题', '端到端的语音识别技术', '人工神经网路识别技术', '循环神经网络识别技术', '模板匹配识别技术答案', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1094, 'RNN不同于其他神经网络的地方在于（）。', '单选题', '实现了记忆功能', '速度快', '精度高', '易于搭建', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1095, 'RNN可以用来处理（）', '多选题', '图像类别预测', '语音分析', '情感分类', '文章创作', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1096, 'RNN在NLP领域的应用包括（）。', '多选题', '语言模型与文本生成', '机器翻译', '语音识别', '图像描述生成', 'ABCD', 'RNN在NLP领域的应用包括语言模型与文本生成、机器翻译、语音识别、图像描述生成、情感分析、对话系统等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1097, 'RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的题，即长期依赖（Long-TermDependencies）问题，所以引入（）。', '单选题', 'CNN', 'LSTM', 'GRU', 'BERT', 'B', 'RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的题，即长期依赖（Long-TermDependencies）问题，所以引入LSTM。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1098, 'RNN循环神经网络可以对一下那些场景进行处理（）。', '多选题', '自然语言处理', '图像处理', '手写体识别', '语音识别', 'ACD', '图像处理场景主要应用于CNN');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1099, 'RNN循环神经网络是用来处理文本、视频、音频等序列数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1100, 'RNN网络的激活函数要选用双曲正切而不是Sigmod的原因有（）。', '多选题', '使用Sigmod函数容易出现梯度消失', 'Sigmod的导数形式较为复杂', '双曲正切更简单', 'Sigmoid函数实现较为复杂', 'AB', '第一，采用Sigmoid等函数，反向传播求误差梯度时，求导计算量很大，而ReLU求导非常容易。第二，对于深层网络，Sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在Sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0），从而无法完成深层网络的训练。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1101, 'ROC和代价曲线能直接反映出学习器的期望总体代价。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1102, 'ROC曲线是验证模型的常用方法，曲线越凸向哪个角，代表模型效果越理想？（ ）', '单选题', '左上角', '右上角', '左下角', '右下角', 'A', 'ROC曲线是验证模型的常用方法，曲线越凸向左上角，代表模型效果越理想');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1103, 'ROI Align的工作流程不包括（）？', '单选题', '遍历每一个候选区域，保持浮点数边界不做量化', '将候选区域分割成k x k个单元，每个单元的边界也不做量化', '在每个单元中计算固定四个坐标位置，用双线性内插的方法计算出这四个位置的值，然后进行最大池化操作', '对每个sections进行max pooling操作', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1104, 'ROIAlign在哪个模型被采用（）', '单选题', 'fastRCNN', 'fasterRCNN', 'maskRCNN', 'YOLOv3', 'C', 'ROIAlign在maskRCNN被采用');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1105, 'ROIPooling在那个模型中被第一次提出（）', '单选题', 'fast-rcnn', 'faster-rcnn', 'mask-rcnn', 'rcnn', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1106, 'ROIPooling存在几次取整过程？', '单选题', '1', '2', '3', 'nan', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1107, 'ROIPool与ROIAlign的区别是（）', '单选题', 'ROIPool存在两次量化误差', 'ROIAlign通过双线性插值避免了量化操作，保存了原始ROI的空间分布，有效避免了误差的产生', '如果是图片中有较多小目标物体需要检测，则优先选择ROIAlign，更精准一些', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1108, 'ROIpooling在哪些方法中被采用（）', '多选题', 'RCNN', 'fastRCNN', 'fasterRCNN', 'maskRCNN', 'BC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1109, 'ROS 中关于 rosrun 与 roslaunch 的说法正确的是（ ）。①rosrun只能运行一个nodes②roslaunch可以同时运行多个nodes③rosrun可以运行多个nodes④roslaunch只能运行一个nodes', '单选题', '①③④', '①②', '①②③', '③④', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1110, 'ROS最早诞生于哪所学校的实验室（ ）。', '单选题', '卡内基梅隆大学（', '麻省理工学院（MIT）', '加州大学伯克利分校（U', 'Berkeley）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1111, 'RS-485通信应注意总线特性阻抗的连续性，在阻抗不连续点就会发生信号的反射。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1112, 'Radius协议包是采用TCP作为其传输模式的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1113, 'Reduce的工作在自定义的类里编写，这个类需要继承自哪一个类？', '单选题', 'Mapper', 'Map', 'Reduce', 'Reducer', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1114, 'Relief可以处理多分类问题（）', '单选题', '正确', '错误', 'nan', 'nan', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1115, 'Relief是为（）问题设计的。', '单选题', '二分类', '多分类', '回归', '降维', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1116, 'Relu在零点不可导，那么在反向传播中怎么处理（）', '单选题', '设为0', '设为无穷大', '不定义', '设为任意值', 'A', 'Relu在零点不可导，那么在反向传播中设为0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1117, 'Relu激活函数在零点可导', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不可导');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1118, 'Relu激活函数能解决梯度消失问题，但是会出现dyingrelu现象，即训练过程中，有些神经元实际上已经“死亡“而不再输出任何数值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1119, 'Requests库甲携带 Cookie 友送请求的参数是cookies，它接收的数据类型包括（）。', '单选题', 'dict', 'CookieJar', 'list', 'str', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1120, 'Requests模块中，headers参数的作用是（）。', '单选题', '输入网址', '模拟浏览器', '提供代理ip', '设置超时时间', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1121, 'ResNet-50 有多少个卷积层？ （）', '单选题', '48', '49', '50', '51', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1122, 'ResNet-50：depth=【3，4，6，3】代表（）', '单选题', 'C3有3个残差块', 'C4有4个残差块', 'C5有4个残差块', 'C2有3个残差块', 'D', 'ResNet-50：depth=【3，4，6，3】代表C2有3个残差块');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1123, 'ResNet从改善网络退化现象角度改进了之前的图像分类网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1124, 'ResNet从角度改进了之前的图像分类网络？', '单选题', '增加网络宽度', '轻量化网络模型', '改善网络退化现象', '增加网络深度', 'C', 'ResNet从改善网络退化现象角度改进了之前的图像分类网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1125, 'Resnet中代替全连接层的操作是？', '单选题', '1×1卷积', '3×3卷积', '最大池化', '全局平均池化', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1126, 'Resnet中的瓶颈结构设计的目的是？', '单选题', '增加泛化性能', '加速收敛', '减少参数量和计算量', '增加模型宽度', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1127, 'Resnet采用什么操作进行下采样？', '单选题', '平均池化', '最大池化', '步长为1的卷积', '步长为2的卷积', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1128, 'Resnet除了设计了残差连接以外还设计了什么？', '单选题', '分组卷积', '深度可分离卷积', '瓶颈结构', '循环结构', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1129, 'Resourcemanager采用高可用方案，当Active resourcemanager发现故障时只能通过内置的zookeeper来启动standby的resourcemanager，将其状态切换为 active。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '发现故障不是只能通过zookeeper');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1130, 'ResoureManager主要作用是什么 （）？', '多选题', '调度器', '应用程序管理器', '节点资源管理', '阶段调度器', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1131, 'RoI Pooling的优点不包括（）？', '单选题', '允许我们对CNN中的feature map进行reuse', '可以显著加速training和testing速度', '允许end-to-end的形式训练目标检测系统', '模型收敛速度更快', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1132, 'Rowkey设计的原则，下列哪些选项的描述是正确的？', '多选题', '尽量保证越短越好', '可以使用汉字', '可以使用字符串', '本身是无序的', 'ABC', 'Rowkey设计要尽量保证越短越好，可以使用汉字和字符串');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1133, 'Rshiny用于绘制“侧边栏面板”的函数为（）', '单选题', 'sliderInput', 'sidebarLayout', 'sidebarPanel', 'fluidPage', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1134, 'Rshiny用于绘制“标题面板”的函数为（）', '单选题', 'titlePanel', 'fluidPage', 'mainPanel', 'plotOutput', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1135, 'SAAS是（）的简称。', '单选题', '软件即服务', '平台即服务', '基础设施即服务', '硬件即服务', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1136, 'SATA接口规范定义的数据传输速率为300MB/s。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1137, 'SDH通常在宽带网的哪部分使用？（）', '单选题', '传输网', '交换网', '接入网', '存储网', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1138, 'SELECT 所属部门，AVG（资）AS 平均工资FROM员工数据库WHERE所属部门NOTLIKE办公室GROUPBY所属部门。语含义为（）。', '单选题', '从员工数据库中检索办公室的平均工资', '从员工数据库中检索办公室和其他部门的平均工资', '从员工数据库中检索办公室和其他部门的总工资', '从员工数据库中检索除了办公室以外其他部门的平均工资', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1139, 'SELECT所属部门，AVG（工资）AS 平均工资FROM员工数据库。含义为（）', '单选题', '从员工数据库中检索每个部门的平均工资', '从员工数据库中检索每个部门的总工资', '从员工数据库中检索工资额相等的部门', '从员工数据库中检索工资额不等的部门', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1140, 'SHA是一种双向hash算法，类似MD5但功能要比MD5更强大。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1141, 'SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的（）无关。', '单选题', '大小和旋转', '大小', '旋转', '缩放', 'A', 'SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1142, 'SLIC算法的主要目的是（）。', '单选题', '目标识别', '前景和背景分离', '超像素提取', '语义分割', 'C', 'SLIC是基于K-means算法的生成超像素新方法，SLIC是在超像素中心周围的区域2S×2S中进行类似像素的搜索。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1143, 'SNTP对时协议使用的网络端口为（）。', '单选题', '120', '121', '122', '123', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1144, 'SOFTMAX函数，是用来将全数域函数结果映射到概率空间。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1145, 'SPPTextMining是文本挖掘的工具', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1146, 'SPSS中，数据整理的功能主要集中在（）等菜单中。', '多选题', '数据', '直销', '分析', '转换', 'AD', '数据整理在SPSS中主要集中于数据和转换');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1147, 'SPSS的基础分析模块中，作用是“以行列表的形式揭示数据之间的关系”的是（）', '单选题', '数据描述', '相关', '交叉表', '多重相应', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1148, 'SPSS的安装类型有（）', '单选题', '典型安装', '压缩安装', '用户自定义安装', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1149, 'SQLSERVER2000可以采用的通讯方式，除了可以采用TCP/IP协议，还可以通过windows的命名管道。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1150, 'SQLSERVER数据库只能有一个日志文件，不可以创建多个日志文件。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1151, 'SQLServer如果设置了不恰当的数据库文件权限，可能导致敏感文件被非法删除或读\n取，威胁系统安全。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1153, 'SQL中的HAVING用法，正确的有（）。', '多选题', 'HAVING子句必须与GROUP BY子句同时使用，不能单独使用', '使用HAVING子句的同时不能使用WHERE子句', '使用HAVING子句的同时可以 使用WHERE子句', '使用HAVING子句的作用是限 定分组的条件', 'ACD', 'B选项，可以同时使用');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1154, 'SQL中通配符”%”表示任意单个字符。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1155, 'SQL注入一般可通过网页表单直接输入。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1156, 'SQL语句中使用WHERE子句指出的是（）', '单选题', '查询结果', '查询视图', '查询目标', '查询条件', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1157, 'SQL语句中修改表结构的命令是（）。', '单选题', 'modify table', 'modify structure', 'alter table', 'alter structure', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1158, 'SQL语句中，彻底删除一个表的命令是drop。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1160, 'SQL语言中的COMMIT语句的主要作用是（）', '单选题', '结束程序', '返回系统', '提交事务', '存储数据', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1161, 'SQL语言中，删除一个表中所有数据，但保留表结构的命令是（）。', '单选题', 'DELETE', 'DROP', 'CLEAR', 'REMORE', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1162, 'SQL语言中，条件年龄BETTEEN 15 AND 35表示年龄在15至35之间，并且（）。', '单选题', '包括15岁和35岁', '不包括15岁和35岁', '包括15岁但不包括35岁', '包括35岁但不包括15岁', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1163, 'SSD和YOLO算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置，所以它们通常被叫做双阶段检测算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1164, 'SSD网络前向计算过程不包括（）？', '单选题', '数据增强，获取训练样本，将训练数据统一resize到固定尺寸', '通过卷积网络获取feature map：①使用的卷积网络，前半部分使用基础分类网络获取各层的feature map，这部分称为base network。②下一步计算的输入，就是上述的不同尺寸的feature map', '通过卷积操作，从特征图中获取检测信息', '将候选区域分割成k x k个单元，每个单元的边界也不做量化', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1165, 'SSD网络对小目标的改进不是从下面哪个方面设计的？', '单选题', '增大输入尺寸', '使用更低的特征图做检测（比如S3FD中使用更低的conv3_3检测）', 'FPN（已经是检测网络的标配了）', '采用更深的网络结构', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1166, 'SSH使用TCP79端口的服务。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1167, 'SSLVPN用户不受上网方式限制，SSLVPN隧道可以穿透Firewall；而IPSec客户端需要支持“NAT穿透”功能才能穿透Firewall，而且需要Firewall打开UDP500端口。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1168, 'SSL协议位于TCP/IP协议与各种应用层协议之间，为数据通讯提供安全支持。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1169, 'SSL用于加密机制的协议。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1170, 'SVM 中常用的核函数包括哪些？', '多选题', '高斯核函数', '多项式核函数', 'Sigmiod 核函数', '线性核函数', 'ABCD', 'SVM常用的核函数包括：线性核函数、多项式核函数、高斯核函数、Sigmiod 核函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1171, 'SVM 中的代价参数 C 表示什么（）', '单选题', '在分类准确性和模型复杂度之间的权衡', '交叉验证的次数', '用到的核函数', '以上都不对', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1172, 'SVM中使用高斯核函数之前通常会进行特征归一化，以下关于特征归一化描述不正确的是？（）', '单选题', '经过特征正则化得到的新特征优于旧特征', '特征归一化无法处理类别变量', 'SVM中使用高斯核函数时，特征归一化总是有用的', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1173, 'SVM中的代价参数C表示什么？（     ）', '单选题', '在分类准确性和模型复杂度之间的权衡', '交叉验证的次数', '以上都不对', '用到的核函数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1174, 'SVM中的代价参数表示（）', '单选题', '交叉验证的次数', '使用的核', '误分类与模型复杂性之间的平衡', '以上均不是', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1175, 'SVM中的泛化误差代表SVM对新数据的预测准确度。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1176, 'SVM中要寻找和计算的MMH是指（）', '单选题', '最大边缘超平面', '超平面', '最小边缘超平面', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1177, 'SVM主要应用于模式识别领域。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1178, 'SVM在下列哪种情况下表现糟糕（）。', '单选题', '线性可分数据', '清洗过的数据', '含噪声数据与重叠数据点', '', 'C', 'SVM含噪声数据与重叠数据点下表现糟糕。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1179, 'SVM处理线性不可分数据时（）', '多选题', '数据变换到高维空间', '在原始空间求解MMH', '在高维空间求解MMH', '使用核函数代替点积运算', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1180, 'SVM常用的核函数有（）', '多选题', 'h次多项式核函数', '高斯径向基函数核函数', 'Sigmoid型核函数', '拉普拉斯核函数', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1181, 'SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离（）', '单选题', '超平面', '分离间隔', '分离曲线', '分离平面', 'A', 'SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离超平面');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1182, 'SVM的效率依赖于（）', '单选题', '核函数的选择', '核参数', '软间隔参数', '以上所有', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1183, 'SVM的核心思想是使分开的两个类别有最大间隔。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1184, 'SVM硬边缘的含义是什么？', '单选题', 'SVM允许分类中的误差很小', 'SVM不允许分类中的误差', 'SVM允许分类中的误差很大', '以上都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1185, 'SVM算法的性能取决于（）。', '单选题', '核函数的选择', '核函数的参数', '15', '15', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1186, 'SVM算法的最小时间复杂度是O（n^2）。基于这一点，以下哪种规格的数据集并不适用于该算法？（ ）', '单选题', '大数据集', '小数据集', '中数据集', '不受数据集大小的影响', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1187, 'SVM（支持向量机）与LR（逻辑回归）的数学本质上的区别是什么？', '单选题', '损失函数', '是否有核技巧', '是否支持多分类', '其余选项皆错', 'A', 'LR的损失函数从最大似然的角度理解；SVM损失函数的原始形式则是从最大化分类间隔的角度出发。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1188, 'SVM（支持向量机）为什么会使用替代损失函数（如hinge损失，指数损失等）？', '单选题', '替代损失函数可以扩大SVM的应用场景', '0/1损失函数非凸、不连续', '替代损失函数可以减少过拟合', '以上都不正确', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1189, 'SYNFlood就是一种DOS攻击。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1190, 'Sarsa与Q-learning的区别是？（     ）', '多选题', 'Sarsa是off-policy，而Q-learning是on-policy', 'Sarsa是on-policy，而Q-learning是off-policy', 'Q-learning在算法更新时，对应的下一个动作并没有执行，而sarsa的下一个动作在这次更新时已经确定了', 'Q-learning是一种保守的算法，sarsa是一种贪婪勇敢的算法', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1191, 'Scikit-Learn中StandardScaler是将特征数据的分布调整成（），也就是使得数据的均值为0，方差为1。', '单选题', '正态分布', '泊松分布', '均匀分布', '二项分布', 'A', 'StandardScaler是将以是将将特征数据的分布调整成标准正态分布，即每列数据减去均值，再除以方差，使得数据的均值为0，方差为1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1192, 'Scikit-Learn中，（）可以实现整数分类值转化为独热向量。', '单选题', 'OridinalEncoder', 'OneHotEncoder', 'LableEncoder', 'AutoEncoder', 'B', 'onehot编码是将整数分类值转化为独热向量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1193, 'Scikit-Learn中，（）可以实现计算模型准确率。', '单选题', 'accuracy_score', 'accuracy', 'f1_score', 'f2_score', 'A', '精确率是acuuracy_score。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1194, 'Scikit-Learn中，（）可以实现评估回归模型。', '单选题', 'accuracy_score', 'mean_squared_error', 'f1_score', 'auc', 'B', 'mean_squared_error均方误差是用来评估回归模型的指标，其他三个都是评估分类模型的指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1195, 'Seaborn 要求原始数据的输入类型不能是（）', '单选题', 'Dataframe', 'Series', 'Numpy', '-', 'B', 'Seaborn 要求原始数据的输入类型为 pandas 的 Dataframe 或 Numpy 数组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1196, 'Seaborn是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，它提供了很多高层封装的函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1197, 'Secondary namenode就是namenode出现问题时的备用节点。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1198, 'Seq2Seq模型在解码时可以使用贪心法或Beam Search方法。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1199, 'Seq2Seq模型引入注意力机制后，解码器某个时刻的输入语义向量的权重直接影响因素是哪些（）', '多选题', '编码器各个时刻隐单元的输出', '解码器该时刻的输出', '解码器上一时刻隐层的输出', '编码器的输入', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1200, 'Series 对象不存在层次化索引。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1201, 'Series可以保存任何数据类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1202, 'Series和DataFrame是pandas包中的数据结构，Series像二维数组，DataFrame像表格。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'series类似一维数组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1203, 'Series和DataFrame都支持切片操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1204, 'Series和多维数组的主要区别在于，Series之间的操作会自动基于标签对齐数据。因此，不用顾及执行计算操作的Series是否有相同的标签。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1205, 'Series对象不存在层次化索引', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1206, 'Series对象可以具有多层索引结构。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1207, 'Series是一个类似于一维数组的对象。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1208, 'Series能够接收的数据类型不包括（）。', '单选题', 'dict', 'list', 'array', 'Set', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1209, 'Session是由应用服务器维持的一个服务器端的存储空间（内存中），用户在连接服务器时，会由服务器生成一个唯一的SessionID。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1210, 'Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'MapReduce的Shuffle过程介绍。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1211, 'Sigmoid函数作为神经元激活函数的特点是（）。', '单选题', '连续但不光滑', '不连续但光滑', '连续且光滑', '不连续且不光滑', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1212, 'Sigmoid函数的导数是以它本⾝为因变量的函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1213, 'Sigmoid函数的特点是（）。', '单选题', '急剧变化', 'X=0时等于0.5', '最大值等于1', '不能用在神经网络中', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1214, 'Sigmoid函数的范围是（-1，1）。（       ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1215, 'Sigmoid函数能够把输⼊的连续实值变换为0和1之间的输出。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Sigmoid函数将线性回归线转为逻辑回归线。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1216, 'Sigmoid是早期神经网络模型中常见的非线性变换函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1217, 'Sigmoid是神经网络中最常用到的一种激活函数，除非当梯度太大导致激活函数被弥散，这叫作神经元饱和。这就是为什么ReLU会被提出来，因为ReLU可以使得梯度在正向时输出值与原始值一样。这是否意味着在神经网络中ReLU单元永远不会饱和？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1218, 'Sigmoid激活函数会导致梯度消失现象；而Tanh激活函数不会。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1219, 'Sink取走数据并写入目的地后，会将event从channel中删除（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1220, 'Skip-gram在实际操作中，使用一个（）（一般情况下，长度是奇数），从左到右开始扫描当前句子。', '单选题', '过滤器', '滑动窗口', '筛选器', '扫描器', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1221, 'Smurf攻击是与目标机器建立大量的TCP半连接，耗尽系统的连接资源，达到拒绝服务攻击的目的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1222, 'Softmax算法中温度趋近于0时Softmax将趋于（）', '单选题', '仅探索', '仅利用', '全探索', '全利用', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1223, 'Spark  应用的计算逻辑会被解析成 DAG  ，这个解析操作由以下哪个功能模块完成（  ）', '多选题', 'Client', 'ApplicationMaster', 'Executor', 'Driver', 'CD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1224, 'Spark Job默认的调度模式是（）。', '单选题', 'FIFO', 'FAIR', '无', '运行时指定', 'A', '默认情况下Spark的调度模式是FIFO（先进先出）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1225, 'Spark RDD中没有的特性是（）', '单选题', '位置优先', '分布式', '弹性', '固定大小', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1226, 'Spark RDD的依赖机制包括（）。', '多选题', '宽依赖', '深度依赖', '广度依赖', '窄依赖', 'AD', 'RDD之间的依赖关系可以分为窄依赖和宽依赖两种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1227, 'Spark RI的依赖机制包括（    ）', '多选题', '宽依赖', '深度依赖', '广度依赖', '窄依赖', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1228, 'Spark SQL主要由以下哪些部分组成', '多选题', 'Catalyst优化', 'SPARK SQL 内核', '面向切片内核', 'Hive支持', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1229, 'Spark Streaming容错机制是指RDD中任意的Partition出错，都可以根据其父 RDD重新计算生成如果父RDD丢失，则需要去磁盘中查找原始数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Spark Streaming容错机制是指RDD中任意的Partition出错，都可以根据其父RDD重新计算生成，如果父RDD丢失，可以找父RDD的父RDD');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1230, 'Spark Streaming计算基于DStream将流式计算分解成一系列短小的批处理作业（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1231, 'Spark Stream流计算是实时计算框架？（ ）', '单选题', '是', '不是', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1232, 'Spark driver的功能是什么（）', '多选题', '是作业的主进程', '负责了作业的调度', '负责向HDFS申请资源', '负责作业的解析', 'ABD', '负责向集群申请资源，向master注册信息，负责了作业的调度，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1233, 'Spark on YARN模式下，没有NodeManager的节点不能启动executor执行task。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'NodeManager是YARN中单个节点的代理，Spark on YARN模式下，ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，因而没有NodeManager的节点不能启动executor执行task。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1234, 'Spark on Yarn-client 适合用于生产环境是因为可以更快的看到APP的输出。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1235, 'Spark 任务的 Executor 可以执行多个 task。 （）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1237, 'Spark 可以接收哪些来源的数据', '多选题', 'YARN', 'HDFS', 'HIVE', 'HBase', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1238, 'Spark 和 Hadoop 都不适用于迭代计算的场景', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1239, 'Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的 （）。', '单选题', 'standalone', 'spark on mesos', 'spark on YARN', 'Spark on local', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1240, 'Spark 源代码开发的语言是（      ）。', '单选题', 'JAVA', 'python', 'C++', 'Scala', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1241, 'Spark 的四大组件下面哪个不是', '单选题', 'Spark Streaming', 'Mlib', 'Graphx', 'Spark R', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1243, 'SparkContext可以从哪些位置读取数据', '多选题', '本地磁盘', 'web', 'hdfs', '内存', 'ACD', 'SparkContext是spark功能的主要入口。其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用stop（）来关闭之前的SparkContext。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1244, 'SparkRdd转换算子有（）', '多选题', 'map', 'filter', 'mapPartitions', 'collect', 'ABC', 'SparkRdd转换算子有map，filter，mapPartitions而collect属于RDD方法的行动方面');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1245, 'Spark中Job的划分是依据（）。', '单选题', '依赖', 'Action算子', '依赖', 'Transformation算子', 'B', 'Action的触发会生成一个Job，Job会提交给DAGScheduler分解成Stage。因此Job是由Action算子划分的，B正确。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1246, 'Spark中⽤于实时处理的组件是。', '单选题', 'Spark Shell', 'Spark Streaming', 'Spark SQL', 'BlinkDB', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1247, 'Spark中引入RDD概念的目的是（）。', '单选题', '数据存储', '数据查重', '提升容错能力', '增强数据一致性', 'C', '在Spark中引入RDD概念的目的是实现Spark的并行操作和灵活的容错能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1248, 'Spark中的Scheduler模块可以分为（）。', '多选题', 'DAGScheduler', 'ResourceScheduler', 'TaskScheduler', 'JobScheduler', 'AC', 'Scheduler模块分为DAGScheduler和TaskScheduler两个部分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1249, 'Spark任务的Executor可以执行多个task。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源（cpu核心、memory）的集合。一个Executor可以并行执行多个task，根据Executor可用的cpu核数，决定一个executor中最多同时运行多少个task。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1250, 'Spark任务的每个stage可划分为job，划分的标记是shuffle。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。在Spark运行过程中，每个job可以划分为更小的stage。shuffle是划分stage的标识，同时影响Spark的执行速度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1251, 'Spark包括三种不同类型的集群部署方式，即（）', '多选题', 'standalone', 'Spark on Mesos', 'Spark on Storm', 'Spark on Yarn', 'ABD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1252, 'Spark原生开发语言是（）。', '单选题', 'Scala', 'Java', 'PyPhtthon', 'R语言', 'A', 'Spark原生开发语言是Scala，python，Java');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1253, 'Spark可以处理的数据任务包括（）。', '单选题', '数据流处理任务', '交互式处理任务', '图数据处理任务', '以上都是', 'D', 'Spark可以很好地支持流计算、交互式处理、图计算等多种计算模式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1254, 'Spark可以接受哪些来源的数据', '多选题', 'YARN', 'HDFS', 'Hive', 'Hbase', 'BCD', 'Spark有三类常见的数据源：⽂件格式与⽂件系统：它们是存储在本地⽂件系统或分布式⽂件系统（⽐如NFS、HDFS、Amazon、等）中的数据，例如：⽂本⽂件、JSON、SequenceFile，以及protocol、buffer。SparkSQL中的结构化数据源：它针对包括JSON和Apache、Hive在内的结构化数据源。数据库与键值存储：Spark⾃带的库和⼀些第三⽅库，它们可以⽤来连接Cassandra、HBase、Elasticsearch以及JDBC源。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1255, 'Spark可以采用几种不同的部署方式', '多选题', 'Spark on YARN', 'Spark on Mesos', 'on yarn 模式', 'Standalone', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1256, 'Spark和Hadoop都不适用于迭代计算的场景。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合，采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少不同任务之间的依赖，降低延迟等待时间，适用于迭代计算的场景；Hadoop是一个分布式系统基础架构，不适用于迭代计算的场景，因为每次迭代都需要从磁盘中读入数据，向磁盘写中间结果，而且每个任务都需要从磁盘中读入数据，处理的结果也要写入磁盘，磁盘 I/O 开销很大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1257, 'Spark基于内存计算，本身可以直接读写Hadoop上任何格式数据，其应用程序在集群上以独立的进程集合的形式运行。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1258, 'Spark容错性的方式有哪些（）。', '多选题', '数据检查点', '存储原始数据', '记录数据的更新', '自建数据版本', 'AC', 'Spark容错性有数据检查点和记录数据的更新两种方式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1259, 'Spark应用运行时，如果某个task运行失败则导致整个app运行失败。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，当task执行失败时，并不会直接导致整个应用程序down掉，只有在重试了 spark.task.maxFailures 后仍然失败的情况下才会使程序down掉。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1260, 'Spark提交工作的方式（）。', '多选题', 'Client', 'Cluster', 'Standalone', 'YARN', 'AB', 'Spark提交作业的方式是Client和Cluster。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1261, 'Spark支持的计算模型有（）。', '多选题', '批处理', '实时计算', '机器学习模型', '交互式查询', 'ABCD', 'Spark支持的计算模型有批处理、实时计算、机器学习模型、交互式查询。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1262, 'Spark是以RDD概念为中心运行的。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1263, 'Spark是基于内存的计算，所有Spark程序运行过程中的数据只能存储在内存中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Spark的运行数据会Cache到内存中，当内存存储不下的时候，可选择性地将计算结果输出到磁盘。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1264, 'Spark是用以下哪种编程语言实现的（）？', '单选题', 'C', 'C++', 'JAVA', 'Scala', 'D', 'Scala是Spark的原生语言');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1265, 'Spark最初由美国加州伯克利大学(UCBerkeley)的AMP(Algorithms Machines and People)实验室于2009年开发，是基于()的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。', '单选题', '内存计算', '磁盘计算', '以上都是', NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1266, 'Spark有哪些特点？', '多选题', '快', '灵', '轻', '巧', 'ABCD', 'spark特点：速度快 易于使用 通用性强 支持多种运行方式');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1267, 'Spark本身并没有提供分布式文件系统，因此Spark的分析大多依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFS。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1268, 'Spark核心层主要关注（）问题。', '单选题', '存储', '计算', '传输', '连接', 'B', 'Spark核心层定义，Spark核心层主要关注计算问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1269, 'Spark的关键技术包括（）。', '多选题', 'RDD', 'Scheduler', 'Storage', 'Shuffle', 'ABCD', 'Spark的关键技术包括RDD、Scheduler、Storage、Shuffle。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1270, 'Spark的劣势是（）。', '单选题', '运算速度快', '业务实现需要较少代码', '提供很多现成函数', '需要更多机器内存', 'D', 'Spark采用的是内存计算模式，需要的内存较多。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1271, 'Spark的四⼤组件下⾯哪个不是（）', '单选题', 'Spark Streaming', 'Mlib', 'Graphx', 'Spark R', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1272, 'Spark的技术架构可以分为哪几层（）。', '多选题', '资源管理层', 'Spark核心层', '应用层', '服务层', 'ABD', 'Spark的技术架构可以分为资源管理层、Spark核心层和服务层三层。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1273, 'Spark的特点不包括（）。', '单选题', '速度快', '通用性', '易用性', '单一操作性', 'D', 'Spark是一个快速、通用和易于使用的计算平台。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1274, 'Spark的部署模式包括（）。', '多选题', '本地模式', 'Standalone模式', 'Spark On YARN', 'Spark On Mesos', 'ABCD', 'Spark支持上述四种运行模式，在实验中为了充分利用资源，一般配置Standalone模式运行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1275, 'Spark的集群管理模式不包含（）。', '单选题', 'Standalone模式', 'Message模式', 'YARN模式', 'Mesos模式', 'B', 'Spark的集群管理主要有Standalone模式、YARN模式和Mesos模式三种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1276, 'Spark的（）组件用于支持实时计算需求。', '单选题', 'SparkSQL', 'SparkStreaming', 'SparkGraphX', 'SparkMLLib', 'B', 'SparkStreaming用于实时处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1277, 'Spark组件中哪个选项不属于transformation操作？', '单选题', 'Join', 'distinct', 'reduceByKey', 'reduce', 'D', 'reduce是流操作比较核心的一个方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1278, 'Spark组件包含哪两个算子（）。', '多选题', 'Map', 'Action', 'Transformation', 'Reduce', 'BC', 'Spark针对RDD提供了多种基础操作，可以大致分为Action和Transformation两种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1279, 'Spark组成部件包括（  ）', '多选题', 'Resource Manager', 'Execut or', 'Driver', 'RDD', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1280, 'Spark自带的资源管理框架是？（）', '单选题', 'Standalone', 'Mesos', 'YARN', 'Docker', 'A', 'Standalone是Spark自带的资源管理框架');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1281, 'Spark适用于以下哪些场景？', '多选题', '交互式查询', '实时流处理', '批处理', '图计算', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1282, 'Spooling Directory Source对指定磁盘上的文件目录进行监控并提取数据，但是不能查看新增文件数据。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1283, 'Sqoop 中，导⼊增量数据的关键词为：', '单选题', '--incremental append', '--incremental last', '--incremental', '--incremental lastmodifiy', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1284, 'Sqoop从Hive表导出MySQL表时，首先需要在MySQL中创建表结构。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1285, 'Sqoop可以将指令转换为对应的MapReduce作业，然后将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转换，从而完成数据的迁移。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1286, 'Sqoop工具的使用，依赖Java环境和Hadoop环境。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1287, 'Sqoop是关系型数据库与Hadoop之间的数据桥梁，这个桥梁的重要组件是Sqoop连接器。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1288, 'Sqoop连接关系型数据库时，查看当前数据库中的表命令为：', '单选题', 'sqoop list-table', 'sqoop list-tables', 'sqoop list-database.table', 'sqoop list-database.tables', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1289, 'Stage 的 Task 的数量由什么决定 （）。', '单选题', 'Partition', 'Job', 'Stage', 'TaskScheduler', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1290, 'Stage的Task的数量不是由什么决定（）', '多选题', 'Partition', 'Job', 'Stage', 'TaskScheduler', 'BCD', 'Stage的Task的数量由Partition决定');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1291, 'Storm的架构中不包含内容是（     ）。', '单选题', 'Bolt', 'Spout', 'Kafka', 'Tuple', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1292, 'Streaming主要通过zookeeper提供以下的哪项实现事件侦听？', '单选题', '分布式锁机制', 'Watcher', 'Checkpoint', '', 'B', 'zookeeper原生就支持通过注册Watcher来进行事件监听，但是其使用并不是特别方便，需要开发人员反复注册Watcher，比较繁琐。Curator引入了Cache来实现对zookeeper服务端事件的监听');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1293, 'Streaming的处理节点Bolt中，可以完成以下哪些操作？（）', '多选题', '连接运算', '过濾（Filter）', '连接数据库', '业务处理', 'ABCD', '连接运算、过濾（Filter）、连接数据库、业务处理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1294, 'Structured/ Streaming在Output阶段可以定义不同的数据写入方式，包括以下哪些方式？', '多选题', 'General Mode', 'Append Mode', 'Complete Mode', 'Update Mode', 'BCD', 'Append Mode、Complete Mode、Update Mode');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1295, 'Sumrf攻击是通过将目的地址设置为被攻击者的地址造成的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1296, 'SupportVectorMachine的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'SupportVectorMachine的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1297, 'Svm适用于以下哪种数据集（）', '多选题', '线性可分的数据集', '含有很多噪声和重叠的数据', '经过清洗较为干净的数据', '以上数据都适用', 'AB', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1298, 'S市A，B共有两个区，人口比例为3：5，据历史统计A的犯罪率为0.01%，B区为0.015%，现有一起新案件发生在S市，那么案件发生在A区的可能性有多大？（）', '单选题', '37.5%', '32.5%', '28.6%', '26.1%', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1299, 'TCP FIN属于典型的端口扫描类型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1300, 'TCP/IP协议中，负责寻址和路由功能的是网络层。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1301, 'TCP/IP模型从下至上分为四层：物理层，数据链路层，网络层，会话层。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1302, 'TCP/IP模型的主机网络层对应于0S1模型的应用层。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1303, 'TCP/IP模型的应用层对应于OSl模型的传输层。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1304, 'TCPSYNFlood网络攻击是利用了TCP建立连接过程需要1次握手的特点而完成对目标进行攻击的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1305, 'TCP三次握手协议的第一步是发送一个：（）', '单选题', 'SYN包', 'SCK包', 'UDP包', 'NULL包', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1306, 'TCP是无连接的，UDP面向连接。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1307, 'TF-IDF中的TF是指（）。', '单选题', '某个词在文档中出现的次数', '文章的总次数', '某个词在文档中出现的次数/文章的总次数', '以上答案都不正确', 'C', 'TF是词频（Term Frequency），表示某个词出现的频率，也就是某个词在文档中出现的次数/文章的总次数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1308, 'TF-IDF模型中，TF意思是词频，IDF意思是（）。', '单选题', '文本频率指数；', '逆文本频率指数', '词频指数', '逆词频指数', 'B', 'TF-IDF模型中，TF意思是词频，IDF意思是逆文本频率指数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1309, 'TF-IDF的缺点包含（）。', '多选题', '字词的重要性随它在文件中出现的次数成正比', '将一些生僻字误当作文档关键词', '只考虑特征词和文本之间的关系，忽略了一个特征项在不同类别间的分布情况', '没有考虑特征词的位置因素对文本的区分度', 'BCD', '低频词汇的重要性和出现次数成正比。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1310, 'TFS文件系统的DBR中读出的分区大小就是该分区的实际大小。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1311, 'TF算法是统计一个词在文档集中的多少个文档中出现。其基本思想是，如果一个词在越少的文档中出现，则其A文档的区分能力也就越强。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1312, 'Tableau中可调整的视图有以下哪些（）', '多选题', '适合宽度', '适合高度', '半个视图', '整个视图', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1313, 'Tableau中性能下降的可能原因是什么？', '单选题', '更多提取，过滤器和依赖数据源', '少量提取，少用过滤器和依赖数据源', '适量提取，适量过滤器和依赖数据源', '没有配置好Tableau底层调优参数', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1314, 'Tableau中的alais是什么？', '单选题', '字段或维度成员的名称', '可以分配给字段或维度成员的主名称', '可以分配给字段或维度成员的备用名称', '以上都不是。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1315, 'Tableau中的格式窗格是什么？以下说法正确的是（）', '单选题', '一个窗格，其中只有控制整个工作表的格式设置', '一个窗口，其中包含控制视图中的各个字段。', '一个窗格，其中包含控制整个工作表的格式设置以及表中的各个字段', '一个窗格，其中包含控制整个工作表的格式设置以及视图中的各个字段', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1316, 'Tableau中的过滤器类型是什么？', '单选题', '布隆过滤器，上下文过滤器，正常过滤器', '自定义过滤器，容器过滤器，正常过滤器.', '自定义过滤器，上下文过滤器，元数据过滤器', '自定义过滤器，上下文过滤器，正常过滤器', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1317, 'Tableau可以创建特定于工作表的筛选器', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1318, 'Tableau的三个主要功能包含以下哪些（）', '多选题', '数据混合', '实时分析', '数据协作', '离线分析', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1319, 'Tableau的数据源界面由（）个重要部分组成', '单选题', '3.0', '4.0', '9.0', '6.0', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1320, 'Tableau连接SQLServer时，需要配置以下哪些连接信息（）。', '多选题', '服务器地址', '数据库', '用户名', '密码', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1321, 'Task 运行在下来哪里个选项中 Executor 上的工作单元 （）。', '单选题', 'Driver program', 'spark master', '.worker node', 'Cluster manager', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1322, 'Task是Executor上的工作单元，运行于下面哪个组件上？（）', '单选题', 'Driver Program', 'Spark Master', 'Worker Node', 'Cluster Manager', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1323, 'Task运行不在以下选项中Executor上的工作单元（）', '多选题', 'Driver program', 'spark master', 'worker node', 'Cluster manager', 'ABD', 'Task运行在worker node');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1324, 'Teacher（father（Zhan））的个体是（）', '单选题', '常量', '变量', '函数', '谓词', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1325, 'TensorF1ow2.0中可以用来查看是否是tensor的方法有？', '多选题', 'dtype', 'isinstance', 'is_tensor', 'device', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1326, 'TensorFlow中数据流图的操作节点对应以下什么类？', '单选题', 'tf.Tensor类', 'tf.Operation类', 'tf.Variable类', 'tf.Placeholder类', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1327, 'TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1328, 'TensorFlow是由那家公司或机构发起（）。', '单选题', 'google', 'Baidu', 'MIT', 'Facebook', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1329, 'TensorFlow程序开发时经常会使用到placeholder，placeholder是指？', '单选题', '常量', '变量', '张量', '占位符', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1330, 'Tensorflow1.5版本，仅支持静态图，对动态图的支持不友好', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1331, 'Tensorflow中SOFTMAX函数是针A多路输入的概率化输出的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1332, 'Tensorflow是一个用于机器学习和深度学习的端到端开源平台。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1333, 'Tensorflow是等下最流行的深度学习框架之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1334, 'TransformerQ和K矩阵使用不同的权重矩阵生成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1335, 'Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由（）机制组成。', '单选题', 'Action', 'Attention', 'Transformation', 'Information', 'B', 'Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1336, 'Transformer架构首先是由下列哪项引入的？', '单选题', 'GloVe', 'BERT', 'OpenAI‘sGPT', 'ULMFit', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1337, 'Transformer由且仅由（）和（）组成。只要计算资源够，可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。', '多选题', 'Self-Attenion', 'FeedForwardNeuralNetwork', 'FeedBackwardNeuralNetwork', 'Self-Action', 'AB', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1338, 'Transformer的网络结构中没有使用残差结构', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1339, 'Transformer计算attention的时候选择了点乘操作', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1340, 'UDP协议提供的是 面向连接的可靠传输服务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1341, 'UMP系统中的角色不包括', '单选题', 'Controller服务器', 'Proxy服务器', 'Agent服务器', 'HDFS服务器', 'D', 'UMP系统中的角色包括Controller服务器、Web控制台、Proxy服务器、Agent服务器、日志分析服务器、信息统计服务器、愚公系统；依赖的开源组件包括Mnesia、RabbitMQ、ZooKeeper和LVS。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1342, 'UNIX允许程序在运行的时候取得其它的UID和GID。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1343, 'UNIX系统的／bin目录下存放的是管理命令。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1344, 'UNIX系统的／sbin目录下存放的是管理命令。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1345, 'UPS系统的交流输入应为两路不同电源点的（）电源。', '单选题', '三相四线制', '三相', '三相五线制', '三相三线制', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1346, 'UPS蓄电池室环境条件要求为（）。', '单选题', '环境温度：20℃～25℃，相对湿度：40～65%', '环境温度：18℃～27℃，相对湿度：35～80%', '环境温度：21℃～24℃，相对湿度：45～65%', '环境温度：22℃～24℃，相对湿度：40～60%', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1347, 'Unix系统中存放每个用户信息的文件是/sys/password。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1348, 'VB属于人工智能语言A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1349, 'VGG-19中卷积核的大小为', '单选题', '3x3', '5x5', '3x3，5x5', '不确定', 'A', 'VGG-19中卷积核的大小为3x3');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1350, 'VGG16有16个卷积层。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1351, 'VGG从增加网络宽度角度改进了之前的图像分类网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1352, 'VGG从角度改进了之前的图像分类网络？', '单选题', '增加网络宽度', '轻量化网络模型', '改善网络退化现象', '增加网络深度', 'D', 'VGG从角度增加网络深度改进了之前的图像分类网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1353, 'VGG模型于2014年被提出，是最流行的RNN模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1354, 'VGG模型于2014年被提出，是最流行的（）模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%。', '单选题', 'CNN', 'KNN', 'RNN', 'DNN', 'A', 'VGG模型于2014年被提出，是最流行的CNN模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1355, 'VGG的主要思想是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型为深度神经网络的构建提供了方向', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1356, 'VGG网络在深度学习发展过程中做出了重要贡献，下面关于VGG描述正确的是：', '单选题', 'VGG全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核', 'VGG证明了网络越深越好，所以程序员应该没有限制的搭建更深的网络', 'VGG是到目前为止分类效果最好的网络结构', 'VGG没有使用全连接网络结构', 'A', 'VGG全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1357, 'VMware vsphere允许您虚拟化计算资源，但网络和存储资源仍然只能作为物理资源进行管理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1358, 'VPN使用的技术有（）。', '多选题', '隧道技术', '加解密技术', '身份认证技术', '代码检测技术', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1359, 'VPN是一个物理意义上的专用网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1360, 'Vgg中分别用几个3×3的卷积来替代5×5卷积与7×7卷积', '单选题', '2、3', '3、2', '2、2', '3、3', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1361, 'Vgg堆叠小卷积核取代大卷积核的同时保证了什么？', '单选题', '相同的计算量', '相同的感受野', '相同的泛化能力', '相同的收敛速度', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1362, 'Vgg有什么创新之处？', '单选题', '采用ReLU作为非线性激活函数', '使用Dropout防止过拟合', '使用数据增强来提高模型准确度', '堆叠小卷积核取代大卷积核', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1363, 'W3C不是广泛使用http服务器。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1364, 'WLAN业务在使用过程中，用户终端和AP之间的通信是加密的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1365, 'WMware提供两种类型的克隆，正确的是下列哪项', '单选题', '完全克隆和不完全克降', '链接克隆和非链接克隆', '完全克隆和链接克隆', '链接克隆和不完全克隆', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1366, 'WTForms中用来验证数据是否有效使用的是', '单选题', 'DataRequired（）', 'Required（）', 'InputRequired（）', 'Optional（）', 'A', '内置的验证器 Class wtforms.validators.DataRequired（message=None）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1367, 'WTForms中表示多行文本字段的是', '单选题', 'StringField', 'TextAreaField', 'TextField', 'SelectField', 'B', 'TextAreaField 多行文本字段');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1368, 'Web 站点操作员是一组在单独 Web 站点上具有有限管理特权的特殊用户。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1369, 'Web 错误信息可能泄露服务器型号版本、数据库型号、路径、代码。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1370, 'WebDumper不是WEB服务器漏洞扫描工具。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1371, 'Web内容挖掘不包括', '单选题', '文本定位', '文本分类', '文本聚类', '关联规则', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1372, 'Web内容挖掘实现技术包括（）。', '多选题', '文本总结', '文本分类', '文本机器学习', '关联规则', 'ABCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1373, 'Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性，它在验证用户提出的假设过程中提取信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1374, 'Web服务器使用XML来标识Web站点上的各种文档。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1375, 'Web系统由Web客户机和Web服务器组成，客户机与服务器之间使用HTML传输数据。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1376, 'Windows Server DNS上，一个IP只对应一个FQDN（全称域名）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1377, 'Windows Server NTFS权限中，“拒绝”的优先级要高于允许的优先级', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1378, 'Windows Server中，丢弃现有的IP，重新从DHCP获取IP的命令分别是ipconfig /release和ipconfig /renew', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1379, 'Windows Server中，清除客户端本地DNS缓存的命令是ipconfig /flushdns', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1380, 'Windows Server网络环境中客户端流动量较大的情况下，DHCP租约设置长一些较合适', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1381, 'Windows 系统下安装 Matplotlib的命令是（）。', '单选题', 'python pip install matplotlib', 'python -m pip install matplotlib', 'sudo apt-get install python-matplotlib', 'sudo python -m pip install matplotlib', 'B', 'A选项缺少参数’-m’，C选项是Linux系统下安装命令，D选项是Mac OSX 系统下安装命令。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1382, 'Windows 系统的用户账号有两种基本类型：全局账号 （Global Accounts） 和本地账号（local Accounts）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1383, 'WindowsNT中用户登录域的口令是以明文方式传输的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1384, 'Windows下常见文件系统包括ntfs和ext3', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1385, 'Windows系统不能进行数据爬虫', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1386, 'Word2Vec中提出了两种词向量训练算法：CBOW和Skip-gram', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1387, 'Word2Vec提出了哪两个算法训练词向量？', '单选题', 'COBWSoftmax', 'Softmax、CBOW', 'CBOW、Skip-gramD', 'Skip-gramCOBWC', 'C', 'Word2Vec提出了两个算法训练词向量');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1388, 'WordEmbedding指的是把文本转换成计算机能处理的向量。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '词嵌入向量（Word Embedding）可以将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1389, 'XSS跨站脚本漏洞主要影响的是客户端浏览用户。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1390, 'Xi和Xj是较高维度表示中的两个不同点，其中Yi和Yj是较低维度中的Xi和Xj的表示。\n1   数据点Xi与数据点Xj的相似度是条件概率p（j | i）。\n2  数据点Yi与数据点Yj的相似度是条件概率q（j | i）。\n对于在较低维度空间中的Xi和Xj的完美表示，以下哪一项必须是正确的？', '单选题', 'p（j | i）= 0，q（j | i）= 1', 'p（j | i）', 'p（j | i）= q（j | i）', 'P（j | i）》 q（j | i）', 'C', '两点的相似性的条件概率必须相等，因为点之间的相似性必须在高维和低维中保持不变，以使它们成为完美的表示');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1391, 'X、Y都小于Z用Python表达式如何表示（）', '单选题', 'X', 'X', 'X', 'X', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1392, 'YARN 客里调度器的主要特点有哪些？', '多选题', '容里保证', '灵活比', '多重租赁', '动态更新配置文件', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1393, 'YARN中设置队列Queue的最大使用资源量，需要配置哪个参数？', '单选题', 'yarn scheduler capacity， root. Queuea minimum-user- limitmpercent', 'yarn， scheduler capacity， root. Queuea maximumcapacity', 'yarn， scheduler capacity， root. Queuea， minimum， userdimit- factor', 'yarn scheduler capacity. root.Queuea/stat', 'B', 'YARN中设置队列Queue的最大使用资源量，需要配置yarn， scheduler capacity， root. Queuea maximumcapacity参数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1394, 'YARN中默认的资源调度器是？', '单选题', 'FIFO调度器', '容量调度器', 'Fair调度器', '以上全不是', 'B', 'YARN中默认的资源调度器是容量调度器');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1395, 'YARN主要包含的模块有以下哪些？', '多选题', 'ApplicationMaster', 'ResourceManager', 'NodeManager', 'QuorumJournalManager', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1396, 'YARN容量调度器的主要特点有那些', '多选题', '容量保证', '灵活比', '多重租赁', '动态配置更新文件', 'ABCD', '1、多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。\n2、容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限。\n3、灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。\n4、多用户： 支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1397, 'YARN的基于标准调度，是对下列选项中的哪个进行标签化？', '单选题', 'App master', 'Resource manager', 'Node manager', 'Container', 'C', 'YARN的基于标准调度，是对Nodemanager进行标签化');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1398, 'YOLO v1的核心思想是？', '单选题', '随机策略', '分而治之', '动态规划', '遍历求解', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1399, 'YOLO v2中加入批归一化的主要目的是？', '单选题', '减少计算量', '加快收敛速度', '防止梯度消失', '防止过拟合', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1400, 'YOLO v2通过什么方法来选择Anchor Box？', '单选题', '分类方法', '回归方法', '聚类方法', '人为设定', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1401, 'YOLO v5区别于YOLO v3和YOLO v4的结构是？', '单选题', 'CSP结构', 'FPN结构', 'PAN结构', 'Focus结构', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1402, 'YOLO v5在输入端采取的措施有哪些？', '单选题', 'Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应加权', 'Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放', 'Mosaic数据增强、自适应图片缩放、自适应加权', '自适应图片缩放、自适应加权', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1403, 'YOLO v5自适应图片缩放步骤是？', '单选题', '计算缩放比例、计算缩放后的尺寸、计算黑边填充数值', '计算黑边填充数值、计算缩放比例、计算缩放后的尺寸', '计算缩放比例、计算缩放后的尺寸、计算裁剪比例', '计算裁剪比例、计算缩放比例、计算缩放后的尺寸', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1404, 'YOLO-v4的最大创新之处在于？', '单选题', '提出了新颖的模型架构', '提出了一系列的训练策略', '提出了新颖的损失函数', '提出了新颖的卷积方式', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1405, 'YOLOv3在coco数据集上聚类了（）个矛框？', '单选题', '3', '9', '80', 'nan', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1406, 'YOLOv3网格数为输出特征图【N，C，H，W】的（）', '单选题', 'C', 'C*H', 'H*W', 'nan', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1407, 'YOLO系列目标检测方法的实质是将目标检测问题转化为（）问题处理', '单选题', '分类', '回归', '模式匹配', '区块链', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1408, 'Yarn 可以作为Spark的资源调度框架', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1409, 'Yarn-client 和Yarn-cluster 主要区别是Application Master 进程的区别.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Yarn-client 和Yarn-cluster 主要区是Application Master 进程的区别.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1410, 'Yarn中的资源是由哪个进程管理（ ）。', '单选题', 'ResourceManager', 'NodeManager', 'client', 'MRAppMaster', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1411, 'Yarn中默认的资源调度器是（ ）。', '单选题', '公平调度器', '容器调度器', 'FIFO调度器', '以上全不是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1412, 'Yarn中，“从”节点负责以下哪些工作？', '多选题', '集群中所有资源的统一管理和分 配', '监督container的生命周期管理', '监控每个Container的资源使用 （内存、CPU等）情况', '管理日志和不同应用程序用到的咐属服务', 'BC', '从节点是 NodeManager，主要负责管理 Container 生命周期，监控资源使用情况等Container 是 YARN 的资源表示模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1413, 'Yarn只能支持MapReduce框架。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1414, 'Yarn可以作为Spark的资源调度框架。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1415, 'Yarn是一个资源调度平台。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1416, 'Yarn架构的基本组成为', '多选题', 'ResourceManager', 'NodeManager', 'ApplicationManager', 'Container', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1417, 'Yarn架构的基本组成为（ ）。', '多选题', 'ResourceManager', 'NodeManager', 'ApplicationManager', 'Container', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1418, 'Yarn状态的查询url是（ ）。', '单选题', 'http//master50070', 'http：//yarn：8088', 'http：//yarn：50070', 'http：//master：8088', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1419, 'Yarn的任务调度器有（ ）。', '多选题', '公平调度器', '容器调度器', 'FIFO调度器', 'LRU调度器', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1420, 'Yarn的优点有（ ）。', '多选题', '大大减少Hadoop集群中的资源消耗', '分布式监控每一个子任务的程序', '用户可编写模型', '', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1421, 'Yarn的工作流程分为几个步骤（ ）。', '单选题', '5', '10', '8', '11', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1422, 'Yarn的组成包括（ ）。', '多选题', 'ResourceManager', 'Nodemanager', 'ApplicationMaster', 'Container', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1423, 'Yarn监控的默认端口是（ ）。', '单选题', '50070端口', '8088端口', '19888端口', '8080端口', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1424, 'Yarn组件中的ResourceManager的作用是（ ）。', '单选题', '存储数据', '为NodeManager的管理进行调度', '数据接口', '以上都不是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1425, 'Yolo V5的目标检测网络中一共有几个网络模型？', '单选题', '一', '二', '三', '四', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1426, 'Yolo采用一个CNN网络来实现检测，是单管道策略，其训练与预测都是端到端的，所以Yolo算法比较简洁且速度快。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1427, 'ZKFC进程部署在hdfs中的以下那个节点上？（）', '多选题', 'active namenode', 'standby namenode', 'datanode', '以上全部不对', 'AB', '在active namenode、standby namenode节点上部署');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1428, 'ZooKeeper 提供了什么？', '多选题', '文件系统', '通知机制', '', '', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1429, 'ZooKeeper提供的服务包括（）', '多选题', '配置维护', '域名服务', '分布式同步', '组服务', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1430, 'ZooKeeper是一个典型的分布式数据一致性解决方案', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1431, 'ZooKeeper服务器角色包括（）。', '多选题', '领导者（leader）', '观察者（observer）', '客户端（client）', '跟随者（follower）', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1432, 'ZooKeeper的核心是（）。', '单选题', '原子广播', 'watches', 'ACL', 'Znode', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1433, 'ZooKeeper的特点描述错误的是（）。', '单选题', '复杂性', '自我复制', '顺序访问', '高速读取', 'A', 'ZooKeeper的设计目标和特点包括简单性、自我复制、顺序访问和高速读取。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1434, 'ZooKeeper节点类型是（）', '多选题', '持久节点（PERSISTENT）', '持久顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）', '临时节点（EPHEMERAL）', '临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1435, 'Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗？', '单选题', '是', '不是', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1436, 'Zookeeper 有哪几种几种部署模式？', '多选题', '单机部署', '集群部署', '伪集群部署', '', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1437, 'Zookeeper 都有哪些功能', '多选题', '集群管理', '主节点选举', '分布式锁', '命名服务', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1438, 'Zookeeper-Stat结构体中dataLength是（）', '单选题', 'znode数据变化号', 'znode访问控制列表的变化号', 'znode子节点数量', 'znode的数据长度', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1439, 'Zookeeper-Stat结构体中numChildren是（）', '单选题', 'znode数据变化号', 'znode访问控制列表的变化号', 'znode子节点数量', 'znode的数据长度', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1440, 'Zookeeper中follower主要功能有（）', '多选题', '向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）', '接收Leader消息并进行处理', '接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票', '返回Client结果', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1441, 'Zookeeper中的数据存储结构和标准文件系统非常类似，两者采用的层次结构是（）。', '单选题', '树形', '星形', '网形', '分布式', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1442, 'Zookeeper中的数据节点znode分为哪几种类型？（）', '多选题', 'semi-persistent', 'ephemeral', 'temporary', 'persistent', 'BD', '有ephemeral和persistent两种类型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1443, 'Zookeeper中，Watcher机制的特点包含（）。', '多选题', '一次性触发', '事件封装', '异步发送', '先注册再触发', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1444, 'Zookeeper具有全局数据一致性、高容错性、无序性、原子性以及实时性。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1445, 'Zookeeper可以为Fusion Insight哪些提供分布式管理支持？', '多选题', 'Hive', 'loader', 'hbase', 'Spark', 'ACD', 'Zookeeper可以为Fusion Insight哪些提供Hive，hbase，Spark 分布式管理支持');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1446, 'Zookeeper在 config 命名空间下，每个znode最多能存储（）数据？', '单选题', '1M', '16M', '512K', '64K', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1447, 'Zookeeper在分布式应用中主要的作用不包括以下哪些选项？', '单选题', '选举Master节点', '保证各节点上数据的', '分配集群资源', '存储及群中', 'C', '资源分配是Spark任务中需要深入理解');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1448, 'Zookeeper客户端命令中，递归删除节点可以使用（）', '多选题', 'rmr', 'deleteall', 'delete', 'Mm', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1449, 'Zookeeper所有节点都可以处理读请求。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Zookeeper所有节点都可以处理读请求。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1450, 'Zookeeper数据模型中的每个Znode都是由三部分组成，分别是stat、data和children。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1451, 'Zookeeper的Scheme认证方式不包括以下哪项（）', '单选题', 'digest', 'sasl', 'auth', 'world', 'B', 'Zookeeper的Scheme认证方式包括world、digest、auth、ip');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1452, 'Zookeeper的増强性包括在审计日志中添加ephemeral node被刑除的审计日', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Zookeeper的増强性包括在审计日志中添加ephemeral node被刑除的审计日');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1453, 'Zookeeper的特性有（）。', '多选题', '实时性', '可靠性', '顺序性', '原子性', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1454, 'Zookeeper能够确保（）', '单选题', '所有namenode都是活动的，为客户端请求提供服务', '当任何一个datanode失效时，触发故障转移', '仅有一个namenode是活动的，为客户端请求提供服务', 'Hadoop超级管理员不能启动故障转移', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1455, 'Zookeeper运行的模式可以为（）', '多选题', 'StandAlone', 'Stoool', 'StandUp', '集群模式', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1456, 'Zookeeper这种数据结构包括的特点有（）', '多选题', '每个子目录（节点）都被称作为znode，这个znode是被它所在的路径唯一标识', 'znode可以有子节点目录，并且每个znode可以存储数据，注意EPHEMERAL（临时的）类型的目录节点不能有子节点目录', 'znode是有版本的（version），每个znode中存储的数据可以有多个版本，也就是一个访问路径中可以存储多份数据，version号自动增加', 'znode有多种不同的类型', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1457, 'Zookeeper集群需要多少个节点（）', '单选题', '1', '2', '2N', '2N+1', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1458, '______主要通过机器思维实现，它使机器能模拟人类思维活动。（    ）', '单选题', '机器智能', '人工智能', '知识图谱', '机器行为', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1459, '`sorted（{‘d‘：3， ‘h‘：9， ‘a‘：78}）`的执行结果是`【‘a‘， ‘d‘， ‘h‘】。`', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1460, '`sorted（【3，2，1】，reverse=True）==list（reversed（【1，2，3】））`的执行结果是（ ）', '单选题', '无', 'True', '1', 'False', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1461, 'a = np.arange（1， 13， 1）.reshape（3，4），np.mean（a， axis=0）的输出结果是（）。', '单选题', '【【1，2，3，4】，【5，6，7，8】，【9，10，11，12】】', '6.5', '【5，6，7，8】', '【2.5，6.5，10.5】', 'C', 'mean）函数求均值，axis=0求每列的均值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1462, 'a = np.arange（24）.reshape（2， 3， 4）的输出结果为（）数据。', '单选题', '一维', '二维', '三维', '四维', 'C', '在进行reshape操作后，数组维度为reshape参数的个数，此处输出结果为三维数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1463, 'a = np.array（【1， 0， 0， 3， 4， 5， 0， 8】）， b = np.nonzero（a），则', '单选题', '【0， 3， 4， 5， 7】', '【1， 3， 4， 5， 8】', '【03457】', '【13458】', 'A', 'np.nonzero）函数是提取数组中不为0的下标，返回的结果为每一个位置的下标数组组成的元组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1464, 'a = 【1， 2， 3.4， 5】，切片时如果要取【2， 3.4】，正确的选项是（）。', '单选题', 'a【1：4】', 'a【-2：】', 'a【1：-1】', 'a【：：2】', 'C', '此题应注意是‘3“3.4‘4”而不是‘3“3，4‘4”，因此有以下取法：a【1：3】、a【1：-1】。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1465, 'a=1，b=2，c=3，以下表达式值为True的是（）。', '单选题', 'a》=b or （c+5）%3==1', 'not （a==1 and b ！= c）', 'not a and b==c', 'a and a+b》=c', 'D', '注意优先级。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1466, 'a=【【 1.， 2.， 1.】，【 1.， 2.， 1.】】，a+3的值为（）。', '单选题', '【【 1， 2， 1】，【 4， 5， 4】】', '【【 4， 5， 4】，【 4， 5， 4】】', '【【 4， 5， 4】，【 1， 2， 1】】', '以上答案都不正确', 'D', '列表不能和数字相加，因此会报错。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1467, 'a=【】和a=【0】是相同的效果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'a=【】定义了一个集合，里面没有任何元素a=【0】定义了一个集合，里面有1个元素，值为0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1468, 'abs（-3+4i）或者|-3i+4|的结果是（）。', '单选题', '3.0', '执行错误', '4.0', '5.0', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1469, 'agg()方法可以使用用户自定义的函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1470, 'all（）函数用于找出数组中的唯一值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'all（）函数用于判断整个数组中的元素的值是否全部满足条件，如果满足条件返回True');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1471, 'all（）函数用于检测数组中的元素是否满足某种条件。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1472, 'apply（）方法可以使用广播功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1473, 'apply（）方法可以将某个函数应用到DataFrame对象的每个数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1474, 'apply（）方法能够实现agg（）方法的所有功能', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1475, 'arr = np.arange（9）.reshape（3，3） ，如何使数组arr交换列1和列2的操作是（）。', '单选题', 'arr【：，【1， 0， 2】】', 'arr【：，【1， 0， 3】】', 'arr【：，【1， 0， 1】】', 'arr【：，【1， 0】】', 'A', '交换前两列相当于依次选取2，1，3列。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1476, 'arr1 = np.arange（0， 20， 1），arr2 = arr1.reshape（4， 5），arr2【1：3， 1】的输出结果为（）。', '单选题', '【【6】，【11】】', '【【5】，【10】】', '【6，11】', '【5，10】', 'C', 'arange）创建0-～20步长为1的数组，reshape）为4行5列数组，此处选择第二、三行第二列输出为一维数组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1477, 'arr_2d = np.array（【【11， 20， 13】，【14， 25， 16】，【27， 18， 9】】）\nPrint（arr_2d【1， ：1】）\n执行上述程序后，最终输出的结果为（ ）。', '单选题', '【14】', '【25】', '【14， 25】', '【20， 25】', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1478, 'asttext利用了全局范围的词相关性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1479, 'a，b=10，20，则（a==10 and a+b）的值为True。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1480, 'bagging不允许训练实例被同一个预测器多次采样。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1481, 'barrier是一个特殊的元组，这些元组被周期性注入到流图中并随数据流在流图中流动，每个barrier是当前快照和下一个快照的分界线。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'barrier是一个特殊的元组，这些元组被周期性注入到流图中并随数据流在流图中流动，每个barrier是当前快照和下一个快照的分界线。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1482, 'bootstrap是指（）。', '单选题', '有放回地从总共M个特征中抽样m个特征', '无放回地从总共M个特征中抽样m个特征', '有放回地从总共N个样本中抽样n个样本', '无放回地从总共N个样本中抽样n个样本', 'C', '自助采样法（bootstrap sampling）：给定包含N个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样经过n次随机采样操作，我们得到含n个样本的采样集。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1483, 'break语句用在while和for循环中，break语句用来终止循环语句，即循环条件没有False条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1484, 'caffe中基本的计算单元为（）', '单选题', 'blob', 'layer', 'net', 'Solver', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1485, 'channels支持事提供较弱的顺序保证，可以连接任何数量的Source和Sink。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'channels支持事提供较弱的顺序保证，可以连接任何数量的Source和Sink。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1486, 'chatGPT可以自动校对和润色文档，不需要人工干预。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1487, 'chatGPT可以通过自动学习和模仿人类写作样式来实现文本的精炼或扩充。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1488, 'chatGPT在模拟面试中扮演的角色是', '单选题', '面试官', '面试者', '观察员', '面试辅导员', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1489, 'chatGPT在职业发展规划咨询中的作用是', '多选题', '提供具体的职业建议和指导', '分析个人兴趣和能力，给出适合的职业方向', '提供就业市场信息和职业前景预测', '帮助制定职业目标和规划', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1490, 'chatGPT如何实现文本的精炼或扩充？以下哪些步骤和方法可以使用？（）', '多选题', '输入原始文本和精炼/扩充目标', '使用自然语言处理技术对文本进行分析和理解', '利用生成式模型生成精炼/扩充的文本', '对生成的文本进行评估和调整', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1491, 'chatGPT如何实现文档的校对和润色？以下哪些步骤和方法可以使用？（）', '多选题', '输入待校对/润色的文档', '使用自然语言处理技术对文本进行分析和评估', '校对文档中的语法和拼写错误', '对文档进行重新组织和重写', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1492, 'chatGPT如何实现自动审稿？以下哪些步骤和方法可以使用？（）', '多选题', '输入待审稿件和审稿标准', '使用自然语言处理技术分析文本', '检查文章的结构和组织', '检查文章的语法和拼写错误', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1493, 'cikit-learn用于模型预测的函数接口为（）', '单选题', 'Fit（）', 'fit（）', 'predict（）', 'Predict（）', 'C', 'cikit-learn用于模型预测的函数接口为predict（）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1494, 'close）方法用于关闭一个已打开的文件，允许调用多次。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1495, 'colocation（同分布）文件级的同分布实现文件的快速访冋，避免了因数据迁移帯釆 的大量网络开销（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'colocation（同分布）文件级的同分布实现文件的快速访冋，避免了因数据迁移帯釆 的大量网络开销（）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1496, 'conda是一个在Windows、Mac OS、和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1497, 'console控制线一般来说使用的是RJ45水晶头，与网线使用的无区别，是可以直接插在设备业务口上配置设备的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1498, 'continue语句用于_____。（    ）', '单选题', '退出循环程序', '结束本轮循环', '空操作', '根据if语句的判断进行选择', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1499, 'cross_val_score在scikit-learn中的哪个包？', '单选题', 'metrics', 'preprocessing', 'model_selection', 'ensemble', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1500, 'datatime模块重新封装了time模块、提供更多接口、提供的类有：date、time、datetime、timedelt、tzinfo。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1501, 'def是定义函数的关键字。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1502, 'delete from employee 语句的作用（）。', '单选题', '删除当前数据库中整个employee表，包括表结构', '删除当前数据库中employee表内的所有行', '由于没有where子句，因此不删除任何数据', '删除当前数据库中employee表内的当前行', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1503, 'describe()方法可以一次性输出多个统计指标。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1504, 'df.tail）这个函数是用来（）。', '单选题', '用来创建数据', '用来展现数据', '用来分析数据', '用来删除数据', 'B', 'tail）函数查看最后几条数据，类似的，head）查看前几行数据，sample）查看随机几行数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1505, 'df1 = pd.DataFrame（【【5， 2， 3】，【4， 5， 6】，【7， 8， 9】】，index=【‘A‘， ‘B‘， ‘D‘】，columns=【‘C1‘， ‘C2‘， ‘C3‘】） ，那么df1.loc【2， 1】 = 8。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'loc是按索引名称进行选取，这里应该用iloc。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1506, 'dict1=dict（zip（range（10），range（10））），以下能够实现的操作是：', '单选题', 'dict1.append（10：10）', 'dict1【4】=100', 'dict1.update（4=100）', 'dict1.pop（10）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1507, 'dict1={‘姓名‘： ‘张三‘， ‘年龄‘： 12， ‘性别‘： ‘男‘}，以下不抛出异常的操作是：', '单选题', 'dict1.update（籍贯=‘潍坊‘）', 'dict1.pop（籍贯）', 'dict1【1】=‘年龄‘：13', 'del（dict1【1】）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1508, 'double型变量在内存中占的字节数比int型变量在内存中占的字节数多。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1509, 'drop_duplicated()方法可以删除重复值。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1510, 'dropna()方法可以删除数据中所有的缺失值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1511, 'dropout方法在预测过程中keep_prob=1', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1512, 'edgecolor可以调整画布边线颜色。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1513, 'elif可以单独使用。（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '四、 简答题 （共2题，30分）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1514, 'elmo、GPT、bert三者之间下面说法错误的是（）', '单选题', 'elmo和BERT都是双向的模型，但elmo实际上是两个单向神经网络的输出的拼接，这种融合特征的能力比BERT一体化融合特征的能力弱', '输入的都是句子，不是单词', 'GPT是单向的模型，BERT会将输入遮蔽', 'elmo，GPT使用的是LSTM作为神经网络层，BERT则使用Transformer作为神经网络层', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1515, 'em算法中e和m指（）', '单选题', 'expectation-maximum', 'expect-maximum', 'extra-maximum', 'extra-max', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1516, 'eval（str）是计算在字符串中的有效Python表达式，，并返回一个对象。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1517, 'excel工作簿a中有两列id、age，工作簿b中有一列id，需要找到工作薄b中id对应的age，可用的函数包括', '多选题', 'index+match', 'vlookup', 'hlookup', 'find', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1518, 'facecolor可以调整画布背景颜色。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1519, 'faster-rcnn回归分支采用（）loss', '单选题', 'L1', 'L2', 'Smooth L1', 'nan', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1520, 'fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块名称（）', '单选题', 'RPN', 'CNN', 'ResNet', 'RoIpooling', 'A', 'fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块是RPN');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1521, 'figsize可以设置画布的尺寸。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1522, 'figsize可以设置画布的边线颜色。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'figsize=（a，b）表示figure的大小为宽a、高b（单位为inch）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1523, 'fileName指定了要打开的文件名称，也包含了文件所在的存储路径，可以是相对路径也可以是绝对路径。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1524, 'fillna（）方法处理缺失数据时可以使用Series对象填充，但不可以使用DataFrame对象填充。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1525, 'flink支持的时间操作类型包括以下哪些选项？', '多选题', '结束时间', '处理时间', '采集时间', '事件时间', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1526, 'float表示的数据类型是：', '单选题', '整数型', '字符性', '布尔型', '浮点型', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1527, 'flv格式是（    ）的常见后缀名。', '单选题', '语音文件', '视频文件', '文本文件', '图像文件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1528, 'fom_arrays0方法是将元组列表转换为Multilndex 对象', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1529, 'for i in“webpage“：    for k in range（2）：        if i ==‘e‘：            break        print（i， end=““）', '单选题', 'webpage', 'webpagewebpage', 'wwbbppaagg', 'wweebbppaaggee', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1530, 'for或者while与else搭配使用时，关于执行else语句块描述正确的是（ ）。', '单选题', '仅循环非正常结束后执行（以break结束）', '仅循环正常结束后执行', '总会执行', '永不执行', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1531, 'for语句以遍历对象的方式构造循环，有时却需要构造一种类似无限循环的程序控制结构或某种不确定运行次数的循环，就需要使用while语句。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1532, 'from_arrays（）方法是将元组列表转换为MultiIndex对象。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1533, 'fusininsight HD平台中，那些组件支持对列表加密？', '多选题', 'HDFS', 'Flink', 'hbase', 'hive', 'CD', '企业级的大数据处理环境，是一个分布式数据处理系统，对外提供大容量的数据存储、分析查询和实时流式数据处理分析能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1534, 'fusioninsight HD产品中，一个典型的kafka集群包含若干个producer若干个 consumer 和一个zookeeper 集群。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1535, 'fusioninsight hd集群包含多种服务，每种服务又有若干个角色组成，下面哪些是角色？', '多选题', 'namenode', 'hbase', 'datanode', '以上全都正确', 'AC', 'FusionInsight HD 对开源组件进行封装和增强，对外提供稳定的大容量的数据存储、查询和分析能力。 各自组件提供功能如下： Manager：作为运维系统，为FusionInsight HD提供高可靠、安全、容错、易用的集群管理能力，支持大规模集群的安装/升级/补丁、配置管理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1536, 'fusioninsight对于管理操作，下列错误的是？', '单选题', '可对服务进行启停重启', '可以添加和卸载服务', '常用服务隐藏或显示', '可查看服务的当前状态', 'C', '可设置不常用的服务隐藏或显示');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1537, 'geoplotlib 是一个用于制作（）相关数据的工具箱。', '单选题', '物理', '地图和地理', '生物', '化学', 'B', 'geoplotlib 是一个用于制作地图和地理相关数据的工具箱，比如等值区域图，、热度图，、点密度图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1538, 'geoplot是（）库和（）库的扩展。', '单选题', 'cartopy 和 seaborn', 'seaborn 和 matplotlib', 'cartopy 和 matplotlib', 'matplotlib 和 ggplot2', 'C', 'geoplot是一个高级的地理空间数据可视化Python库。它是cartopy和matplotlib的扩展，使得映射变得简单。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1539, 'googlenet提出的Inception结构优势有（）', '多选题', '保证每一层的感受野不变，网络深度加深，使得网络的精度更高', '使得每一层的感受野增大，学习小特征的能力变大', '有效提取高层语义信息，且对高层语义进行加工，有效提高网络准确度', '利用该结构有效减轻网络的权重', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1540, 'groupby()方法可以将DataFrame中的某个列名做为分组键。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1541, 'groupby（）方法不能使用函数做为分组键。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1542, 'hadoop 开发，目前主流的语言有', '多选题', 'java', 'go', 'python', 'ruby', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1543, 'hadoop 用作日志分析时，常用的日志收集工具有', '单选题', 'flume', 'tomcat', 'websphere', 'pig', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1544, 'hadoop 的HDFS文件格式化命令为：hadoop namenode -format 0', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'hadoop 的HDFS文件格式化命令为：hadoop namenode -format 0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1545, 'hadoopMapReduce包含', '多选题', 'Map', 'Shuffle', 'Reduce', 'BigTable', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1546, 'hadoop在处理数据中，主要采用的数据结构是', '单选题', 'key-value结构', 'list结构', '链表结构', '数组结构', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1547, 'hadoop平台中，要查看Yarn服务中一个application的信息，通常需要使用什么 命令？', '单选题', 'container', 'jar', 'application-attempt', 'Application', 'D', 'hadoop平台中要查看Yarn服务中一个application的信息，通常需要使用Application命令。Container将内存、 CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，这样可以起到限定资源边界的作用。\n把本地的java文件打包成jar包，然后放在linux集群上，通过hadoop命令来运行该jar包。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1548, 'hadoop框架的最核心设计包含哪些组成部分', '多选题', '分布式文件存储系统（HDFS）', '分布式计算框架（MapReduce）', '分布式资源调度系统（Yarn）', '数据处理方法（DPW）', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1549, 'hadoop的HDFS文件格式化命令为：hadoop namenode -format', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1550, 'hadoop的combiner函数的作用是', '单选题', '减少map和reduce之间的数据传输', '取代reduce进行操作', '进行数据可用性校验', '存储合并数据副本', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1551, 'hadoop系统中YARN资源的抽象是用什么表示？', '单选题', '内存', 'CPU', 'Container', '磁盘空间', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1552, 'hadoop系统多个节点进程间通信方式是', '单选题', 'pipe', 'FIFO', 'shared memory', 'RPC', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1553, 'hbase的底层数据以（）的形式存在的？', '单选题', 'keyvalue', '列存储', '行存储', '实时存储', 'A', '在Hbase底层中是以《key，value》形式存储的数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1554, 'hdfs 不适用哪些场景?', '多选题', '流式数据访问', '大量小文件存储', '大文件存储与访问', '随机写入', 'BD', 'HDFS不适用场景\n不能做到低延迟数据访问：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟访问数据的业务需求不适合HDFS。\n不适合大量的小文件存储 ：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。因此，如果有一百万个小文件，每个小文件都会占一个数据块，那至少需要300MB内存。如果是上亿级别的，就会超出当前硬件的能力。\n修改文件：。HDFS适合一次写入，多次读取的场景。对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0虽然支持了文件的追加功能，但不建议对HDFS上的文件进行修改。因为效率低下.\n不支持用户的并行写：同一时间内，只能有一个用户执行写操作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1555, 'hive 中的哪些操作可以做合并?', '多选题', 'GROUP BY', 'UNION ALL', 'SELECT', 'JOIN', 'BD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1556, 'hive 的元数据存储在 derby 和 mysql 中有什么区别 （）。', '单选题', '没区别', '多会话', '支持网络环境', '数据库的区别', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1557, 'hive在load是不检索数据是否符合schema的，hive遵循的是schema on read（读时模式），只有在读时模式的时候才检查hive的数据字段schema。下关于 Flink中transformation的说法正确的是？', '多选题', '可以通过window设定时间窗口', 'filter操件是对每个元素执行 boolean 函数', 'flatmap是对文本进行切分', 'keyby是将源头数据按照key进 行分组，以保证同一个key的元数 据分到同样的组中', 'ABD', '.传统数据库对表数据的验证是 schema on write（写时模式），而Hive在load时是不检查数据是否符合schema的，Hive遵循的是schema on read（读时模式），只有在读的时候hive才检查、解析具体的数据字段、schema。读时模式的优势是load data非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费更多的加载时间。即使为内部表在数据加载时也不解析数据格式，如果数据和模式不匹配，只能在查询时出现null才知道有不匹配的行。\n 2.hive具有复杂数据结构（数组、映射、结构体）。\n 3.hive不支持实时数据处理，对索引的支持较弱。\n 4.hive不支持行级的插入。\n 5.延迟高，数据量大，多存储在hdfs上。 \n 6.执行为mapreduce。\n 7.1.0之前hive不支持行级操作也不支持事务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1558, 'hive的执行引擎不可以使用（      ）种服务。', '单选题', 'MapReduce', 'Hbase', 'Spark', 'Storm', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1559, 'http协议中有get方法和post方法。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1560, 'http状态码中表示访问成功的是（）', '单选题', '200', '501', '503', '404', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1561, 'insert overwrite table test_in_1 select 4，5 where 1=0；\n这条 sql 会产生什么效果', '单选题', '什么都不会发生', '清空目标表', '插入目标表一条记录', '会报错', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1562, 'internet起初用于美国军方。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1563, 'int为浮点类型，在存储的时候，用4个字节存储', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1564, 'jieba分词包含的分词模式有（）。', '单选题', '精确模式', '全模式', '搜索引擎模式', '以上答案都正确', 'D', 'jieba中文分词支持的三种分词模式包括：①精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；②全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义问题；③搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1565, 'jieba分词只能用于中文分词（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1566, 'jieba的哪一种模式（）会把文本精确切分，不存在冗余单词（）。', '单选题', '匹配模式', '全模式', '精准模式', '搜索引擎模式', 'C', '精准模式不存在冗余，而全模式存在。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1567, 'join()方法可以使用左连接和右连接两种方式连接数据。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1568, 'k-NN 最近邻方法在什么情况下效果较好？', '单选题', '样本较多但典型性不好', '样本较少但典型性好', '样本呈团状分布', '样本呈链状分布', 'B', 'K 近邻算法主要依靠的是周围的点，因此如果样本过多，则难以区分，典型性好的容易区分。\n样本呈团状或链状都具有迷惑性，这样 kNN 就发挥不出其求近邻的优势了，整体样本应该具有典型性好，样本较少，比较适宜。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1569, 'k-means初始簇心的选择的合理方式是（）', '多选题', '随机k个簇心', '设定一个尝试次数值，在这个值的范围内进行最远簇心寻找', '计算所有样本的两两距离，随机给定一个样本作为第1个簇心，使用距离排序确定k个簇心', '多次进行随机初始簇心，聚类完成后，具体分析簇与簇之间的互斥性，然后进行优化', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1570, 'k-means机器学习算法是无监督学习算法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1571, 'k-means的一般过程是（）', '多选题', '从数据集D中以某种规则选择k个样本或者k个在值域范围内的点作为初始簇的中心', '计算簇中心之外的每个样本和每个簇中心的距离，将样本归属于最近的的簇', '计算簇内均值，将均值作为簇的中心', '直到簇中心的变化小于一定的阈值或者即便簇中心变动，但是簇内样本不变动', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1572, 'k-means算法、EM算法是建立在凸球形的样本空间上的聚类方法。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1573, 'k-means算法用（）表示簇心', '单选题', '簇均值', '簇中位数', '簇众数', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1574, 'k-means算法的典型计算步骤包括', '多选题', '从数据点中随机选择数量与簇的数量相同的数据点，作为这些簇的重心', '计算数据点与各重心之间的距离，并将最近的重心所在的簇作为该数据点所属的簇', '计算每个簇的数据点到重心距离的平均值，并将其作为新的重心', '重复步骤2与步骤3，继续计算，直到所有数据点不改变所属的簇，或达到计算最大次数', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1575, 'k-means聚类算法的优点（）', '多选题', '算法快速、简单', '对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的', '时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集', '聚类中心能迅速确定', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1576, 'k-均值算法中，以下哪个选项可用于获得全局最小？（）', '单选题', '尝试为不同的质心（centroid）初始化运行算法', '调整迭代的次数', '找到集群的最佳数量', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1577, 'kNN最近邻算法在什么情况下效果较好（）。', '单选题', '样本较多但典型性不好', '样本较少但典型性好', '样本呈团状分布', '样本呈链状分布', 'B', 'K 近邻算法主要依靠的是周围的点，因此如果样本过多，则难以区分，典型性好的容易区分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1578, 'kafka-cluster mirroring工具可以实现以下哪个功能（）', '单选题', 'kafka集群数据同步方案', 'kafka单集群内数据备份', 'kafka单集群内数据恢复', '以上全部不对', 'A', 'kafka-cluster mirroring工具可以实现kafka集群数据同步方案');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1579, 'k中心点算法每次迭代的计算复杂度是多少？（）', '单选题', 'O（1）', 'O（k）', 'O（nk）', 'O（k（n-k）^2）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1580, 'k均值算法，是⼀种原型聚类算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1581, 'k均值聚类算法是一种典型的EM算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1582, 'k近邻学习属于懒惰学习', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1583, 'k近邻学习是⼀种常⽤的监督学习⽅法，其⼯作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居信息进⾏预测。因此k近邻算法的核⼼是k值和距离度量的选取。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1584, 'k近邻学习是一种常用的无监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'k近邻学习是一种常用的有监督学习方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1585, 'k近邻学习是无监督学习', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1586, 'k近邻法（k-Nearest Neighbor，kNN）是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于分类，但不能用于回归方法。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1587, 'k近邻算法包含哪几个要素？', '多选题', '距离度量', 'k值选择', '分类决策规则', '函数间隔定义', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1588, 'k近邻算法在（）的情况下效果较好。', '单选题', '样本较多但典型性不好', '样本较少但典型性好', '样本呈团状分布', '样本呈链状分布', 'B', 'k近邻算法主要依靠的是周围的点，因此如果样本过多，则难以区分，典型性好的容易区分。样本都是呈团状分布，KNN就发挥不出其求近邻的优势了，整体样本应该具有典型性好，样本较少，比较适宜。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1589, 'labelImg的优点不包括（）？', '单选题', '跨平台', '支持Linux、Mac OS、Windows', '支持多边形框的标注', '安装方便使用简单', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1590, 'linux中删除文件命令为（）', '单选题', 'mkdir', 'rmdir', 'mv', 'rm', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1591, 'linux操作系统文件系统的文件都按其作用分门别类地放在相关的目录中，对于外部设备文件，一般应将其放在（）目录中。', '单选题', '/bin', '/etc', '/dev', '/lib', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1592, 'main方法是Java应用程序执行的入口点，关于main方法的方法头以下哪项是 合法的？', '单选题', 'public static void main （）', 'public static void main （ String 【】 args ）', 'public static int main （String 【】arg', 'public void main （String arg【】）', 'B', 'main方法的方法头包括：public static void main（String【】 args）、public static int main（String【】 args）、public void main（String【】 args）、static void main（String【】 args）、static public void main（String【】 args）、public void static main（String【】 args）、public static void main（String args）、public static void main（String... args）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1593, 'map中决定一次合并多少spill文件的属性是 （      ）。', '单选题', 'io.sort.spill.percent', 'io.sort.factor', 'io.sort.mb', 'mapred.reduce.parallel.copies', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1594, 'matplotlib中的axvspan函数作用是什么（）。', '单选题', '在x轴标示不同图形的文本标签图例', '绘制垂直于x的参考区域', '添加x轴内容细节的指向性注释文本', '添加x轴标题；', 'B', 'axvspan用于添加垂直参考区域。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1595, 'matplotlib中的barh函数可以绘制（）图。', '单选题', '直方图', '饼图', '条形图', '气泡图', 'C', 'barh用于绘制条形图，相当于横向的柱状图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1596, 'matplotlib中的legend函数作用是什么（）。', '单选题', '设置标签文本', '绘制网格线', '标示不同图形的文本标签图例', '设置x轴的数值显示范围', 'C', 'legend用于添加图例。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1597, 'matplotlib中的step函数绘制的是什么图（）。', '单选题', '阶梯图', '直方图', '间断条形图', '堆积折线图', 'A', 'step用于绘制阶梯图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1598, 'matplotlib中的调用堆积折线图的函数是什么（）。', '单选题', 'step）', 'stackplot）', 'plusplot）', 'hist）', 'B', 'stackplot用于绘制堆叠折线图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1599, 'matplotlib中绘制多个子图中的某一个时，使用下列哪个函数：', '单选题', 'plot', 'subplot', 'get', 'figure', 'B', 'subplot通过指定子图的行数量、列数量和待绘制的子图索引号，来获取该子图对象');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1600, 'matplotlib中绘制散点图使用下列哪个函数：', '单选题', 'plot', 'pie', 'bar', 'scatter', 'D', 'plot：绘制数据点折线图pie：绘制饼图bar：绘制柱状图scatter：绘制散点图');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1601, 'matplotlib中绘制柱状图使用下列哪个函数：', '单选题', 'plot', 'pie', 'bar', 'scatter', 'C', 'plot：绘制数据点折线图pie：绘制饼图bar：绘制柱状图scatter：绘制散点图');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1602, 'matplotlib中设置x轴数值显示范围的函数是什么（）。', '单选题', 'xrange）', 'xspan）', 'xlabel）', 'xlim）', 'D', 'xlim用于设置x轴的显示范围。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1603, 'merge函数用于主键合并，下列说法错误的是（）。', '单选题', 'on参数用于指定主键', 'sort参数为True时将对合并的数据进行排序', 'suffixes参数用于对重叠列加尾缀', 'join参数表示表连接的方式', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1604, 'mini-batch太小会导致收敛变慢，太大容易陷入sharpminima，泛化性不好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1605, 'ndarray对象不支持切片操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1606, 'ndarray对象中存储元素的类型必须是相同的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1607, 'ndarray对象中的swapaxes（）方法可以将两个轴进行转换。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1608, 'ndarray对象的数据类型可以通过type()方法进行转换。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'ndarray对象的数据类型可以通astype（）方法进行转换');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1609, 'ndarry是一个通用的（）数据容器。', '单选题', '单维同类；', '单维多类；', '多维同类；', '多维多类；', 'C', 'Ndarray可以容纳多维数据，且数组每个元素的类型相同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1610, 'net = Network（13）\nX1 = x【0】\nY1 = y【0】\nZ = net.forward（x1）\nPrint（z）中的13是表示那个参数（）。', '单选题', '金陵十三钗', '十三圆桌骑士', '十三个权重', '普通数字十三', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1611, 'nltk.classify是一个用于类别标签标记的模块。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1612, 'nodemanager的内存和CPU的数量是通过下列哪些选项进行配置？', '多选题', 'Yarnsceduler.capacity.root.Queuea maximum-capacity', 'Yarn nodemanager， resource cpu-vcore', 'Yarn nodemanager， vmem- pmom-ratio', 'Yarn， modemanager， resource， memory-mb', 'BCD', '中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1613, 'np.argmax）函数的作用是（）。', '单选题', '输出数组的最大值', '输出数组的最大值索引', '输出数组的最小值', '输出数组的最小值索引', 'B', 'argmax）的作用是输出数组中最大值的索引下标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1614, 'np.array([[1,2,3],[4,5,6]])属于几维数组（）。', '单选题', '0', '1', '2', '3', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1615, 'np.diag）函数的作用是（）。', '单选题', '根据参数创建矩阵', '根据一个向量创建斜对角线方阵', '根据参数切割矩阵', '根据一个向量创建三角矩阵', 'B', 'np.diag）的作用是根据一个向量建立斜对角线方阵，对角线为向量值，与eye的区别是对角线可以不全为1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1616, 'np.empty不可以创建为空的数组', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1617, 'np.eye（2）函数的作用是（）。', '单选题', '输出一个全都是0的数组', '输出一个全都是1的数组', '输出一个全都是2的数组', '输出一个二维单位矩阵', 'D', 'np.eye）的作用是创建单位矩阵。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1618, 'np.floor（【-1.7， 1.5， -0.2， 0.6， 10】）的输出结果是（）。', '单选题', '【-1， 1， 0， 0， 10】', '【-2.， 1.， -1.， 0.， 10.】', '【-1.， 1.， -1.， 0.， 10.】', '【-2.， 1.， 0.， 0.， 10.】', 'B', 'floor函数定义取的是不超过这个数的最大整数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1619, 'np.floor）函数的作用是（）。', '单选题', '计算每个元素的模', '计算每个元素的符号', '计算小于每个元素的最大整数值', '计算每个元素的小数部分', 'C', 'floor）取小于元素的最大整数值，借用英文地板的意思。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1620, 'np.linalg.svd）函数可以实现（）功能。', '单选题', '计算协方差矩阵', '实现奇异值分解', '计算方差', '计算均值；', 'B', 'svd实现奇异值分解。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1621, 'np.ones不可以创建全为1的数组', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1622, 'np.ones不能用来创建全为1的数组', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1623, 'np.setdiff1d（Ndarray1， Ndarray2）函数的作用是（）。', '单选题', '返回二者的交集并排序', '返回二者的并集并排序', '返回二者的差集', '返回二者的对称差', 'C', 'intersect1d）返回二者的交集并排序，union1d）返回二者的并集并排序，setdiff1d）返回二者的差，np.setxor1d）返回二者的对称差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1624, 'np.sort）函数返回的是（）。', '单选题', '已排序的原数组', '排好序的数组拷贝', '原数组', '原数组的拷贝', 'B', 'np.sort）返回拷贝，Ndarray的sort）在原地操作，类似于Python的sorted与sort。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1625, 'np.uint8是什么数据类型', '单选题', '一个字节大小，-128至127', '无符号整数，0至255', '布尔类型', 'python对象', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1626, 'np.where（condition【，x，y】），基于条件condition，返回值来自x或者y。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '当where函数有三个参数时，按照条件选取对应的值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1627, 'np.where（【【True， False】，【True， True】】，【【1， 2】，【3， 4】】，【【9， 8】，【7， 6】】），最终的输出结果是（）。', '单选题', '【【1， 4】，【9， 7】】', '【【1， 3】，【9， 7】】', '【【1， 8】，【3， 4】】', '【【2， 9】，【3， 6】】', 'C', '上述条件为【【True， False】，【True， False】】，分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从【1， 9】中选，因为条件为True，所以是选1。第二个值从【2， 8】中选，因为条件为False，所以选8，后面以此类推。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1628, 'numpy.random中的哪些函数可用于生成随机数？', '多选题', 'normal', 'randn', 'rand', 'uniform', 'ABCD', 'normal、randn：生成正态分布的随机数uniform、rand：生成均匀分布的随机数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1629, 'numpy中用于矩阵乘法的dot函数，它既是一个数组方法，也是numpy命名空间中的一个函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1630, 'numpy数组的ndim属性是（）？', '单选题', '数组的维度', '各维度大小的元组', '行数', '列数', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1631, 'n！后面有多少个0，6！=1*2*3*4*5*6=720.720后面有1个0，n=10000，求n！。', '单选题', '2498', '2499', '2450', '2451', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1632, 'office内置格式转换可能会收费', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1633, 'open函数中，参数‘wb‘的含义是（）。', '单选题', '创建并二进制只读', '创建并只写方式', '创建并二进制写入', '创建并追加方式', 'C', 'open函数中，参数‘wb‘的含义创建并二进制写入。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1634, 'ordinalencoder将属性转化为（）。', '单选题', '独热编码', '附带特性的数字', '二进制编码', 'ASCII码', 'B', 'ordinalencoder的作用是数值化，但是不增加列数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1635, 'os.chdir（path）方法能用于改变当前工作目录到指定的路径。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1636, 'os.getcwd） 方法用于返回当前工作目录。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1637, 'os.path模块的下列方法，（）可以用来判断指定路径是否存在。', '单选题', 'exists）', 'exist）', 'getsize）', 'isfile）', 'A', '判断指定路径是否存在使用exists）函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1638, 'os.remove（path）方法用于删除指定路径的文件。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1639, 'os.rename（a，b）函数用于重命名文件或目录。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'rename（a，b）函数用于将文件或目录名a重命名为b。（ ）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1640, 'os模块建立文件夹的函数是', '单选题', 'mkdir', 'listdir', 'chdir', 'rmdir', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1641, 'pandas.read_csv函数只能读取后缀名为csv的文件', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'read_csv可以读取任意指定分隔符的文件，不一定非得是.csv为后缀。例如，将某个.csv文件的后缀名改成.txt，仍然可以使用read_csv来读取');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1642, 'pandas中，Series使用切片查询代码如下：data = 【1，2，3，4，5】res = pd.Series（data，index=【“a“，“b“，“c“，“d“，“e“】）print（res【3】）输出结果为：（     ）', '单选题', '4', '3', 'c', 'd', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1643, 'pandas的常用类不包括（）。', '单选题', 'Series', 'DataFrame', 'Panel', 'Index', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1644, 'para=“www.xte.edu.cn+lib.xte.edu.cn“，下列选项（）将para中的‘te‘全部替换为‘tu‘', '单选题', 'para.replace（‘te‘，‘tu‘）', 'replace（para.‘te‘，‘tu‘）', 'para.reverse（‘te‘，‘tu‘）', 'para.replace（‘tu‘，‘te‘）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1645, 'pass语句的出现是为了保持结构的完整性。（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1646, 'phthon语言的f-strings中不能控制保留显示的小数点位数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1647, 'pip install scipy==1.7与pip install scipy两者的区别是（）。', '单选题', '两者作用一样', '前者安装指定版本的包，后者安装最新版本的包', '前者安装指定版本的包，后者安装随机版本的包', '以上答案都不正确', 'B', 'pip install scipy==1.7与pip install scipy两者的区别是前者安装指定版本的包，后者安装最新版本的包。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1648, 'pip命令也支持扩展名为.whl的文件直接安装Python扩展库。 （ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1649, 'pivot（）方法只适用于DataFrame对象。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1650, 'plt.axhline（y=0.0，c=“r“，ls=“--“，lw=2），对这句代码说法正确的是（）。', '多选题', '在0.0处添加竖直参考线', '添加水平参考线', '参考线是虚线形式', '网格线是红色的', 'BC', '这句代码添加的是红色水平参考线，虚线线型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1651, 'plt.plot(）函数的功能是（）。', '单选题', '展现变量的趋势变化', '寻找变量之间的关系', '设置x轴的数值显示范围', '设置x轴的标签文本', 'A', 'plot是折线图，用于展现变量的趋势变化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1652, 'plt.plot(）函数输入参数‘b‘修改的是图形的（）。', '单选题', '位置', '大小', '形状', '颜色', 'D', '‘b‘代表画线颜色参数中的‘blue‘属性值，作用是设置颜色为蓝色。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1653, 'plt.scatter(）函数中的参数c表示的含义是（）。', '单选题', 'x轴上的数值', 'y轴上的数值', '散点图中的标记颜色', '标记图形内容的标签文件', 'C', 'c是color关键字，指颜色。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1654, 'plt.show(）函数的作用是（）。', '单选题', '展示图像', '画直方图', '保存图像', '画散点图', 'A', 'pyplot.show）将所画图像进行展示。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1655, 'precision=TP/（TP+FP），recall=TP/（TP+FN）。）在二分类问题中，当测试集的正例和负例数量不均衡时，以下评价方案哪个是相对不合理的', '单选题', 'Accuracy：（TP+TN）/all', 'F-value：2recallprecision/（recall+precision）', 'G-mean：sqrt（precision*recall）', 'AUC：曲线下面积', 'A', '题目提到测试集正例和负例数量不均衡，那么假设正例数量很少占10%，负例数量占大部分90%。而且算法能正确识别所有负例，但正例只有一半能正确判别。那么TP=0.05×all，TN=0.9×all，Accuracy=95%。虽然Accuracy很高，precision是100%，但正例recall只有50%');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1656, 'pycharm是python的（）', '单选题', '一个版本', '另一个名字', '集成开发工具', '二者没有关系', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1657, 'pynlpir是一种常用的自然语言理解工具包，其中进行分词处理的函数是（）。', '单选题', 'open（）', 'segment（）', 'AddUserWord（）', 'generate（）', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1658, 'pyplot.pie(）所画的图像是（）。', '单选题', '箱线图', '折线图', '直方图', '饼图', 'D', 'pyplot.pie）的作用是绘制饼图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1659, 'pyplot模块中默认拥有一个Figure对象。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1660, 'python3.10.7中，如果a值是20，以下输出结果与其他选项不同的是（）', '单选题', 'print（‘a=‘，a）', 'print（‘a=%s‘，a）', 'print（‘a={：3}‘.format（a））', 'print（f‘a={a：3}‘）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1661, 'python不能进行数据处理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1662, 'python中numpy包已经更新，我想将这个更新到我的计算机中，可用的命令是（ ）。', '单选题', 'pip install --upgrade numpy', 'pip install numpy', 'install numpy', 'check numpy', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1663, 'python中‘a‘表示字符类型，“a”表示字符串类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1664, 'python中任何对象都有布尔值，‘’是空字符串，布尔值是False。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1665, 'python中任何对象都有布尔值，“‘’”两层字符串定界符内容是空的，所以布尔值是False。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1666, 'python中单行注释以（）开头。', '单选题', '；', '//', '--', '#', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1667, 'python中可以使用转移字符，如 \\n 表示换行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1668, 'python中字符串类型可以使用三引号定界符。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1669, 'python中布尔类型只有 True 和 False 两个值。(）', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1670, 'python中数字、字符串、元组都是不可变的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1671, 'python中的for语句涉及的序列不可以是（ ）。', '单选题', '列表', '字符串', 'range函数产生的序列', '关系表达式', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1672, 'python中的列表和元组都可以包含若干个数据，可以对这些数据进行添加、修改、删除等操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1673, 'python中的列表是一种可以由若干各种数据类型的元素组成的复合数据类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1674, 'python中的字典是元素为键值对的无序散列', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1675, 'python中，1.2e1.5表示1.2乘以10的1.5次幂。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1676, 'python中，3**2的结果是12。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1677, 'python中，4/2和4//2的结果都是整数2。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1678, 'python中，5%2和7%2的结果都是整数1。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1679, 'python中，6/4的结果是（）', '单选题', '1', '1.5', '2', '以上都不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1680, 'python中，==运算符的优先级比', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1681, 'python中，int（4.7）的值是（）', '单选题', '4', '5', '4.0', '5.0', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1682, 'python中，while的中止的关键字是（）。', '单选题', 'continue', 'broken', 'break', 'plug', 'C', 'break是while的中止的关键字。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1683, 'python中，下列逻辑表达式能正确判断a的值是否为字母的是：', '单选题', 'a》‘a‘ and a', 'a》‘a‘ and a‘A‘ and a', '‘A‘', '‘A‘', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1684, 'python中，以下表达式对象布尔值不是False的是（）', '单选题', 'None', '0', '{0}', '{', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1685, 'python中，以下表达式结果描述不正确的是（）', '单选题', '3/2的是结果是1.5', '3//2的结果是1.5', '3*2的结果是6', '3**2的结果是9', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1686, 'python中，假设a值是10，b值是20，以下表达式的结果描述不正确的是（）', '单选题', 'a=b的结果是False', 'a！=b的结果是True', 'a》b的结果是False', 'a', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1687, 'python中，假设a值是10，b值是20，（a and b）的结果是True', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1688, 'python中，关于整数的表示描述不正确的是：', '单选题', '二进制以‘0b’开头', '八进制以‘0o‘开头', '十进制以‘0d‘开头', '十六进制以‘0x‘开头', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1689, 'python中，字符串定界符可以是单引号、双引号和三引号（三个单引号或三个双引号）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1690, 'python中，已知ls=【12，34.5，True，‘test‘，3+5j】，则下列选项中，输出结果为“【‘test‘】”的选项是（    ）', '单选题', 'ls【3】', 'ls【4】', 'ls【3：4】', 'ls【4：5】', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1691, 'python中，本身包含引号的字符串定界符必须用三引号。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1692, 'python中，用三引号定界符支持多行字符串，但一般也可以用‘\\n‘字符将多行字符串转换为单行字符串。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1693, 'python中，表达式：（“Hello“ * 3）的值是“Hello*3“', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1694, 'python之父是下列哪位?', '单选题', '吉多范罗苏姆', '丹尼斯里奇', '詹姆斯高林思', '克里夫默勒', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1695, 'python内置了对复数类型的支持。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1696, 'python内置的sys模块的exc_info（）方法可以捕获所有异常。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1697, 'python只能创建一维数组', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1698, 'python在删除对象时会自动调用析构函数。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1699, 'python字符串切片时（S【0，10】）下标的取值范围为（）。', '单选题', '【0，10】', '（0，10）', '【0，10）', '（0，10】', 'C', '切片为左闭右开。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1700, 'python安装拓展库常用的是()工具。', '单选题', 'setup', 'update', 'pip', 'run', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1701, 'python提供了关键字参数传递，采用字典存放关键字参数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1702, 'python提供了可变参数传递，采用元组存放可变参数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1703, 'python是低级语言', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1704, 'python是（）语言。', '单选题', '编译执行', '解释执行', '二次编译执行', '以上都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1705, 'python没有预定义的异常类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1706, 'python源程序执行的方式（）', '单选题', '编译执行', '解释执行', '直接执行', '边编译边执行', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1707, 'python源程序由若干模块组成，模块包含在函数里。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1708, 'python源程序的模块可以用包来管理，包也是引用第三方程序的基本单位。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1709, 'python的》》运算符表示大于等于', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1710, 'python的列表中各个元素必须是相同数据类型的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1711, 'python的命令行提示符是()', '单选题', '###', '>>>', '///', '》', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1712, 'python的模块就是.py文件，其中可以有函数，但不能包含类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1713, 'python私有成员只能内部访问，不能从对象来访问。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1714, 'python程序文件的扩展名是（ ）。', '单选题', 'python', 'py', 'pt', 'pyt', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1715, 'python类可以包含函数，函数也可以包含类的定义。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1716, 'python语言中，十六进制整数用0h前缀表示，如0h10表示值为16的十六进制整数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1717, 'python语言是一种高级语言。（）', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1718, 'python语言是（）的编程语言：', '单选题', '面向对象', '面向过程', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1719, 'python语言格式化输出语句中，format函数的方式不用更关心变量的类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1720, 'random.seed（100）函数的作用是：', '单选题', '生成100个随机数', '使得后续生成的每个随机数都相同', '使得后续生成的每个随机数在100左右波动', '使得每次运行该程序时，产生的随机数序列都相同', 'D', 'seed设定了随机数种子。每次运行该代码后，后续生成的随机数序列将相同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1721, 'random库中用于生成随机小数的函数是（）。', '单选题', 'random）', 'randint）', 'getrandbits）', 'randrange）', 'A', 'random）函数用来生成0～-1之间的小数；randint）函数用来生成随机整数；getrandbits）函数用来生成特定比特长的随机整数；randrange）用来生成特定步长的随机整数序列。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1722, 'random库的seed（a）函数的作用是（）。', '单选题', '生成一个【0.0，1.0）之间的随机小数', '生成一个k比特长度的随机整数', '设置初始化随机数种子a', '生成一个随机整数', 'C', '本题考查随机种子数函数seed）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1723, 'random库采用更多随机数生成算法是（ ）。', '单选题', '线性同余法', '蒙特卡洛方法', '平方取中法', '梅森旋转算法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1724, 'random模块中包括生成服从多种概率分布随机数的函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1725, 'range（0，10，2）函数生成的数据序列为：0，2，4，6，8，10。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1726, 'range（1，10）会产生一个数值序列，这个序列为（ ）', '单选题', '0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10', '1，2，3，4，5，6，7，8，9，10', '1，2，3，4，5，6，7，8，9', '0，1，2，3，4，5，6，7，8，9', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1727, 'range（5）的取值范围是（    ）？', '单选题', '【0，', '【1，', '【0，1，2，3，4】', '【5】', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1728, 'rcnn网络用（）结构生成候选框？', '单选题', 'RPN', 'NMS', 'SelectiveSearch', 'RCNN', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1729, 'read html0）函数可以读取网页中所有的数据', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1730, 'read_csv函数和read_table（）函数没有区别，可以随意替换使用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1731, 'read_csv（）函数和read_table（）函数没有区别可以随意替换使用。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1732, 'read_csv（）和read_table（）函数没有任何区别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'read_csv（）与read_table（）函数的区别在于使用的分隔符不同，前者使用“，”作为分隔符，而后者使用“\\t”作为分隔符。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1733, 'read_html()函数可以读取网页中所有的数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'read_html（）方法只能读取网页中table标签中的数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1734, 'readlines函数可以一次读取整个文件，自动将文件内容分析成一个行的列表。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1735, 'reduce（）函数会将map（）函数输出的键值对作为输入，把相同key值的value进行汇总，输出新的键值对（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1736, 'relu函数只能在全连接层的神经网络里面有意义，在卷积层没有意义。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1737, 'relu函数就是正数不变，负数取零的激活函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1738, 'removedirs） 将会删除父目录；但子目录没有成功删除，将抛出错误。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'removedirs） 方法用于递归删除目录，如果子文件夹成功删除，removedirs）才尝试它们的父文件夹，直到抛出一个error。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1739, 'rename()方法可以重命名索引名。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1740, 'requests中get请求方法的使用为requests.get(\'网址\', data=data)。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1741, 'resnet可以很好解决梯度消失问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'ResNet的一个重要设计原则是：当feature map大小降低一半时，feature map的数量增加一倍，这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到，ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制，这就形成了残差学习，');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1742, 'rm -rf 命令可以创建文件。 （）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1743, 'rqt_graph 可以用来查看计算图，以下说法错误的是（   ）。', '单选题', '计算图反映了节点之间消息的流向', '计算图反映了所有运行的节点', 'rqt_graph可以看到所有的topic、service和action', 'rqt_graph中的椭圆代表节点', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1744, 'sc.parallelize（【（1，2），（1，3），（2，3），（2，4），（3，1）】.reduceByKey（lambda x，y ： x +y）.count（）.collect”操作中会产生（    ）个stage', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1745, 'scala中基本数据类型和java完全一致。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在java和scala共同使用的时候，有时候涉及数据类型的相互转化，比如在使用scala json4s的时候很多地方不支持java数据类型。Scala与Java有着相同的数据类型，Scala数据类型都是对象，Scala中没有类似Java中那样的原始类型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1746, 'scala语言中的函数可以定义在', '多选题', '构造函数里', 'class内', 'class内', 'main函数内', 'ABCD', '是scala中的一种函数式编程语言 ，函数是 scala 中的头等公民 ，建议优先使用函数 .函数实现的功能和方法一样，但是我们可以把函数理解成一种特殊的业务逻辑对象 ，所有行数可以作为方法的返回值和参数...函数也是用来处理数据的代码封装');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1747, 'scikit-learn中的kK-means类，哪个参数是用来调节k值的参数是（）。', '单选题', 'n_clusters', 'max_iter', 'n_init', 'init', 'A', 'n_clusters参数设定了kK-means算法的聚类个数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1748, 'scikit-learn用于训练模型的函数接口为（）', '单选题', 'Fit（）', 'fit（）', 'Train（）', 'train（）', 'B', 'scikit-learn用于训练模型的函数接口为fit（）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1749, 'scipy.integrate模块的主要作用是（）。', '单选题', '里面有各种特殊的数学函数，可以直接调用，如贝塞尔函数', '可以求多重积分，高斯积分，解常微分方程', '包括样条插值，卷积，差分等滤波函数', '提供各种线性代数中的常规操作', 'B', 'scipy.integrate模块是积分模块，可以求多重积分，、高斯积分，解常微分方程等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1750, 'scipy.io模块不可以读取以下哪种文件（）。', '单选题', 'matlab文件', 'IDL文件', 'wav文件', 'csv文件', 'D', 'scipy.io模块可以读取matlib文件、IDL文件、MatrixMarket文件、Fortran文件、WAV文件、Arff文件、Harwell-Boeing文件等，暂不支持读取csv文件。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1751, 'scipy.stats.cdf函数的作用是（）。', '单选题', '计算随机变量的期望和方差', '随机变量的生存函数', '随机变量的累积分布函数', '随机变量的概率密度函数', 'C', 'cdf是随机变量的累积分布函数，是概率密度函数的积分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1752, 'scipy.stats.describe）函数的作用是（）。', '单选题', '计算变异系数', '计算数据集的样本偏度', '计算所传递数组的几个描述性统计信息', '计算关于样本平均值的第n个矩', 'C', 'stats.describe用来计算所传递数组的几个描述性统计信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1753, 'scipy.stats.fit函数的作用是（）。', '单选题', '随机变量的生存函数', '对数据进行拟合，找出最适合采样数据的概率密度函数系数', '计算随机变量的期望和方差', '随机变量的概率密度函数', 'B', 'fit是对数据的拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1754, 'scipy.stats.isf函数的作用是（）。', '单选题', '随机变量的生存函数', 'scipy.stats.sf的逆', '计算随机变量的期望和方差', '随机变量的累积分布函数', 'B', 'isf是残存函数sf的逆。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1755, 'scipy.stats.moment函数的作用是（）。', '单选题', '随机变量的概率密度函数', '随机变量的累积分布函数', '随机变量的生存函数', '计算分布的非中心矩', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1756, 'scipy.stats中，（）表示二项分布。', '单选题', 'gamma', 'binom', 'uniform', 'rayleigh', 'B', 'binom表示二项分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1757, 'scipy.stats中，（）表示泊松分布。', '单选题', 'gamma', 'poisson', 'binom', 'uniform', 'B', 'poission表示泊松分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1758, 'scipy.stats模块中对随机变量进行随机取值的函数是（）。', '单选题', 'rvs', 'pdf', 'cdf', 'sf', 'A', 'stats模块中每个分布都rvs函数，对随机变量取值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1759, 'scipy.stats模块中累积分布的反函数是（）。', '单选题', 'pdf', 'ppf', 'rvs', 'sf', 'B', 'ppf分位点函数是累积分布函数cdf的反函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1760, 'scipy.stats模块中随机变量的概率密度函数是（）。', '单选题', 'stats', 'fit', 'pdf', 'ppf', 'C', 'pdf是概率密度函数（probability density function）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1761, 'scipy.stats模块中随机变量的残存函数是（）。', '单选题', 'cdf', 'rvs', 'pdf', 'sf', 'D', '残存函数是sf，其数值上等于1-cdf（累积分布函数）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1762, 'scipy.stats）函数不能求以下哪个值（）。', '单选题', '均值', '方差', '峰度', '众数', 'D', 'stats作为一个函数可以返回均值，、方差，（、（费舍尔）偏态，（、（费舍尔）峰度等值，不包括众数等值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1763, 'scipyScipy中的图像处理模块是哪个（）。', '单选题', 'image', 'ndimage', 'photo', 'optimize', 'B', 'ndimage模块是Scipy库中的多维图像处理模块，提供一些多维图像处理上的常用算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1764, 'scipyScipy中计算偏度的函数是哪个（）。', '单选题', 'scipy.stats.skewtest）', 'scipy.stats.norm.rvs）', 'scipy.stats.kurtosis）', 'scipy.stats.poisson.rvs）', 'A', '利用stats.skewtest）计算偏度，有两个返回值，第二个为p-value，即数据集服从正态分布的概率（0~～1）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1765, 'scipyScipy通常与下列哪个库（）同时使用（）。', '单选题', 'pandas', 'scikit-learn', 'Numpy', 'jieba', 'C', 'SciPyScipy是另一种使用Numpy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其他它科学任务的语言扩展，通常与Numpy搭配使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1766, 'scipy中包含对随机变量计算期望和方差等函数的模块是（）。', '单选题', 'stats', 'cdf', 'sf', 'rvs', 'A', 'stats是scipy的统计模块，包含期望方差等计算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1767, 'scipy中模块integrate的作用是（）。', '单选题', '程序输入输出', '差值计算', '计算积分', '向量计算；', 'C', 'scipy中，integrate是用来进行积分计算的模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1768, 'scipy中模块io的作用是（）。', '单选题', '差值计算', '程序输入输出', '稀疏矩阵', '优化', 'B', 'scipy中，io是用来进行输入输出控制的模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1769, 'scipy中模块signal的作用是（）。', '单选题', '信号处理', '程序输入输出', '程序输入输出', '计算积分', 'A', 'scipy中，signal是信号处理的模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1770, 'scipy中模块stats的作用是（）。', '单选题', '统计', '差值计算', '程序输入输出', '稀疏矩阵', 'A', 'scipy中，stats是进行统计分析的模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1771, 'scipy中，线性模块是以下哪个（）模块（）。', '单选题', 'fftpack', 'signal', 'linalg', 'ndimage', 'C', 'fftpack米快是傅里叶变换模块，signal是信号处理模块，linalg是线性代数模块，ndimage是多维图像处理模块，');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1772, 'scipy中，（）是空间数据结构和算法模块。', '单选题', 'cluster', 'constants', 'integrate', 'spatial', 'D', 'spatial模块是Scipy中的空间结构模块，提供了一些空间相关的数据结构和算法，如Delaunay三角剖分，、共面点，、凸包，、维诺图，、Kd树等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1773, 'scipy包中（）是数值积分例程和微分方程求解。', '单选题', 'integrate', 'linglg', 'sparse', 'special', 'A', 'scipy基础知识。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1774, 'scipy库不包含以下哪种（）功能（）。', '单选题', '线性代数模块', '傅里叶变换', '信号和图像图例', '提供机器学习等算法', 'D', 'scipy库包括了统计、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像图例，常微分方差的求解等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1775, 'scipy库中用于物理和数学常量计算的模块是（）。', '单选题', 'scipy.cluster', 'scipy.io', 'scipy.constants', 'scipy.linalg', 'C', 'scipy中，constants是常量计算模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1776, 'scipy的stats包中提供了产生连续性分布的函数，其中用于均匀分布的函数是（）。', '单选题', 'norm', 'uniform', 'beta', 'geom', 'B', '均匀分布是uniform。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1777, 'seaborn是基于Matplotlib核心库。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1778, 'select 语何中用于实现关系的选择运算的短语是', '单选题', 'for', 'while', 'where', 'condition', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1779, 'seq2seq主要由（）和（）组成，', '多选题', 'Encoder', 'transformer', 'Decoder', 'dropper', 'AC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1780, 'server， channels.chl. transactioncapacity 表示事务大小，即当前channe 支持事务处理的事件个数，可和source的batchsize设置为同样大小，但不能小于 batchsize。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'server， channels.chl. transactioncapacity 表示事务大小，即当前channe 支持 事务处理的事件个数，可和source的batchsize设置为同样大小，但不能小于 batchsize。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1781, 'sftp建立用SSH加密的安全的FTP连接通道。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1782, 'sigmoid函数不是关于原点中心对称的，这会导致之后的网络层的输出也不是零中心的，进而影响梯度下降运作。tanh激活函数解决了这个不足。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1783, 'sigmoid函数的输出值的范围还', '单选题', '【0，正无穷】', '【0，1】', '【负无穷，0】', '【-1，0】', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1784, 'sigmoid导数为（）', '单选题', 'f（z）', 'f（1-z）', 'f（1+z）f（1-z）', 'f（z）（1-f（z））', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1785, 'sklearn.cluster模块实现的了哪个功能是（）。', '单选题', '集群', '降维', '回归', '聚类', 'D', 'sklearn.cluster模块收集了流行的无监督聚类算法，包括K-means，、密度聚据类，、层次聚类等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1786, 'sklearn.decomposition.PCA）方法的作用是（）。', '单选题', '因子分析', '主成分分析', '稀疏编码', '唯一编码', 'B', 'PCA）方法是一种常用的降维方法，在数据维度较高时使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1787, 'sklearn.naive_bayes模块实现了朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征独立性假设的监督学习方法，下列哪个模型不是朴素贝叶斯分类器的模型的是（）。', '单选题', 'BernoulliNB）', 'GaussianN）', 'NeighborsNB）', 'MultinomialNB）', 'C', 'sklearn的朴素贝叶斯算法，根据输入特征的不同类型分为BernoulliNB，、GaussianNB，、MultinomialNB三种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1788, 'sklearn中对模型进行选择主要是依靠（）模块。', '单选题', 'decomposition', 'model_selection', 'linear_model', 'mixture', 'B', 'sklearn.model_selection主要提供一些功能帮助进行模型选择和调优，包括训练测试集划分、交叉验证、学习曲线、网格搜索等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1789, 'sklearn库中对数据进行预处理和规范化主要依靠（）模块。', '单选题', 'neighbors模块', 'preprocessing模块', 'pipeline模块', 'datasets模块', 'B', 'sklearn.preprocessing模块包括缩放，、居中，、归一化，、二值化和插补方法，主要是对数据进行预处理和规范化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1790, 'smurf攻击攻击属于DDoS类攻击。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1791, 'softmax函数一般用在多分类问题中，它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广，也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1792, 'softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1793, 'sort()方法可以对任何轴上的数据进行排序', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1794, 'spark 1.4 版本的最大变化 （）。', '单选题', 'spark sql Release 版本', '引入Spark R', 'DataFrame', '支持动态资源分配', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1795, 'spark 是用以下哪种编程语言实现的', '单选题', 'c', 'C++', 'java', 'Scala', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1796, 'spark 的 master 和 worker 通过什么方式进行通信的', '单选题', 'http', 'nio', 'netty', 'Akka', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1797, 'spark的on yarn client模式启动命令为spark-submit --master yarn-client或spark-shell --master yarn-client', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'spark 的on yarn client模式启动命令为spark-submit --master yarn “Client或 spark-shell —master yarn-cliento');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1798, 'spark 的四大组件下面哪个不是', '单选题', 'Spark Streaming', 'Mlib', 'Graphx', 'Spark R', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1799, 'spark.deploy.recoveryMode 不支持那种 （）。', '单选题', 'ZooKeeper', 'FileSystem', 'NONE', 'hadoop', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1800, 'sparks 中默认的存储级别  （  ）。', '单选题', 'MEMO RY_ONLY', 'MEMO RY_ONLY_SER', 'MEMO RY_AND_DISK', 'MEMO RY_AND_DIS K_SER', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1801, 'spark任务Hdfs，yarn，hbase，以及spark资源监控，s监控的默认wweb端口分为50070.8088.16010，8080.4040。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1802, 'spark生态包含以下哪些模块', '多选题', 'Spark Core', 'Spark Sql', 'Spark Streaming', 'MLib', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1803, 'spark的master和worker 通过什么方式进行通信的？（）', '单选题', 'http', 'nio', 'netty', 'Akka', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1804, 'spark的四大组件下面哪个不是（）', '单选题', 'Spark Streaming', 'Mlib', 'Graphx', 'Spark R', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1805, 'spark的核心模块是', '单选题', 'spark streaming', 'spark core', 'mapreduce', 'spark sql', 'B', 'Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1807, 'spark的特点包括（）', '多选题', '快速', '通用', '可延伸', '兼容性', 'ABD', 'spark的特点包括快速、通用、兼容性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1808, 'spss中有3种基本的数据类型，分别为以下哪项', '多选题', '数值型', '字符型', '日期型', '单精度浮点型', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1809, 'sql server现有表book，主键bookid设为标识列。若执行语句：select * into book2 from book，以下说法正确的是？', '多选题', '若数据库中已存在表book2，则会提示错误', '若数据库中已存在表book2，则语句执行成功，并且表book2中的bookid自动设为标识', '若数据库中不存在表book2，则语句执行成功，并且表book2中的bookid自动设为主键', '若数据库中不存在表book2，则语句执行成功，并且表book2中的bookid自动设为标识', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1810, 'sql语句进行降序排序的命令是？（）', '单选题', 'order by 字段 desc', 'order by 字段 asc', 'order by字段', 'limit 3', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1811, 'sqoop中MapTask的数量默认是', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1812, 'sqoop安装完成后，查看sqoop版本的命令是', '单选题', 'Sqoop -version', 'Sqoop version', 'Sqoop -v', 'Sqoop v', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1813, 'stage 的 task的数量由什么决定的', '单选题', 'Partition', 'Job', 'Stage', 'TaskScheduler', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1814, 'str =“Python语言程序设计“，表达式 str.isnumeric（） 的结果是（ ）。', '单选题', 'True', '1', '0', 'False', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1815, 'str（10）的值是字符串‘10‘。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1816, 'str（x）是将对象 x 转换为表达式字符串。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'str（x）是将对象 x 转换为字符串。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1817, 'student表中有姓名字段sname，查询复姓东方的学生的where条件（）。', '单选题', 'sname=”东方”', 'sname like”东方”', 'sname like“%东方', 'sname like ”东方%”', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1818, 'student表中查询年龄字段age为20或21的、性别字段sex=M的学生的语句是（）。', '单选题', 'select*from student where age=20 and age=21 and sex=* M* ；', 'select*from student where age=20 or age=21 and sex=“ M“ ；', 'select*from student where （age=20 or age=21） and sex=”M” ；', 'select*from student where （age=20 or age=21 and sex=“ M*）；', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1819, 'student表中查询按照年龄age从大到小再学号sid从小到大排序（）。', '单选题', 'order by sid desc， age asc', 'order by age desc， sid', 'order by sid asc， age desc', 'order by age asc， sid desc', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1820, 'subplot(323)和subplot(3,2,3)是等价的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1821, 'sudo是ubuntu中一种权限管理机制，管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时，就需要输入root用户的密码', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'sudo是ubuntu中一种权限管理机制，管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时，就需要输入当前用户的密码。\n登录进入系统是普通用户身份，输入$： sudo passwd，会提示输入当前用户的密码，输入成功后，会提示输入UNIX的密码（root的密码），需要二次确认。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1822, 'sysstat这是一种UNIX服务，它会列出机器上所有正在运行的进程以及是什么启动了这些进程。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1823, 't-SNE学习非参数映射。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1824, 't-SNE是非线性的，而PCA是线性的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1825, 't=（1，2，3，4，5，6，7，8，9）， t【3：5】指的是（）。', '单选题', 'A：（3，4，5）', 'B：（4，5）', 'C：（3，4）', 'D：（4，5，6）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1826, 'tensorflow中常见的张量类型是（）', '多选题', '变量', '常量', '张量数据结构', '计算图算法语言', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1827, 'update student set s_name = ’王军’ where s_id =1 该代码执行的是哪项操作', '单选题', '添加姓名叫王军的记录', '删除姓名叫王军的记录', '返回姓名叫王军的记录', '更新姓名叫王军的记录', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1828, 'vgg19中的19代表了网络中哪些层的数目总和（）', '多选题', '全连接层', '输入层', '池化层', '卷积层', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1829, 'web漏洞发掘方式主要分为黑盒模式和白盒模式。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1830, 'while循环语句和for循环语句使用else的区别是（ ）。', '单选题', 'else语句和while循环语句一起使用，则当条件变为False时，执行else语句', 'else语句和while循环语句一起使用，则当条件变为True时，执行else语句', 'else语句和for循环语句一起使用，else语句块在for循环未终止时也可以执行', 'else语句和for循环语句一起使用，else语句块只在for循环不正常终止时执行', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1831, 'windows操作系统安全模式下，木马程序不能启动。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1832, 'word2vec的训练方式有2种，一个是根据上下文预测中心词的CBOW模型，一种是由中心词预测上下文的skip-gram模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1833, 'xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1834, 'xgboost在代价函数里加入了（），用于控制模型的复杂度', '单选题', '正则项', '非线性', '激活函数', '特征变换', 'A', 'xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1835, 'yarn是一个资源管理、任务调度的框架。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1836, 'yarn组件的用处是', '单选题', '实现集群的统一配置', '管理登陆连接集群的用户权限', '用以实现集群的数据交换', '对集群进行分布式资源统一管理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1837, 'yield生成器是高效的遍历读取文件的方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1838, 'yield生成器随着语料数量的增加，读取速度？。', '单选题', '越快', '越慢', '不变', '停止', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1839, 'yoloV3是一种单步法（onestage）目标检测模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1840, 'y＝a＊x＾2＋b＊x＋c这个多项式可以使用具有线性阈值的单个隐层的神经网络表示。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1841, 'zookeeper 常用的命令有哪些', '多选题', 'delete', 'get', 'set', 'Create', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1842, 'zookeeper 有很多版本，（ ） 版本是原始版本，（ ） 版本是对原始版本的增强                   （1）  cdh ；  （2）  apache', '单选题', '（1）（2）', '（2）（1）', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1843, 'zookeeper是分布式协调器，解决的是分布式环境下的数据管理问题，例如统一命名、状态同步、集群管理、配置同步等等。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1844, 'zookeeper的作用不包括（）。', '单选题', '分布式配置同步', '加强集群稳定性', '对Task执行进行调度', '加强集群持续性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1845, 'zookeeper节点的特性（）', '单选题', '可以存储数据', '不可以存储数据', '可以计算数据', '可以协调数据', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1846, '‌下列有关核函数不正确的是（     ）。', '单选题', '可以采用cross-va1idalion方法选择最佳核函数', '满足Mercer条件的函数不一定能作为支持向量机的核函数', '极大地提高了学习机器的非线性处理能力', '函数与非线性映射并不是一一对应的关系', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1847, '‌朴素贝叶斯对缺失数据较敏感。     （     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1848, '‌若参数C（cost parameter）被设为无穷，只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部A分类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1849, '‍相关变量的相关系数可以为零，对吗？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1850, '‍随机梯度下降，每次迭代时候，使用一个样本。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1851, '—个Java源程序文件中只能定义一个public类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '如果源文件中有多个类时，则只能有一个类是public类');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1852, '—个理想的决策树需要满足的条件是（）。', '多选题', '叶子结点数最少', '叶子结点深度最小', '叶子结点数最多', '叶子结点深度最大', 'AB', '决策树很简单，就是根据特征的不同取值生成的一棵树。因为有很多特征，所以这棵树会生成若干层的分支节点，直到叶节点。因为每个特征至少有两个取值，所以生成子节点的时候至少要分成两叉。在使用决策树模型对样本类型进行判别的时候，从根节点出发，根据样本的特征取值一步一步沿着对应的子节点向下走，直到达到叶节点，然后把样本归为该叶节点所标记的类别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1853, '—元回归分析与多元回归分析的主要区别是（）。', '单选题', '因变量个数不同', '建立回归模型的计算量不同', '回归分析原理不同', '回归分析步骤不同', 'B', '—元回归分析与多元回归分析的主要区别是建立回归模型的计算量不同 一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。\n多元回归分析，又称多对多回归是指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量。两者步骤和原理相同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1854, '‘Seaborn‘是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，它提供了很多高层封装的函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1855, '“for”是一种常用的循环语句。下列语句运行后，变量sum的值为（）。', '单选题', '55', '10', '11', '45', 'D', '0-～9求和为45');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1856, '“三网融合”中的“三网”指的是', '单选题', '电话网、有线电视网和万维网', '电话网、有线电视网和互联网', '电话网、互联网和万维网', '有线电视网、互联网和万维网', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1857, '“两库一平台”在与中台、平台交互方面，主要提供两类能力，一是接收中台、平台的业务数据经预处理和标注形成样本，二是（____）。', '单选题', '向中台、平台提供人工智能服务', '存储预处理和标注后的中台、平台的业务数据样本', '实现样本数据、模型数据的按需交互、互联互通', '检测数据样本的可靠性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1858, '“中国制造2025”是以新- -代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制 造为主攻方向，并规划了实施制造强国十年行动纲领，其中提出重点实施（）工程。', '单选题', '智能交通', '智能军事', '智能制造', '智能教育', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1859, '“互联网+”智慧能源（简称能源互联网）是一种互联网与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的能源产业发展新形态，具有（）等主要特征。', '多选题', '设备智能', '多能协同', '信息对称', '供需分散', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1860, '“人工智能”的概念正式起源于1956年的达特茅斯会议A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1861, '“什么是信息”？信息论的作者认为“信息是能消除不确定性的东西。”他是', '单选题', '比尔·盖茨', '冯·诺伊曼', '阿兰·图灵', '克劳德·香农', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1862, '“以数据为中心”是数据产品区别于其他类型产品的本质特征，表现在（）方面。', '多选题', '数据驱动', '数据密集型', '数据范式', '数据可视化', 'ABC', '“以数据为中心”是数据产品区别于其他类型产品的本质特征。数据产品的“以数据中心”的特征不仅体现在“以数据为核心生产要素”，而且还主要表现在数据驱动、数据密集和数据范式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1863, '“关于数组广播的说法中，下列描述错误的是\n（ ）。', '多选题', '两个数组的某一维度等长。｜', '数组的某一维度为1。｜', '数组广播机制可以对任意两个数组进行扩展｜', '广播机制优先扩展维度小的数组“', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1864, '“分类”模型预测连续值，“回归”模型预测离散值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1865, '“十四五”规划和2035年远景目标纲要草案中提到，展望2035年，我国将基本实现社会主义现代化。经济实力、科技实力、综合国力将大幅跃升，经济总量和城乡居民人均收入将再迈上新的大台阶，关键核心技术实现重大突破，进入创新型国家前列。基本实现新型_____，建成现代化经济体系。', '多选题', '工业化', '信息化', '城镇化', '农业现代化', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1866, '“噪声”是指测量变量中的随机错误或偏差，噪声数据的主要表现有哪几种形式（）', '多选题', '错误数据', '假数据', '异常数据', '僵尸数据', 'ABC', '错误数据、假数据、异常数据在测量变量中多被定义为噪声。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1867, '“四统一”测控装置具备根据采集和通过网络接收的信号，进行防误闭锁逻辑判断功能，闭锁信号由测控装置通过过程层GOOSE报文输出。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1868, '“在“一户式查询分析-申报信息-申报比对”模块中能查询不到的信息是', '单选题', '解锁操作时间', '比对异常内容', '申报比对情况', '核实情况', 'A', '“解锁操作时间”无法通过该模块查询到。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1869, '“增加卷积核的尺寸，一定能提高卷积神经网络的性能。” 这句话是否正确？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1870, '“大数据”一词，最早出现于20世纪90年代，当时的数据仓库之父比尔·恩门经常提及BigData。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1871, '“大数据”是指存储量超过100TB的数据集。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1872, '“安心家”中的智能陪护老人系统，应该具备哪些功能？', '多选题', '跌倒检测', '语音聊天', '移动摄像', '智能家居', 'ABCDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1873, '“对于 PCA 处理后的特征，其朴素贝叶斯特征相互独立的假设一定成立，因为所有主成分都是正交的，所以不相关”。这句话是否正确？', '单选题', 'True', 'False', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1874, '“平衡点”BEP是”查准率=查全率“时的取值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1875, '“我们生活在一个信息爆炸的时代”，这说明信息是会爆炸的', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1876, '“数据的故事化描述”是指为了提升数据的（），将数据还原成关联至特定的情景的过程。', '单选题', '可理解性、可记忆性、可体验性', '可接受性、可记忆性、可体验性', '可接受性、可记忆性、可呈现性', '可理解性、可记忆性、可呈线性', 'A', '“数据的故事化描述（Storytelling）”是指为了提升数据的可理解性、可记忆性及可体验性，将“数据”还原成关联至特定的“情景”的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1877, '“文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序的额，例如一篇论文、一个网页都可以看做一个文档；这样的表示方式称为（）？', '单选题', '语句', '词袋', '词海', '词塘', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1878, '“最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源”是麦特卡尔夫定律', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1879, '“点击率问题”是这样一个预测问题， 99%的人是不会点击的， 而1%的人是会点击进去的， 所以这是一个非常不平衡的数据集. 假设， 现在我们已经建了一个模型来分类，\n而且有了99%的预测准确率， 我们可以下的结论是', '单选题', '模型预测准确率已经很高了， 我们不需要做什么了', '模型预测准确率不高， 我们需要做点什么改进模型', '无法下结论', '以上都不对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1880, '“独依赖估计”是半朴素贝叶斯分类器最常用的一种策略', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1881, '“监督式学习中存在过拟合，而对于非监督式学习来说，没有过拟合“，这句话是否正确？', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1882, '“硬间隔”是指SVM允许分类时出现一定范围的误差。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1883, '“统计”一词通常的涵义是指', '多选题', '统计学', '统计工作', '统计资料', '统计局', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1884, '“维数灾难“指的是：（）', '单选题', '因在低维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。', '因在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。', '因在低维情形下出现的数据样本密集、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。', '因在高维情形下出现的数据样本密集、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1885, '“自然人基础信息查询（ITS）”功能支持同时查询多人。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1887, '“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1888, '“过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习“', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1889, '“预训练+微调”法以及“权共享”方法都是为了节省训练开销。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1890, '”Select 职工号 FROM 职工 WHERE 工资》1250”查询的是', '单选题', '查询工资大于1250的纪录', '查询1250号记录后的记录', '检索所有的职工号', '从【职工】关系中检索工资大于1250的职工号', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1891, '”点击率问题”是这样一个预测问题，99%的人是不会点击的，而1%的人是会点击进去的，所以这是一个非常不平衡的数据集.假设，现在我们已经建了一个模型来分类，而且有了99%的预测准确率，我们可以下的结论是：（）', '单选题', '模型预测准确率已经很高了，我们不需要做什么了', '模型预测准确率不高，我们需要做点什么改进模型', '无法下结论', '以上都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1892, '”词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”给予视觉上的突出，形成 “关键词云层”或“关键词渲染”，从而过濾掉大量的文本信息，使访问者只要 一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '”词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”给予视觉上的突出，形成 “关键词云层”或“关键词渲染”，从而过濾掉大■的文本信息，使访问者只要 一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1893, '‬在程序之间交换数据，常使用的第三方库是（ ）。', '单选题', 'json', 'Pandas', 'Flask', 'PyGame', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1894, '⼀般我们建议将卷积⽣成对抗⽹络（convolutional generative adversarial nets）中⽣成部分的池化层替换成什么？', '单选题', '跨距卷积层（Strided convolutionallayer）', 'ReLU层', '局部跨距卷积层（Fractional strided convolutionallayer）', '仿射层（Affine layer）', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1895, '⼀般的，⼀棵决策树包含⼀个根结点、若⼲个内部结点和若⼲个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于⼀个属性测试；根结点包含样本全集。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1896, '⾯对⼤规模数据集时，模型训练更容易发⽣过拟合现象。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '过拟合与数据集规模没有必然联系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1897, '、下列哪项说法不正确。（）', '单选题', '人工智能是对人类智能的模拟', '人工神经元是对生物神经元的模拟', '生物神经信号由树突传递给轴突', '人工神经元的激活函数可以有多种设计', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1898, '《中华人民共和国数据安全法》自（）起施行。', '单选题', '2021年9月1日', '2021年10月1日', '2021年11月1日', '2021年21月1日', 'A', '《中华人民共和国数据安全法》自2021年9月1日起施行');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1899, '《中华人民共和国知识产权法》实施条例由？著作权行政管理部门制定，报国务院批准后施行。', '单选题', '检察院', '国务院', '公司', '法院', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1900, '《中华人民共和国网络安全法》中要求，国家网信部门协调有关部门建立健全网络安全风险（），制定网络安全事件应急预案，并定期组织演练。', '单选题', '工作协调机制', '等级保护制度', '评估和应急工作机制', '信息通报制度', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1901, '《中国人民共和国合同法》规定当事人订立合同，有书面形式、口头形式和其他形式，以电子邮件的形式订立的合同数据（）。', '单选题', '其他形式', '书面形式', '口头形式', '无效合同', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1902, '《为人工智能的未来做好准备》报告中说明了人工智能的潜力释放是依赖于政府作用的发挥', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1903, '《同义词词林》的词类分类体系中，将词分为大类、种类、小类，下列说法正确的是（）', '单选题', '大类以小写字母表示', '小类以大写字母表示', '中类以阿拉伯数字表示', '中类有94个', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1904, '《国务院关于印发新-代人工智能发展规划的通知》中指出，到2025年人工智能要达到的目标不包括（ ） 。', '单选题', '人工智能基础理论实现重大突破', '部分技术与应用达到世界领先水平', '智能社会建设取得积极进展', '成为世界主要人工智能创新中心', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1905, '《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》中要求调度自动化系统主站、子站、调度数据网等二次系统（设备）必须与一次设备同步进行调试，确保与一次设备同步投入运行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1906, '《国家电网有限公司人工智能技术应用顶层设计》指出公司人工智能技术应用总体架构分为“四层三侧两区”，其中四层分别指的是（____）。', '单选题', '应用层、操作层、平台层、支撑层', '应用层、服务层、平台层、资源层', '决策层、操作层、资源层、支撑层', '决策层、应用层、平台层、资源层', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1907, '《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1908, '《电力行业网络与信息安全管理办法》中要求，电力企业发生（）后，应当及时采取有效措施降低损害程度，防止事态扩大，尽可能保护好现场，按规定做好信息上报工作。', '单选题', '生产安全事件', '人身伤亡事件', '信息安全事件', '设备重大损坏事件', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1909, '《电力调度自动化系统运行管理规程》中规定：遥测的总准确度应不低于2.0级，即从变送器入口（采用交流采样方式的应从交流采样测控单元的入口）至调度显示终端的总误差以引用误差表示的值不大于+2.0%，且不小于-2.0%。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1910, '《科学》杂志曾预测，至（），人工智能将会冲击全球就业，平均会有50%的劳动人口因智能技术的发展而失去工作，其中印度和中国受影响最为严重。', '单选题', '2045年', '2055年', '2050年', '2040年', 'A', '《科学》杂志曾预测，至2045年，人工智能将会冲击全球就业，平均会有50%的劳动人口因智能技术的发展而失去工作，其中印度和中国受影响最为严重。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1911, '】以下哪些是开源免费的可视化工具 （）。', '多选题', 'D3', 'Datawrapper', 'Pivot', 'FineBI（帆软BI）', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1912, '一个C语言程序一般由若干个函数构成的，程序中至少应包含一个主函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1913, '一个FTP服务器上只能建立一个FTP站点。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1914, '一个Java源程序文件中可以定义若干个类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '一个java文件中可以定义多个类，但是最多只有一个类被public修饰');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1915, '一个MapReduce程序中的MapTask的个数由（）决定。', '单选题', '输入的总文件数', '客户端程序设置的mapTask的个数', 'FileInputFormat.getSplits（JobContextjob）计算出的逻辑切片的数量', '输入的总文件大小/数据块大小', 'C', 'MapReduce编程模型中的MapTask的并行度决定机制是由FileInputFormat.getSplits（JobContextjob）决定的。该方法的返回值是List《InputSplit》splits，这个结果集合中的每个InputSplit就是一个逻辑输入切片，每个逻辑输入切片在默认情况下是会要启动一个MapTask任务进行计算的，因此C对。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1916, '一个NameNode可以保证可靠性和一致性。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1917, '一个SVM存在欠拟合问题，下面怎么做能提高模型的性能：', '单选题', '增大惩罚参数C', '减小惩罚参数C', '减小核函数系数（gamma值）', '', 'A', 'C 》0称为惩罚参数，是调和二者的系数，C值大时对误差分类的惩罚增大，C值小时对误差分类的惩罚减小。当C越大，趋近无穷的时候，表示不允许分类误差的存在，margin越小，容易过拟合；当C趋于0时，表示我们不再关注分类是否正确，只要求margin越大，容易欠拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1918, '一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1919, '一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请问其占用几个 Block？', '单选题', '3.0', '2.0', '4.0', '1.0', 'B', 'hadoop上传的文件超过block设置，都会分开存储，只是在处理时会作为一个split处理，是由压缩方式决定的，不支持并行处理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1920, '一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请问其占用几个Block', '单选题', '3.0', '2.0', '4', '1.0', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1921, '一个二进制源X发出符号集为{-1，1}，经过离散无记忆信道传输，由于信道中噪音的存在，接收端Y收到符号集为{-1，1，0}。已知P（x=-1）=1/4，P（x=1）=3/4，P（y=-1|x=-1）=4/5，P（y=0|x=-1）=1/5，P（y=1|x=1）=3/4，P（y=0|x=1）=1/4，求条件熵H（Y|X）（ ）', '单选题', '0.23749999999999999', '0.32750000000000001', '0.52729999999999999', '0.53720000000000001', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1922, '一个五人组成的项目团队已经进入到了项目团队的正规期，但是由于项目任务比较紧张。又增添了两名新成员进入团队，则此时项目团队处于（）', '单选题', '震荡期', '形成期', '变现期', '正规期', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1923, '一个产生式系统由规则库、控制系统（推理机）和（         ）', '单选题', '知识', '程序系统', '知识库', '综合数据库', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1924, '一个人只能注册一个邮箱', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1925, '一个人的工作室未来的商业模型不需要创新和适应市场需求。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1926, '一个仅给出测试用例标签的模型将会获得极高的分数，但对于尚未出现过的数据它则无法预测出任何有用的信息。这种情况称为：', '单选题', '过拟合', '欠拟合', '正拟合', '负拟合', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1927, '一个公司的新员工被分配到一个正处在计划编制阶段的项目中工作，她必须决定是否接受分配到这个项目或者要求被分配到另一个不同的项目。但是项目经理没有上班并且也联系不上。项目团队成员可以查看（）以帮助她确认分配的工作', '单选题', '活动定义', '项目计划', '工作说明', '责任分配矩阵', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1928, '一个具有多层索引的DataFrame对象经过stack（）后，会返回一个Series对象', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1929, '一个典型的模式识别系统由原始数据获取与预处理，特征提取与选择，分类器设计或聚类，后处理四部分组成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1930, '一个凸优化问题可以有多个极值点。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1931, '一个函数如果带有默认值参数，那么必须所有参数都设置默认值', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1932, '一个分布式应用程序协调服务，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等的工具是（）。', '单选题', 'Flume', 'Zookeeper', 'Storm', 'Spark Streaming', 'B', 'Zookeeper和Chubby均是分布式协调服务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1933, '一个分布式应用程序协调服务，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等的工具有 （    ）', '单选题', 'Flume', 'Zookeeper', 'Storm', 'Sparkstreaming', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1934, '一个前馈神经网络如果具有至少一个非线性输出层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1935, '一个包里有5个黑球，10个红球和17个白球。每次可以从中取两个球出来，放置在外面。那么至少取________次以后，一定出现过取出一对颜色一样的球。', '单选题', '16', '9', '4', '1', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1936, '一个卷积核对应于检测一种类型的特征', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1937, '一个变电站远程智能巡视系统的识别速度与具体缺陷类别无关。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1938, '一个合格的标注员需要具备以下素质：持续的学习力、细心、耐心、责任心、较强的专注力、团队协作、良好的沟通表达能力等。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1939, '一个合法的表达式由（）包围，（）可以嵌套和连接，如（（））（）也是合法 表达式；现在有 6 对（），它们可以组成的合法表达式的个数为____', '单选题', '15', '30', '64', '132', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1940, '一个同步流密码具有很高的密码强度主要取决于', '单选题', '密钥流生成器的设计', '密钥长度', '明文长度', '密钥复杂度', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1941, '一个含有2个隐层的BP神经网络，神经元个数都为20，输入和输出节点分别有8和5个节点，这个网络的权重和偏置数分别是', '多选题', '3000', '660', '45', '48', 'BC', '权重数为20*20+20*8+20*5=660，偏置数为20+20+5=45');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1942, '一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，你该怎么做（）', '多选题', '移除共线的两个变量', '移除共线的两个变量其中一个', '我们可以计算方差膨胀因子（variance inflation factor）来检查存在的多重共线性并采取相应的措施', '移除相关变量可能会导致信息的丢失，为了保留这些变量，我们可以使用岭回归（ridge）或lasso等回归方法对模型进行惩罚', 'BCD', '为了检查多重共线性，我们可以创建相关系数矩阵来辨别和移除相关系数大于75%的变量（阈值根据情况设定），除此之外，我们可以使用VIF方法来检查当前存在的共线变量。VIF《=4表明没有多种共线，VIF》=10表明有着严重的多重共线性。当然，我们也可以使用公差（tolerance）作为评估指标。\n但是，移除相关变量可能导致信息的丢失，为了保留这些变量，我们可以使用带惩罚的回归方法。我们也可以在相关变量之间随机加入噪音，使得变量之间存在差异。但增加噪音可能影响准确度，因此这种方法应该小心使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1943, '一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，可如何处理（）', '多选题', '剔除所有的共线性变量', '剔除共线性变量中的一个', '通过计算方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施', '删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如 Ridge 或 Lasso 回归', 'BCD', '为了检查多重共线性，我们可以创建相关系数矩阵来辨别和移除相关系数大于75%的变量（阈值根据情况设定），除此之外，可以使用VIF方法来检查当前存在的共线变量。VIF《=4表明没有多种共线，VIF》=10表明有着严重的多重共线性，也可以使用公差（tolerance）作为评估指标。但是，移除相关变量可能导致信息的丢失，为了保留这些变量，可以使用带惩罚的回归方法。可以在相关变量之间随机加入噪音，使得变量之间存在差异。但增加噪音可能影响准确度，因此这种方法应该小心使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1944, '一个回归模型存在多重共线问题，在不损失过多信息的情况下，可采取的措施有（）。', '多选题', '剔除所有的共线性变量', '剔除共线性变量中的一个', '通过计算方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施', '删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如 Ridge 或 Lasso 回归', 'BCD', '为了检查多重共线性，我们可以创建相关系数矩阵来辨别和移除相关系数大于75%的变量（阈值根据情况设定）。除此之外，可以使用VIF方法来检查当前存在的共线变量。VIF≤4表明没有多种共线，VIF≥10表明有着严重的多重共线性，也可以使用公差（tolerance）作为评估指标。但是，移除相关变量可能导致信息的丢失，为了保留这些变量，可以使用带惩罚的回归方法。可以在相关变量之间随机加入噪声，使得变量之间存在差异。但增加噪声可能影响准确度，因此这种方法应该小心使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1945, '一个域名只能备案一次。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1946, '一个好的学习训练模型应该是（）。', '多选题', '模型应该简单（防止过拟合）；', '在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率）', '可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等', '将模型函数正则化', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1947, '一个字符串str=“Hello Python“， 请问字母‘P‘的索引可以是（ ）？ *', '多选题', '-7', '-6', '6', '7', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1948, '一个字符串str=“Hello Python“， 请问字母‘P‘的索引可以是？', '多选题', '-7', '-6', '6', '7', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1949, '一个字符串str=“Hello Python“，则str【1：8】是（    ）？', '单选题', 'Hello', 'ello', 'elloello', 'Hello', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1950, '一个完整的人工神经网络包括（  ）', '多选题', '一层输入层', '多层分析层', '多层隐藏层', '两次输出层', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1951, '一个完整的数据仓库主要由（）构成。', '多选题', '数据源', '数据仓库和数据集市', 'OLAP服务器', '前台分析工具', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1952, '一个密码系统至少由明文、密文、加密算法、解密算法和密钥5部分组成，而其安全性是由（）决定的', '单选题', '加密算法', '解密算法', '加解密算法', '密钥', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1953, '一个密码系统至少由明文、密文、加密算法和解密算法、密钥五部分组成，而其安全性是由密钥决定的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1954, '一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法', '单选题', '平方欧几里德距离', '余弦距离', '直接相似度', '共享最近邻', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1955, '一个属性若能从另一个属性导出，则这个属性是？', '单选题', '可信的', '准确的', '有效的', '冗余的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1956, '一个属性若能从另一个属性导出，则这个属性是？。', '单选题', '可信的', '准确的', '有效的', '数据挖掘', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1957, '一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1958, '一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络，这种说法是', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1959, '一个成熟的AI算法，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1960, '一个摘要算法对不同长度的文字进行运算所得的结果长度是不同的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1961, '一个数据表可以有多个候选键和多个主键', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1962, '一个文件只能一个人下载，不能共享', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1963, '一个机器学习系统的基本结构不包括以下那个（  ） 。', '单选题', '感知', '学习', '环境', '知识库', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1964, '一个机器学习系统的基本结构不包括以下那个（ ） 。', '单选题', '感知', '学习', '环境', '知识库', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1965, '一个机器学习系统的基本结构不包括以下那个（）。', '单选题', '感知', '学习', '环境', '知识库', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1966, '一个标记良好的数据集对模型的？非常重要。', '单选题', '准确度', '错误率', '误差', '稳定性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1967, '一个栈的入栈序列为ABCDE，则栈的不可能的输出序列为', '单选题', 'DCBEA', 'ACBED', 'DCEBA', 'DEBCA', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1968, '一个正例（2，3），一个负例（0，-1），下面哪个是SVM超平面？（ ）', '单选题', '2x+y-4=0', '2y+x-5=0', 'x+2y-3=0', '无法计算', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1969, '一个正在运行的进程可以阻塞其他进程但一个被阻塞的进程不能唤醒自己，它只能等待别的进程唤醒它。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1970, '一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征（）。', '单选题', '更重要', '不重要', '有影响', '无法判断', 'A', '一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征更重要。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1971, '一个理想的决策树需要满足的条件是', '多选题', '叶子结点数最少', '叶子结点深度最小', '叶子结点数最多', '叶子结点深度最大', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1972, '一个理想的特征选择方法，应该能够从给定的D个特征中根据某种判据准则选择出d', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1973, '一个登录名只能进入服务器，但是不能让用户访问服务器中的数据库资源。每个登录名的定义存放在msater数据库的syslogins表中。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1974, '一个监督观测值集合会被划分为（）。', '多选题', '训练集', '验证集', '测试集', '预处理集', 'ABC', '一个监督观测值集合会被划分为训练集、测试集、预测集。其中测试集来测试学习器对新样本的判别能力，然后以测试集上的测试误差（testing error）作为泛化误差的近似。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1975, '一个真正的通用人工智能系统应具备处理（）问题的能力。', '单选题', '全局性', '局部性', '专业性', '统一性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1976, '一个网址中的HOST实际上是一个（）。', '单选题', 'mac地址', '物理地址', 'IP地址', '服务器', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1977, '一个网络信息系统最重要的资源是数据库', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1978, '一个聚类算法将样本分成k个不同的聚类（cluster），从另一个角度说，这个聚类算法其实是为样本中的每一个实例提供了一种k维的one-hot编码方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1979, '一个行业的职业道德短期内就可以形成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1980, '一个贝叶斯网由结构和参数两个部分构成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1981, '一个进程在执行过程中可以被中断事件打断，当相应的中断处理完成后，就一定恢复该进程被中断时的现场，使它继续执行。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1982, '一个配网架空线路巡视系统的识别准确率不会受到各类训练样本数量是否均衡的影响。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1983, '一个高效的数据预料没有具有经济价值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1984, '一些聋哑为了能方便与人交通，利用打手势方面来表达自己的想法，这是智能的（）方面。', '单选题', '思维能力', '感知能力', '行为能力', '学习能力', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1985, '一人所属照片清洗工具应用场景非常单一', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1986, '一人所属照片清洗工具通常是一种？标注工具，判断是否为同一个人。', '单选题', '二分类', '三分类', '多分类', '简单', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1987, '一元回归分析与多元回归分析的主要区别是（）。', '单选题', '因变量个数不同', '建立回归模型的计算量不同', '回归分析原理不同', '回归分析步骤不同', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1988, '一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略', '单选题', '定性思维', '定量思维', '相关思维', '实验思维', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1989, '一切皆可连，任何数据之间逻辑上都有可能存在联系，这体现了大数据思维维度中的（）。', '单选题', '定量思维', '相关思维', '因果思维', '检验思维', 'B', '《我们的大数据时代》一切皆可连，任何数据之间逻辑上都有可能存在联系，这体现了大数据思维维度中的相关思维。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1990, '一句语音中，出现后面有第二人说话的声音。该怎么办？（    ）', '单选题', '判该句无效', '只写出主说话人的内容', '两人的说话内容都写出', '只写出第二人的内容', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1991, '一台主机从一个网络中移动到另一个网络中时，因MAC地址在原来的网络中存在，所以必须更换MAC地址。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1992, '一台计算机包括输入、输出、控制、存储及算数逻辑运算五个单元', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1993, '一台计算机的机器语言就是这台计算机的指令系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1994, '一名高级项目经理正在管理一支大型专家团队。团队产生分歧时，高级项目经理考虑每个人的观点并回复秩序。这描述的是什么冲突解决技术？', '单选题', '合作/解决问题', '强迫/命令', '妥协/调解', '缓解/包容', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1995, '一家公司为了满足员工社会交往的需要会经常组织一些聚会和社会活动，还为没有住房的员工提供抵押贷款，这些激励员工的理论基础是（）', '单选题', '期望理论', 'X理论和Y理论', '赫兹伯格的双因素理论', '马斯洛需要层次理论', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1996, '一家超市的销售情况受是不是在周末、有没有促销、天气好坏，3个因素影响，如果数据量足够，要预测未来某一天的销售情况是好是坏，选择哪种算法最合适（）。', '单选题', 'K近邻', '感知机', '决策树', '支持向量机', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1997, '一对一法分类器，k个类别需要多少个SVM（）。', '单选题', 'k（k-1）/2', 'k（k-1）', 'k', 'k！', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1998, '一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是（）', '单选题', '256k', '512k', '1m', '2m', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (1999, '一幅512×512的图像，若灰度级数为16，则该图像大小为（）。', '单选题', '32kB', '128kB', '1MB', '2MB', 'B', '512×512表示像素个数，16级灰度用二进制表示需要4位，故存储图像所需的二进制位数为：512×512×4，即1024Kbit，所需字节数除以8为128KB，注意单位的不同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2000, '一幅数字图像是（）。', '单选题', '一个观测系统', '一个由许多像素排列而成的实体', '一个2-D数组中的元素', '一个3-D空间中的场景', 'C', '数字图像又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2001, '一幅灰度均匀分布的图像，其灰度范围为【0，255】，则该图像的信息量为（）。', '单选题', '0', '6', '8', '255', 'C', '把255拆成二进制以后是11111111所以是8。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2002, '一张RGB彩色图片存储在计算机中通常不含以下哪一项：', '单选题', '黄色通道', '蓝色通道', '绿色通道', '红色通道', 'A', '一张RGB彩色图片不包含黄色通道。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2003, '一张光盘被毁坏了，存储的信息就无法读取；一盘录像带被烧毁了，影像信息就不复存在。这主要体现了信息的', '单选题', '载体依附性', '共享性', '传递性', '时效性', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2004, '一户式查询分析中五员信息包括？', '多选题', '法人', '财务负责人', '办税人', '领票人', 'ABCDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2005, '一户式查询分析的“发票信息”下的“发票开具取得明细”、“发票统计”和“异常凭证明细信息”数据时效都为T+1天。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2006, '一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是：', '单选题', '一年级', '二年级', '三年级', '四年级', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2007, '一旦开发出超级智能，它就可以为我们解决多数问题A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2008, '一条规则形如：，其中“←“右边的部分称为（）', '单选题', '规则长度', '规则头', '布尔表达式', '规则体', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2009, '一条规则形如：，其中“←“左边的部分称为（）', '单选题', '规则长度', '规则头', '布尔表达式', '规则体', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2010, '一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他人员。下面哪种学习方法最适合此种应用需求（）', '单选题', '二分类问题', '层次聚类问题', '多分类问题', '回归问题', 'C', '涉及4种人员类别，属于多分类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2011, '一种以已知事实作为出发点的推理是（         ）', '单选题', '单调推理', '混合推理', '正向推理', '逆向推理', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2012, '一种密码攻击的复杂度可分为两部分，即数据复杂度和', '单选题', '时间复杂度', '处理复杂度', '空间复杂度', '计算复杂度', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2013, '一种语言只能翻译成另外一种语言', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2014, '一篇文章中某些名词的TF-IDF值比较大，则说明（）。', '单选题', '这些名词对这篇文章的区分度比较高', '这些名词对这篇文章的区分度比较低', '不能说明什么', '以上答案都不正确', 'A', 'TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。名词的TF-IDF值越大说明这些名词对这篇文章的区分度越高。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2015, '一组数据中出现最多的变量值叫作做（）。', '单选题', '最大值', '平均值', '中位数', '众数', 'D', '众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2016, '一组数据的最大值与最小值之差叫作做（）。', '单选题', '标准差', '极差', '方差', '极小值', 'B', '极差又称范围误差或全距（Range），以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数，其值为最大值与最小值之间的差距，即最大值减最小值后所得之数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2017, '一组数据相加后除以数据个数得到的值叫作做（）。', '单选题', '最大值', '平均值', '中位数', '众数', 'B', '平均值有算术平均值，、几何平均值，、平方平均值（均方根平均值），）、调和平均值，、加权平均值等。算术平均值是指一组数据相加后除以数据个数的平均值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2018, '一群人中，只吃东北大米的占60%，只吃原阳大米的占45%，两种均吃的30%，随机抽一人。则至少吃一种米的概率为（）', '单选题', '0.82', '0.85', '0.8', '0.75', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2019, '一般一颗决策树不包含', '单选题', '一个根节点', '若干个内部节点', '若干个外部节点', '若干个叶子节点', 'C', '一般一颗决策树包含：一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2020, '一般地，进程由PCB和其执行的程序，数据所组成。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2021, '一般将使用单线雷达建构二维地图 的 SLAM 算法 叫做 2D Lidar SLAM 。下面属于 2D\nLidar SLAM 算法有（   ）。', '多选题', 'Gmapping', 'Hector', 'karto', 'cartographer', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2022, '一般情况下，KNN最近邻方法在（）情况下效果最好（）', '单选题', '样本呈现团状分布', '样本呈现链状分布', '样本较多但典型性不好', '样本较少但典型性好', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2023, '一般情况下，利用移动机器人的部署工具，可以对地图进行如下编辑（   ）。', '多选题', '新增路径点', '编辑路径点', '删除路径点', '采集路径点', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2024, '一般情况下，基于开放的移动机器人二次开发接口，通过编程，可以实现（  ）。', '多选题', '机器人底盘基本运动控制', '自主导航控制', '获取底盘状态信息', '里程计信息读取', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2025, '一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2026, '一般我们建议将卷积生成对抗网络（convolutional generative adversarial nets）中生成部分的池化层替换成什么？', '单选题', '跨距卷积层（Strided convolutional layer）', 'ReLU层', '局部跨距卷积层（Fractional strided convolutional layer）', '仿射层（Affine layer）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2027, '一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（ ） 。', '单选题', 'VB', 'Pascal', 'Logo', 'Prolog', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2028, '一般来说，下列哪种方法常用来预测连续独立变量？', '单选题', '线性回归', '逻辑回顾', '线性回归和逻辑回归都行', '以上说法都不对', 'A', '线性回归一般用于实数预测，逻辑回归一般用于分类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2029, '一般来说，回归不用在分类问题上，但是也有特殊情况，比如logistic 回归可以用来解决0/1分类问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2030, '一般来说，扫地机器人必须的传感器有速度传感器。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2031, '一般来说，查准率与查全率的联系是（）', '单选题', '没有联系', '查准率高时，查全率往往偏低；查全率高时，查准率往往偏低', '查准率高时，查全率往往偏高', '查全率高时，查准率往往偏高', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2032, '一般来说，查准率高时，查全率也高。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2033, '一般来说，检验P值低于（），就认为差异效果是明显的，反之则认为差异效果不显著。', '单选题', '0.01', '0.05', '0.08', '0.1', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2034, '一般来说，计算机视觉系统由图像采集、图像处理及分析、图像显示输出等组成，因此，计算机视觉理论实现结构可以被划分成图像数据处理层、图像特征描述层、图像知识获取层', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2035, '一般来说，跟履带式机器人相比，轮式移动机器人具有以下优点（   ）。', '单选题', '可提供更大的牵引力，更大的加速度', '可以提供比履带式机器人更好的平衡', '具有更强的越障能力', '运动效率更高', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2036, '一般算法描述的工具可以用（）', '多选题', '饼图', '流程图', '数据流图', 'N-S图', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2038, '一般而言，Python中缩进单位一般是（）个空格', '单选题', '2', '3', '4', '5', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2039, '一般而言，信息增益越大，则意味着使用该属性来进行划分所获得的“纯度提升”越小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2041, '一般而言，在个体学习器性能相差较大时宜使用（），而在个体学习器性能相近时宜使用（）。', '单选题', '简单平均法，加权平均法', '加权平均法， 简单平均法', '简单平均法， 简单平均法', '加权平均法， 加权平均法', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2042, '一般而言，虚拟现实核心技术主要包含近眼显示技术、感知交互技术、渲染处理技术、内容制作技术', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2043, '一般而言，项目的范围确定后，项目的三个基本目标是（）。', '单选题', '时间、成本、质量标准', 'B．时间、功能、成本', 'C.成本、功能、质量标准', 'D.时间、功能、质量标准', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2044, '一般说来，人工智能技术包括（）。', '多选题', '深度学习、机器学习', '计算机视觉、自然语言处理', '人机交互、生物信息技术、智能芯片', '虚拟现实/增强现实、机器人技术', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2046, '一般，KNN最近邻方法在（）的情况下效果较好', '单选题', '样本较多但典型性不好', '样本较少但典型性好', '样本呈团状分布', '样本呈链状分布', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2049, '一阶段目标检测算法的主要原理是：', '单选题', '首先生成大量的枚举框，再采用深度学习算法提取特征并每个枚举框进行分类', '采用回归的方式计算真实框与锚框之间的位置偏差和类别偏差', '首先生成大量的枚举框，再采用传统的特征提取算法提取特征并每个枚举框进行分类', '将目标检测问题转换为分类问题，通过枚举、特征提取和分类建立模型', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2050, '一阶谓词的个体不能是（）', '单选题', '常量', '变量', '函数', '谓词', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2051, '万维网之父是（）。', '单选题', '彼得•德鲁克', '舍恩•伯格', '蒂姆•伯纳斯-李', '斯科特•布朗', 'C', '万维网之父是蒂姆·伯纳斯·李');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2052, '三元运算符是以下哪个命令（）。', '单选题', 'np.all（）', 'np.any（）', 'np.where（）', 'np.std', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2057, '上传检查文件扩展名和检查文件类型是同一种安全检查机制。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2060, '下 列算法中，不属于外推法的是（）。', '单选题', '移动平均法', '回归分析法', '指数平滑法', '季节指数法', 'B', '外推法（Extrapolation）是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称，回归分析法不属于外推法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2061, '下 面（）属于SVM应用。', '单选题', '文本和超文本分类', '图像分类', '新文章聚类', '以上均是', 'D', 'SVM可用于分类与回归，文本和超文本分类、图像分类、新文章聚类均属于SVM的应用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2063, '下⾯哪个不是RDD的特点（）', '单选题', '可分区', '可序列化', '可修改', '可持久化', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2064, '下⾯哪个操作是窄依赖', '单选题', 'join', 'filter', 'group', 'sort', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2065, '下⾯哪个操作肯定是宽依赖', '单选题', 'map', 'flatMap', 'reduceByKey', 'sample', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2066, '下⾯哪个端⼝不是spark⾃带服务的端⼝（）', '单选题', '8080', '4040', '8090', '18080', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2068, '下列 Selenium库的方法中，通过元素名称进行多元素定位的是', '多选题', 'find element by name', 'find elements by name', 'find_elements_by_id', 'find_elements_by_class_name', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2069, '下列Pandas方法中，用于求最大值和最小值的是（ ）。', '多选题', 'sum', 'mean', 'max', 'min', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2070, '下列Python保留字中，不用于表示分支结构的是（）。', '单选题', 'if', 'in', 'else', 'elif', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2071, '下列Python保留字中，用于异常处理结构中捕获特定类型异常的是', '单选题', 'def', 'except', 'do', 'pass', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2072, '下列RAID组中需要的最小硬盘数为3个的是RAID5。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2073, '下列SOL语句中，（）不是数据定义语句', '单选题', 'CREATE TABLE', 'DROP VIEW', 'CREATE VIEW', 'GRANT', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2074, '下列Selenium库的方法中，通过元素名称进行多元素定位的是（）。', '单选题', 'find element by name', 'find elements by name', 'find_elements by_id', 'find_elements_by_class_name', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2077, '下列nltk模块中，可以对句子实现分词操作的是', '单选题', 'nltk.corpus', 'nltk.tokenize', 'nltk.stem', 'nltk.tag', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2078, '下列pyplot模块的函数中，可以绘制散点图的是（）', '单选题', 'bar（）', 'hist（）', 'pie（）', 'scatter（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2079, '下列pyplot模块的函数中，可以绘制条形图的是（）。', '单选题', 'bar（）', 'hist（）', 'pie（）', 'scatter（）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2080, '下列pyplot模块的函数中，可以绘制直方图的是（）。', '单选题', 'bar（）', 'hist（）', 'pie（）', 'scatter（）', 'B', 'bar柱状图，hist直方图');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2081, '下列pyplot模块的函数中，可以绘制饼图的是（）', '单选题', 'bar（）', 'hist（）', 'pie（）', 'scatter（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2082, '下列python语句正确的是（）。', '多选题', 'min=', 'max', 'if（', 'while', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2083, '下列spark ⽀持的分布式部署⽅式哪个是错误的', '单选题', 'Standalone', 'Spark on mesos', 'Spark on YARN', 'Spark on local', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2084, '下列不可作为java语言标识符的是', '单选题', 'a1', '1.0', '1.0', '11.0', 'D', 'Java标识符由数字，字母和下划线（_），美元符号（$）或人民币符号（￥）组成。 在Java中是区分大小写的，而且还要求首位不能是数字。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2085, '下列不合法的Python变量名是', '单选题', 'Python2', 'N_x', 'sum', 'Hello$World', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2086, '下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中（）', '单选题', '事实', '规则', '控制', '关系', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2087, '下列不属于Scrapy框架的基本组成部分的是（）', '单选题', '引擎与调度器', '下载器与 Spiders', 'Item Pipelines', '解析中间件', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2088, '下列不属于Socket库中的方法是（）', '单选题', '服务器端方法', '公共方法', '通信方法', '客户端方法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2089, '下列不属于Action操作的是（）。', '单选题', 'collect', 'filter', 'reduce', 'count', 'B', 'Action常用的函数为reduce、collect、count、take、first、foreach等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2090, '下列不属于HTTP请求过程的是（）。', '单选题', '生成请求', '超时设置', '请求重定向', '搜索文档', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2091, '下列不属于HTTP头部类型的是（）。', '单选题', '通用头', '回复头', '请求头', '响应头', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2092, '下列不属于Lasso对象属性的是。', '单选题', 'coef_', 'sparse_coef_', 'intercept', 'n_features.', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2093, '下列不属于MLPClassifier对象方法的是（）。', '单选题', 'predict', 'score', 'fit', 'predict_proba', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2094, '下列不属于NumPy的数据类型的是（ ）。', '单选题', 'char', 'bool', 'int64', 'float32', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2095, '下列不属于Pig所⽀持的复合数据类型是', '单选题', 'tuple', 'array', 'bag', 'map', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2096, '下列不属于Spark中driver的作用的是（  ）', '单选题', '执行main方法', '把用户程序转化为task', '协调任务的调度', '负责运行组成 Spark 应用的任务', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2097, '下列不属于Transformation操作的是（）。', '单选题', 'map', 'filter', 'sample', 'count', 'D', 'Transformation常用函数为map、filter、flatMap、sample、union、join等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2098, '下列不属于ndarray的属性的是（）。', '单选题', 'ndim', 'shape', 'size', 'add', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2099, '下列不属于rc参数的是（）。', '单选题', 'axes.titlesize', 'axes.linewidth', 'boxplot', 'axes.facecolor', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2100, '下列不属于人工智能发展预测的是（）。', '单选题', '长期来看专用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究。', '短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。', '在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端（如营销、服务等）取得广泛的应用。', '人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。', 'A', '长期来看专用型人工智能的发展将不依赖于对人脑认知机制的科学研究。。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2101, '下列不属于人工智能学派的是（ ）', '单选题', '符号主义', '机会主义', '行为主义', '连接主义', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2102, '下列不属于人工智能技术应用的软件是', '单选题', '翻译系统', '计算机博弈', '专家系统', '指纹识别', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2103, '下列不属于人工智能领域的是', '单选题', '机器翻译', '模式识别', '数据加密', '语音识别', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2105, '下列不属于信息的是', '单选题', '报纸上刊登失物招领的消息', '电视机中的广告', '计算机硬盘', '各班各科成绩', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2106, '下列不属于信息资源管理的是', '单选题', '学籍管理', '上网看电影', '创建电子通讯录', '创建网页素材库', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2107, '下列不属于典型密码应用的是', '单选题', '安全电子邮件系统', '电子印章系统', '密码模块', '桌面安全防护', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2108, '下列不属于动态网页的是（）。', '单选题', '京东首页', 'CSDN首页', '微博首页', 'Selenium 官网', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2109, '下列不属于存储器的是？', '单选题', '内存', '机械硬盘', '处理器', '闪存', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2110, '下列不属于密码技术被误用情形的是', '单选题', '使用固定值作为加密算法的初始向量', '擅自修改协议的数据接口及数据格式', '使用计数器代替签名中的随机数', '颠倒身份鉴别中的挑战者与相应者角色', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2111, '下列不属于属性张成空间的是', '单选题', '属性空间', '样本空间', '假设空间', '输入空间', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2112, '下列不属于常用反爬虫手段的是（）。', '单选题', '访问频度', '验证码校验', '账号权限', '人工筛选', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2113, '下列不属于常用的文本分类的特征选择算法的是（）。', '单选题', '卡方检验值', '互信息', '信息增益', '主成分分析', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2114, '下列不属于常用软件部署方法的是？', '单选题', '完全人工手动安装', '利用人工智能自动部署', '基于镜像的安装', '借助部署工具进行部署', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2116, '下列不属于常见爬虫类型的是（）。', '单选题', '通用网络爬虫', '增量式网络爬虫', '浅层网络爬虫', '聚焦网络爬虫', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2117, '下列不属于数据标注流程的是？', '单选题', '数据采集', '数据清洗', '数据标注', '数据删除', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2118, '下列不属于数据科学开源工具的是（）。', '单选题', 'MapReduce', 'ERP', 'Hadoop', 'Spark', 'B', 'ERP系统是企业资源计划 （Enterprise Resource Planning） 的简称，是指建立在信息技术基础上，集信息技术与先进管理思想于一身，以系统化的管理思想，为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2119, '下列不属于数据科学跨平台基础设施和分析工具的是（）。', '单选题', '微软Azure', 'Google云平台', '阿里云', 'Adobe photoshop', 'D', 'Adobe photoshop软件一般不作为数据分析工具。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2120, '下列不属于数组属性的是（）', '单选题', 'ndim', 'shape', 'size', 'add', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2121, '下列不属于数组的常用统计函数的是（)', '单选题', 'split', 'sum', 'mean', 'std', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2122, '下列不属于智能模型所拥有的工具的是？', '单选题', '数据处理', '报表生成', '自动保存', '代码生成', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2123, '下列不属于机器学习研究的内容的是（）', '单选题', '学习机理', '学习方法', '学习方法', '学习识别', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2124, '下列不属于标签概念的是', '单选题', '可用于监督学习', '反应数据间的离散程度', '反应数据的特征', '有正例与反例', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2125, '下列不属于树模型的是', '单选题', 'GBDT梯度提升树', 'XGBoost', 'RF随机森林', 'LR线性回归', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2126, '下列不属于框架中设置的常见槽的是（）', '单选题', 'ISA槽', 'if-then槽', 'AKO槽', 'Instance槽', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2127, '下列不属于模糊命题的是（）', '单选题', '张三是一个年轻人', '月球是地球的卫星', '明天八成是个好天气', '李四的身高是1.75m左右', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2128, '下列不属于流计算的是？', '单选题', 'Spark', 'Storm', 'MapReduce', '以上都是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2129, '下列不属于深度学习内容的是（）。', '单选题', '深度置信网络', '受限玻尔兹曼机', '卷积神经网络', '贝叶斯学习', 'D', '贝叶斯学习属于传统的机器学习算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2130, '下列不属于聚焦网络爬虫的常用策略的是（）。', '单选题', '基于深度优先的爬取策略', '基于内容评价的爬取策略', '基于链接结构评价的爬取策略', '基于语境图的爬取策略', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2131, '下列不属于聚类性能度量内部指标的是（）。', '多选题', 'DB指数', 'Dunn指数', 'Jaccard系数', 'FM系数', 'CD', '聚类常用的外部指标包括Jaccard系数、FM系数、Rand指数；聚类常用的内部指标包括DB指数、Dunn指数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2132, '下列不属于聚类性能度量外部指标的是（）。', '单选题', 'Jaccard系数', 'FM系数', 'Rand指数', 'DB指数；', 'D', '聚类常用的外部指标包括：Jaccard系数、FM指数、Rand指数；聚类常用的内部指标包括：DB指数、Dunn指数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2135, '下列不属于计算机病毒特征的是', '单选题', '可传播，传染速度快', '计算机网络病毒比单机病毒危害更大', '有破坏性，扩散面广，可触发性', '与医学上的病毒一样，计算机病毒是天然存在的', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2136, '下列不属于训练神经网络的优化方法的是（）', '单选题', '梯度下降法', '随机梯度下降法', '小批量随机梯度下降法', '集成法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2138, '下列不属于非平稳时间序列的确定性因素是（）。', '单选题', '规则变动', '长期趋势', '季节变动', '循环变动', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2139, '下列不是Python语言关键字的是', '单选题', 'open', 'if', 'lambda', 'finally', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2140, '下列不是SVM核函数的是', '单选题', '多项式核函数', 'logistic核函数', '径向基核函数', 'Sigmoid核函数', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2141, '下列不是人工智能的技术应用领域的是（）。', '单选题', '搜索技术', '数据挖掘', '智能控制', '编译原理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2143, '下列不是数据科学项目的主要角色（）。', '单选题', '项目发起人', '项目经理', '操作员', '验收人员', 'D', '数据科学项目涉及的主要角色有项目发起人（Project Sponsor）、项目经理（Project Manager）、客户（Client）、数据科学家（Data Scientist）、数据工程师（Data Engineer）、操作员（Operations）等');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2144, '下列不是知识表示法的是（ ）。', '单选题', '计算机表示法', '“与/或”图表示法', '状态空间表示法', '产生式规则表示法', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2145, '下列不是谓词表示法特点的是（）', '单选题', '自然性', '简易性', '严密性', '描述性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2146, '下列不能作为数据科学数据源的是（）。', '单选题', '医院里的病历、检查、诊断等与健康相关的数据', '物联网中涉及设备运行情况的日志数据', '金融领域客户的借款记录以及信用情况', '个人电脑中用于备忘的日记', 'D', '数据科学数据源的前提条件是数据需要具备规律性、周期性等特征，个人电脑中用于备忘的日记一般不具备规律性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2147, '下列与队列结构有关联的是()', '单选题', '函数的递归调用', '数组元素的引用', '多重循环的执行', '先到先服务的作业调度', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2148, '下列人工神经网络属于反馈网络的是（）', '单选题', 'Hopfield网', 'BP网络', '多层感知器', 'LVQ网络', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2150, '下列代码中给图表添加标签的是', '单选题', 'plt.plot（x，y）', 'plt.xlabel（‘text‘）', 'plt.bar（x，y）', 'plt.title（‘text‘）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2151, '下列代码中，用于创建Period对象的是（）。', '多选题', 'pd.Period（2018）', 'pd.Period（‘2017/6‘）', 'pd.Period（‘201706‘）', 'date = datetime（2017，12，1）\nPd.Period（date，freq=““D““）“', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2153, '下列传感器中，哪个不属于本体感知型传感器（   ）。', '单选题', '陀螺仪', '光电编码器', '霍尔效应编码器', '超声波测距传感器', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2154, '下列何者可以有效识别视频中的行为（）。', '多选题', '利用较低取样率对原始视频进行取样', '利用较高取样率对原始视频进行取样', '增加深度学习的隐藏层数目', '参考高取样率的动作估测结果', 'AD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2155, '下列何者是聚类的应用', '多选题', '市场营销', '人员配置优化', '犯罪分析', '社群网络分析', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2156, '下列关于HTTP状态码类型描述错误的是（）。', '单选题', '4XX表示客户端可能发生错误', '5XX表示服务器可能发生错误', '1XX表示请求已被服务器接受，无须后续处理', '3XX表示客户端的请求需采取进一步操作', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2157, '下列关于JSON模块描述错误的是（）。', '单选题', 'JSON模块可实现在 Python 中对 JSN 编码及解码的两种操作', '将数据存储为JSON文件是一个编码过程', 'dump方法可将 JSON对象写入文件内', 'dump方法可生成一个字符串', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2158, '下列关于PCA说法正确的是（）？', '多选题', '在使用 PCA 之前，我们必须标准化数据', '应该选择具有最大方差的主成分', '应该选择具有最小方差的主成分', '可以使用 PCA 在低维空间中可视化数据', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2159, '下列关于Ridge回归，说法正确的是（）？', '多选题', '若 λ=0，则等价于一般的线性回归', '若 λ=0，则不等价于一般的线性回归', '若 λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零', '若 λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2160, '下列关于bootstrap说法正确的是？', '单选题', '从总的 M 个特征中，有放回地抽取 m 个特征（m 《 M）', '从总的 M 个特征中，无放回地抽取 m 个特征（m 《 M）', '从总的 N 个样本中，有放回地抽取 n 个样本（n 《 N）', '从总的 N 个样本中，无放回地抽取 n 个样本（n 《 N）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2161, '下列关于rosbag的描述，错误的是（  ）。', '单选题', 'rosbag可以记录和回放topic', 'rosbag可以记录和回放service', 'rosbag可以指定记录某一个或多个topic', 'rosbag记录的结果为.bag文件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2162, '下列关于ARIMA（p，d，q）的说法中，描述正确的是（）。', '多选题', 'ARIMA是一种用于时间序列预测的常见统计模型', '参数p代表自回归项数', '参数d代表差分阶数', '参数q代表滑动平均项数', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2163, '下列关于AUC面积的描述，正确的是（）。', '多选题', 'AUC被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积', 'AUC面积的值大于1', 'AUC等于0.5时，则真实性最低，无应用价值', 'AUC越接近1.0，检测方法真实性越高', 'ACD', 'AUC面积的值小于等于1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2164, '下列关于BP网络的说法，不正确的是（）。', '单选题', '标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值', 'BP神经网络经常遭遇过拟合', '早停策略可用来缓解BP网络的过拟合问题', '晚停策略可用来缓解BP网络的欠拟合问题', 'D', '早停和正则化是解决BP网络过拟合的两种方法，欠拟合的网络需继续训练，并没有晚停这一说法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2165, '下列关于BeautifulSoup中对象类型描述错误的是', '单选题', 'name方法可以获取及修改Tag对象名称', 'attrs方法可获取 Tag 对象的 HTML属性，返回值为列表形式', 'string方法可获取Tag对象中的文本字符串内容', 'NavigableString 对象无法被编辑，但可以进行替换', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2166, '下列关于BloomFilter的描述正确的是？', '多选题', '是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数', '没有误算率', '有一定的误算率', '可以在Bloom Filter中删除元素', 'AC', 'Bloom Filter是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数，且有一定的误算率');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2167, '下列关于Bokeh库描述不正确的是（）。', '单选题', '针对浏览器使用的交互式可视化库', '提供优雅、简洁的通用图形构建', '不适用于大量的数据集', '能够快速地、轻松地创建交互图', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2168, '下列关于Chrome开发者工具描述错误的是（）', '单选题', '元素面板可查看元素在页面的对应位置', '源代码面板可查看HTML源码', '网络面板无法查看 HTML源码', '网络面板可查看HTTP头部信息', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2169, '下列关于DNN语言模型的说法，正确的是（）。', '单选题', '通过词语的向量化来实现文本的可计算，从而快速完成语义挖掘、相似度计算', '根据自然语言内在句法规律，识别词语之间的句法关系', '可用于评估一句话符合自然语言表达习惯的程度，可用于句子纠错', '完成两个文本之间的语义相似度计算，输出一个0到1之间的相似度值', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2170, '下列关于DataFrame说法正确的是（ ）。', '单选题', 'DataFrame结构是由索引和数据组成', 'DataFrame的行索引位于最右侧', '创建一个DataFrame对象时需要指定索引', 'DataFrame每列的数据类型必须是相同的', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2171, '下列关于DataFrame说法错误的是（ ）。', '单选题', 'DataFrame是一个类似二维数组的对象', 'DataFrame是由数据和索引组成', 'DataFrame有行索引与列索引', '默认情况下DataFrame的行索引在最右侧', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2172, '下列关于EM算法描述正确的是（）。', '多选题', 'EM算法是常用的估计参数隐变量的利器', 'EM算法即是期望最大化算法', 'EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数', 'EM算法是一种迭代式的方法', 'ABCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2173, '下列关于Eureka和ZooKeeper的区别说法对的是（）？', '多选题', 'Eureka保证的是CP', 'Eureka保证的是AP', 'ZooKeeper保证的是CP', 'ZooKeeper有Leader和Follower角色', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2174, '下列关于Flink barrier描述错误的是？（）', '单选题', '一个barrier将本周期快照的数据与下一个周期快照的数据分隔开来', 'barrier是F1ink快照的核心', '在插入barrier的时候，会暂时阻断数据流', 'barrier周期性插入到数据流中，并作为数海流的一部分随之流动', 'C', '在插入barrier的时候，不会暂时阻断数据流');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2175, '下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计，错误的是（ ）。', '单选题', 'FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读', '为实现细粒度并行，输入分片应该越小越好', '一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片', '输入分片是一种记录的逻辑划分，而HDFS数据块是对输入数据的物理分割', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2176, '下列关于HDFS的优点，说法错误的是（ ）。', '单选题', '适合低延迟数据访问', '适合大数据处理', '高容错性', '流式数据访问', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2177, '下列关于HDFS的描述正确的是（）。', '单选题', '如果NameNode宕机，SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作', 'HDFS集群支持数据的随机读写', 'NameNode磁盘元数据不保存Block的位置信息', 'DataNode通过长连接与NameNode保持通信', 'C', 'SecondaryNameNode并不是NameNode节点的备份，所以A错；存储在HDFS集群上的数据是不支持随机修改和删除的，只支持追加，所以B错；NameNode和DataNode之间的通信是基于一种心跳机制，该机制不是长连接是短连接形式，每次发送一个数据包（自身状态信息+数据块信息）即可，所以D错。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2178, '下列关于HDFS的描述正确的是？', '单选题', 'NameNode盘元数据不保存 Block的位置信息', 'DataNode通过长连接与 NameNode保持通信', 'HDFS集群支持数据的随机读写', '如果 NameNode宕机，SecondaryNameNode 会接替它使集群继续工作', 'A', '所有datanodes定期（默认为3秒）向namenode发送包含节点使用统计信息的心跳信息。 hdfs 只支持随机读。SecondaryNameNod是帮助恢复，而不是替代');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2179, '下列关于HDFS的缺点，说法错误的是（ ）。', '单选题', '无法高效存储大量小文件', '不适合低延迟数据访问', '不适合大数据处理', '不支持多用户写入及任意修改文件', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2180, '下列关于Hadoop API的说法错误的是（）', '单选题', 'Hadoop的API只适用于HDFS文件系统', 'Confguration类的默认实例化方法是以HDFS系统的资源配置为基础的', 'FileStatus对象存储文件和目录的元数据', 'FSDatalnputStream是java.io.DatalnputStream的子类', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2181, '下列关于Hadoop优点的说法，错误的是（ ）。', '单选题', '高可靠性', '低扩展性', '高有效性', '低成本', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2182, '下列关于Hadoop版本说法错误的是', '单选题', 'Apache Hadoop是最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好', 'Hortonworks Hadoop文档较好', 'Cloudera Hadoop大型互联网企业中用的较多', 'Linux Hadoop更稳定', 'D', 'Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。\nApache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。\nCloudera在大型互联网企业中用的较多。\nHortonworks文档较好。\n未找到linux hadoop此发行版本');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2183, '下列关于Hadoop缺点的说法，错误的是（ ）。', '单选题', '不适合多用户写入文件', '对于上传到HDFS上的文件，可以修改文件', 'HDFS不支持多用户同时执行写操作', '不适合大量的小文件存储', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2184, '下列关于IPython的说法，错误的是（）。', '单选题', 'IPython 集成了交互式Python的很多优点；', 'IPython 的性能远远优于标准的Python的shell；', 'IPython支持变量自动补全，自动收缩；', '与标准的Python相比，IPython缺少内置的功能和函数；', 'D', '与标准的Python相比，IPython同样具有内置的功能和函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2185, '下列关于Java语言的特点，描述错误的是｛）', '单选题', 'Java是跨平台的编程语言', 'Jav技持分布式计算', 'Java是面向过程的编程语言', 'Jav技持多线程', 'C', 'Java是新一代编程语言，具有很多特点：简单易学；利用面向对象技术；分布式计算；健壮性（鲁棒性）；安全性；跨平台（即体系结构中立）；可移植性；解释执行；多线程；动态性；高性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2186, '下列关于K-Means聚类说法错误的是（）', '单选题', '聚类的簇个数会由模型自动给出', '可以使用多组随机的初始中心点进行计算', '聚类前应当进行维度分析', '聚类前应当进行数据标准化', 'A', '聚类的簇个数由人为确定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2187, '下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是（ ）。', '单选题', '对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性', '是一种无监督学习方法', 'K值无法自动获取，初始聚类中心随机选择', '初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2188, '下列关于L1正则化与L2正则化的描述，错误的是（）。', '单选题', 'L1范数正则化有助于降低过拟合风险', 'L2范数正则化有助于降低过拟合风险', 'L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解', 'L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解', 'C', '参考周志华著《机器学习》252页。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2189, '下列关于LARS算法的说法正确的是（）', '单选题', '每次选择一个与残差相关性最大的特征', '是一种包裹式特征选择法', '基于线性回归平绝对误差最小化', '是通过对LASSO稍加修改而实现', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2190, '下列关于LSTM的说法，错误的是（）。', '单选题', 'LSTM中存在sigmoid函数', 'LSTM中存在tanh函数', 'LSTM又称长短时记忆网络', 'RNN是LSTM的变种', 'D', 'LSTM在RNN基础上进行了改进，能够学习到长期依赖关系，因此是RNN的一个变种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2191, '下列关于MapReduce说法不正确的是（）。', '单选题', 'MapReduce是一种计算框架', 'MapReduce来源于google的学术论文', 'MapReduce程序只能用java语言编写', 'MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用', 'C', 'MapReduce程序可用多种语言编写，如Ruby、Python、Java等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2192, '下列关于Matplotlib库描述不正确的是（）。', '单选题', 'Matplotlib是一个用在 Python 中绘制数组的2D 图形库', 'Matplotlib主要用纯Python语言进行编写', 'Matplotlib起源于模仿MATLAB图形命令', 'Matplotlib主要用纯Java语言进行编写', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2193, '下列关于Matplotlib库描述正确的是（）。', '多选题', 'Matplotlib是一个用在 Python 中绘制数组的2D 图形库｜', 'Matplotlib主要用纯Python语言进行编写｜', 'Matplotlib起源于模仿MATLAB图形命令｜', 'Matplotlib主要用纯Java语言进行编写“', 'ABC', '暂无解析 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2194, '下列关于Numpy的简单介绍，不正确的是（）。', '单选题', 'Numpy（Numerical Python） 是 Python 语言的一个扩展程序库', '支持大量的维度数组与矩阵运算', '针对数组运算提供大量的数学函数库', 'Numpy 不开放源代码', 'D', 'Numpy是开源代码库。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2195, '下列关于PCA和LDA的描述正确是（ ）。', '多选题', 'PCA和LDA都可对高维数据进行降维', 'PCA可以保留类的信息', 'LDA可以保留类的信息', 'PCA一般选择方差大的方向进行投影', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2196, '下列关于PCA的说法，正确的是（）。', '多选题', '在使用 PCA 之前，我们必须标准化数据', '应该选择具有最大方差的主成分', '应该选择具有最小方差的主成分', '可以使用 PCA 在低维空间中可视化数据', 'ABD', 'PCA 对数据中变量的尺度非常敏感，因此需要对各个变量进行标准化。方差越大，说明在该特征上分布越广泛，说明该特征越有用，影响越大。PCA 有时在较低维度上绘制数据是非常有用，可以提取前 2 个主要组成部分，在二维平面上使用散点图可视化数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2197, '下列关于PCA说法正确的是', '单选题', 'PCA在转换后的第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最小的方向', 'PCA是一种监督学习算法', 'PCA不需要对数据进行归一化处理', 'PCA转换后选择的第一个方向是最主要特征', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2199, '下列关于Pandas库的说法中正确的是（）。', '单选题', 'Pandas中只有两种数据结构', 'Pandas不支持读取文本数据', 'Pandas是在NumPy基础上建立的新程序库', 'Pandas中Series和DataFrame可以解决数据分析中一切的问题', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2200, '下列关于Pandas数据排序说法正确的是（ ）。', '多选题', 'sort_values（）可以按值排序｜', 'sort_values（）可以按索引排序｜', 'sort_index（）可以按索引排序｜', 'sort_index（）可以按值排序', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2201, '下列关于Pandas的索引说法正确的是（ ）。', '多选题', 'Pandas中的索引都是Index类对象｜', '索引对象是可修改的', '索引对象是不可修改的', 'Index对象是可以共享的', 'ACD', '索引对象是不可以修改的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2202, '下列关于Pandas的索引说法错误的是（ ）。', '单选题', 'Pandas中的索引都是Index类对象', '索引对象是可修改的', '索引对象是不可修改的', 'Index对象是可以共享的', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2203, '下列关于Pig中的加载和存储函数的描述，错误的是：', '单选题', '加载和存储结构化⽂件。', '将⾮结构化数据加载到Pig中。', '使⽤机器可读格式将数据加载并存储到Pig中。', '不可以加载和存储压缩数据.', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2204, '下列关于Pig和Hive异同的说法错误的是', '单选题', 'Pig和Hive的相同点是它们的设计动机都是为⽤户提供更简单的数据分析⽅式', 'Pig要求待处理数据必须有Schema，⽽Hive则⽆此要求。', 'Pig和Hive的编程语⾔不同。', '⼆者都运⾏在Hadoop之上。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2205, '下列关于Pig和Hive的说法，哪些是不正确的 \n①都有web interface\n②都⽀持低延时查询\n③都使⽤HDFS作为存储\n④都有⾃⼰的表达语⾔', '单选题', '①③', '②④', '①②', '③④', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2206, '下列关于Python中的函数的说法，正确的是（）。', '单选题', '函数用关键字function定义', '函数定义时，函数的主体内容应与定义语句开头对齐', 'polynomial（x=1，2，z=3）的传递参数的方法是正确的', '默认参数值可以在传递参数时修改', 'D', 'A中函数关键词由def定义；B中函数定义时主体语句应缩进4个空格；C中关键字和位置混用要注意位置参数要出现在关键字前面。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2207, '下列关于Python中类与对象的说法错误的是（）', '单选题', 'Python 中一切内容都可以称为对象。', '对于 Python 类中的私有成员，可以通过“对象名._类名__私有成员名”的方式来访问。', '在Python类定义的外部没有任何办法可以访问对象的私有成员。', '定义类时所有实例方法的第一个参数用来表示对象本身，在类的外部通过对象名来调用实例方法时不需要为该参数传值。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2208, '下列关于Python全局变量和局部变量的描述，不正确的是（）。', '单选题', 'local关键字用于定义局部变量，global关键字用于定义全局变量', '关键字local定义的变量仅在该函数内可见', '关键字global定义全局变量时必须自成一行', 'nonlocal变量不可以在内嵌函数中使用', 'D', 'nonlocal关键字用来在函数或其他作用域中使用外层（非全局）变量，因此本就是为内嵌函数所设计。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2209, '下列关于Python函数调用的说法，错误的是（）。', '单选题', '函数的递归调用必须有一个明确的结束条件', '函数的递归调用每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少', '函数的递归调用效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（【在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈）】', '函数的递归调用由于栈的大小是无限的，所以，递归调用的次数过多，也不会导致栈溢出', 'D', '由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2210, '下列关于Python爬虫库的功能，描述不正确的是', '单选题', '通用爬虫库一urlib3', '通用爬虫库一Requests', '爬虫框架一Scrapy', 'HTML/XML解析器pycurl', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2211, '下列关于Python的说法中，错误的是（ ）。', '单选题', 'Python是从ABC语言发展起来的', 'Python是一门高级的计算机语言', 'Python是一门只面向对象的语言', 'Python是一种代表简单主义思想的语言', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2212, '下列关于RBM的说法，错误的是（）。', '单选题', '学习过程很快', 'RBM训练可以看作对一个深层BP网络的网络权值参数的初始化', 'RBM不用人工选择特征', 'RBM有标签样本集', 'A', 'RBM学习率更新相比DBN速度较慢。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2213, '下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是（）。', '多选题', 'RNN引入了循环的概念', 'LSTM可以防止梯度消失或者爆炸', 'GRU是LSTM的变体', 'RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法，没有区别', 'ABCD', 'RNN：循环神经网络，是非线性动态系统，将序列映射到序列。LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题，记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力。GRU：LSTM有很多变体，其中较大改动的是Gated Recurrent Unit （GRU），它将忘记门和输入门合成了一个单一的更新门，同样还混合了细胞状态和隐藏状态，和其他一些改动。最终的模型比标准的 LSTM模型要简单。效果和LSTM差不多，但是参数少了1/3，不容易过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2214, '下列关于RNN的说法，正确的是（）。', '单选题', 'RNN可以应用在NLP领域', 'LSTM是RNN的一个变种', '在RNN中一个序列当前的输出与前面的输出也有关', '以上答案都正确', 'D', 'RNN是一种人造神经网络，它通过赋予网络图附加权重来创建循环机制，以维持内部的状态。在拥有状态以后，便能在序列预测中明确地学习并利用上下文信息，如顺序或时间成分，因此RNN适用于自然语言处理。RNN中一个序列当前的输出与前面的输出有关。LSTM在RNN基础上进行了改进，能够学习到长期依赖关系，因此是RNN的一个变种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2215, '下列关于Ridge回归的说法，正确的是（）。', '多选题', '若λ=0，则等价于一般的线性回归', '若λ=0，则不等价于一般的线性回归', '若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零', '若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大', 'AC', 'Ridge回归中，若λ=0，则等价于一般的线性回归；若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2217, '下列关于Series说法正确的是（ ）。', '多选题', 'Series是一个类似一维数组的对象｜', 'Series可以保存任何类型的数据｜', 'Series由数据和索引构成｜', 'Series结构的数据位于索引的左侧', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2218, '下列关于Series说法错误的是（ ）。', '单选题', 'Series是一个类似一维数组的对象', 'Series可以保存任何类型的数据', 'Series由数据和索引构成', 'Series结构的数据位于索引的左侧', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2219, '下列关于Sparksereaming和Streaming比较说法不正确的是？', '单选题', 'Sparkstreaming个微批处理框 架，事件需要积累到一定量时才进 行处理', 'Streaming的执行逻辑是即时启 动，运行完后再回收', 'Sparkstreaming的吞吐量大约 是Streaming 的 2-5 倍', 'Spaalstreaming事件处理时延 tt Streaming 更高', 'B', 'Streaming的执行逻辑不是即时启 动，运行完后再回收。由DStream串联一个实时流的运行逻辑，DStream的comput串联起一个批次的RDD之间的逻辑。并且有执行算子计算出最终结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2220, '下列关于Spark不正确的是', '单选题', 'Spark是基于内存计算的框架。', 'Spark是⼀种基于RDD计算框架。', 'Spark是基于磁盘计算的框架。', 'Spark是⼀种并⾏计算框架。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2221, '下列关于Spark中的RDD描述正确的有（）。', '多选题', 'RDD（Resilient Distributed Dataset）叫作弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象', 'Resilient：表示弹性的', 'Destributed：分布式，可以并行在集群计算', 'Dataset：就是一个集合，用于存放数据', 'ABCD', 'A、B、C、D全部正确。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2222, '下列关于Sqoop 的作⽤正确的是', '单选题', '是Hadoop 体系中数据存储管理的基础', '提供对⽇志数据进⾏简单处理的能⼒', '⽤于传统关系型数据库和Hadoop 之间传输数据', '是⼀个建⽴在HDFS 之上，⾯向列的针对结构化和半结构化数据的动态数据库', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2223, '下列关于TF-IDF说法正确的是（）。', '单选题', '该值与特征项在文档中出现的频率成反比', '该值与特征项在文档中出现的频率成正比', '该值与在整个语料库中出现该特征项的文档库成正比', '该值与特征项在文档中出现的频率无关', 'B', 'TF-IDF是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频（Term Frequency），IDF是逆文本频率指数（Inverse Document Frequency）。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。A中应是成正比，C中应是成反比，B正确。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2224, '下列关于Worker（工作进程exector（线程）、Task（任务）说法正确的是？', '多选题', '每个Executor（线程可以运行多 个task任务', '每个Worker运行多个 exector （线程）', '每个Worker只能为个拓扑运行 Executor（线程）', '每个Executor运行不同组件（ Spout 或 Bolt）的Task（任务）', 'ABD', '每个Worker只能为个拓扑运行 Executor（线程）说法太过绝对');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2225, '下列关于XGboost算法描述中错误的是', '单选题', '由于其特殊原因，无法分布式化', 'xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度；', '可以处理带有缺失值的样本', '允许使用列抽样来减少过拟合', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2226, '下列关于Xpath 中功能函数描述错误的是（）。', '单选题', 'contains方法可用于选取以指定值开头的节点', 'and方法可用于选取同时包含两种指定值的节点', 'text 函数可用于选取包含指定文本内容的节点', 'text 函数可提取节点文本内容', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2227, '下列关于ZooKeeper集群原理的介绍，不正确的是（）。', '单选题', '由多个ZooKeeperSEVER组成的集群环境', '包含一个Leader和多个Follower', '每个sever保存一个数据副本、全局数据一致', '不采用分布式读写机制', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2228, '下列关于apply()方法说法不正确的是（）', '多选题', 'apply（）方法是对DataFrame每一个元素应用某个函', 'apply（）方法可以实现transform（）方法所有的功能', 'apply（）方法只能够对行列进行操作', '对不同列数据应用不同函数', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2229, '下列关于bootstrap说法正确的是（）。', '单选题', '从总的 M 个特征中，有放回地抽取 m 个特征（m 《 M）', '从总的 M 个特征中，无放回地抽取 m 个特征（m 《 M）', '从总的 N 个样本中，有放回地抽取 n 个样本（n 《 N）', '从总的 N 个样本中，无放回地抽取 n 个样本（n 《 N）', 'C', 'bootstrap抽样是从总的 N 个样本中，有放回地抽取 n 个样本（n 《 N）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2230, '下列关于def语句与lambda语句的说法错误的是（）。', '单选题', 'def语句允许传入多个参数，输出多个返回值', '无返回值的def语句也可能输出信息', 'lambda语句只能是单行的形式', 'lambda语句不支持嵌入结构体', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2231, '下列关于for循环和while循环的说法中哪个是正确的？（）', '单选题', 'while循环能实现的操作，for 循环也都能实现', 'while循环判断条件一般是程序 结果，for循环判断条件一般是 非程序结果', '两种循环任何时候都可替换', '两种循环结构中都必须有循环 体，循环体不能为空', 'B', '首先while的使用就一个判断和一个循环体：\nwhile（判断）{循环体；}\nfor的使用可以有3个参数，一个是初始化，一个是判断，一个是后置条件：\nfor（初始化； 判断； 后置条件）{\n循环体；\n}\n并且，for中的初始化和后置条件都可以不写，即：\nfor（ ； 判断； ）{ 循环体； } 这种写法完全可以替代while\n再说B选项，判断条件就是判断某个逻辑，没有按结果区分，更没有硬性规定。\nC选项，用for替换while比较容易，但是用while替换for就不一定能替换了。比如：\nfor（int i=0； i《10； i++）{}\n用while写必须先int i=0； while（i《10）{... i++；}\n但是在for中，i是局部变量，到了while中，i的作用域扩大了。\nD选项，完全可以这样写：\nwhile（true）{}');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2232, '下列关于groupby()方法的使用，描述不正确的是（ ）', '多选题', '分组键可以是一个Series对象', '使用字典做为分组键时，对字典中的数据没有任何要求', '函数不可以做为分组键', '返回的结构能够直接查看', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2233, '下列关于groupby()方法的说法中，描述正确的是（ ）。', '单选题', '拆分是指将数据集按照一些标准拆分为若干个组', '应用是指将某个函数或方法应用到每个分组', '合并是指将产生的新值整合到结果对象中', '只能对纵轴方向上的数据进行分组', 'D', '拆分操作是在指定轴上进行的，既可以对横轴方向上的数据进行分组，也可以对纵轴方向上的数据进行分组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2234, '下列关于groupby()方法的说法中，描述正确的是（ ）。', '单选题', '用于将数据集实现分组与聚合操作', '调用groupby（）方法返回一个DataFrameBy对象', '调用groupby（）方法返回一个GroupBy对象', 'groupby（）方法只能将数据集按照纵轴方向进行分组', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2235, '下列关于if语句的说法正确的是（）。', '单选题', '一个完整的if语句必须包含if、elif和else，否则无法执行', '在if语句的单行形式中，必须将布尔表达式放在最前端', '理论上，elif可以实现无限个条件分支', 'if语句的嵌套次数可以尽可能多，并无不良影响', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2236, '下列关于k-近邻算法的说法中，错误的是', '单选题', '一般使用投票法进行分类任务', 'k-近邻属于懒惰学习', 'k-近邻算法训练时间普遍偏长', '距离计算方法不同，效果也可能有显著差别', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2237, '下列关于ndarray对象描述正确的是（ ）。', '单选题', 'ndarray对象中可以存储不同类型的元素', 'ndarray对象中存储元素的类型必须是相同的', 'ndarray对象不支持广播操作', 'ndarray对象不具备矢量运算能力', 'B', '根据ndarry的特点可知，该对象中元素的类型必须是相同的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2238, '下列关于ndarray对象索引的描述错误的是（ ）。', '单选题', 'ndarray对象中的元素可以通过索引和切片来访问和修改', '.花式索引是将整数数组或列表进行索引，然后将数组或列表中的每个元素作为下标进行取值', '.布尔索引是将一个布尔数组做为数组索引，返回的数据是布尔数组中True对应位置的值', '.ndarray对象的多维数组索引和切片的使用方式与列表的使用方式完全相同', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2239, '下列关于ndarray索引说法正确的是（ ）。', '多选题', '可以使用整数进行索引｜', '可以使用整数数组进行索引｜', '可以使用元组进行索引｜', '可以使用布尔数组进行索引“', 'ABD', 'ndarray支持使用整数、整数数组、布尔数组进行索引');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2240, '下列关于ndarray索引说法错误的是（ ）。', '单选题', '可以使用整数进行索引', '可以使用整数数组进行索引', '可以使用元组进行索引', '可以使用布尔数组进行索引', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2241, '下列关于spark中的RDD描述正确的有 （  ）', '多选题', 'RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象', 'Resilient：表示弹性的，弹性表示', 'Destributed：分布式，可以并行在集群计算', 'Dataset：就是一个集合，用于存放数据的', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2242, '下列关于sqoop原理描述不正确的是：', '单选题', 'sqoop采⽤了MapReduce的N个MapTask 来进⾏导⼊导出数据。并⾏执⾏，以便提⾼效率', '在导⼊时，sqoop会逐⾏读取RDBMS中的数据，并落地到相应的Hadoop⽣态中', '真正导⼊数据前，会根据指定的切分字段，先计算数据的范围，然后使⽤切分器\n将数据的值范围按照MapTask的数量平分，由MapTask开始导⼊数据。', '底层基于hadoop的计算引擎', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2243, '下列关于sqoop导⼊功能说法正确的是：', '单选题', '从RDBMS导⼊Hive，数据是直接从RDBMS到到Hive', '从RDBMS导⼊HDFS时，导⼊的⽬的⽂件夹是允许存在的', '从RDBMS导⼊Hive时，是先把数据导到HDFS上，在进⾏数据结构的映射后进⾏\n数据导⼊', '从RDBMS导⼊HDFS时，导⼊的⽬的⽂件夹命令为--target--dir', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2244, '下列关于sqoop由关系型数据库导⼊到hdfs的⽬标⽂件夹命令是：', '单选题', '--target-dir', '--dir', '--target', '--target-hdfs', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2245, '下列关于worker（工作进程）、executor（线程）、Task（任务）说法正确的是？', '多选题', '每个Execute（线程）可以运行多 个task（任务）', '每个worker可以运行多个 Executor（线程）', '每个Executor（线程）可以运行不 同组件（Spout或Bolt）的rask（任 务）', '每个worker只能为一个拓扑运 行executory 线程）', 'ABC', '1个worker进程执行的是1个topology的子集（ 注：不会出现1个worker为多个topology服务）。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component（spout或bolt）。因此，1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的。\n\nexecutor是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor只会运行1个topology的1个component（spout或bolt）的task（ 注：task可以是1个或多个，storm默认是1个component只生成1个task，executor线程里会在每次循环里顺序调用所有task实例）。\n\ntask是最终运行spout或bolt中代码的单元（ 注：1个task即为spout或bolt的1个实例，executor线程在执行期间会调用该task的nextTuple或execute方法）。topology启动后，1个component（spout或bolt）的task数目是固定不变的，但该component使用的executor线程数可以动态调整（ 例如：1个executor线程可以执行该component的1个或多个task实例）。这意味着，对于1个component存在这样的条件：#threads《=#tasks（即：线程数小于等于task数目）。默认情况下task的数目等于executor线程数目，即1个executor线程只运行1个task。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2246, '下列关于zookeeper自身特性说法正确的是（）', '单选题', 'zookeeper是一个被动协调服务组件', 'zookeeper是一个计算组件', 'zookeeper是一个主动协调服务', 'zookeeper是一个存储模型', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2247, '下列关于“过拟合”的说法正确的是（）', '单选题', '由于学习能力过于强大，不可避免，只能缓解。', '由于学习能力低下，比较容易克服。', '过拟合就是数据集太小造成的。', '过拟合就是数据集太大造成的。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2249, '下列关于不确定性知识描述错误的是（）', '单选题', '不确定性知识是不可以精确表示的', '专家知识通常属于不确定性知识', '不确定性知识是经过处理过的知识', '不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2250, '下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ ）。', '单选题', '不精确推理过程是从不确定的事实出发', '不精确推理过程最终能够推出确定的结论', '不精确推理过程是运用不确定的知识', '不精确推理过程最终推出不确定性的结论', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2251, '下列关于主成分分析法说法正确的是（）', '单选题', '进行主成分分析之前要对数据进行中心化', '要选出方差最大的作为主成分', '要选出方差最小的作为主成分', '主成分分析法可用于低维数据的可视化处理', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2252, '下列关于云计算的定义描述错误的是（）。', '多选题', '云计算是一种按使用量付费的模型', '云计算中的资源不能快速供给和释放', '云计算中的资源管理需要投入大量的工作量', '云计算中，可以随时随地的资源共享', 'BC', '云计算中的资源能够快速供给和释放，资源管理实行自动化弹性伸缩，不需要大量的工作量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2253, '下列关于人工智能对实体经济的影响说法不正确的是（）。', '单选题', '人工智能能够提升实体经济能级', '人工智能能够加快经济转型', '人工智能能够加快创新驱动发展', '人工智能能够促进数字经济繁荣', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2254, '下列关于人工智能的叙述不正确的有（）', '单选题', '人工智能技术它与其他科学技术相结合极提高了应用技术的智能化水平。', '人工智能是科学技术发展的趋势。', '因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。', '人工智能有力地促进了社会的发展。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2255, '下列关于人工智能的说法正确的是（）', '多选题', '人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学', '人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学', '自1946年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用', '人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，甚至也可能超过人的智能', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2256, '下列关于元数据三类重要信息，说法错误的是（ ）。', '单选题', '记录HDFS中所有DataNode的信息', '记录文件内容存储的相关信息', '记录HDFS中所有NameNode的信息', '是文件和目录自身的属性信息', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2257, '下列关于元组的说法，错误的是', '单选题', '元组中的元素不能改变和删除', '元组没有append（）或extend（）方法', '元组在定义时所有元素放在一对圆括号“（）”中', '用sort（）方法可对元组中的元素排序', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2258, '下列关于关键词提取的说法错误的是（）。', '单选题', '关键词提取是指借用自然语言处理方法提取文章关键词', 'TF-IDF模型是关键词提取的经典方法', '文本中出现次数最多的词最能代表文本的主题', '这个问题设计数据挖掘，文本处理，信息检索等领域；', 'C', '只依靠文本中出现次数即词频所得到的关键词有很大的不确定性，对于长度比较长的文本，这个方法会有很大的噪声，虽然它在文本中出现的次数最多，但它很可能在语料库中出现的次数也很高，所以单凭文本中出现次数最多这一个特性并不能准确的代表文本的主题，所以C错误，选C。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2259, '下列关于冲突及其解决方式的描述中，不正确的是（）', '单选题', '冲突是自然的团队问题，不是某人的个人问题', '冲突的产生原因有项目的高压环境、责任划分不清楚、存在多个上级或者新科技的使用', '冲突的解决方法有合作、强制、妥协等，但不能将冲突搁置起来，从中撤退', '冲突应早被发现，利用私下但直接的、合作的方式来处理冲突', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2260, '下列关于决策树的描述中正确的是？', '单选题', '决策树的生成算法有ID3、CART和C4.5，其中C4.5是以信息增益作为特征划分的标准的。', '基尼指数越大，样本的不确定性越小。', 'CART算法既可以用于分类也可以用于回归。', 'ID3算法对决策树进行剪枝以预防出现过拟合现象。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2261, '下列关于决策树的特征选择说法错误的是：（ ）', '单选题', 'ID3算法采用信息增益', 'ID3算法倾向于选择特征值较少的特征', 'C4.5采用信息增益率', 'CART采用gini系数，且特征在建树过程中可能被多次使用', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2262, '下列关于决策树的说法正确的是（      ）', '多选题', 'ID3决策树是根据信息增益来划分属性', 'C4.5决策树是根据增益率来划分属性', 'CART决策树是根据基尼指数来划分属性', '基尼指数反映了从样本集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此越小越好', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2263, '下列关于分支和循环结构描述正确的有', '多选题', '分支包含单分支，双分支及多分支结构，分支是可以嵌套的', '为了优化程序以获得更高的效率和运行速度，在编写循环语句时，应尽量减少循环内部不必要的计算，将与循环变量无关的代码尽可能地提取到循环之外', 'break语句在while循环和for循环中都可以使用，一般放在if选择结构中，一旦break语句被执行，将使得整个循环提前结束。', 'continue语句的作用是终止当前循环，并忽略continue之后的语句，然后回到循环的顶端，提前进入下一次循环。', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2264, '下列关于分类器的说法中不正确的是（）', '单选题', 'SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，属于结构风险最小化', 'Naive Bayes是一种特殊的Bayes分类器，其一个假定是每个变量相互条件独立。', 'Xgboost是一种优秀的集成算法，其优点包括速度快、对异常值不敏感、支持自定义损失函数等等', '随机森林中列采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不容易出现过拟合。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2265, '下列关于分词的说法正确的是（）。', '单选题', '中文中句、字之间没有空格，无法分词', '一个句子的分词结果是唯一的', '中文分词是将一系列无空格间隔字符串分割成一系列单词的过程', '分词没有实际应用价值', 'C', '中文中字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，所以A错。对一个句子，不同语料的分词标准是不一样的，它们往往做不到一致性的分割，所以B错。中文分词的应用十分广泛，如搜索引擎、机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等，所以D错。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程，中文分词是将一系列无空格间隔字符串分割成一系列单词的过程，所以C对，选C。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2266, '下列关于列表和元组描述正确的是', '多选题', '列表为有序，可变序列，但列表中的数据类型必须保持一致', '元组为有序，不可变序列，元组中的数据类型可以不一致', '列表可以以索引访问，正序索引从0开始，逆序索引从-1开始。', '当为列表追加一个元素的时候，extend和append函数都可以使用', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2267, '下列关于卷积神经网络说法错误的是（ ）', '单选题', '是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型', '卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程', '图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理', '模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2268, '下列关于可视化方法体系说法不正确的是（）。', '单选题', '通常采用视觉图形元素和视觉通道两个维度进行视觉编码', '常用的共性方法有统计图表、图论方法、视觉隐喻和图形符号学等', '领域方法在所属领域内其可视化的信度和效果往往低于基础方法的直接应用', '视觉编码为其他数据可视化方法提供了方法学基础', 'C', '领域方法在所属领域内其可视化的信度和效果高于基础方法的直接应用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2269, '下列关于合格数据标注员应该具备的素质中，描述错误的是（    ）', '单选题', '持续的学习力是标注工作的基础', '有耐心才能坚持在标注行业', '具备一定的管理能力', '较强专注力可提高个人工作效率', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2270, '下列关于哑变量的说法中正确的是（ ）。', '多选题', '哑变量是用来反映某个变量的不同类别', '哑变量是虚设的变量', '哑变量只能将值设置为0或1', 'Pandas中get_dummies（）函数可以进行哑变量处理', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2271, '下列关于基于大数据的营销模式和传统营销模式的说法中，错误的是（）', '多选题', '传统营销模式比基于大数据的营销模式投入更小', '传统营销模式比基于大数据的营销模式针对性更强', '传统营销模式比基于大数据的营销模式转化率低', '基于大数据的营销模式比传统营销模式实时性更强', 'AB', '1.大数据营销大数据营销，是通过互联网进行一些长期的传统营销记录一些数据，发现其中的规律，通过具体形象的标签，进行一些针对性营销，这样的优势可以把一些针对性强的行业，通过数据推送给精准的人。2.传统营销传统营销的是通过一些知名度高的一些载体，进行广泛的去投放，没有具体某一部分人群和属性，当然这样的营销知道现在也是适合的，比如一些日常用品，在各个地区城市，超市的产品投放也属于传统营销。但是对于一些垂直特殊行业用传统营销就比较难了。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2272, '下列关于基于层次的聚类方法的描述不正确的是（ ）', '单选题', '按照层次聚类的过程分为自底向上和自顶向下2大类方法', '如果一直重复聚类过程的话，所有的样品最后可以归为一类', '自底向上的聚类方法是一种分裂聚类方法', '无论类间距离采用哪种计算方法，最终都是将最小距离的2个簇合并', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2273, '下列关于多层感知机的描述正确的是（ ）', '单选题', '由于激活函数的非线性特点，导致反向传播过程中梯度消失的问题', '激活函数不必可导', '没有前馈计算也可以进行反向传播计算', 'ReLU激活函数导致的神经元死亡指的是该节点以后都不可能被激活', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2274, '下列关于多维数组切片的描述正确的是（）', '多选题', '在选取元素时可以传入一个切片', '在选取元素时可以传入多个切片', '在选取元素时可以将切片与整数索引混合使用', '在选取元素时不可以传入一个切片', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2275, '下列关于多维数组切片的描述错误的是（ ）。', '单选题', '在选取元素时可以传入一个切片', '在选取元素时可以传入多个切片', '在选取元素时可以将切片与整数索引混合使用', '在选取元素时不可以传入一个切片', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2276, '下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（）。', '单选题', '在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据', '在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析', '在分析效果上更追求效率而不是绝对精确', '在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据', 'D', '在大数据的分析理念中，数据规模上强调绝对数据而不是相对数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2277, '下列关于大数据的说法中，错误的是（）', '多选题', '大数据具有体置大、结构单一、 时效性强的特征', '处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术', '大数据的应用注重相关分析而不是因果分析', '大数据的应用注重因果分析而不 是相关分析', 'AD', '以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于IT行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2278, '下列关于字符串的描述错误的是：', '单选题', '字符串s的首字符是s【0】', '在字符串中，同一个字母的大小写是等价的', '字符串中的字符都是以某种二进制编码的方式进行存储和处理的', '字符串也能进行关系比较操作', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2279, '下列关于密度聚类说法，错误的是（）。', '多选题', 'DBSCAN是一种著名的密度聚类算法', '密度聚类从样本数量的角度来考察样本之间的可连接性', '密度聚类基于不可连接样本不断扩展聚类簇，以获得最终的聚类结果', '密度直达关系通常满足对称性', 'BCD', '密度聚类从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性；密度聚类基于可连接样本不断扩展聚类簇，以获得最终的聚类结果；密度直达关系通常不满足对称性；密度可达关系满足直递性，但不满足对称性；密度相连关系满足对称性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2280, '下列关于对Excel中“清除”和“删除”功能的表述，哪些是正确的？（）', '多选题', '“清除”不能删掉单元格中某些类型的数据', '“删除”单元格有可能影响其它单元格的位置和内容', '“清除”的对象只是单元格中的内容', '“删除”的对象不只是单元格中的内容，而且还有单元格本身', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2281, '下列关于常用模块功能的描述，错误的是（）。', '单选题', 'datetime：datetime对象没有可将日期对象格式化为可读字符串的方法', 'json：JSON（JavaScript Object Notation，JS 对象标记） 是一种轻量级的数据交换格式', 'sys：这个模块可供访问由解释器使用或维护的变量和与解释器进行交互的函数', 'scipy：应用广泛的科学计算包', 'A', 'strftime）是datetime库将日期对象格式化为可读字符串的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2282, '下列关于常见图表说法正确的是（）。', '单选题', '散点图不能在子图中绘制', '散点的x轴刻度必须为数值', '折线图可以用作查看特征间的趋势关系', '箱形图可以用来查看特征间的相关关系', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2283, '下列关于开源大数据框架的不足的说法，错误的是（ ）。', '单选题', '快速查询', '事件批处理', '流处理', '内存计算', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2284, '下列关于异常值检测的说法中正确的是（ ）。', '多选题', '在使用3σ原则检测异常值时需要保证数据遵守正态分布', '检测出的异常值不一定会被删除', '检测出的异常值一定会被删除', 'Pandas中可以使用boxplot（）方法绘制箱形图，以实现对数据中的异常值进行检测“', 'ABD', '异常值会根据实际情况选择删除还是保留。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2285, '下列关于异常值检测的说法中错误的是（ ）。', '单选题', '在使用3σ原则检测异常值时需要保证数据遵守正态分布', '检测出的异常值不一定会被删除', '检测出的异常值一定会被删除', 'Pandas中可以使用boxplot（）方法绘制箱形图，以实现对数据中的异常值进行检测', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2286, '下列关于异方差（Heteroskedasticity）说法正确的是？', '单选题', '线性回归具有不同的误差项', '线性回归具有相同的误差项', '线性回归误差项为零', '以上说法都不对', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2287, '下列关于循环控制语句的说法正确的是（）。', '单选题', 'break语句的作用是终止整个程序', 'continue语句的作用是终止整层循坏', 'pass语句的作用是终止一层循环中的某一次循环', 'break和continue语句采用不同方式终止循环，pass语句仅仅是一个占位符', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2288, '下列关于循环语句的说法正确的是0。', '单选题', 'for语句是一种当型循坏', 'while语句是一种直到型循坏', '使用while语句创建了无限循坏时，一定是因为顶端布尔表达式只包含常数', 'for语句和while语句都支持嵌套，并且可以相互嵌套', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2289, '下列关于循环语句的说法正确的是（）。', '单选题', 'for语句是一种当型循环', 'while语句是一种直到型循环', '使用while语句创建了无限循环时，一定是因为顶端布尔表达式只包含常数', 'for语句和while语句都支持嵌套，并且可以相互嵌套', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2290, '下列关于情感分析的说法正确的是（）。', '多选题', '简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程', '情感分析的发展得益于社交媒体的兴起', '按照处理文本的粒度不同，情感分析大致可分为词语级、句子级、篇章级三个', '情感分析可以应用于文本挖掘', 'ABCD', '情感分析的定义即对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，它得益于社交媒体的兴起，从而能收集大量信息进行分析。其分析力度包括词语级、句子级和篇章级。情感分析可用于文本挖掘。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2291, '下列关于探索型数据分析常用图表的说法，正确的有（）。', '多选题', '绝大部分情况下使用饼图代替条形图能更加直观地展示数据之间的特征和对比', '探索型数据分析常用的图表包括条形图、直方图、饼图、折线图、散点图、箱型图等', '在探索型数据分析时应该尽量避免使用饼图，然而在数据报告中可以使用饼图达到更加美观的效果', '直方图和箱型图都可以用来展示数据的分布情况', 'BCD', '数据之间的特征和对比使用条形图可更加直观地展示数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2292, '下列关于描述性分析与探索性分析描述正确的是（）。', '单选题', '描述性分析是相对于验证性分析的一种提法', '探索性分析是验证性分析的基础', '探索性分析是相对于验证性分析的一种提法', '探索性分析是数据分析的第一步', 'C', '描述性分析与探索性分析二者的区别：');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2293, '下列关于提高计算机系统抗干扰措施的描述，正确的是（）。', '多选题', '内部抗干扰措施：对输入采样值抗干扰纠错', '机体屏蔽：各设备机壳用铁质材料，必要时采用双层屏蔽', '开关量的输入采用光电隔离', '通道干扰处理：采用抗干扰能力强的传输通道及介质', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2294, '下列关于支持向量回归说法，错误的是（）。', '单选题', '支持向量回归是将支持向量的方法应用到回归问题中', '支持向量回归同样可以应用核函数求解线性不可分的问题', '同分类算法不同的是，支持向量回归要最小化一个凹函数', '支持向量回归的解是稀疏的', 'C', '支持向量机最大间隔模型是一个凸二次规划问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2295, '下列关于支持向量机优化性问题的形式，说法正确的是（）。', '单选题', '它是一个凸二次规划问题', '它是一个凸一次规划问题', '它是一个凹二次规划问题', '它是一个凹一次规划问题', 'A', '支持向量机优化性问题的一个凸二次规划问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2296, '下列关于支持向量机的用法正确的是？', '单选题', '当数据是线性可分时，可以考虑支持向量机的基本型', '当数据是线性不可分时，可以考虑引入核函数的支持向量机', '若使用引入核函数的支持向量机，可以通过模型选择等技术挑选较为合适的核函数', '以上说法都是正确的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2297, '下列关于支持向量的说法，正确的是（）。', '单选题', '到分类超平面的距离最近的且满足一定条件的几个训练样本点是支持向量', '训练集中的所有样本点都是支持向量', '每一类样本集中都分别只有一个支持向量', '支持向量的个数越多越好', 'A', '在支持向量机中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。一般情况下，支持向量的个数等于训练样本数目，并不是越多越好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2298, '下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（）。', '单选题', '数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物', '商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场', '数据交易市场通过生产、研发和分析数据，为数据交易提供帮助', '数据交易市场是大数据资源化的必然产物', 'C', '数据交易市场不生产数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2299, '下列关于数据分析概念的描述错误的是（ ）。', '单选题', '使用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析', '数据分析可以从数据中提炼出有用的信息并形成结论', '数据分析可以对数据进行更深层的研究', '数据分析不能够在杂乱无章的数据中提取有用的数据', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2300, '下列关于数据标注员对数据进行标注的描述，错误的是（    ）', '单选题', '需要参照数据标注规则', '遇到数据标注规则模糊的问题需要及时询问', '按照自己的想法猜测标注', '数据标注员需要总结经验并及时汇报遇到的问题', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2301, '下列关于数据生命周期管理的核心认识中，正确的是（）', '多选题', '数据从产生到被删除销毁的过程中，具有多个不同的数据存在阶段', '在不同的数据存在阶段，数据的价值是不同的', '根据数据价值的不同应该对数据采取不同的管理策略', '数据生命周期管理旨在产生效的同时，降低生产成本', 'ABC', '数据生命周期管理（data life cycle management，DLM）是一种基于策略的方法，用于管理信息系统的数据在整个生命周期内的流动：从创建和初始存储，到它过时被删除。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2302, '下列关于数据的说法，正确的是（）', '单选题', '只有通过电脑加工的才是数据', '互联网成为数据产生的唯一方式，数据量也在不断墙长', '人工采集数据已经被淘汰了', '文本、图像、声音、视频等都是数据的载体，数据形式越来越丰富', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2303, '下列关于数据科学中常用的统计学知识说法错误的是（）。', '多选题', '从行为目的与思维方式看，数据统计方法可以分为基本分析方法和元分析方法', '从方法论角度看，基于统计的数据分析方法又可分为描述统计和推断统计', '描述统计可分为集中趋势分析、离中趋势分析、参数估计和假设检验', '推断统计包括采样分布和相关分析', 'ABCD', '从行为目的与思维方式看，数据统计方法包括描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析等；从方法论角度看，描述统计可分为集中趋势分析和离散趋势分析；推断统计包括总体参数估计和假设检验两方面内容。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2304, '下列关于数据科学流程与方法的描述中，错误的是（）。', '单选题', '数据科学的基本流程包括数据化、数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）、数据规整化、探索性分析、数据分析与洞见、结果展现以及数据产品的提供', '对于数据形态不符合要求的乱数据，要通过清洗成为规整数据', '数据分析包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析', '数据可视化会遇到视觉假象问题，人眼对亮度和颜色的相对判断容易造成视觉假象', 'B', '对于数据形态不符合要求的乱数据，要通过规整化处理（Data Tyding）成为规整数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2305, '下列关于数据转换，正确的是（）。', '单选题', 'Json内的取值只能有统一格式', 'PDF文件在不同平台上打开显示不同', '可以通过Python将CSV文件转换成Excel格式', 'Excel存储数据的量无限制', 'C', 'Json内的取值可以有多种格式， PDF文件在不同平台上打开显示相同，Excel存储数据的量在Excel 2007及以后版本，一个工作表最多可有1048576行、16384列。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2306, '下列关于数据重组的说法中，错误的是（）。', '单选题', '数据重组是数据的重新生产和重新采集', '数据重组能够使数据焕发新的光芒', '数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成', '数据重组有利于实现新颖的数据模式创新', 'A', '数据重组将数据库内各数据的相关信息重新组织。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2307, '下列关于数据预处理的说法中，描述不正确的是（ ）。', '单选题', '数据清洗的目的是为了提高数据质量', '异常值不一定要删除', '通过drop_duplicates（）方法可以删除重复数据', 'concat（）函数可以根据一个或多个键将不同的DataFrame进行合并', 'D', 'concat（）函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2308, '下列关于数组运算的描述错误的是（ ）。', '单选题', '在NumPy中，大小相等的数组之间的任何计算都会应用到元素级｜', '广播机制表示对数组进行扩展，使数组的shape属性值一样｜', '标量运算会产生一个与数组具有相同数量的行和列的新矩阵，其原始矩阵的每个元素都被相加、相减、相乘或者相除｜', '数组不支持算术运算符与标量之间的运算“', 'D', '数组支持算术运算符与标量之间的运算');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2309, '下列关于文本分类的说法不正确的是（）。', '单选题', '文本分类是指按照预先定义的主题类别，由计算机自动地为文档集合中的每个文档确定一个类别', '文本分类系统大致可分为基于知识工程的分类系统和基于机器学习的分类系统', '文本的向量形式一般基于词袋模型构建，该模型考虑了文本词语的行文顺序', '构建文本的向量形式可以归结为文本的特征选择与特征权重计算两个步骤', 'C', '词袋模型没有考虑文本词语的原本行文顺序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2310, '下列关于朴素贝叶斯分类器正确的是（  ）', '单选题', '朴素贝叶斯分类器的变量必须是非连续型变量', '朴素贝叶斯模型中的特征和类别变量之间也要相互独立', '朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好', '朴素贝叶斯模型分类时需要计算各种类别的概率，取其中概率最大者为分类预测值', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2311, '下列关于朴素贝叶斯分类器错误的是（  ）', '单选题', '朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率', '对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练', '对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类', '对输入数据的表达形式不敏感', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2312, '下列关于极大似然估计的描述，错误的是（）。', '单选题', '极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式', '极大似然估计没有确定的概率分布形式', '概率模型的训练过程就是参数估计', '贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量', 'B', '极大似然估计是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值，需要先假定其具有某种确定的概率分布形式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2313, '下列关于极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE），说法正确的是？', '多选题', 'MLE 可能并不存在', 'MLE 总是存在', '如果 MLE 存在，那么它的解可能不是唯一的', '如果 MLE 存在，那么它的解一定是唯一的', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2314, '下列关于构造方法的叙述中，错误的是（）', '单选题', 'Java语言规定构造方法名与类名 必须相同', 'Java语言规定枸造方法没有返回 值，但不用void声明', 'Jav癘言规定构造方法不可以重 载', 'Java语言规定构造方法只能通过 new自动调用', 'C', 'Java语言中构造方法也可以重载。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2315, '下列关于标准神经元模型的说法错误的是（ ）', '单选题', '具有多个输入端，每个输入端具有相同的权重', '神经元具有Sigmoid或类似的可导激活函数', '神经元能够根据误差信号通过梯度下降法调整权重，实现学习', '具有一个或多个输出端，且输出端信号一致', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2316, '下列关于核函数特性的描述，错误的是（）。', '单选题', '只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数', '核函数选择作为支持向量机的最大变数', '核函数将影响支持向量机的性能', '核函数是一种降维模型', 'D', '以RBF的核函数为例，它是通过径向基核函数可以把原始数据投影到更高维的空间里去，从而增加数据可分的概率，是从低维到高维，并不是降维。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2317, '下列关于核函数的表述正确的是', '单选题', '核函数即特征的映射关系', '多项式核函数只是将原始特征映射，并没有升维', '高斯核函数将特征映射到无穷维', '使用线性核函数的SVM是非线性分类器', 'C', '高斯核函数将特征映射到无穷维');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2318, '下列关于模型能力（modelcapacity指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）的描述，正确的是（）。', '单选题', '隐藏层层数增加，模型能力增加', 'Dropout的比例增加，模型能力增加', '学习率增加，模型能力增加', '都不正确', 'A', 'Dropout比例增加，可能会丢失过多参数影响模型能力；学习率过大，梯度下降可能会越过最低点，无法收敛。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2319, '下列关于模型能力（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）的描述是正确的是（____）。', '单选题', '隐藏层层数增加，模型能力可能增加', 'Dropout的比例增加，模型能力必然增加', '学习率增加，模型能力必然增加', '都不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2320, '下列关于模型评价指标的表述错误的是（   ）', '单选题', '准确率、精确率、召回率以及AUC均是建立在混淆矩阵的基础上', '在样本不平衡的条件下准确率并不能作为很好的指标来衡量结果', '准确率表示所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率', '一般来说，置信度阈值越高，召回率越低，而精确率越高', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2321, '下列关于注释的说法正确的是（）。', '单选题', '单行注释只能使用#号创建', '多行注释只能使用#号创建', '使用引号创建注释时，须保证前后引号数目相同，类型不必一致', '注释的主要目的在于使代码美观', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2322, '下列关于测试集，正确的是（）', '多选题', '不管数据大小，始终保持30%作为测试集', '测试集和验证集不能共存', '在数据规模较小时，可以保留30%测试集', '测试集不必占用数据集的30%，能够保证对模型的考核即可', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2323, '下列关于深度学习的实质及其与浅层学习的说法，正确的是（）。', '多选题', '深度学习强调模型深度', '深度学习突出特征学习的重要性：特征变换+非人工', '没有区别', '以上答案都不正确', 'AB', '深度模型是手段，特征学习是目的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2324, '下列关于深度学习神经网络结构的描述，正确的是（）', '单选题', '不同的神经网络结构，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量越多', '网络结构的层次越深，其学习特征越多，10层的结构要优于5层结构', '深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多少有关', '网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络比4层的训练时间长', 'C', '不同训练数据集的神经网络结构的最优层数不同，并非层数越深效果越好，训练时间除了与层数有关以外，batchsize大小、学习率、衰减方式等都有很大影响，神经元的数量并不一定与层数正相关');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2325, '下列关于深度学习说法错误的是', '单选题', 'LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题', 'CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合', '只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法', '随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题', 'C', '只要参数设置合理，深度学习的效果至不一定优于随机算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2326, '下列关于特征的稀疏性说法，正确的是（）。', '多选题', '稀疏性指的是矩阵中有许多列与当前学习任务无关', '稀疏样本可减少学习任务的计算开销', '学习任务难度可能有所降低', '稀疏矩阵没有高效的存储方法', 'ABC', '在一个矩阵中，若非零元素的个数远远小于零元素的个数，且非零元素的分布没有规律，则称之为稀疏矩阵。为了节省存储空间并且加快并行程序处理速度，可对稀疏矩阵进行压缩存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2327, '下列关于特征编码的叙述中，不正确的是（）。', '单选题', '特征编码是将非数值型特征转换成数值型特征的方法', '数字编码与特征的排序无关', 'One-Hot编码中，原始特征有n种取值，转换后就会产生n列新特征', '哑变量编码解决了One-Hot编码中存在线性关系的问题', 'B', '数字编码与特征的排序有关，先出现的优先排序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2328, '下列关于特征选择的说法错误的是（）', '单选题', '可以提高特征关联性', '可以减轻维数灾难问题', '可以降低学习任务的难度', '特征选择和降维具有相似的动机', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2329, '下列关于神经元的描述，正确的是？', '多选题', '每个神经元都可以有一个输入和多个输出', '每个神经元都可以有多个输入和多个输出', '每个神经元都可以只有一个输入和输出', '每个神经元都可以有多个输入和一个输出', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2330, '下列关于神经元的陈述中，正确的是（', '单选题', '一个神经元有一个输入，有一个输出', '一个神经元有多个输入，有一个或多个输出', '一个神经元有一个输入，有多个输出', '上述都正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2331, '下列关于神经网络的说法中：①增加神经网络层数，可能会增加测试数据集的分类错误率；②减少神经网络层数，总是能减小测试数据集的分类错误率；③增加神经网络层数，总是能减小训练数据集的分类错误率，正确的是（）。', '单选题', '①', '①③', '①②', '②', 'A', '深度神经网络的成功已经证明，增加神经网络层数，可以增加模型范化能力，即训练数据集和测试数据集都表现得更好。但更多的层数也不一定能保证有更好的表。所以，不能绝对地说层数多的好坏，只能选A。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2332, '下列关于程序设计语言的描述，正确的是', '单选题', '机器语言要通过编译才能被计算机接受', '早期人们使用机器语言编写计算机程序', '机器语言又称为高级语言', '现在人们普遍使用机器语言编写计算机程序', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2333, '下列关于精度的说法正确的是（ ）', '单选题', '精度=1-错误率', '精度=1+错误率', '精度=1/错误率', '精度=1错误率', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2334, '下列关于线性回归分析中的残差说法正确的是（）。', '单选题', '残差均值总是为零', '残差均值总是约等于零', '残差均值总是大于零', '以上答案都不正确', 'A', '线性回归分析中，目标是残差最小化。残差平方和是关于参数的函数，为了求残差极小值，令残差关于参数的偏导数为零，会得到残差和为零，即残差均值为零。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2335, '下列关于线性回归分析中的残差（Residuals）说法正确的是？', '单选题', '残差均值总是为零', '残差均值总是小于零', '残差均值总是大于零', '以上说法都不对', 'A', '线性回归分析中，目标是残差最小化。残差平方和是关于参数的函数，为了求残差极小值，令残差关于参数的偏导数为零，会得到残差和为零，即残差均值为零。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2336, '下列关于线性回归分析的残差说法正确的是', '单选题', '残差均值总是大于零', '残差均值总是小于零', '.残差均值总是等于零', '以上说法都不对', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2337, '下列关于线性回归说法错误的是（）', '单选题', '在现有模型上，加入新的变量，所得到的R^2的值总会增加', '线性回归的前提假设之一是残差必须服从独立正态分布', '残差的方差无偏估计是SSE/（n-p）', '自变量和残差不一定保持相互独立', 'D', 'R^2越大，拟合效果越好，因此A对。R^2=1-RSS/TSS\nRSS数残差平方和 TSS是总的平方和');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2338, '下列关于线性模型的描述中正确的是哪个？', '单选题', '线性模型既可以处理回归任务，也可以处理分类任务', '线性模型无法你和与输入呈指数关系的输出', '线性模型通过投票法或加权平均法可以得到非线性模型', '线性模型的表达能力与神经网络相同', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2339, '下列关于线性模型的描述错误的是（）。', '单选题', '支持向量机的判别函数一定属于线性函数', '在样本为某些分布情况时，线性判别函数可以成为最小错误率或最小风险意义下的最优分类器', '在一般情况下，线性分类器只能是次优分类器', '线性分类器简单而且在很多期情况下效果接近最优，所以应用比较广泛', 'A', '支持向量机的判别函数不一定是线性函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2340, '下列关于缺失值检测的说法中，正确的是（）。', '单选题', 'Pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法', 'fillna（）方法中用来替换缺失值的值只能是DataFrame对象', 'dropna（）方法既可以删除观测记录，也可以删除特征', 'null（）和notnull（）可以对缺失值进行处理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2341, '下列关于缺失值检测的说法中，正确的是（）。', '单选题', 'Pandas不支持重命名轴索引', 'Pandas 通过 cut（）函数能够实现哑变量操作', 'Pandas中只能重命名列索引的名称', '哑变量处理就是将分类变量转换为哑变量矩阵', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2342, '下列关于缺失值检测的说法中，正确的是（）。', '单选题', 'null（）和notnull（）可以对缺失值进行处理', 'dropna（）方法既可以删除观测记录，也可以删除特征', 'fillna（）方法中用来替换缺失值的值只能是DataFrame对象', 'Pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2343, '下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（）。', '单选题', '网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为', '用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考', '数字轨迹用完即自动删除', '用户的隐私安全很难得以规范保护', 'C', '数字轨迹用完即自动删除是错误的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2344, '下列关于聚类分析的度量标准轮廓系数的描述不准确的是（ ）', '单选题', '轮廓系数的最大值是1', '一个簇整体的轮廓系数越大，说明聚类的效果越好', '轮廓系数不可能出现负数', '聚类紧密的簇比聚类稀疏的簇的整体轮廓系数要大', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2345, '下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（）。', '单选题', '不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别', '要求同类数据的内容相似度尽可能小', '要求不同类数据的内容相似度尽可能小', '与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理', 'B', '聚类挖掘技术中要求不同类数据的内容相似度尽可能小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2346, '下列关于聚类算法的说法，正确的是：', '单选题', '聚类算法可以用于回归问题', '聚类算法通常用于在知道类别的情况下，把样本按照样本之间的相似性等分成不同的类别', '聚类算法是一种监督学习算法', '聚类算法通常用于在不知道类别的情况下，把样本按照样本之间的相似性等分成不同的类别', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2347, '下列关于聚类说法正确的是？', '多选题', 'K均值聚类初次选取聚类中心是随机的', '密度聚类和层次聚类都不用先设定簇的数量，k均值聚类则需要先设', 'K均值聚类计算距离一般采用曼哈顿距离', '层次聚类是首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后计算所有簇之间', 'ABD', '的距离来合并簇，知道所有的簇聚合成为一个簇为止E.提高数据使用效率');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2348, '下列关于脏数据的说法中，正确的是（）', '多选题', '格式不规范', '编码不统一', '意义不明确', '与实际业务关系不大', 'ABCD', '脏数据（Dirty Read）是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2349, '下列关于自然语言处理中的关键词提取的说法，正确的是（）。', '多选题', '关键词提取是指用人工方法提取文章关键词的方法', 'TF-IDF模型是关键词提取的经典方法', '文本中出现次数最多的词最能代表文本的主题', '这个问题涉及数据挖掘、文本处理、信息检索等领域', 'BD', '关键词提取旨在自动化；出现次数最多可能为无用词。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2350, '下列关于自然语言的说法，正确的是？', '多选题', '自然语言处理主要依赖于卷积神经网络', '自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学', '自然语言处理需要MFCC来提取特征', '自然语言处理可以让机器去理解人类的语言', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2351, '下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（）。', '单选题', '数据规模大', '数据类型多样', '数据处理速度快', '数据价值密度高', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2352, '下列关于表述数据可视化在数据科学中重要地位说法中，下列不正确的是（）。', '单选题', '视觉是人类获得信息的最主要途径', '数据可视化处理可以洞察统计分析无法发现的结构和细节', '数据可视化处理结果的解读对用户知识水平的要求较高', '可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率', 'C', '视觉是人类获得信息的最主要途径，超过50%的人脑功能用于视觉信息的处理。数据可视化处理可以洞察统计分析无法发现的结构和细节。数据可视化处理结果的解读对用户知识水平的要求较低。可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2353, '下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。', '单选题', '1kB＜1MB＜1GB', '基本单位是字节（Byte）', '一个汉字需要一个字节的存储空间', '一个字节能够容纳一个英文字符', 'C', '通常，一个汉字需要两个字节的存储空间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2354, '下列关于词袋模型说法正确的是（）。', '多选题', '词袋模型可以忽略每个词出现的顺序', '词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序', 'TensorFlow支持词袋模型', '词袋模型可以表出单词之间的前后关系', 'AC', '词袋模型的缺点之一就是不考虑词语的顺序关系，因此BD错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2355, '下列关于误差的说法，正确的是（）。', '单选题', '训练样本容量增加，泛化误差也会增加', '过拟合指数据在训练集上的误差过大', '过拟合可以通过减少模型参数数量解决', '交叉验证不重复使用数据', 'C', '解决过拟合的两条主线：一是增大数据集；二是降低模型的复杂度（根据VC维理论可知），如减少模型参数数量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2356, '下列关于过拟合和欠拟合的说法正确的是（）', '单选题', '过拟合一般表现为偏差较大', '欠拟合一般表现为方差较大', '过拟合可以通过减少变量来缓解', '欠拟合可以通过正则化来解决', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2357, '下列关于运算符优先级的说法中，不正确的一个是（）。', '单选题', '运算符按照优先级顺序表进行运算', '同一优先级的运算符在表达式中都是按照从左到右的顺序进行运算的', '同一优先级的运算符在表达式中都是按照从右到左的顺序进行运算的', '括号可以改变运算的优先次序', 'C', '同一优先级的运算符在表达式中都是按照从左到右的顺序进行运算的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2358, '下列关于运算符的说法正确的是（）。', '单选题', '算术运算符包括加、减、乘、除4种', '运算符“=”和运算符“==”是等效的', '逻辑表达式x or y，若x为False，则返回x', '指数运算符的优先级最高', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2359, '下列关于通用函数的说法中正确的是（ ）。', '多选题', '通用函数是一种针对ndarray中的数据执行元素级运算的函数｜', '通用函数会返回一个新的数组｜', '通用函数只可以接收一个参数｜', '通用函数分为一元通用函数与二元通用函数“', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2360, '下列关于通用函数的说法中错误的是（ ）。', '单选题', '通用函数是一种针对ndarray中的数据执行元素级运算的函数', '通用函数会返回一个新的数组', '通用函数只可以接收一个参数', '通用函数分为一元通用函数与二元通用函数', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2361, '下列关于通用表格识别服务的说法正确的是？', '多选题', 'rows代表文字块占用的行信息，编号从0开始，列表形式', 'colums代表文字块占用的列信息，编号从0开始，列表形式', '传入的图像数据需要经过base64编码', 'words代表文字块识别结果', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2362, '下列关于通用表格识别服务返回的type字段说法正确的是', '多选题', 'type代表文字识别区域类型', 'type为text时代表文本识别区域', 'type代表表格类型', 'type为table时代表表格识别区域', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2363, '下列关于重复值处理的说法中，正确的是（ ）。', '多选题', 'duplicated（）方法可以标记重复数据', 'drop_duplicates（）方法用于删除重复数据', '重复数据的判断标准是两个数据中所有条目的值都相等', 'duplicated（）方法支持从前向后和从后向前两种查找模式', 'BCD', 'duplicated（）方法用于标记重复数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2364, '下列关于重复值处理的说法中，错误的是（ ）。', '单选题', 'duplicated（）方法可以标记重复数据', 'drop_duplicates（）方法用于删除重复数据', '重复数据的判断标准是两个数据中所有条目的值都相等', 'duplicated（）方法支持从前向后和从后向前两种查找模式', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2365, '下列关于长短时神经网络的叙述中，错误的是（）。', '单选题', '引用自循环思想', '产生梯度长时间持续流动的路径', '积累的时间尺度不可以因输入序列而改变', '可应用于语音识别和机器翻译', 'C', 'LSTM累积的时间尺度也可以因输入序列而改变，因为时间常数是模型本身的输出。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2366, '下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是（）。', '单选题', 'LSTM是简化版的RNN', 'LSTM是双向的RNN', 'LSTM是多层的RNN', 'LSTM是RNN的扩展，通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题', 'D', 'LSTM是RNN的扩展，通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2367, '下列关于随机数模块描述正确的是（ ）。', '多选题', 'NumPy的random模块具有更多的随机数功能｜', 'random模块中包括生成服从多种概率分布随机数的函数｜', 'numpy.random模块中有用于生成大量样本值的函数｜', 'rand（）函数隶属于numpy.random模块“', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2368, '下列函数不是控制坐标轴属性的是（）', '单选题', 'xlabel', 'xlim', 'xticks', 'xkcd', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2369, '下列函数中，可以为图表设置图例的是 （）', '单选题', 'legend（）', 'xlim（）', 'xlabel（）', 'title（）', 'A', 'legend（）设置图例，xlabel（）设置x轴的标签文本');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2370, '下列函数中，可以为图表设置标题的是 （）', '单选题', 'xlim（）', 'xlabel（）', 'title（）', 'legend（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2371, '下列函数中，可以创建NumPy数组的是（）。', '多选题', 'array（）', 'zeros（）', 'empty（）', 'ones（）', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2372, '下列函数中，可以创建NumPy数组的是（）。', '单选题', 'nparray（）', 'zeros（）', 'empty（）', 'ones（）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2373, '下列函数中，可以对数据进行的合并的是（ ）。', '多选题', 'concat（）', 'join（）', 'merge（）l', 'combine_first（）', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2374, '下列函数中，可以用于创建等差数组的函数是（ ）。', '单选题', 'empty（）', 'arange（）', 'zeros（）', 'ones（）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2375, '下列函数中，可以设置当前图形x轴范围的是（）', '单选题', 'xlabel（）', 'xlim（）', 'title（）', 'legend（）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2376, '下列函数中，属于二元通用函数的是（ ）。', '单选题', 'abs（）', 'sqrt（）', 'add（）', 'floor（）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2377, '下列函数中，用于保存当前生成的图表的是（）。', '单选题', 'figure（）', 'hist（）', 'savefig（）', 'show（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2378, '下列函数中，用于创建固定频率DatetimeIndex对象的是（ ）。', '单选题', 'shift（）', 'date_range（）', 'period_range（）', 'asfreq（）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2379, '下列函数中，用于打开NLTK下载器的是', '单选题', 'download（）', 'load（）', 'open（）', 'install（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2380, '下列函数中，用于沿着轴方向堆叠Pandas对象的是（）。', '单选题', 'concat', 'join（）', 'merge（）', 'combine_first（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2381, '下列函数中，用于计算对角线元素和的是（ ）。', '单选题', 'dot （）', 'diag （）', 'trace （）', 'det （）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2382, '下列函数中，用于计算整数的绝对值的是（ ）。', '单选题', 'square（）', 'sqrt（）', 'abs（）', 'floor（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2383, '下列函数中，用于返回元组中元素最小值的是（ ）。', '单选题', 'len', 'max', 'min', 'tuple', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2384, '下列函数或方法中，用来表示矢量化三元表达式的是（）。', '单选题', 'Where（）', 'Cumsum（）', 'Sort（）', 'Unique（）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2385, '下列分词模式中，可以将句子中所有成词词语都扫描出来的是（）。', '单选题', '精确模式', '全模式', '搜索引擎模式', '模糊搜索模式', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2386, '下列删除列表中最后一个元素的函数是（）。', '单选题', 'del', 'pop', 'remove', 'cut', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2387, '下列判断错误的是（）。', '单选题', 'XML数据属于半结构化数据', 'JSON文件属于非结构化数据', 'PPT文件属于非结构化数据', '音视频文件属于非结构化数据', 'B', 'JSON文件属于半结构化数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2388, '下列去噪方法中，能较好地保持图像边缘的去噪方法是（）。', '单选题', '中值滤波', '双边滤波', '均值滤波', '高斯滤波', 'A', '中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2389, '下列参数中，调整后显示中文的是 （）。', '单选题', 'lines.kinestyle', 'lines.linewidth', 'font.sans-serif', 'Daxes.unicode minus', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2390, '下列变量比较的赋值方式哪个是月初的变量比较？', '单选题', '${taskid}==${curmfirstday}', '${taskid}==${curmlastday}', '${taskid}=${curmfirstday}', 'else', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2391, '下列叙述中不正确的是', '多选题', '算法复杂度是指算法控制结构的复杂程度', '法设计只需考虑结果的可靠性', '数据的存储结构会影响算法的效率', '算法复杂度是用算法中指令的条数来度量的', 'ABD', '算法的设计要求包括效率与低存储量，即要考虑算法的时间复杂度与空间复杂度。因此选项B错误；算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量；一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间，因此选项A、D错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2392, '下列叙述中正确的是', '单选题', '存储空间不连续的所有链表一定是非线性结构', '结点中有多个指针域的所有链表一定是非线性结构的', '能顺序存储的数据结构一定是线性结构', '带链的栈与队列是线性结构', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2393, '下列叙述中正确的是', '单选题', '顺序存储结构的存储结构一定是连续的，链式存储结构的存储空间不一定是连续的', '顺序存储结构只针对线性结构，链式存储结构只针对非线性结构', '顺序存储结构能存储有序表，链式存储结构不能存储有序表', '链式存储结构比顺序存储结构节省存储空间', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2394, '下列叙述中正确的是', '单选题', '循环队列有队头和对尾俩个指针，因此，循环队列是非线性结构', '在循环队列中，只需要队头指针就能反映队列中元素的动态变化情况', '在循环队列中，只需要队尾指针就能反映队列中元素的动态变化情况', '循环队列中元素的个数由队头指针和队尾指针共同决定', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2395, '下列叙述中正确的是', '单选题', '所谓算法就是计算方法', '程序可以作为算法的一种描述方法', '算法设计只需考虑得到计算结果', '算法设计可以忽略算法的运算时间', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2396, '下列叙述中正确的是（）', '单选题', '机器数原码、反码、补码均相同', '机器数原码除符号外各位取反即是反码', '机器数反码的最后即最右边:一位上加1即是补码', '机器数补码的符号位取反即是偏移码', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2397, '下列叙述中正确的是（）。', '单选题', '进程调度也负责对内存进行分配', '进程调度也负责对外存进行分配', '进程调度仅负责对CPU进行分配', '进程调度负责对计算机系统中的所有系统资源进行分配', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2398, '下列叙述中错误的是', '单选题', '在双向链表中，可以从任何一个结点开始直接遍历到所有结点', '在循环链表中，可以从任何一个结点开始直接遍历到所有结点', '在线性单链表中，可以从任何一个结点开始直接遍历到所有结点', '在二叉链表中，可以从根结点开始遍历到所有结点', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2399, '下列叙述中错误的是', '单选题', '循环链表是循环队列的存储结构', '二叉链表是二又树的存储结构', '栈是线性结构', '循环队列是队列的存储结构', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2400, '下列叙述正确的是（         ）', '单选题', '模糊理论是指用到了经典集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。', '模糊理论可分类为模糊数学，模糊系统，不确定性和信息，模糊决策这五个分支，是完全独立的。', '模糊理论的应用大部分集中在模糊系统上，尤其集中在模糊控制上。', '模糊性与随机性之间没有根本的区别。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2401, '下列可以导入Python模块的语句是', '单选题', 'import module', 'input module', 'print module', 'def module', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2402, '下列可以用于分类问题的机器学习算法有：', '多选题', '决策树', '随机森林', 'k近邻', '逻辑回归', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2403, '下列可以用来构造神经网络的算法有（）。', '多选题', 'kNN', '线性回归', '逻辑回归', '-', 'BC', 'kNN 是一种基于实例的学习算法，不具有任何训练参数。因此不能用来构造神经网络，线性回归和逻辑回归都可以用来构造神经网络模型，其实二者就是单神经元的神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2404, '下列可以用来评估线性回归模型的指标有（）。', '多选题', 'R-Squared', 'Adjusted R-Squared', 'F Statistics', 'RMSE / MSE / MAE', 'ABCD', 'R-Squared、Adjusted R-Squared、F Statistics和RMSE / MSE / MAE指标均可以评估线性回归模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2405, '下列可以用来降低深度学习模型的过拟合问题的方法有①增加更多的数据；②使用数据扩增技术（data augmentation）；③使用归纳性更好的架构；④正规化数据；⑤降低架构的复杂度（）。', '单选题', '①④⑤', '①②③', '①③④⑤', '所有项目都有用', 'D', '增多数据、数据扩增、正规化数据、选择归纳性更好、复杂度更低的架构均可以用来降低深度学习模型的过拟合问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2406, '下列可以用隐马尔可夫模型来分析的是？', '单选题', '基因序列数据', '电影评论数据', '股价数据', '以上三种', 'D', '三种都是时间序列数据，可以应用隐马尔可夫模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2407, '下列可用于隐马尔可夫预测的算法是（）。', '多选题', '维特比算法', 'Baum-Welch算法', '前向-后向算法', '拟牛顿法', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2408, '下列各序列中不是堆的是', '单选题', '(91,85,53,36,47,30,24,12)', '(91,85,53,47,36,30,24,12)', '(47,91,53,85,30,12,24 36)', '(91,85,53,47,30,12,24,26)', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2409, '下列各程序中，能正确输出1-1000的自然数之和（）', '单选题', 'total = 0 for i in range（1，1001）： total = total + i print（“1-1000的总和是：“，total）', 'total = 0 for i in range（1，1000）： total = total + i print（“1-1000的总和是：“，total）', 'total = 0 for i in range（1，1000，1）： total = total + i print（“1-1000的总和是：“，total）', 'for i in range（1，1001）： total += + i print（“1-1000的总和是：“，total）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2410, '下列各项表述中对的有哪些？（）', '多选题', '我国中央网络安全和信息化领导小组宣告成立是在2013年', '中央网络安全和信息化领导小组组长是习近平', '我国中央网络安全和信息化领导小组宣告成立是在2014年', '中央网络安全和信息化领导小组组长是李克强', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2411, '下列命令中对二维数组进行索引的是（）。', '单选题', 'data【0，1】', 'data【1：3】', 'data【0：2，0】', 'data【1：】', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2412, '下列命令中（在zookeeper 安装文件夹的bin 目录下执行），哪项是停止ZooKeeper的正确命令（）。', '单选题', 'start-all.sh', 'start-stop.sh', 'zkServer.sh stop', 'zkServer.sh start', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2413, '下列哪一个不是无约束算法。', '单选题', '梯度下降法', '拟牛顿法', '启发式优化方法', 'EM算法', 'D', 'EM算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2414, '下列哪一个不是神经网络的代表', '单选题', '卷积神经网络', '递归神经网络', '残差网络', 'xgboost 算法', 'D', 'XGBoost是针对分类或回归问题的boosting算法的一种实现方式，并不是神经网络的代表。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2415, '下列哪一个关键字用于实现接口来定义类？', '单选题', 'extends', 'implements', 'abstract', 'interface', 'B', 'A、extends （继承） B、implements（实现） C、abstract（抽象） D、interface （接口）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2416, '下列哪一种偏移，是我们在最小二乘直线拟合的情况下使用的？图中横坐标是输入 X，纵坐标是输出 Y。', '单选题', '垂直偏移（vertical offsets）', '垂向偏移（perpendicular offsets）', '两种偏移都可以', '以上说法都不对', 'A', '线性回归模型计算损失函数，例如均方差损失函数时，使用的都是 vertical offsets。perpendicular offsets 一般用于主成分分析（PCA）中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2417, '下列哪一种操作实现了和神经网络中Dropout类似的效果？（）', '单选题', 'Bagging', 'Boosting', '堆叠（Stacking）', '以上都不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2418, '下列哪一种数据集切分方式会导致划分的训练集和测试集与初始数据集分布不同？', '单选题', '自助法', '交叉验证法', '留出法', '以上做法都不对', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2419, '下列哪一种方法的系数没有封闭形式（closed-form）的解（）。', '单选题', 'Ridge回归', 'Lasso', 'Ridge回归和 Lasso', '以上答案都不正确', 'B', 'Ridge 回归是一般的线性回归再加上 L2 正则项，它具有封闭形式的解，可以基于最小二乘法求解。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2420, '下列哪一项不属于while循环语句的循环要素（ ）。', '单选题', '循环变量的初值和终值', '输出语句的确定', '循环体', '循环变量变化的语句', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2421, '下列哪一项不属于远场语音识别问题（）', '单选题', '混响', '背景噪声', '人声干扰', '快速的语速', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2422, '下列哪一项不是applicationMaster的功能', '单选题', '数据切分', '为应用程序申请资源，并进一步分配给内部任务', '任务监控与容错', '所有应用的管理者', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2423, '下列哪一项不是常见的机器学习模型正则化方法。', '单选题', '数据优化', '数据增强', '模型集成', '引入参数范数惩罚项', 'A', '常见的机器学习模型正则化方法包含数据增强、模型集成、引入参数范数惩罚项');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2424, '下列哪一项不是机器学习中常见的学习范式。', '单选题', '监督学习', '半监督学习', '无监督学习', '强化学习', 'D', '强化学习属于机器学习，但是相对于有监督、无监督、半监督并不常见');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2425, '下列哪一项不是质检员的要求？？', '单选题', '粗心大意', '认真细致', '责任心强', '思维敏捷', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2426, '下列哪一项不是预处理技术？', '单选题', '词干提取和词形还原（Stemming and Lemmatization）', '转换成小写（Converting to Lowercase）', '删除标点符号（Remove Punctuation）', '删除停用词（Removal of Stop Words）', 'E', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2427, '下列哪一项在神经网络中引入了非线性', '单选题', '随机梯度下降', '修正线性单元（ReLU）', '卷积函数', '以上都不正确', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2428, '下列哪一项属于特征学习算法（representation learning algorithm）？', '单选题', 'K近邻算法', '随机森林', '神经网络', '都不属于', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2429, '下列哪一项最能描述企业架构的目的', '单选题', '让企业能够利用最新的技术发展趋势', '使CIO对企业内的业务部门进行有效的控制', '确保企业遵从企业审计准则', '优化一个企业到快速响应业务需求的环境', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2430, '下列哪一项能反映出X和Y之间的强相关性（）', '单选题', '相关系数为 0.9', '对于无效假设 β=0 的 p 值为 0.0001', '对于无效假设 β=0 的 t 值为 30', '以上说法都不对', 'A', '相关系数反映了不同变量之间线性相关程度，取值范围在【-1，1】之间，值越大表示相关程度越高；因此，A选项中中r=0.9，表示 X和Y之间有较强的相关性。p和t的数值大小没有统计意义，只是将其与某一个阈值进行比对，以得到二选一的结论。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2431, '下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势（ ）', '单选题', '特征灵活', '速度快', '可容纳较多上下文信息', '全局最优', 'B', 'HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化。CRF模型中，统计了全局概率，在做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。\nCRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息，特征设计灵活。CRF需要训练的参数更多，与MEMM和HMM相比，它存在训练代价大、复杂度高的缺点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2432, '下列哪个不属于XGBoost相对于Random Forest的区别', '单选题', '降低了Bias', '使用牛顿法代替梯度下降', '树的训练是串行的不是并行的', '是一种深度学习的算法', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2433, '下列哪个不属于分布式事务的特性？', '单选题', '原子性', '隔离性', '灵活性', '持续性', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2434, '下列哪个不属于声音文件后缀名？', '单选题', 'mp3', 'wav', 'jpg', 'mkv', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2435, '下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法？（）', '单选题', '卡方检验值', '互信息', '信息增益', '主成分分析', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2436, '下列哪个不属于提高微服务调用可用性的手段？', '单选题', '重试机制', '熔断机制', '降级机制', '复用机制', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2437, '下列哪个不属于物联网发展面临的挑战', '单选题', '安全问题', '技术问题', '标准问题', '人口问题', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2438, '下列哪个不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容（         ）', '单选题', '机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为', '机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外', '机器人必须保护自身的安全，但不得与A ， B相抵触', '机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。一旦冲突发生，以自保为先', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2439, '下列哪个不是RDD的缓存方法', '单选题', 'persist', 'cache（）', 'memory（）', '', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2440, '下列哪个不是ROS的特点（ ）。', '单选题', '开源', '强实时性', '分布式架构', '模块化', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2441, '下列哪个不是不确定性推理的方法（）', '单选题', '主观Bayes方法', '可信度方法', '理论推理法', '模糊推理法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2442, '下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：', '单选题', '等高线图', '饼图', '曲面图', '矢量场图', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2443, '下列哪个不是人工智能的技术应用领域？', '单选题', '搜索技术', '数据挖掘', '智能控制', '编译原理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2444, '下列哪个不是人工智能的研究领域', '单选题', '机器证明', '模式识别', '人工生命', '编译原理', 'D', '编译原理不是人工智能的研究领域');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2445, '下列哪个不是框架表示法的特点（）', '单选题', '结构化深层知识表示', '易附加过程信息', '层次间相互独立', '组织结构化', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2446, '下列哪个不是激活函数（）。', '单选题', 'sigmod', 'relu', 'tanh', 'hidden', 'D', 'hidden不是激活函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2447, '下列哪个函数不可以做非线性激活函数？（）', '单选题', 'y=tanh（x）', 'y=sin（x）', 'y=max（x，0）', 'y=2x', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2448, '下列哪个函数中可以计算字典元素个数的是（）。', '单选题', 'cmp', 'len', 'str', 'type', 'B', 'cmp用于比较；len用于计算元素个数；str用于将对象转换为字符串；type求对象类型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2449, '下列哪个包不是用于处理图像的？（）', '单选题', 'Scipy', 'skimage', 'opencv', 'gensim', 'D', 'gensim主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中来学习到文本隐藏层的主题向量表达。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2450, '下列哪个参数在随机森林算法中需要调整？', '单选题', '树的数量', '树的深度', '特征选择方法', '特征重要性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2451, '下列哪个名称代表了运行在执行器上的工作单元', '单选题', 'RDD', 'Aplication', 'Task', 'Stage', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2452, '下列哪个命令可以下载HDFS文件”/hdfstest/test.txt”（）', '单选题', 'hdfs dfs -put /hdfstest/test.txt', 'hdfs dfs -get /hdfstest/test.txt', 'hdfs dfs -download /hdfstest/test.txt', 'hdfs dfs -move /hdfstest/test.txt', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2453, '下列哪个命令是从HDFS 下载日录/文件到本地的？（ ）', '单选题', 'dfs -put', 'dfs -cat', 'dfs -get', 'dfs -mkdir', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2454, '下列哪个场景可以使用决策树构建模型？（）', '多选题', '预测申办信用卡的新客户是否将来会变成卡奴', '保险公司针对特定族群做人寿保险的推销', '找出购物篮里商品购买间的关联', '根据生活作息推断该病人得癌症的机率', 'ABD', '一般来说决策树的应用用往往都是和某一应用分析目标和场景相关的，比如：金融行业可以用决策树做贷款风险评估，保险行业可以用决策树做险种推广预测，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断处置模型等等，当一个决策树的应用分析目标和场景确定，那该应用分析目标和场景所处的行业也就自然成为了决策树的应用领域。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2455, '下列哪个属于常用的文本分类的特征选择算法？', '多选题', '卡方检验值', '互信息', '信息增益', '主成分分析', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2456, '下列哪个属性是hdfs-site.xml中的配置（）。', '单选题', 'dfs.replication', 'fs.defaultFS', 'mapreduce.framework.name', 'yarn.res ourcemanager.address', 'A', 'dfs.replication是HDFS集群的副本个数，一般放置在hdfs-site.xml；fs.defaultFS在core-site.xml 中配置，用于确定将HDFS文件系统的元信息的多个备份保存在多个目录下；mapreduce.framework.name 是在mapred-site.xml中配置的，可以替换默认的MR框架为tez引擎；ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序，杀死应用程序等。在yarn-site.xml中配置。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2457, '下列哪个应用领域不属于人工智能应用？（）', '单选题', '人工神经网络', '自动控制', '自然语言学习', '专家系统', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2458, '下列哪个指标不是反映数据的离散程度（）', '单选题', '方差', '众数', '变异系数', '极差', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2459, '下列哪个数据在DACP中的大数据字典中无法获取？', '单选题', '表的更新频率', '表的当前周期记录数', '表的分隔符', '表的保存周期', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2460, '下列哪个数据类型我们可以用关键字in来检查元素', '单选题', 'dictionary', 'tuple', 'list', 'string', 'E', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2461, '下列哪个是CNN网络的超参数。', '单选题', '权重', '偏置', '激活函数', '学习率', 'D', '学习率是CNN网络的超参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2462, '下列哪个是上线任务单中可添加的对象？', '单选题', '库', '表', '流程', '以上都是', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2463, '下列哪个是查看pig的版本号命令：', '单选题', 'pig version', 'pig -version', 'pig --version', 'pig i', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2464, '下列哪个模型属于无监督学习', '单选题', 'KNN分类', '逻辑回归', 'DBSCAN', '决策树', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2465, '下列哪个模型属于监督学习的方法', '单选题', 'K-means', 'SVR', 'DBSCAN', '以上都是', 'B', 'SVR属于监督学习的方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2466, '下列哪个特性不是虚拟化的主要特征。', '单选题', '高扩展性', '高可用性', '高安全性', '实现技术简单', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2467, '下列哪个神经网络结构会发生权重共享？（）', '单选题', '卷积神经网络', '循环神经网络', '全连接神经网络', '选项A和B', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2468, '下列哪个程序关系可以在线程序任务单中配置？', '单选题', '依赖表', '依赖程序', '输出表', '以上均是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2469, '下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动？', '单选题', 'SecondaryNameNode', 'DataNode', 'TaskTracker', 'Jobtracker', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2470, '下列哪个符合著名的贝叶斯公式', '单选题', 'P（Ai/B）=P（Ai）xP（B/Ai）/Σ（P（Aj）xP（B/Aj））', 'P（Ai/B）=P（Ai）xP（Ai/B）/Σ（P（Aj）xP（B/Aj））', 'P（Ai/B）=P（B）xP（B/Ai）/Σ（P（Aj）xP（B/Aj））', 'P（Ai/B）=P（Ai）xP（B/Ai）/Σ（P（Bj）xP（B/Bj））', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2471, '下列哪个算法/库不能实现闭环检测（   ）。', '单选题', 'DBOW', 'FAB-MAP', 'SeqSLAM', 'g2o', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2472, '下列哪个算法可以用于特征选择：（）。', '单选题', '朴素贝叶斯', '感知器', '支持向量机', '决策树', 'D', '使用决策树也可以计算每个特征的相对重要性。这些重要性能够辅助进行特征选择。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2473, '下列哪个算法属于深度学习', '单选题', 'LSTM', 'Decision Tree', 'Logistic Regression', 'SVM', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2474, '下列哪个算法是深度学习中的一种？', '单选题', 'K 近邻算法', '支持向量机', '卷积神经网络', '逻辑回归算法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2475, '下列哪个算法的运算速度理论上最快', '单选题', 'Logistic Regression', 'XGBoost', 'LightRBM', 'GBDT', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2476, '下列哪个类的声明是正确的？（）', '单选题', 'abstract final class Hl（}', 'abstract private move（）（）', 'protected private number；', 'public abstract class Car（）', 'D', '选项A错误，abstract与final不能同时出现在类声明中；选项B错误，类不能声明为private，缺少Class关键字；选项C错误，类不能声明为protected和private两种属性，且不以“；”结尾，也缺少Class关键字；选项D正确，声明了一个可以公有继承的抽象类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2477, '下列哪个系统属于新型专家系统？', '单选题', '多媒体专家系统', '实时专家系统', '军事专家系统', '分布式专家系统', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2478, '下列哪个表示法不是用于构建特征地图的（   ）。', '单选题', '平面', '陆标', '线段', '双目视觉特征点', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2479, '下列哪个角色有移交程序的权限？', '单选题', '本程序开发者', '团队管理人员', '团队审批人员', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2480, '下列哪个选项不属于机器学习的主要任务？', '单选题', '图像分类', '语音识别', '自然语言翻译', '股票预测', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2481, '下列哪个选项不是Java语言的特点？', '单选题', '面向对象', '高安全性', '平台无关', '面向过程', 'D', 'Java语言的特点：简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2482, '下列哪个选项不是集成学习的主要优点？', '单选题', '提高模型的泛化能力。', '提高模型的精度。', '降低模型的复杂度。', '提高模型的鲁棒性。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2483, '下列哪个选项不符合python程序的命名规则：', '单选题', '__py8th6o2n1', 'python123', 'PyThOn321', '1python23', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2484, '下列哪个选项中的模型属于集成学习', '单选题', 'C4.5', 'kNN分类', 'Adaboost', 'k-means', 'C', 'Adaboost属于集成学习');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2485, '下列哪个选项中，不是专门用于可视化时间空间数据的技术是（）。', '单选题', '等高线图', '饼图', '曲面图', '矢量场图', 'B', '时空数据可视化：时间和空间是描述事物的必要元素，因此，时变数据和地理信息数据的可视化非常重要。对于前者，通常具有线性和周期性两种特征；对于后者，合理选择和布局地图上的可视化元素，尽可能呈现更多的信息是关键。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2486, '下列哪个选项是专用人工智能的定义（    ）。', '单选题', '在某一个特定领域应用的人工智能。', '指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。', '是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称。', '是计算机科学的一个分支。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2487, '下列哪个选项是神经网络的代表（）', '单选题', 'ID3', '梯度提升树', 'xgboost算法', '残差网络', 'D', '残差网络是神经网络的代表');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2488, '下列哪个集成学习器的个体学习器不存在强依赖关系（ ）', '单选题', 'Boosting', 'AdaBoost', '随机森林', 'EM', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2489, '下列哪个集成学习器的个体学习器存在强依赖关系（ ）', '单选题', 'Boosting', 'Bagging', 'Random Forest', '随机森林', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2490, '下列哪个（）不是scipy.stats模块中的功能（）。', '单选题', '连续性分布', '线性方程求解', '离散型分布', '核密度估计', 'B', 'stats模块包含了随机变量样本抽取、84个连续性分布、12个离散型分布、分布的密度分布函数、核密度估计、分布构造、分布检验等功能，但不包括线性方程求解。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2491, '下列哪些不属于微服务架构的优势：', '多选题', '测试一个基于微服务架构的应用变的简单，降低了系统的复杂性。', '微服务架构使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供API服务。', '微服务架构模式是每个微服务独立的部署，开发者不再需要协调其它服务部署对本服务的影响。', '微服务架构模式应用的改变不会影响多个服务，所以不需要考虑相关改变对不同服务的影响。', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2492, '下列哪些不是目前机器学习所面临的问题是（）。', '单选题', '测试集的规模', '维度灾难', '特征工程', '过拟合', 'A', '目前，机器学习领域所面临的主要挑战包括过拟合（Overfiting）、维度灾难（Curse of Dimensionality）、特征工程（Feature Engineering）、算法的可扩展性（Scalability）和模型集成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2493, '下列哪些不特别适合用来对高维数据进行降维（）', '单选题', 'LASSO', '主成分分析法', '聚类分析', '小波分析法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2494, '下列哪些假设是我们推导线性回归参数时遵循的？（）', '多选题', 'X 与 Y 有线性关系（多项式关系）', '模型误差在统计学上是独立的', '误差一般服从 0 均值和固定标准差的正态分布', 'X 是非随机且测量没有误差的', 'ABCD', '在进行线性回归推导和分析时，我们已经默认上述四个条件是成立的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2495, '下列哪些函数可以用于判断数据集中是否包含空值？', '多选题', 'numpy.isNaN', 'pandas.empty', 'numpy.empty', 'pandas.isnull', 'AD', 'numpy.isnan和pandas.isnull是常用的判断空值的函数。pandas.empty用于判断某个DataFrame是否完全为空：即：所有行列都没有数据值；注意它会将np.nan是为有值（只不过是NaN）。因此无法用它进行判断数据集是否包含控制。numpy.empty用于创建一个数组，但里面的元素不进行初始化');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2496, '下列哪些分析需要机器学习（ ）。', '多选题', '预测移动运营商用户未来使用的网络流量', '比较不同移动运营商用户对漫游业务的使用量', '寻找移动运营商用户对某类套餐使用的潜在客户', '统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2497, '下列哪些分类预测方法可适用有连续型变置的自变？（）', '多选题', '逻辑回归', '神经网络', 'SVM算法', 'C4.5算法', 'ABC', '逻辑回归，神经网络，SVM都是，C4.5是ID3的改进，使用了信息熵');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2498, '下列哪些分类预测方法可适用有连续型变量的自变量？（）', '多选题', '逻辑回归', '神经网络', 'SVM 算法', 'C4.5算法', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2499, '下列哪些包不是图像处理时常用的（）', '多选题', 'time', 'sklearn', 'os', 'opencv', 'ABC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2500, '下列哪些包是图像处理时常用的？', '单选题', 'numpy', 'opencv', 'gensim', 'matplotlib', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2501, '下列哪些包是图像处理时常用的？（    ）', '多选题', 'numpy', 'opencv', 'gensim', 'matplotlib', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2502, '下列哪些协议为EGP类协议，运行在AS（自治域系统）之间。', '单选题', 'RIPv1', 'RIPv2', 'OSPF', 'BGP', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2503, '下列哪些变量名是合法的？', '多选题', '2data', 'data2', 'data_2', 'data-2', 'BC', '数字不能作为变量名的首字符，变量名中不能包含中划线，但可以包含下划线');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2504, '下列哪些国家已经将大数据上升为国家战略？', '多选题', '英国', '日本', '美国', '法国', 'ABCD', '以下四个国家都已经将大数据上升为国家战略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2505, '下列哪些属于Pig的优点：\n①丰富的运算符集\n②易于编程\n③优化机会\n④可扩展性', '单选题', '①', '①②', '①②③', '①②③④', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2506, '下列哪些属于常用的分类算法', '多选题', 'kNN', 'SVM', 'SVR', 'DBSCAN', 'AB', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2507, '下列哪些属于订单中心提供的服务：', '多选题', '对生成的订单进行审核，保证订单的完整性和有效性，并记录审核过程中的审核信息', '将订单拆分为针对单个产品、单个用户或单个区域的订单行，以及按需将订单行依照相关规则分解为工单', '对不同类型的订单所对应的内容格式模板、订单流程规则、订单分解规则等进行维护', '调度订单行、工单的执行优先级和顺序', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2508, '下列哪些属于集成学习（）', '多选题', 'Adaboost', '决策树', '随机森林', 'XGBoost', 'ACD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2509, '下列哪些属于频繁模式挖掘算法（）', '多选题', 'FP-growth', 'DBSCAN', 'Apriori', 'GDBT', 'AC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2510, '下列哪些开发包，已包含一些常用的机器学习算法？（）', '多选题', 'sklearn', 'xgboost', 'lightgbm', 'numpy', 'ABC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2511, '下列哪些技巧可应用与深度学习模型的overfitting（）', '多选题', 'dropout', 'sgd', 'regularization', 'batch normalization', 'ACD', '这道题目是关于应用于深度学习模型的防止过拟合技巧的选择。下面是每个选项的解析：\n\nA. dropout：dropout 是一种正则化技术，通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出来减少模型的过拟合。\n\nB. sgd（随机梯度下降）：sgd 是一种优化算法，用于调整模型的参数以最小化损失函数。虽然 sgd 本身并不能直接防止过拟合，但可以与其他技巧（如正则化）结合使用来减少过拟合的风险。\n\nC. regularization（正则化）：正则化是一种常用的防止过拟合的技术，通过在损失函数中添加正则化项来限制模型的复杂度。\n\nD. batch normalization（批量归一化）：批量归一化是一种用于加速深度神经网络训练并减少过拟合的技术，通过对每个小批量的输入进行归一化来规范化网络的中间层输出。\n\n因此，正确的选项是A、C和D，即dropout、regularization和batch normalization都可以应用于深度学习模型的防止过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2512, '下列哪些技术已被用于文本分类（）', '多选题', '文本卷积', '注意力机制', 'GRU', 'BiLSTM', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2513, '下列哪些技术能被用于关键词归一化（keyword normalization），即把关键词转化为其基本形式？', '单选题', '词形还原（Lemmatization）', '探测法（Soundex）', '余弦相似度（Cosine Similarity）', 'N-grams', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2514, '下列哪些技术能被用于计算两个词向量之间的距离？', '多选题', '词形还原（Lemmatization）', '欧氏距离（Euclidean Distance）', '余弦相似度（Cosine Similarity）', 'N-grams', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2515, '下列哪些指标可以用来评估线性回归模型（多选）？', '多选题', 'R-Squared', 'Adjusted R-Squared', 'F Statistics', 'RMSE / MSE / MAE', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2516, '下列哪些措施是为了保障数据的完整性（）', '多选题', '元数据可靠性保证', '重建失效数据盘的副本数据', '安全模式', '集群数据均衡', 'ABCD', '元数据可靠性保证，重建失效数据盘的副本数据，安全模式，集群数据均衡是为了保障数据的完整性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2517, '下列哪些方法可以用来对高维数据进行降维（）', '多选题', 'LASSO', '主成分分析法', '聚类分析', '小波分析法', 'ABCD', '降维算法（LASSO、PCA、聚类分析、小波分析、线性判别分析、拉普拉斯特征映射、局部线性嵌入、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、独立成分分析（ICA））');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2518, '下列哪些方法可以计算一维数组arr的平均值', '多选题', 'arr.mean（）', 'np.mean（arr）', 'np.sum（arr）/len（arr）', 'np.median（arr）', 'ABC', 'median是计算中位数而不是平均值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2519, '下列哪些方法的输出结果，通常包含boundingbox？（）', '多选题', 'MTCNN', 'FasterRCNN', 'MaskRCNN', 'AlexNet', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2520, '下列哪些是Hive的优点：\n①提供了类SQL的查询语⾔HQL\n②可扩展性强\n③提供统⼀的元数据管理\n④容错性强', '单选题', '①②③④', '②③④', '③④', '④', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2521, '下列哪些是RDBMS中事务遵循的原则（）。', '多选题', '原子性（Atomicity）', '一致性（Connsistency）', '隔离性（Isolation）', '持久性（Durability）', 'ABCD', '关系数据库中的事务需要具备一定的规则——ACID特征。ACID是指数据库事务正确执行的4个基本要素的缩写：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2522, '下列哪些是zookeeper的选举算法？（）', '多选题', 'basic paxos', 'fast paxos', 'FastLeaderElection', 'AuthLeaderElection', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2523, '下列哪些是传统RDBMS的缺点（）。', '多选题', '表结构schema扩展不方便', '全文搜索功能较弱', '大数据场景下I/O较高', '存储和处理复杂关系型数据功能较弱', 'ABCD', '传统RDBMS的缺点包括表结构schema扩展不方便、全文搜索功能较弱、大数据场景下I/O较高、存储和处理复杂关系型数据功能较弱。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2524, '下列哪些是使用工作流引擎带来的优势：', '多选题', '提升代码效率。', '提高代码复用性，降低开发工作量。', '提高系统可维护性几扩展性。', '便于系统测试。', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2525, '下列哪些是分布式缓存能够解决的问题：', '多选题', '降低频繁读写导致的数据库压力。', '减少磁盘的IO。', '解决大量离线数据存储的问题。', '通过结构化存储，降低数据查询的时间复杂度。', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2526, '下列哪些是卷积操作的优点？', '单选题', '具有局部感受野', '对事物不同部分的观察之间能实现参数共享', '可有效捕捉序列化数据的特征', '操作复杂度与输入尺寸无关', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2527, '下列哪些是数据预处理的常用技术（）', '多选题', '数字属性的缺失值补0', 'LabelEncoder', 'one-hotencoder', 'CountVectorize', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2528, '下列哪些是特征选择方法（）。', '多选题', 'AIC赤池信息准则', 'LARS嵌入式特征选择方法', 'LVW包裹式特征选择方法', 'Relief过滤式特征选择方法', 'BCD', 'AIC赤池信息准则是常用的模型选择方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2529, '下列哪些是目前深度学习的必备技术？', '多选题', '反向传播算法', '卷积可视化解释', '非线性激活函数', '深度神经网络', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2530, '下列哪些是词向量模型（）', '多选题', 'fastText', 'word2vec', 'BERT', 'CNN', 'ABC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2531, '下列哪些是语料库的可能性特征？', '多选题', '文本中词的总数', '布尔特征——文本中词的出现', '词的向量标注', '基本依赖性语法', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2532, '下列哪些是面向对象技术的特征包含（）。', '多选题', '封装', '继承', '多态', '分布性', 'ABC', '面向对象技术的特征有封装、继承、多态。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2533, '下列哪些模型可以E2E训练（）', '多选题', 'YOLOv3', 'YOLOv2', 'RCNN', 'fastRCNN', 'ABD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2534, '下列哪些没有使用Anchorbox？（）', '单选题', 'FasterRCNN', 'YOLOv1', 'YOLOv2', 'YOLOv3', 'B', 'YOLOv1没有使用Anchorbox');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2535, '下列哪些算法可以用来够造神经网络（多选）？', '多选题', 'kNN', '线性回归', '逻辑回归', '', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2536, '下列哪些组件是Resnet通常不包括的（）', '多选题', '残差连接', '卷积单元', '循环连接', 'Attention模块', 'CD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2537, '下列哪些网用到了残差连接', '多选题', 'FastText', 'BERT', 'GoogLeNet', 'ResNet', 'BD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2538, '下列哪些语句关于Java内存回收的说明是正确的？', '单选题', '程序员必须创建一个线程来释放内存', '内存回收程序负责释放无用内存', '内存回收程序允许程序员直接释放内存', '内存回收程序可以在指定的时间释放内存对象', 'B', 'A：垃圾回收程序是一般是在堆上分配空间不够的时候会自己进行一次GC（垃圾收集），程序员不需要也不能主动释放内存。\nB：Java的内存释放由垃圾回收程序来进行释放\nC：在Java里，内存的释放由垃圾回收程序进行管理，程序员不能直接进行释放。\nD：程序员可以调用System.gc（）运行垃圾回收器，但是不能指定时间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2539, '下列哪些语句可生成集合【1，2，3，4，5】？', '多选题', 'numpy.arange（1， 6）', 'numpy.arange（1， 5）', '【i for i in range（6）】', '【i for i in range（1， 6）】', 'AD', 'numpy.arange从指定的起始数开始，到终止数结束生成数组，但不包含终止数。range的默认起始数是0，因此必须更改为1，从能生成要求的数组');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2540, '下列哪些选项是安装HBase前所必须安装的？', '多选题', '操作系统', 'JDK', 'Shell Script', 'Java Code', 'AB', '安装HBase前所必须安装操作系统、JDK');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2541, '下列哪些部分是专家系统的组成部分？', '多选题', '用户', '综合数据库', '推理机', '知识库', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2542, '下列哪些项属于聚类算法？', '多选题', 'K-means', 'BIRCH', 'SVM', 'DBSCAN', 'ABD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2543, '下列哪些项所描述的相关技术是对的？', '单选题', 'AdaGrad和L-BFGS使用的都是一阶差分', 'AdaGrad和L-BFGS使用的都是二阶差分', 'Adagrad使用的是一阶差分，L-BFGS使用的是二阶差分', 'Adagrad使用的是二阶差分，L-BFGS使用的是一阶差分', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2544, '下列哪些项所描述的相关技术是错误的？', '单选题', 'AdaGrad使用的是一阶差分（first order differentiation）', 'L-BFGS使用的是二阶差分（second order differentiation）', 'AdaGrad使用的是二阶差分', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2545, '下列哪些项是决策树常用的属性选择指标（）', '多选题', 'Gini系数', '信息增益', '信息增益率', '距离平方和', 'ABC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2546, '下列哪些项是构建知识图谱用到的主要技术？', '多选题', '词性标注', '实体链接', '关系抽取', '命名实体识别', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2547, '下列哪些项用于对问题进行形式化', '多选题', '感知', '初始状态', '动作', '环境', 'BC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2548, '下列哪些项目是在图像识别任务中使用的数据扩增技术（data augmentation technique）：1、水平翻转（Horizontal flipping）；2、随机裁剪（Randomcropping）；3、随机放缩（Random scaling）；4、颜色抖动（Color jittering）；5、随机平移（Randomtranslation）；6、随机剪切（Random shearing）。', '单选题', '1，3，5，6', '1，2，4', '2，3，4，5，6', '所有项目', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2549, '下列哪位是人工智能之父？（）', '单选题', 'MarnivLeeMinsky', 'HerbertA.Simon', 'AllenNewell', 'JohnCliffordShaw', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2550, '下列哪几个优化算法适合大规模训练集的场景：', '多选题', 'minibatch sgd', 'Adam', 'LBFSG', 'FTRL', 'ABD', 'FTRL是对每一维单独训练，属于一种在线学习优化算法。由于对参数的每一维单独训练，所以可以用于大规模数据训练。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2551, '下列哪几个是 ROS 的特点（   ）。', '多选题', '开源', '模块化', '分布式架构', '强实时性', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2552, '下列哪句Hive语句能正确执行？', '单选题', 'insert into table tempTable （id，name） values（1，‘a‘）', 'delete from table tempTable where id=1', 'update tempTable set name=‘b‘ where id=1', 'insert overwrite table tempTable select id，name from anotherTempTabe', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2553, '下列哪种不属于进化计算（）', '单选题', '遗传算法', '认知机', '进化编程', '进化策略', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2554, '下列哪种业务场景中，不能直接使用Reducer充当Combiner使用（）', '单选题', 'sum求和', 'max求最大值', 'count求计数', 'avg求平均', 'D', '求平均需要对全部数据进行计算而非部分数据，在不更改业务逻辑的情况，使用Reducer充当Combiner，最终会造成业务结果不正确。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2555, '下列哪种嵌入方式支持双向上下文（Bidirectional Context）？', '单选题', 'Word2Vec', 'BERT', 'GloVe', '以上所有', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2556, '下列哪种异常是检查型异常，需要在编写程序时声明（）', '单选题', 'NullPointerException', 'ClassCastException', 'FileNotFoundException', 'IndexOutOfBoundsException', 'C', '检查型异常：Throwable、Exception、IOException、ClassNotFoundException、CloneNotSupportedException、EOFException、FileNotFoundException、MalformedURLException、UnknownHostException 运行异常：RuntimeException、ArithmeticException、ClassCastException、IllegalArgumentException、IllegalStateException、IndexOutOfBoundsException、NoSuchElementException、NullPointerException\nRuntimeException、ArithmeticException、ClassCastException、IllegalArgumentException、IllegalStateException、IndexOutOfBoundsException、NoSuchElementException、NullPointerException');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2557, '下列哪种归纳学习采用符号表示方式？（）', '单选题', '经验归纳学习', '遗传算法', '联接学习', '强化学习', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2558, '下列哪种情况是图灵测试的内容？（）', '单选题', '当机器与人对话，两者相互询问，人分不清机器是人还是机器，说明它通过了图灵测试', '当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人还是机器时，说明它通过了图灵测试', '当人与人对话，其中一人的智力超过另一人时，说明智者通过了图灵测试', '两机对话，其中一机的智力超过另一机时，说明智者机器通过了图灵测试', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2559, '下列哪种搜索方式必然能够找到解（）', '单选题', '深度优先', '堆栈搜索', '广度优先', '混合搜索', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2560, '下列哪种方法可以用来减小过拟合？', '多选题', '更多的训练数据', 'L1 正则化', 'L2 正则化', '减小模型的复杂度', 'ABCD', '增加训练样本、L1正则化、L2 正则化、减小模型复杂度都能有效避免发生过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2561, '下列哪种方法是灵活文本匹配的一部分', '多选题', '字符串语音表示（Soundex）', '语音发声散列（Metaphone）', '编辑距离算法（EditDistance）', '关键词哈希算法（KeywordHashing）', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2562, '下列哪种方法来预测连续独立变量', '单选题', '线性回归', '逻辑回归', '线性回归与逻辑回归均可', '以上说法都不对', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2563, '下列哪种机器学习算法不需要归一化处理？（）', '单选题', 'DecisionTree', 'SVM', 'Kmeans', 'LogisticRegression', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2564, '下列哪种目标检测算法的候选区域分类与边框修正是分离的？', '单选题', 'Fast R-CNN', 'R-CNN', 'YOLOv1', 'Faster R-CNN', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2565, '下列哪种算法可以用神经网络构建？\n 1 K-NN最近邻算法；2 线性回归；3  逻辑回归。', '单选题', '1 and 2', '2 and 3', '1， 2 and 3', 'None of the above', 'B', '1.KNN是关于距离的学习算法，没有任何参数，所以无法用神经网络构建。2. 神经网络实现最小二乘法。3. 逻辑回归相当于一层的神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2566, '下列哪种评估方法不是用来评估多重共线性的指标/方法', '单选题', 'Jaccard', 'VIF', 'Tolerance', '相关系数矩阵', 'A', 'Jaccard指数是一种用于计算两个集合的相似性的指标，通常用于计算二进制数据的相似性。它不适用于评估多重共线性，而是用于度量集合之间的重叠程度。\nVIF（方差膨胀因子）、Tolerance（容忍度）和相关系数矩阵是常用的用来评估多重共线性的指标/方法。它们可以用于检测和度量自变量之间的线性关系程度，以判断是否存在多重共线性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2567, '下列哪种词嵌入支持上下文建模（Context Modeling）？', '单选题', 'Word2Vec', 'GloVe', 'BERT', '以上所有', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2568, '下列哪种说法是错误的 ', '单选题', 'python是一门面向对象的语言', 'python是一门面向过程的语言', 'python是一种解释型语言的计算机程序设计语言', 'python程序无需编译成二进制代码，而是在执行时对语句一条一条编译', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2569, '下列哪种输电线路缺陷样本标注标准最难确定（）。', '单选题', '线夹倾斜', '导线异物', '销钉缺失', '杆塔水淹', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2570, '下列哪种通讯技术不属于低功耗短距离的无线通讯技术', '单选题', '广播', '超宽带技术', '蓝牙', 'WIFI', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2571, '下列哪部分不是专家系统的组成部分（）', '单选题', '用户', '综合数据库', '推理机', '知识库', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2572, '下列哪项不属于Hive的特点：', '单选题', '稳点', '⽀持⼤数据', '分布式计算', '内存计算', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2573, '下列哪项不属于常用的文本分类的特征选择算法', '单选题', '卡方检验值', '互信息', '信息增益', '主成分分析', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2574, '下列哪项不属于数据标注项目审核？。', '单选题', '审核', '数据质检', '数据标注', '数据重复', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2575, '下列哪项不属于聚类算法（）', '单选题', 'K-means', 'BIRCH', 'SVM', 'DBSCAN', 'C', 'SVM属于分类算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2576, '下列哪项不属于财行税十税合一申报范围内？', '多选题', '消费税', '房产税', '车船税', '印花税', 'AE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2577, '下列哪项不属于集成学习', '单选题', '随机森林', 'Adaboost', 'kNN', 'XGBoost', 'C', '集成方法分类为：Bagging（并行训练）：随机森林，Boosting（串行训练）：Adaboost， GBDT： XgBoost，Stacking，Blending');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2578, '下列哪项不是Hbase表中的元素？', '单选题', 'RowKey', 'Table', 'Version', 'ColumnFamily', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2579, '下列哪项不是SVM的优势', '单选题', '可以和核函数结合', '通过调参可以往往可以得到很好的分类效果', '训练速度快', '泛化能力好', 'C', 'SVM的训练速度不快');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2580, '下列哪项不是任务的运行状态？', '单选题', '未触发', '触发成功', '创建成功', '排队等待', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2581, '下列哪项不是机器学习中降维的优点？', '单选题', '加速计算速度', '去除一些冗余的特征（例：原数据既有平方米和平方英里）', '不便于观察和挖掘信息', '解决特征太多或者太复杂使模型过拟合的问题', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2582, '下列哪项不是目前深度学习的必备技术？', '单选题', '卷积可视化解释', '反向传播算法', '非线性激活函数', '深度神经网络', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2583, '下列哪项不是知识图谱构建的主要技术（）', '单选题', '命名实体识别', '实体链接', '关系抽取', '词性标注', 'D', '知识图谱构建的不太利用词性标注');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2584, '下列哪项不是降维的优点', '单选题', '减小训练时间', '方便消除冗余特征', '方便实现数据可视化', '可明显提高学习性能', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2585, '下列哪项关于模型能力（modelcapacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）（）', '单选题', '隐藏层层数增加，模型能力增加', 'Dropout的比例增加，模型能力增加', '学习率增加，模型能力增加', '都不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2586, '下列哪项关于模型能力（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）的描述是正确的？', '单选题', '隐藏层层数增加，模型能力可能增加', 'Dropout的比例增加，模型能力必然增加', '学习率增加，模型能力必然增加', '都不正确', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2587, '下列哪项可以作为集群的管理？', '多选题', 'Puppet', 'Pdsh', 'ClouderaManager', 'Zookeeper', 'ABD', 'Puppet，Pdsh，Zookeeper可以作为集群的管理，clouderamanager是一个拥有集群自动化安装，中心化管理，集群监控，报警功能的一个工具（软件）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2588, '下列哪项可以评价回归模型？1.R方RSquared2.调整R方3.F统计量4.RMSE/MSE/MAE', '单选题', '2和4', '1和2', '2，3和4', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2589, '下列哪项属于集成学习', '单选题', '决策树模型', 'kNN分类', 'Adaboost', 'k-means', 'C', 'Adaboost属于集成学习');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2590, '下列哪项无法在DACP的开发管理中创建？', '单选题', '数据模型', '程序', '数据流程', '任务', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2591, '下列哪项是关键词归一化技术？', '多选题', '词干提取（Stemming）', '词性标注（Part of Speech）', '命名实体识别（Named Entity Recognition）', '词形还原（Lemmatization）', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2592, '下列哪项是质检员的要求？', '多选题', '粗心大意', '认真细致', '责任心强', '温度', 'BCE', '二、判断题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2593, '下列哪项算法是深度学习的重要基础：（）', '单选题', '最小生成树算法', '最大流-最小割算法', 'A*算法', 'SGD反向传播', 'D', '深度学习的重要基础是反向传播');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2594, '下列哪项说法。（     ）', '单选题', '异或问题中能找到一条直线划分所有点', '随着自变量数目的增多，所有二值函数中线性可分函数的比例逐渐增大', '如果一个神经网络结构里面有多个神经元，就一定能解决异或问题', '通常一个神经元包括线性和非线性两种运算', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2595, '下列哪项说法不正确。（     ）', '单选题', '人工智能是对人类智能的模拟', '人工神经元是对生物神经元的模拟', '生物神经信号由树突传递给轴突', '人工神经元的激活函数可以有多种设计', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2596, '下列哪项说法正确。（）', '单选题', '异或问题中能找到一条直线正确划分所有点', '随着自变量数目的增多，所有二值函数中线性可分函数的比例逐渐增大', '如果一个神经网络结构里面有多个神经元，就一定能解决异或问题', '通常一个神经元包括线性和非线性两种运算', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2597, '下列哪项选择是直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则（）。', '单选题', '嵌入式', '过滤式', '包裹式', '一体式', 'C', '包裹式特征选择直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征于集的评价准则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2598, '下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈？', '单选题', 'CPU', '网络', '磁盘', '内存', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2599, '下列四个文件是网页类型的是', '单选题', 'doc', 'zip', 'html', 'txt', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2600, '下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（ ）。', '单选题', '美国', '日本', '中国', '韩国', 'D', '国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是韩国');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2601, '下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是（）。', '单选题', '梯度算子', 'Prewitt算子', 'Roberts算子', 'Laplacian算子', 'B', 'Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2602, '下列图表中，可以清晰地反映出各数据系列的百分比情况的是（）', '单选题', '直方图', '折线图', '饼图', '散点图', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2603, '下列图表中，可以清晰地反映出数据变化趋势的是（）。', '单选题', '直方图', '折线图', '饼图', '散点图', 'C', '饼图可以显示一个数据序列（图表中绘制的相关数据点）中各项的大小与各项总和的比例，每个数据序列具有唯一的颜色或图形，并且与图例中的颜色是相对应的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2604, '下列图表中，能够识别异常值的是（）', '单选题', '箱形图', '折线图', '饼图', '散点图', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2605, '下列图表中，适用于比较跨类别数据的是 （）', '单选题', '直方图', '折线图', '饼图', '散点图', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2606, '下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是︰（  ）', '单选题', '梯度算子', 'Prewitt 算子', 'Roberts 算子', 'Laplacian 算子', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2607, '下列场景中最有可能应用人工智能的是（）。', '单选题', '刷脸办电', '舆情分析', '信通巡检机器人', '以上答案都正确', 'D', '人工智能应用的范围很广，包括计算机科学、金融贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通信、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等诸多方面，刷脸办电、舆情分析、信通巡检机器人当然都能很好地应用到人工智能，选D。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2608, '下列场景适合使用Python的是（）。', '多选题', '可作为脚本语言，快速编写小型程序、脚本等', '可应用在数据科学、交互式计算及可视化领域', '可作为胶水语言，整合如C++等语言代码', 'Python适用于低延时、高利用率的应用场景', 'ABC', 'Python作为脚本语言，以解释方式逐条执行语句，相比C++等语言运行速度较慢，不适用于低延时场景。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2609, '下列字符串中，可以用做时间戳索引的是（）。', '多选题', '‘20180601‘', '‘2018-06-01‘', '‘2018/06/01‘', '‘6/1/2018‘', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2610, '下列存储管理中要采用静态重定位技术的是（）', '单选题', '可变分区存储管理', '请求分段式存储管理', '请求分页式存储管理', '请求段页式存储管理', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2611, '下列定义的循环语句执行次数是多少for i，j in enumerate（list（range（1，782，2）））：', '单选题', '389', '390', '391', '392', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2612, '下列对LVW算法的说法错误的是（）', '单选题', '算法中特征子集搜索采用了随机策略', '每次特征子集评价都需要训练学习器，开销很大', '算法设置了停止条件控制参数', '算法可能求不出解', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2613, '下列对SPSS的基本认识中，不正确的是', '单选题', '基本和Office软件兼容', '具备很好的画图功能', '操作界面与Excel相差较大', '客户占有量最大的统计软件', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2614, '下列对《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中关于到2030年人工智能发展战略目标，表述错误的是（ ）。', '单选题', '人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平', '成为世界主要人工智能创新中心', '人工智能产业成为新的重要经济增长点', '智能经济、智能社会取得明显成效', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2615, '下列对于 Scrapy 数据流向描述错误的是（）。', '单选题', '引擎仅需要负责打开一个网站，并找到该网站的Spiders，并向该Spiders 请求第一个要爬取的URL', '调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载器中间件（请求方向）转发给下载器（Downloader）', 'Spiders处理响应并返回爬取到的ltems及（跟进的）新的请求给引擎解析中间件', '一旦网页下载完毕，下载器会生成一个该网页的响应，并将其通过下载器中间件（返回响应方向）发送给引擎', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2616, '下列对于 Scrapy 爬虫项目目录说法错误的是（）', '单选题', 'spiders 目录用于存放用户编写的爬虫脚本', 'items脚本定义了一个Item类，能够存储爬取的数据', 'settings 脚本用于设置参数', 'pipelines脚本定义了一个Pipeline类，可以根据需求将数据保存至数据库、文件等', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2617, '下列对于 Scrapy 的设置说法错误的是（）。', '单选题', 'Scrapy设置允许自定义所有 Scrapy组件的行为，包括核心、扩展、管道和爬虫本身', 'DOWNLOAD DELAY 设置能够限制爬取的速度', 'HTTPCACHE ENABLED 设置能够启用HTTP缓存，并设置路径', 'DOWNLOADER MIDDLEWARES 设置能够激活用户', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2618, '下列对于 Scrapy常用命令及其作用描述正确的是（）', '单选题', 'startproject是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫', 'genspider 是一个项目命令，主要用于创建爬虫模板', 'crawl是一个项目命令，主要用于启动爬虫', 'list是一个全局命令，主要用于列出项目中所有可用的爬虫', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2619, '下列对于PCA说法：①我们须在使用PCA前标准化数据；②我们应该选择使得模型有最大variance的主成分；③我们应该选择使得模型有最小variance的主成分；④我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化。正确的是（）。', '单选题', '①、②、④', '②、④', '③、④', '①、③', 'A', '须在使用PCA前标准化数据，应选择使得模型有最大variance的主成分，PCA在低维度上做数据可视化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2620, '下列对于Sigmoid函数的说法，错误的是（）。', '单选题', '存在梯度爆炸的问题', '不是关于原点对称', '计算exp比较耗时', '存在梯度消失的问题', 'A', '对于Sigmoid函数，S型函数图像向两边的斜率逼近0，因此随着网络层增加，梯度消失比梯度爆炸更容易发生的多。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2621, '下列对于等距离散化和等频离散化的叙述中，不正确的是（）。', '单选题', '等距离散化是将连续型特征的取值区间均匀地划分成多个区间段', '等距离散化对数据离群值不敏感', '等频离散化考虑了区间段中的样本个数，使每个区间段的样本数相同', '等频离散化会将相似的样本划分到不同的区间', 'B', '等距离散化对数据离群值敏感。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2622, '下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（    ） 。', '单选题', '一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片', '能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算', '相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能', '目前处于成熟高速发展阶段', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2623, '下列对强对偶定理描述正确的是（）', '多选题', '原问题的目标函数是凸函数。', '原问题的解等于对偶问题的解。', '对偶差距为0。', '限制条件必须为线性函数', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2624, '下列对核函数的说法中，正确的有（）。', '多选题', '核函数是为了解决映射函数的无限维问题', '核函数是为了解决在低维空间中线性不可分的情况', '不需要映射函数的具体形式', '核函数与映射函数是一一对应的关系', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2625, '下列对混淆矩阵说法正确的是（）', '多选题', 'FP：将负样本识别为正样本的数目（概率）', 'FN：将正样本识别为负样本的数目（概率）', 'TP：将正样本识别为正样本的数目（概率）', 'TN：将负样本识别为正样本的数目（概率）', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2626, '下列导入模块的方式，正确的有哪些？', '多选题', 'import mo', 'from mo import *', 'import mo as m', 'import m from mo', 'ABC', '前三种是常见的导入语法。from必须放在开头，因此D是错误的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2627, '下列属于CNN关键层的是（）。', '多选题', '输入层', '卷积层', '激活层', '池化层', 'ABCD', 'CNN关键层有：①输入层，对数据去均值，做data augmentation等工作；②卷积层，局部关联抽取feature；③激活层，非线性变化；④池化层，下采样；⑤全连接层，增加模型非线性；⑥ 高速通道，快速连接；⑦BN层，缓解梯度弥散。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2628, '下列属于DETR模型中的模型结构或机制的是（）。', '多选题', 'CNN feature extraction', 'Multi-Head Self-Attention', 'Multi-Head Attention', 'NMS', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2629, '下列属于EXCEL主要功能的是', '多选题', '排序与筛选', '数据图表', '分析数据', '文字处理', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2630, '下列属于Flume数据监控的指标是？', '多选题', 'Sink 写入数据量', 'Datanode 数量', 'Channel 缓存数据量', 'Source 接受数据量', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2631, '下列属于HTTP必须实现的请求方法的是（）', '单选题', 'GET 与 HEAD', 'POST与 DELETE', 'TRACE 和 OPTIONS', 'OPTIONS 和 CONNECT', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2632, '下列属于NumPy提供的基本对象的是', '单选题', 'array', 'list', 'matrix', 'turple', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2633, '下列属于TF-IDF的应用有（）。', '多选题', '搜索引擎', '关键词提取', '文本相似性', '数据降维', 'ABC', 'TF-IDF只用来提取关键词，不做降维。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2634, '下列属于“自然语言理解”技术的是', '单选题', '汉语词典', '动画制作技术', '机器翻译系统', '视频点播系统', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2635, '下列属于不属于流计算的是（      ）。', '单选题', 'Spark', 'Storm', 'MapReduce', '', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2636, '下列属于人工智能发展预测的是（）', '单选题', '短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。', '长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究。', '人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2637, '下列属于人工智能应用的是', '单选题', '光学字符识别', '学籍管理系', '电视机', '键盘', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2638, '下列属于人工智能算法在电网行业领域的应用的是（）。', '多选题', '基于深度学习的电力设备图像识别', '基于机器学习的配电网可靠性评估', '基于人工智能的电力点功率预测和区间预测技术', '基于人工智能的电力系统稳定性预测技术', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2639, '下列属于关系型数据库的是？。', '单选题', 'MongoDB', 'Hadoop', 'My', 'Hbase', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2640, '下列属于创建虚拟机必的要步骤操作是（）。', '多选题', '选择虚拟机内存', '制定虚拟机使用网络', '选择CPU个数', '选择声卡', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2641, '下列属于判别模型的有（）。', '多选题', 'SVM', '多层感知机', '决策树', '逻辑递归模型', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2642, '下列属于卷积网络类型分类的是（）。', '单选题', '普通卷积', '扩张卷积', '转置卷积', '以上答案都正确', 'D', '卷积神经网络四种卷积类型为普通卷积、扩张卷积、转置卷积、可分离卷积。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2643, '下列属于反爬虫目的的是（）。', '单选题', '限制访问人数', '防止网站信息被竞争对手随意获取', '限制用户访问权限', '变换网页结构', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2644, '下列属于大数据存储方式的是', '多选题', '分布式系统', '关系型数据库', 'NoSQL数据库', '云数据库', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2645, '下列属于大数据思维的核心原理的有（）。', '多选题', '数据核心原理', '数据价值原理', '全样本原理', '关注效率原理', 'ABCD', 'https：//zhuanlan.zhihu.com/p/65852845');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2646, '下列属于大数据特征的是', '多选题', '规模性', '价值性', '移植性', '嵌入性', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2647, '下列属于字符串匹配的分词方法的是（）。', '多选题', '正向最大匹配法（由左到右的方向）', '逆向最大匹配法（由右到左的方向）', '最少切分（使每一句中切出的词数最小）', '双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）', 'ABCD', '正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分、双向最大匹配都属于字符串匹配的常用方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2648, '下列属于小波去噪步骤的是（）。', '单选题', '对图像信号进行小波分解', '对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化', '利用二维小波重构图像信号', '以上答案都正确', 'D', '小波去噪是通过短波实现噪声消除，与高斯去噪的基本原理一致。小波去噪方法包括三个基本的步骤：对含噪声信号进行小波变换；对变换得到的小波系数进行某种处理，以去除其中包含的噪声；对处理后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的信号。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2649, '下列属于应用统计学范畴的是（）', '多选题', '生物统计学', '农业统计学', '卫生统计学', '社会统计学', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2650, '下列属于推断性统计分析的方法是（）。', '单选题', '大数定律', '中心极限定理', '相关分析', '回归分析', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2651, '下列属于描述gensim库的特性的是（）。', '多选题', '训练语料的预处理', '主题向量的变换', '文档相似度的计算', '文章切分词语统计计算', 'ABC', 'gensim不用于分词。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2652, '下列属于支持向量机核函数的是（）。', '多选题', '线性核', '高斯核', '卷积核', '多项式核', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2653, '下列属于数值优化算法的是（）。', '多选题', '梯度下降法', '牛顿法', '极大似然法', '逻辑回归', 'AB', '在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。极大似然法是一种应用非常广泛的参数估计方法。逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于分类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2654, '下列属于数据采集渠道的是（    ）。', '多选题', '直接购买或共享行业数据', '网络数据采集', '自行采集', '第三方合作委托采集', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2655, '下列属于文本处理流程的是（）。', '多选题', 'Normalization', 'Tokenization Stop words', 'Part-of-speech Tagging', 'Named Entity Recognition', 'ABCD', '文本处理的流程为正则化（Normalization）、引入停止词（Tokenization Stop words）、词性标注（Part-of-speech Tagging）、命名实体识别（Named Entity Recognition）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2656, '下列属于无监督学习的是（）。', '单选题', 'K-means', 'SVM', '最大熵', 'CRF', 'A', 'K-means是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，这是一个典型聚类算法，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，该类算法被称为无监督学习。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2657, '下列属于有监督算法的是（）', '多选题', '决策树', 'K-均值', '贝叶斯网路', 'SVM', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2658, '下列属于机器学习类型的是（）', '多选题', '有监督学习', '无监督学习', '半监督学习', '强化学习', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2659, '下列属于深度相机原理的是（   ）。', '多选题', '结构光', '光飞行时间法（TO', 'C.红外测距', '双目立体视觉', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2660, '下列属于深度神经网络模型的是（）', '多选题', 'DNN深层神经网络', 'CNN卷积神经网络', 'RNN循环神经网络', 'GAN生成对抗网络', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2661, '下列属于特征降维的方法有', '单选题', '主成分分析PCA', '数据采样', '正则化', '最小二乘法', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2662, '下列属于生成模型的有（）', '多选题', '支持向量机', '混合高斯模型', '隐马尔可夫模型', '朴素贝叶斯', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2663, '下列属于计算机从业者应遵守的道德准则的是？', '多选题', '工作认真负责', '维护雇主客户的利益', '将正在开发的项目出售或分享给竞争对手', '发现潜在的威胁时应当站出来揭露', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2664, '下列属于计算机感染病毒迹象的是', '单选题', '装入程序的时间比平时长，运行异常', '以上说法都是', '在没有操作的情况下，磁盘自动读写', '设备有异常现象，如显示怪字符，磁盘读不出', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2665, '下列属于计算机硬件系统的是？。', '单选题', '程序', '电脑管家', '照片', '显示器', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2666, '下列属于资源管理的服务是（      ）。', '单选题', 'MapReduce', 'HDFS', 'HBASE', 'Yarn', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2667, '下列属于遗传算法的基本内容是（         ）', '单选题', '进化计算', '遗传算子', '适配计算', '神经调节', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2668, '下列工具中属于图像分割标注工具的是？', '单选题', 'Boobs', 'Point-cloud-annotation-tool', 'Labelme', 'yolo_mark', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2669, '下列工具中，不能够用于数据分析的是（ ）。', '单选题', 'NumPy', 'List', 'Matplotlib', 'Seaborn', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2670, '下列工具中，能够用于数据分析的是（ ）。', '多选题', 'NumPy', 'Pandas', 'Matplotlib', 'Seaborn', 'ABCD', '常见的数据分析库有NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2671, '下列工具或方法均可用来描述项目组织，以下说法中，不正确的是（）', '单选题', '组织分解结构（OBS）与工作分解结构（WBS）形式上相似，是根据项目的交付物进行分解，把项目活动和工作包列在负责的部门下面', '资源分解结构（RBS）用于分解项目中各类型的资源，除了包含人力资源之外还可以包括各种资源类型，例如材料和设备', '工作分解结构（WBS）可以用来确定项目的范围，也可以同来描述不同层次的职责', '团队成员职责需要详细描述时，可以采用文档文字形式，详细提供职责、权利、能力和资格等信息', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2672, '下列应用中，利用了人工智能技术的是', '单选题', '键盘输入', '视频剪辑', '动画设计', '机器人灭火', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2673, '下列应用中，没有体现人工智能技术的是', '单选题', '门禁系统通过指纹识别确认身份', '某软件将输入的语音自动转换为文字', '机器人导游回答游客的问题，并提供帮助', '通过键盘输入商品编码，屏幕上显示出相应价格', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2674, '下列应用了人工智能技术的是', '单选题', '手机播放电影', '手机播放音乐', '手机摄像头拍照', '手写汉字输入', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2675, '下列度量不具有反演性的是', '单选题', '系数', '几率', 'Cohen度量', '兴趣因子', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2676, '下列指标中，有哪些指标可用于模型评估（）', '多选题', '准确率（Accuracy）', '精确率（Precision）', '召回率（Recall）', '均方根误差（RMSE）', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2677, '下列指标组合中，不能用于系统性评价缺陷识别模型精度的指标为（）。', '单选题', '检出率和准确率', '检出率和误报比', '平均精确率', '准确率和误报比', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2678, '下列描述中不属于情感分析的具体任务是（）。', '单选题', '情感分类', '观点抽取', '观点问答', '段落匹配', 'D', '情感分析又称意见挖掘、倾向性分析等，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，包括情感分类、观点抽取、观点问答等，没有段落匹配。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2679, '下列描述关于python注释的描述，正确的有（）。', '单选题', 'python中单行注释采用#开头；', '注释不可以在语句或表达式行末；', 'python中多行注释使用只可以使用三个单引号（‘’’）；', 'python中多行注释使用只可以使用三个双引号（“””）；', 'A', '多行注释可以在每行开头添加#号，也可以在代码块前后加三个单引号。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2680, '下列描述有监督学习错误的是（）', '单选题', '有标签', '核心是分类', '所有数据都相互独立分布', '分类原因不透明', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2681, '下列描述有误的是（）', '单选题', '基本流程创建画布，绘制图形，保存展示图形', '必须先保存图形才能展示图形', '添加图例必须在绘制图形之后', '创建子图时，默认会根据画布的大小平均分配', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2682, '下列描述正确的是（   ）', '多选题', '进程（Process）是程序的一次执行过程', '线程（Thread） 是比进程更小的执行单位', '线程不可共享相同的内存单元', '在同一个应用程序中可以有多个线程同时执行', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2683, '下列搜索方法中不属于盲目搜索的是', '单选题', '等代价搜索', '宽度优先搜索', '深度优先搜索', '有序搜索', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2684, '下列数据中其数值最小的是', '单选题', '11011001', '75', '37Q', '2A7H', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2685, '下列数据中，不属于字符串的是（）。', '单选题', '‘ab‘', '“perfect“‘', '“52wo“', 'abc', 'D', 'D无引号，故只是变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2686, '下列数据类型中，Numpy不支持以下哪种数据类型的是（）。', '单选题', 'float32', 'uint64', 'bool', 'byte', 'D', 'Numpy支持的数据类型包括bool、int（8，16，32，64）、unit（16，32，64）、float（16，32，64）、complex（64，128）等类型，不支持byte、short等类型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2687, '下列数据类型中，_____属于无序数据类型。（    ）', '单选题', 'set、tuple', 'str、list', 'list、tuple', 'set、dict', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2688, '下列数据结构中，能够按照“先进后出“原则存取数据的是', '单选题', '循环队列', '栈', '队列', '二叉树', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2689, '下列数据结构具有记忆功能的是？', '单选题', '队列', '循环队列', '栈', '顺序表', 'C', '具有记忆功能的是栈');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2690, '下列数据集适用于隐马尔可夫模型的是？', '单选题', '基因数据', '影评数据', '股票市场价格', '以上所有', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2691, '下列文件中，哪个是环境变量文件\n（）', '单选题', '/etc/profile', '/etc/hosts', '/etc/resolve.conf', '/etc/networks', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2692, '下列方法中、可以将元组转换为 Multilndex 对象的是（ ）', '单选题', 'from_tuples（）', 'from_arrays（）', 'from_product（）', 'from_list（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2693, '下列方法中不可以读取数据库数据的是（ ）。', '单选题', 'read_sql（）', 'read_table（）', 'read_sql_query（）', 'read_query（）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2694, '下列方法中可以读取数据库数据的是（ ）。', '多选题', 'read_sql（）｜', 'read_table（）｜', 'read_sql_query（）｜', 'read_query（）', 'ABC', '在读取数据库数据中没有read_query（）方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2695, '下列方法中，不可以使用类名访问的是（）。', '单选题', '实例方法', '类方法', '静态方法', '以上答案都不正确', 'A', '实例方法不可以使用类名访问。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2696, '下列方法中，不可以用于特征降维的方法包括', '单选题', '主成分分析PCA', '线性判别分析LDA', '深度学习SparseAutoEncoder', '矩阵奇异值分解SVD', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2697, '下列方法中，不属于图像分割方法的是（）。', '单选题', '边缘检测法', '阈值分割法', '区域分割法', '特征提取法', 'D', '特征提取法属于图像配准方法的范畴。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2698, '下列方法中，不属于情感分析的评测的方法是（）。', '单选题', 'COAE评测', 'cifar10数据集评测', 'CCF TCCI评测', 'TAC评测', 'B', 'cifar10数据集Cifar-10由60000张32×32的RGB彩色图片构成，这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类，不属于情感分析的测评。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2699, '下列方法中，可以修改数据类型的是（ ）。', '多选题', 'astype（）', 'to_numberic（）', 'dim（）', 'type（）', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2700, '下列方法中，可以将元组转换为MultiIndex 对象的是（）', '单选题', 'from_tuples（）', 'from_arrays（）', 'from_product（）', 'from_list（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2701, '下列方法中，可以将元组转换为MultiIndex对象的是（ ）。', '单选题', 'from_tuples（）｜', 'from_arrays（）｜', 'from_product（）｜', 'from_list（）', 'A', 'from_tuples（）是将元组列表转换为MultiIndex对象；from_arrays（）是将数组列表转换为MultiIndex对象；from_product（）是从多个集合笛卡尔积中创建一个MultiIndex对象');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2702, '下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（）', '多选题', '主成分分析PCA', '线性判别分析LDA', '深度学习SparseAutoEncoder', '矩阵奇异值分解SVD', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2703, '下列方法中，属于词语情感分析的方法有（）。', '多选题', '基于网络的分析方法', '基于word-embedding的分析方法', '基于词典的分析方法', '基于词频的分析方法', 'AC', '其余两种为分词方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2704, '下列方法中，用于返回出现相对较频繁的单词的是（）。', '单选题', 'word_tokenize（）', 'pos_tag（）', 'most_common（）', 'cosine_distance（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2705, '下列方法中，用来创建一个滑动窗口的是（）。', '单选题', 'shift（）', 'rolling（）', 'asfreq（）', 'resample（）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2706, '下列方法中，能够对常规时间序列数据重新采样的是', '单选题', 'shift（）', 'rolling（）', 'asfreq（）', 'resample（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2707, '下列方法中，能够让所有单词的首字母变成大写的方法是（）。', '单选题', 'capitalize', 'title', 'upper', 'Ijust', 'B', 'capitalize）将字符串的第一个字母变成大写，其他字母变小写；upper） 方法将字符串中的小写字母转为大写字母；Iljust左对齐。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2708, '下列方法中，能够转换时期频率的是（）。', '单选题', 'shift（）', 'rolling（）', 'asfreq（）', 'resample（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2709, '下列方法中，能够返回某个子串在字符串中出现次数的是（）。', '单选题', 'length', 'index', 'count', 'find', 'C', 'count能够返回某个子串在字符串中出现次数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2710, '下列方法中，解决欠拟合的方法有哪些（）', '多选题', '正则化方法', '集成学习方法', '添加新特征', '减少正则化系数', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2711, '下列无监督学习算法中可解决聚类问题的算法有', '多选题', 'PCA', 'LSA', '混合高斯', 'k-means', 'CD', 'PCA与LSA只能解决降维问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2712, '下列无监督学习算法中可解决降维问题的算法有', '多选题', 'PCA', 'LSA', 'LDA', 'k-means', 'ABC', 'k-means只能解决聚类问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2713, '下列既可以用于分类，又可以用于回归的机器学习算法有（）。', '多选题', 'k近邻', '逻辑回归', '决策树', '线性回归', 'AC', '逻辑回归只用于分类，线性回归只用于回归。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2714, '下列时间序列模型中，哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测', '单选题', 'AR模型', 'MA模型', 'ARMA模型', 'GARCH模型', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2715, '下列是 python 合法标识符的是', '单选题', '2variable', 'variable2', '$anothervar', 'if', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2716, '下列是caffe支持的loss优化的方法的是（）', '多选题', 'Adam', 'SGD', 'AdaDelta', 'Nesterov', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2717, '下列是svm核函数的是（）', '多选题', '多项式核函数', 'logistic核函数', '径向基核函数', 'sigmoid核函数', 'ACD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2718, '下列是计算机病毒的特点的是？', '单选题', '计算机病毒是一个操作系统', '计算机病毒是对人体有害的传染性疾病', '计算机病毒不能预防', '计算机病毒是一段程序，会影响计算机系统', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2719, '下列有关 Cookie 机制描述错误的是（）。', '单选题', '服务器能通过Cookie识别用户', '通过Cookie验证后不需重新提交表单', 'Cookie按内存式或硬盘式进行存储', 'Cookie 不存在时效性', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2720, '下列有关 Service 与 Topic 通信区别的描述，说法错误的是（   ）。', '单选题', '多个Server可以同时提供同一个Service', 'Topic是异步通信，Service是同步通信', 'Topic通信是单向的，Service是双向的', 'Topic适用于传感器的消息发布，Service适用于偶尔调用的任务', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2721, '下列有关C4.5算法的说法中不正确的是（）。', '单选题', '每个节点的分支度只能为2', '使用gain ratio作为节点分割的 依据', '可以处理数值型态的字段', '可以处理空值的字段', 'A', '每个节点的分支度不能超过2');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2722, '下列有关Flume的描述正确的是（）。', '多选题', 'Flume具有一定的容错性', 'Flume使用Java编写', 'Flume不支持failover', 'Flume是一个分布式的轻量级工具，适应各种方式的数据收集', 'ABD', 'Flume本身提供了failover机制，可以自动切换和恢复。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2723, '下列有关MapReduce计算框架的描述正确的是（）。', '多选题', 'MapReduce可以计算任务的划分和调度', 'MapReduce可完成数据的分布存储和划分', 'MapReduce可以实现处理系统节点出错检测和失效恢复', 'MapReduce可实现处理数据与计算任务的同步', 'ABCD', '根据MapReduce定义可得，A、B、C、D都可以实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2724, '下列有关agg（）方法描述正确的是（ ）。', '多选题', '可以对每一列数据应用不同的函数', '只能接收一个函数', '会对结果进行广播操作', '可以对不同的数据应用不同的函数', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2725, '下列有关k-mean算法说法正确的是（）', '多选题', '不能自动识别类的个数，随机挑选初始点为中心点计算', '数据数量不多时，输入的数据的顺序不同会导致结果不同', '不能自动识别类的个数，不是随机挑选初始点为中心点计算', '初始聚类中心的选择对聚类结果的影响很大', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2726, '下列有关人工智能、机器学习、深度学习三者关系的说法正确的是（）。', '单选题', '深度学习是实现机器学习的一种方法', '深度学习是实现人工智能的一种技术。', '人工智能是实现机器学习的一种方法。', '深度学习是实现机器学习的一种技术。', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2727, '下列有关人工智能的说法有误的是（    ）', '单选题', '人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。', '是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。', '一门利用计算机模拟人类行为科学的统称。', '它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2728, '下列有关人工智能说法错误的是（    ） 。', '单选题', '不是人的智能，虽然不能像人那样思考、按时有可能会超过人的智能。', '人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。', '它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。', '人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2729, '下列有关信息与信息技术的说法，正确的是', '单选题', '5G技术的出现使信息可以脱离载体传播', '计算机处理信息通过执行程序完成的', '智能处理得到的信息都是真实、可信的', '当今社会信息时时处处都有，因而不再是人类的重要资源', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2730, '下列有关决策树说法错误的是', '单选题', '是一个监督学习算法', '是一个分类模型', '是一个回归模型', '主要用来处理时间序列数据样本', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2731, '下列有关函数的说法中，正确的是（）。', '单选题', '函数的定义必须在程序的开头', '函数定义后，其中的程序就可以自动执行', '函数定义后需要调用才会执行', '函数体与关键字关键字关键字def必须左对齐', 'C', '函数的定义只要出现在调用之前即可；函数定义后需调用才可以执行；函数定义时主体语句应缩进4个空格。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2732, '下列有关回归分析的说法，错误的是（）。', '单选题', '回归分析的变量之间要有实际意义，不能把毫无关联的两种现象随意进行回归分析，要结合专业知识对两事物之间是否存在因果关系作出合理解释和结论。', '在进行线性回归分析进行的数据准备的时候，要求因变量y和自变量x都是符合总体正态的随机变量。', '回归直线不要随意外延', '所有非线性回归都可以转化为线性回归', 'D', '大多数非线性回归都不可以转化为线性回归');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2733, '下列有关支持向量机说法不正确的是（）。', '单选题', '得到的是局部最优解', '具有很好的推广能力', '是凸二次优化问题', '采用结构风险最小化原理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2734, '下列有关朴素贝叶斯的说法不正确的是：', '单选题', '易于实现，但学习和预测的效率低', '在数据较少的时仍然有效', '特征独立性假设使模型变得简单', '可以处理多分类问题', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2735, '下列有关核函数不的是（     ）。', '单选题', '可以采用cross-va1idalion方法选择最佳核函数', '满足Mercer条件的函数不一定能作为支持向量机的核函数', '极大地提高了学习机器的非线性处理能力', '函数与非线性映射并不是一一对应的关系', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2736, '下列有关网页与浏览器的说法，正确的是', '单选题', 'HTTP协议用于浏览器与Web服务器之间的信息传输', '收藏夹中的网址可以重命名，但不能被删除', '在IE浏览器中，保存一个网页不可能得到多个文件', '使用不同的搜索引擎搜索同一关键词，搜索的结果是相同的', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2737, '下列有关语音识别的分类说法错误的是（   ）。', '单选题', '语音识别可以按识别器的类型、按识别器对使用者的适应情况、按语音词汇表的大小进行', '连续单词识别属于按识别器的类型进行的分类，以比较多的词汇为对象，能够完全识别每', '按识别器对使用者的适应情况分类可分为特定人语音识别和非特定人语音识别，其区别在', '按语音词汇表的大小分类中的全音节识别是实现无限词汇或中文文本输入的基础', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2738, '下列有关降采样的说法中，描述正确的是（）。', '多选题', '降采样是将高频率数据聚合到低频率数据', '降采样的时间颗粒会变小', '降采样的数据量是减少的', '降采样就相当于另外一种形式的分组聚合操作', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2739, '下列有监督学习算法中可解决分类问题的算法有', '多选题', '线性回归', '逻辑回归', '支持向量机', '随机森林', 'BCD', '线性回归无法解决分类问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2740, '下列有监督学习算法中可解决回归问题的算法包括', '多选题', '线性回归', '逻辑回归', '神经网络', '随机森林', 'ACD', '逻辑回归无法解决回归问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2741, '下列机器学习方法不属于基于获取知识的表示分类的是（ ）', '单选题', '产生式规则', '归纳推理', '决策树', '神经网络', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2742, '下列机器学习算法中，不需要归一化处理的是（）。', '单选题', 'Decision Tree', 'SVM', 'K-means', 'Logistic Regression', 'A', 'Decision Tree属于概率模型，不需要归一化处理；SVM、K-means和Logistic Regression之类的最优化问题需要归一化处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2743, '下列模型中与文本分类相关的模型是（）。', '单选题', '决策树', '神经网络', 'KNN算法', '以上答案都正确', 'D', '决策树、神经网络、KNN算法都属于统计学习方法，是文本分类领域的主流。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2744, '下列模型中，可用于平稳时间序列的拟合的是（）。', '多选题', '线性随机模型', 'ARMA模型', '混合自回归模型', '趋势模型', 'ABC', '线性随机模型、ARMA模型、混合自归模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2745, '下列模型中，最不能用于无人机巡视图像缺陷检测任务的模型为（）。', '单选题', '目标检测模型', '语义分割模型', '图像生成模型', '图像分类模型', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2746, '下列模型属于机器学习生成式模型的是（）。', '多选题', '朴素贝叶斯', '隐马尔科夫模型', '线性回归模型', '深度信念网络', 'ABD', '机器学习生成式模型包括朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型和深度信念网络等。线性回归属于判别式模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2747, '下列模糊集的运算正确的是（）', '单选题', 'A∩（B∩C）=（A∪B）∩C', 'A∩∅=A', 'A∪（B∩C）=（A∪B）∩（A∪C）', 'A∩A=∅', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2748, '下列测试方法中（）均属于白盒测试的方法', '单选题', '语句覆盖法和边界分析法', '条件覆盖和基本路径测试法', '边界值分析法和代码检查法', '等价类划分和错误推算法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2749, '下列特征选择算法中，不属于常用的文本分类的特征选择算法是（）。', '单选题', '卡方检验', '互信息', '信息增益', '主成分分析', 'D', '以文档频率为基础的特征选择算法有文档频次方法（直接依据文档频率大小排序的方法）、卡方检验、信息增益、互信息等，不包括主成分分析法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2750, '下列现象应采用调和平均数计算的有 （）', '多选题', '已知各组工人月工资和相应的工资总额，求平均工资', '已知某企业各车间废品率和废品量，求平均废品率', '已知各车间计划完成百分比和计划产量，求平均计划完成百分比', '已知各车间工人劳动生产率和产品产量，求平均工人劳动生产率', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2751, '下列的代码，那些会输出1，2，3三个数字（    ）。', '多选题', 'for', 'for', 'i=1while', 'for', 'BD', 'print（i）\nfor i in aList：\nprint（i+1）\nwhile i ＜ 3：\nprint（i）\ni+1\nprint（i+1）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2752, '下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题？', '多选题', '增加更多的数据', '使用数据扩增技术（data augmentation）', '使用归纳性更好的架构', '降低架构的复杂度', 'ABCD', '上面所有的技术都会对降低过拟合有所帮助。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2753, '下列的数组统计计算中，用于计算数组中最大值的方法是（ ）。', '单选题', 'max', 'maximum', 'min', 'maximal', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2754, '下列等价关系不成立的是（）', '单选题', '~（~P）等价于P', 'PUQ等价于~P→Q', 'P→Q等价于~P→~Q', '~（PUQ）等价于~P∩~Q', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2755, '下列策略（）可在保证训练精度的情况下降低模型的复杂度。', '单选题', '正则化系数无穷大', '正则化系数几乎为0', '选择合适的正则化参数', '以上答案都不正确', 'C', '选择合适的正则化参数可在保证训练精度的情况下降低模型的复杂度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2756, '下列算法中减少了常用词的权重，增加了文档集合中不常用词的权重的是？', '单选题', '词频（TF）', '逆文档频率（IDF）', 'Word2Vec', '隐狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2757, '下列算法中属于图像平滑处理的是（）。', '单选题', '梯度锐化', '直方图均衡化', '中值滤波', 'Laplacian增强', 'C', '中值滤波是一种非线性平滑技术，是常用的图像平滑处理方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2758, '下列算法中属于局部处理的是：（  ）', '单选题', '灰度线性变换', '二值化', '傅立叶变换', '中值滤波', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2759, '下列算法中属于点处理的是：（  ）', '单选题', '梯度锐化', '二值化', '傅立叶变换', '中值滤波', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2760, '下列算法中，（）更适合做时间序列建模。', '单选题', 'CNN', '决策树', 'LSTM', '贝叶斯算法', 'C', 'LSTM为长短时记忆网络，是一种时间递归神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2761, '下列算法中：①K-NN最近邻算法；②线性回归；③逻辑回归，可以用神经网络构建的算法是（）。', '单选题', '①②', '②③', '①②③', '以上都不是', 'B', 'KNN是关于距离的学习算法，没有任何参数，所以无法用神经网络构建。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2762, '下列算法哪些属于K-means的变种？', '多选题', 'kNN', 'Meanshift', 'k-means++', '以上都不是', 'BC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2763, '下列算法常用于聚类的问题是（）', '单选题', 'k-means', '逻辑回归模型', '决策树模型', '随机森林模型', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2764, '下列算法，哪项能处理非线性问题', '单选题', '标准SVM', '多项式回归', '线性回归', '神经元模型', 'B', '多项式回归可处理非线性问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2765, '下列缩进格式描述不正确的是（）。', '单选题', '缩进指在代码行前面添加空格或Tab；', '在Python程序中，缩进不是任意的；', '缩进可以使程序更有层次感、更有结构感，从而是使程序更易读。', '平级的语句行（代码块）的缩进可以不相同。', 'D', 'Python强制缩进，、平级的语句行与代码块的缩进必须相同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2766, '下列节点中，一定是不可解节点的是', '单选题', '终叶节点', '后继节点', '没有后裔的节点', '此节点是非终叶节点，如果它有或后继节点，那么其全部后裔都是不可解的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2767, '下列行为符合网络道德规范的是', '单选题', '聊天时对网友任意谩骂', '私自查看他人计算机内的重要数据', '对论坛上别人的合理求助给予帮助', '将病毒放在自己的网站中', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2768, '下列表示中（   ）越大，表示对象的输入对输出的影响越大。', '单选题', '积分常数', '纯滞后时间', '时间常数', '放大倍数', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2769, '下列表述中，在k-fold交叉验证中关于选择K说法正确的是：', '单选题', '较大的K并不总是好的，选择较大的K可能需要较长的时间来评估你的结果', '相对于期望误差来说，选择较大的K会导致低偏差（因为训练folds会变得与整个数据集相似）', '在交叉验证中通过最小化方差法来选择K值', '以上都正确', 'D', '较大的K意味着更小的偏差（因为训练folds的大小接近整个dataset）和更多的运行时间（极限情况是：留一交叉验证）。当选取K值的时候，我们需要考虑到k-folds 准确度的方差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2770, '下列观点中，属于符号主义的有（）', '多选题', '认为人癿认知基元是符号', '认为知识是信息癿一种形式', '认为人是一个物理符号系统', '认为人工智能源于数理逻辑', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2771, '下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点是（）。', '单选题', '互联网金融打破了传统的观念和行为', '大数据存在泡沫', '大数据具有非常高的成本', '个人隐私泄露与信息安全担忧', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2772, '下列设备中，属于计算机输入设备的是', '单选题', '音箱', '键盘', '显示器', '打印机', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2773, '下列评估方法中，（）在数据集较小，难以有效划分训练/测试集时很有用。', '单选题', '留出法', '交叉验证法', '自助法', '以上都是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2774, '下列语句中，描述错误的是（）', '单选题', '可以通过CLI方式、Java', 'Sqoop底层会将Sqoop命令转换为MapReduce任务，并通过Sqoop连接器进行数据的导入导出操作。', 'Sqoop是独立的数据迁移工具，可以在任何系统上执行。', '如果在Hadoop分布式集群环境下，连接MySQL服务器参数不能是localhos或127.0.0.1。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2775, '下列语句在Python中是不合法的有（）。', '单选题', 'i=“A“+2', 'i=True+2', 'x，y=y，x', 'x=y=z=1', 'A', 'Python语言不能对字符串和数字进行“+”运算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2776, '下列语句正确的是（）。', '单选题', 'WHERE NAME NULL', 'WHERE NAME IS NULL', 'WHERE NAME=NULL', 'WHERE NAME ==NULL', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2777, '下列语句错误的是', '多选题', 'select * from orders where ordername is not null；', 'select * from orders where ordernamenull；', 'select * from orders where ordername is null；', 'select * from orders where ordername not is null；', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2778, '下列说法不正确的是', '单选题', '空子句是永假的，不可满足的。', '在谓词逻辑中，不是任何一个谓词公式都可通过应用等价关系及推理规则化成相应的子句集。', '任何文字的析取式称为子句。', '归结演绎定理证明的实质是对前提P和结论Q证明P-》Q的永真性。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2780, '下列说法不正确的是？', '单选题', '数据源是数据仓库的基础，通常包含企业的各种内部信息和外部信息。', '数据存储及管理是整个数据仓库的核心。', 'OLAP服务器对需要分析的数据按照多维数据模型进行重组、分析，发现数据规律和趋势。', '前端工具主要功能是将数据可视化展示在前端页面中。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2781, '下列说法中不正确的是（）', '多选题', '任何两个变量都具有相关关系', '人的知识与其年龄具有相关关系', '散点图中的各点是分散的没有规律', '根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2782, '下列说法中哪个选项反应了人工智能学科的基本思想和基本内容（    ）。', '单选题', '人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。', '人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。', '人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。', '以上都不正确。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2783, '下列说法中哪项是错误的（ ）。', '单选题', 'while语句的循环体中可以包括if语句', 'if语句中可以包括循环语句', '循环语句不可以嵌套', '选择语句可以嵌套', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2784, '下列说法中对专用人工智能理解正确的是（）。', '单选题', '在某一个特定领域应用的人工智能。', '不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。', '充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。', '是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象。', 'A', '下列说法中对专用人工智能理解正确的是在某一个特定领域应用的人工智能。。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2785, '下列说法中对通用人工智能说明错误的是（    ）。', '单选题', '具备知识技能迁移能力，可以快速学习。', '是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。', '是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象。', '充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2786, '下列说法中正确的是（ ）。', '单选题', 'break用在for语句中，而continue用在while语句中', 'break用在while语句中，而continue用在for语句中', 'continue能结束循环，而break只能结束本次循环', 'break能结束循环，而continue只能结束本次循环', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2787, '下列说法中正确的是（）。', '多选题', '云计算的主要特点是非常昂贵', '大数据是多源、异构、动态的复杂数据，即具有4V特征的数据', '大数据是数据科学的研究对象之一', 'MapReduce是采用云计算这种新的计算模式研发出的具体工具软件（或算法）', 'BCD', '云计算的一个重要优势在于其经济性。与其他计算模式不同的是，云计算的出发点是如何使用成本低的商用机（而不是成本很高的高性能服务器）实现强大的计算能力');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2788, '下列说法中，关于MapReduce性能调优说法正确的是（）。', '多选题', '在数据输入阶段，采用CombineTextInputFormat来作为输入，可以解决输入端大量的小文件场景', '在Map阶段，减少溢写次数，可以减少磁盘IO', '在Map阶段，减少合并次数，可以缩短MapReduce处理的时间', '在Shuffle阶段，尽量给Shuffle提供更多的内存空间，以防止出现内存溢出现象', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2789, '下列说法中，关于Zookeeper说法错误的是（）。', '单选题', 'Apache', 'Zookeeper最早起源于雅虎研究院的一个研究小组', 'Zookeeper是一个分布式协调服务的收费框架', 'Zookeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2790, '下列说法中，关于zoo.cfg配置文件中的参数server.1=hadoop01：2888：3888说法正确的是（）。', '多选题', '1表示服务器的编号', 'hadoop01表示这个服务器的IP地址', '2888表示表示Zookeeper服务器之间的通信心跳号', '3888表示Leader选举的端口号', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2791, '下列说法中，关于客户端从HDFS中读取数据的说法错误的是（）。', '单选题', '客户端会选取排序靠前的DataNode来依次读取Block块', '客户端会把最终读取出来所有的Block块合并成一个完整的最终文件', '客户端会选取排序靠后的DataNode来依读取Block块', '如果客户端本身就是DataNode，那么将从本地直接获取数据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2792, '下列说法中，关于配置参数说法错误的是（）。', '多选题', 'a1.sources.r1.channels', 'a1.sinks.k1.channel', 'a1.source.r1.channels', 'a1.sinks.k1.channels', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2793, '下列说法中，对Python中的for语句描述正确的是（）。', '多选题', 'Python中for语句只有一种写法：“forin”', 'for语句可以用break终止当前循环，重新进入循环&', 'continue语句可以跳过循环的当前一步', 'for语句可以有else部分', 'ACD', 'break跳出循环。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2794, '下列说法正确的是', '单选题', '计算机病毒是一种程序', '计算机病毒是一种病菌', '计算机病毒不会传染，只在本机发作', '计算机病毒会传染给操作人员', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2796, '下列说法正确的是（）', '多选题', 'k折划分后，得到的是分组后的索引值', 'LOO计算开销更少', 'LOO比k折效果更差', 'k折划分后，得到的是分组后的元素', 'AC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2797, '下列说法正确的是（）。', '单选题', '函数的名称可以随意命名', '带有默认值的参数一定位于参数列表的末尾', '局部变量的作用域是整个程序', '函数定义后，系统会自动执行其内部的功能', 'B', '函数名称定义应符合语法；局部变量作用于函数中；函数定义后需调用才能执行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2798, '下列说法正确的是？', '多选题', 'AdaGrad 使用的是一阶导数', 'L-BFGS 使用的是二阶导数', 'AdaGrad 使用的是二阶导数', 'L-BFGS 使用的是一阶导数', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2799, '下列说法错误的是', '单选题', '模糊规则用来获取人类的知识', '建立模糊系统是一个迭代的过程', '调试是在建立模糊系统中最单调和费力的过程', '和二值的布尔逻辑一样，模糊逻辑是二值的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2800, '下列说法错误的是', '单选题', '无线电频率范围在5kHz~1kGHZ之间', '微波频率2GHz~40GHz', '红外线不能穿透墙壁等固体物体', '线传输方式有地面波（AM', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2802, '下列说法错误的是（ ）', '单选题', 'Python标准库os.path中用来判断指定文件是否存在的方法是exists（）', 'Python标准库os.path中用来判断指定路径是否为文件的方法是isfile（）', 'Python标准库os.path中用来判断指定路径是否为文件夹的方法是isdir（）', '启动spyder时的当前工作目录和当前运行的.py文件所在目录是同一个目录。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2803, '下列说法错误的是（ ）。', '单选题', '除字典类型外，所有标准对象均可以用于布尔测试', '空字符串的布尔值是False', '空列表对象的布尔值是False', '值为0的任何数字对象的布尔值是False', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2804, '下列说法错误的是（）', '单选题', '当目标函数是凸函数时，梯度下降算法的解一般就是全局最优解', '进行 PCA 降维时，需要计算协方差矩', '沿负梯度的方向一定是最优的方向', '利用拉格朗日函数能解带约束的优化问题', 'C', '沿负梯度的方向是函数值减少最快的方向但不一定就是最优方向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2807, '下列说过正确的是。（    ）', '多选题', '缩进是python的灵魂，python对代码的缩进要求比较严格。', 'IDLE是一个Python', 'Python对语法要求比较严格，一行只能写一条语句', 'Python2兼容Python3的语法', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2808, '下列调节规律中能够消除余差的是（   ）。', '单选题', '比例调节规律', '微分调节规律', '积分调节规律', '比例调节、微分调节和积分调节', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2809, '下列调节规律中能够预测偏差的变化趋势的是（   ）。', '单选题', '比例调节', '微分调节', '积分调节', 'PID调节', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2810, '下列跟人工智能场景相关的是（）。', '多选题', '图像识别', '人脸识别', '语音识别', '语义分析', 'ABCD', '人工智能的概念很广义，图像识别、人脸识别、语音识别、语义分析都属于人工智能的应用场景。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2814, '下列连接MongoDB数据库的代码中，错误的是（）', '单选题', 'pymongo.MongoClient（）', 'pymongo.MongoClient（27017）', 'pymongo.Mongoclient（“localhost“）', 'pymongo.MongoClient（“localhost“， 27017）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2815, '下列选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中，（）是真实的。', '单选题', '我们需要在n类分类问题中适合n个模型', '我们需要适合n-1个模型来分类为n个类', '我们需要只适合1个模型来分类为n个类', '以上答案都不正确', 'A', '如果存在n个类，那么n个单独的逻辑回归必须与之相适应，其中每个类的概率由剩余类的概率之和确定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2816, '下列选择中，哪个不是关键词提取常用的算法？', '单选题', 'TE-IDF', 'LDA', 'TextRank', 'SSA', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2818, '下列选项不属于机器学习研究内容的是（）', '单选题', '学习机理', '自动控制', '学习方法', '计算机存储系统', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2827, '下列选项中不属于Seaborn中分类数据可视化库的是（）。', '单选题', 'displot（）', 'joinplot（）', 'pairplot（）', 'boxplot（）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2828, '下列选项中不符合Python语言变量命名规则的是', '单选题', 'TempStr', 'I', '3_1', '_AI', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2831, '下列选项中体现了人工智能在个人生活娱乐学习方面的应用的是（    ）。', '单选题', '智能客服', '无人超市', '天猫精灵', '计算机视觉', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2834, '下列选项中哪一个不是函数的优点（）。', '单选题', '减少代码重复', '使程序更加模块化', '使程序便于阅读', '便于发挥程序员的创造力', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2837, '下列选项中哪些是不属于专用人工智能和通用人工智能之间的区别（）', '单选题', '知识技能的迁移能力', '跨领域推理能力', '实现特定领域的应用', '意识的认识与掌握', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2838, '下列选项中基于核的机器学习算法有（）。', '多选题', '最大期望算法', '径向基核函数', '线性判别分析法', '支持向量机', 'BCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2839, '下列选项中属于NumPy功能的是（）。', '多选题', '快速高效的多维数据对象ndarray｜', '高性能科学计算和数据分析的基础包｜', '多维数组（矩阵）具有矢量运算能力，快速、节省空间｜', '线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能“', 'ABCD', '“Numpy是大部分Python科学计算的基础，它具有以下功能：\n（1） 快速高效的多维数据对象ndarray。\n（2） 高性能科学计算和数据分析的基础包。\n（3） 多维数组（矩阵）具有矢量运算能力，快速、节省空间。\n（4） 矩阵运算。无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算。\n（5） 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。“ 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2840, '下列选项中属于人工智能在医疗行业的应用的是（    ）。', '单选题', '基于购买预测的精准营销', '数据驱动的辅助诊断', '医疗图像分析', '以上都正确', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2842, '下列选项中属于传统循环神经网络的性质有（）。', '多选题', '上一时刻的网络状态信息将会作用于下一时刻的网络状态', '并行处理序列中所有信息', '容易梯度爆炸/消失', '易于搭建', 'AC', '循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。循环神经网络在误差梯度在经过多个时间步的反向传播后容易导致极端的非线性行为，包括梯度消失（gradient vanishing）和梯度爆炸（gradient explosion）。实践中，梯度爆炸虽然对学习有明显的影响，但较少出现，使用梯度截断可以解决。梯度消失是更常见的问题且不易察觉，发生梯度消失时，循环神经网络在多个时间步后的输出几乎不与序列的初始值有关，因此无法模拟序列的长距离依赖（long-term dependency）。在数值试验中，SRN对时间步跨度超过20的长距离依赖进行成功学习的概率接近于0。恰当的权重初始化（weight initialization）或使用非监督学习策略，例如神经历史压缩器（NHC）可提升循环神经网络学习长距离依赖的能力，但对更一般的情形，循环神经网络发展了一系列优化策略，其中有很多涉及网络结构的改变和算法的改进。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2843, '下列选项中属于元组的是', '单选题', '（21，32，43，45）', '’Hello’', '【21，32，43，45】', '21.0', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2844, '下列选项中属于感知技术的是（）。', '单选题', '机器学习技术和计算实施技术', '计算实施技术和语音识别技术', '语音识别技术和机器视觉', '机器视觉和机器学习技术', 'C', '语音识别技术和机器视觉属于感知技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2845, '下列选项中无法通过大数据技术实现的是', '单选题', '商业模式发现', '信用评估', '商品推荐', '运营分析', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2846, '下列选项中有关人工智能可以带来的商业价值分析不正确的是（    ）。', '单选题', '在金融行业，通过人工智能技术在风险评估、资产配置、智能交易等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。', '在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。', '在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。', '在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2847, '下列选项中没有体现人工智能在消费品与电商领域行业的应用的是（    ）。', '单选题', '智能店铺管理', '智能客服', '无人超市', '天猫精灵', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2848, '下列选项中适合Mapreduce的场景（）', '单选题', '实时交互计算', '迭代计算', '流式计算', '离线计算', 'D', '离线计算适合Mapreduce的场景');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2849, '下列选项中，Hadoop2.x版本独有的进程是（）。', '单选题', 'JobTracker', 'TaskTracker', 'NodeManager', 'NameNode', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2850, '下列选项中，NLTK用来标记形容词的是（）。', '单选题', 'RB', 'CC', 'DT', 'JJ', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2851, '下列选项中，Python不支持的数据类型有（ ）。', '单选题', 'int', 'char', 'float', 'dictionary', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2852, '下列选项中，UPDATE语句书写正确的有', '多选题', 'UPDATE SET Columnl=1 FROM table_name', 'UPDATE table_name SET Columnl=1', 'UPDATE table_name SET Columnl=1 AND Columnl=2', 'UPDATE table_name SET Columnl=1，Columnl=2', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2856, '下列选项中，不可以用做Pandas对象索引的是', '单选题', 'Period', 'DatetimeIndex', 'PeriodIndex', 'MultiIndex', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2858, '下列选项中，不属于Python语言基本数据类型的是', '单选题', 'str', 'int', 'float', 'char', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2860, '下列选项中，不属于Python语言特点的是（ ）。', '单选题', '面向对象', '运行效率高', '可读性好', '开源', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2861, '下列选项中，不属于Seaborn库的特点是', '单选题', 'Seaborn是基于Matplotlib的可视化库', '基于网格绘制出更加复杂的图像集合', '多个内置主题及颜色主题', '可以处理大量的数据流', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2865, '下列选项中，不属于agg（）方法使用方式的是（ ）。', '单选题', '对每一列数据应用同一个函数', '对某列数据应用不同的数据', '对不同列数据应用不同函数', '对结果进行广播操作', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2866, '下列选项中，不属于groupby（）方法分组方式的是（ ）。', '单选题', '列表或数组', 'DataFrame中某列的名称', '字典或Series', '集合', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2868, '下列选项中，不属于jieba分词模式的是（）', '单选题', '精确模式', '全模式', '搜索引擎模式', '繁体分词模式', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2869, '下列选项中，不属于jieba分词模式（ ）。', '单选题', '支持精确模式', '支持全模式', '支持搜索引擎模式', '支持繁体分词模式', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2870, '下列选项中，不属于ndarray对象属性的是（）', '单选题', 'shape', 'dtype', 'ndim', 'map', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2871, '下列选项中，不属于python特点的是（）。', '单选题', '面向对象；', '运行效率高；', '可移植性；', '免费和开源；', 'B', 'Python是免费开源的面向对象编程语言，方便移植，以解释方式逐条执行语句，相比C++等语言运行效率较低。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2872, '下列选项中，不属于描述性数据分析的方法有（ ）。', '单选题', '对比分析法', '平均分析法', '交叉分析法', '因子分析法', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2873, '下列选项中，不属于数据处理的目的是（ ）。', '单选题', '使数据更加适用于分析', '对无意义的数据进行清洗', '整合数据', '降低数据质量', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2874, '下列选项中，不属于深度学习模型的是', '单选题', '线性回归', '深度残差网络', '卷积神经网络CNN', '循环神经网络RNN', 'A', '线性回归是传统统计学系呢绒');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2876, '下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（    ）。', '单选题', '步态识别', '声纹识别', '文本识别', '虹膜识别', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2877, '下列选项中，不是人工智能的基础设施是（    ）。', '单选题', 'CPU服务器', 'GPU服务器', '专用芯片', '游戏显卡', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2882, '下列选项中，不能创建一个Series对象的是（ ）。', '单选题', 'ser_obj = pd.Series（【1， 2， 3， 4， 5】）', 'ser_obj = pd.Series（{2001： 17.8， 2002： 20.1， 2003： 16.5}）', 'ser_obj = pd.Series（（1，2，3，4））', 'ser_obj = pd.Series（1，2）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2883, '下列选项中，主要用于决定整个MapReduce程序性能高低的阶段是（）。', '单选题', 'MapTask', 'ReduceTask', '分片、格式化数据源', 'Shuffle', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2884, '下列选项中，主要用来获得根词的是（）。', '单选题', 'WordNetLemmatizer', 'PorterStemmer', 'LancasterStemmer', 'SnowballStemmer', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2885, '下列选项中，人工智能的基础实现有', '多选题', '机器学习', '深度学习', 'BP神经网络', '卷积神经网络', 'ABCD', '机器学习，深度学习，BP神经网络，卷积神经网络都是人工智能的基础');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2887, '下列选项中，以下哪项（）不是Matplotlib的三层结构（）。', '单选题', '容器层', '辅助显示层', '数据层', '图像层', 'C', 'Matplotlib三层结构是：容器层、辅助显示层和图像层。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2890, '下列选项中，关于HDFS的架构说法正确的是（）。', '单选题', 'HDFS采用的是主备架构', 'HDFS采用的是主从架构', 'HDFS采用的是从备架构', '以上说法均错误', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2891, '下列选项中，关于HDFS说法错误的是（）。', '单选题', 'HDFS是Hadoop的核心之一', 'HDFS源于Google的GFS论文', 'HDFS用于存储海量大数据', 'HDFS是用于计算海量大数据', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2892, '下列选项中，关于Hadoop集群说法正确的是（）。', '多选题', 'Hadoop集群包含Worker节点', 'Hadoop集群包含Master节点', 'Hadoop集群包含Slave节点', 'Hadoop集群包含HMaster节点', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2893, '下列选项中，关于Matplotlib库说法不正确是', '单选题', 'Matplotlib是一个Python3D绘图库', '可输出PNG、PDF等格式', '渐进、交互的方式实现数据可视化', '使用简单', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2897, '下列选项中，关于Metadata元数据说法正确的是（）。', '多选题', '元数据维护HDFS文件系统中文件和目录的信息', '元数据记录与文件内容存储相关的信息', '元数据用来记录HDFS中所有DataNode的信息', '元数据用于维护文件系统名称并管理客户端对文件的访问', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2898, '下列选项中，关于SSH服务说法正确的是（）。', '单选题', 'SSH服务是一种传输协议', 'SSH服务是一种通信协议', 'SSH服务是一种数据包协议', 'SSH服务是一种网络安全协议', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2899, '下列选项中，关于Zookeeper可靠性含义说法正确的是？', '单选题', '可靠性通过主备部署模式实现', '可靠性是指更新更新只能成功或失败没有中间状态', '可靠性是指无论哪个server对外展示的均是同一个视图', '可靠性是指一个消息被一个Server接受，它将被所有的Server接受', 'D', '可靠性是指一个消息被一个Server接受，它将被所有的Server接受');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2901, '下列选项中，关于agg()方法使用不正确是。（ ）', '单选题', 'agg（）方法中func参数只能传入一个函数', 'agg（）方法中func参数可以传入多个函数', 'agg（）方法中func参数可以传入自定义函数', 'agg（）方法不能对产生的标量值进行广播', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2904, '下列选项中，关于apply（）说法不正确的是。（）', '单选题', '可以使用自定义函数', '可以接收多个函数', '可以使用广播功能', '返回的结果一定与原数据的形状相同', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2905, '下列选项中，关于bokeh库说法不正确的是（）', '单选题', 'bokeh是一个专门针对Web浏览器使用的交互式可视化库', 'Plotting 接口用于构建各种组装图形元素', 'Modles接口可以为开发者提供最大的灵活性', 'Charts库可直接使用，不需要单独安装', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2909, '下列选项中，关于drop_duplicates()方法描述错误的是（）。', '单选题', '仅支持单一特征数据的去重', '仅对Series和DataFrame对象有效', '数据去重时默认保留第一个数据', '该方法不会改变原始数据排列', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2910, '下列选项中，关于dropna()方法描述正确的是（）。', '单选题', 'dropna（）方法只会删除值为NaN的数据', 'dropna（）方法不会删除值为None的数据', 'dropna（）方法会删除值为None和NaN的数据', 'dropna（）方法只会检测缺失数据和空值', 'C', 'dropna（）默认删除None或NaN，但是可以指定参数，对轴进行删除。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2911, '下列选项中，关于duplicated()方法描述正确的是（ ）。', '单选题', 'duplicated()方法用于删除重复值', 'duplicated()方法用于标记重复值', 'duplicated()会改变原始数据', 'duplicated()方法会将重复的数据标记为False', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2912, '下列选项中，关于fillna()方法描述正确的是（ ）。', '单选题', 'fillna（）方法只能填充替换值为NaN的数据', '只支持前向填充方式', '默认可支持填充的最大数量为1', 'fillna（）方法可以填充替换值为NaN和None的数据', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2913, '下列选项中，关于groupby（）方法说法不正确的是', '单选题', '分组键可以是列表或数组，但长度不需要与待分组轴的长度相同', '可以通过DataFrame中的列名的值进行分组', '可以使用函数进行分组', '可使用series或字典分组', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2918, '下列选项中，关于nltk库的描述不正确的是', '单选题', 'nltk擅长处理英文文本', 'nltk包括分词、词性标注、命名实体识别及句法分析等', 'nltk是一个免费的、开源的、社区驱动的项目', 'nltk库只能处理英文文本', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2921, '下列选项中，关于transform()方法描述不正确的是', '多选题', '会对标量值产生广播操作', '返回的数据可以与被分组数据形状相等', '可以对每一列数据应用不同的函数', '可以对不同的数据应用不同的函数', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2922, '下列选项中，关于transform()方法说法正确的是。（）', '单选题', '不会与原数据保持相同形状', '会对产生的标量值进行广播操作', 'Func参数只能传入内置函数', 'Func参数可以传入多个内置函数', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2923, '下列选项中，关于分组聚合描述正确的是', '多选题', '拆分是将数据集按照一些标准拆分为若干个组', '应用是将某个函数或方法（内置和自定义均可）应用到每个分组', '合并是将产生的新值整合到结果对象中', '应用函数时只能使用pandas内置的函数', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2927, '下列选项中，关于分组聚合描述错误的是（ ）。', '单选题', '拆分是将数据集按照一些标准拆分为若干个组', '应用是将某个函数或方法（内置和自定义均可）应用到每个分组', '合并是将产生的新值整合到结果对象中', '应用函数时只能使用pandas内置的函数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2928, '下列选项中，关于数据块说法正确的是（）。', '多选题', '磁盘进行数据读/写的最大单位', '磁盘进行数据读/写的最小单位', '数据块是抽象的块', 'DataNode是按block对数据进行存储。', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2929, '下列选项中，关于数据预处理说法正确的是（ ）。', '单选题', '数据清洗包含了数据标准化、数据合并和缺失值处理', '数据合并按照合并轴的方向主要分为左连接、右连接、内连接和外连接', '数据分析的预处理过程包括数据清洗、数据合并、数据标准化和数据转换，它们之间存在交叉，没有严格的先后关系', '数据标准化的主要对象是类别型特征', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2930, '下列选项中，关于数据预处理说法错误的是（ ）。', '多选题', '数据清洗包含了数据标准化、数据合并和缺失值处理', '数据合并按照合并轴的方向主要分为左连接、右连接、内连接和外连接', '数据分析的预处理过程包括数据清洗、数据合并、数据标准化和数据转换，它们之间存在交叉，没有严格的先后关系', '数据标准化的主要对象是类别型特征“', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2931, '下列选项中，创建时间序列的方式正确的是（）。', '多选题', 'date_index = pd.to_datetime（【‘20181108‘， ‘20171108‘】）\nPd.Series（【11， 22】， index=date_index）', 'date_list = 【datetime（2016， 11， 8）， datetime（2017， 11， 8）】\nPd.Series（【11， 22】， index=date_list）', 'date_index = pd.to_datetime（‘20180828‘）\nPd.Series（【11】， index=date_index）', 'date_index = pd.to_datetime（【‘20181108‘， ‘20171108‘】）\nPd.Series（【11】， index=date_index）', 'AB', '创建时间序列有如下两种方式：（1）通过to_datetime（）函数先创建一个DatetimeIndex类对象，再将这个对象传递给Series类构造方法的index参数；（2）还可以直接将包含多个datetime对象的列表传给Series类构造方法的index参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2932, '下列选项中，可以一次性创建多个子图的是（）。', '单选题', 'figure（）', 'subplot（）', 'add_subplot（）', 'subplots（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2935, '下列选项中，可以用于删除缺失值或空值的方法是（）', '单选题', 'isnull（）', 'notnull（）', 'dropna（）', 'fillna（）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2936, '下列选项中，可作为Python变量名的是', '单选题', 'int', 'Abc', 'float', 'Complex', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2938, '下列选项中，哪个不是关键词提取常用的算法？', '单选题', 'TF-IDF', 'TextRank', 'SSA', 'LDA', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2939, '下列选项中，哪个方法可以一次性输出多个统计指标', '单选题', 'describe（）', 'mean（）', 'median（）', 'sum（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2943, '下列选项中，哪个是对分类器效果验证指标中准确率的正确表述。（）', '单选题', '预测为正的数据在总数据中的比 例', '预测正确的数据在总数据中的比 例', '预测为正的数据中实际为正的数 据所占比例', '实际为正的数据中被预测为正的 数据所占比例', 'C', '预测为正的数据中实际为正的数 据所占比例是对分类器效果验证指标中准确率的正确表述');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2945, '下列选项中，哪些不是Spark的重要角色（）。', '多选题', 'Nodemanager', 'Resourcemanager', 'Worker', 'Driver', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2947, '下列选项中，哪些是Mapreduce—定会有的过程？', '多选题', 'Combine', 'Map', 'Reduce', 'Partition', 'BCD', 'MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）“和“Reduce（归约）“，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2949, '下列选项中，哪些是Spark的重要角色（）', '多选题', 'Nodemanager', 'Resourcemanager', 'Datanode', 'Driver', 'ABD', 'Spark一般指Apache Spark。 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2950, '下列选项中，哪项不是Hive系统架构的组成部分？', '单选题', '用户接口', '跨语言服务', 'HDFS', '底层驱动引擎', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2951, '下列选项中，哪项是可以用于数据采集的技术？', '多选题', 'Flume', 'Hive', 'Kafka', 'Mahout', 'AC', 'Hive和Mahout主要用于数据的分析式处理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2952, '下列选项中，哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈？', '单选题', 'CPU', '网络', '磁盘I/O', '内存', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2953, '下列选项中，在Reducer类的run（）方法中定义的三个方法有（）。', '多选题', 'setup（）', 'reduce（）', 'cleanup（）', 'map（）', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2954, '下列选项中，存放Hadoop配置文件的目录是（）。', '单选题', 'include', 'bin', 'libexec', 'etc', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2955, '下列选项中，对“大数据”理解有误的是', '单选题', '“大数据”是指利用传统数据库软件工具采集、存储、管理和分析其内容的数据集合', '从字面意思看来，“大数据”指的是巨量数据', '从技术角度来看，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理', '就其定义而言，“大数据”是一个较为抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义，各方对“大数据”给出了10余种不同的定义', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2956, '下列选项中，属于Python输入函数的是()', '单选题', 'random()', 'print()', 'count()', 'input()', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2957, '下列选项中，属于Zookeeper集群的角色有（）。', '多选题', 'Follower', 'Worker', 'Observer', 'Leader', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2958, '下列选项中，属于agg()方法使用方式的是（）', '多选题', '对每一列数据应用同一个函数', '对某列数据应用不同的数据', '对不同列数据应用不同函数', '对结果进行广播操作', 'ABC', 'https：//zhuanlan.zhihu.com/p/370851569');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2959, '下列选项中，属于关联规则算法的是', '单选题', '决策树、对数回归、关联模式', 'K均值法、 SOM 神经网络', 'Apriori算法、 FP-Tree 算法', 'RBF神经网络、 K 均值法、决策树', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2963, '下列选项中，属于描述性数据分析的方法有（ ）。', '多选题', '对比分析法', '平均分析法', '交叉分析法', '因子分析法“', 'ABC', '在描述性分析中常见的方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2964, '下列选项中，属于数据处理的目的是（ ）。', '多选题', '使数据更加适用于分析｜', '对无意义的数据进行清洗｜', '整合数据｜', '提高数据质量“', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2965, '下列选项中，属于视觉结构的是（）。', '多选题', '形状', '色彩', '方向', '尺寸', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2966, '下列选项中，布尔值为True的是（）', '单选题', '1.0', '0.0', 'None', '{}', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2967, '下列选项中，幂运算的符号为（ ）。', '单选题', '*', '++', '%', '**', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2968, '下列选项中，执行哪一个命令查看Linux系统的IP配置。', '单选题', 'ipconfig', 'find', 'ifconfig', 'arp', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2969, '下列选项中，描述不正确是', '单选题', 'concat（）函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠', 'merge（）函数可以根据一个或多个键将不同的DataFrame进行合并', '可以使用rename（）方法对索引进行重命名操作', 'unstack（）方法可以将列索引旋转为行索引', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2971, '下列选项中，描述不正确的是', '单选题', 'Pandas中只有Series和DataFrame这两种数据结构', 'Series是一维的数据结构', 'DataFrame是二维的数据结构', 'Series和DataFrame都可以重置索引', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2973, '下列选项中，描述不正确的是。', '单选题', '箱形图可以提供有关数据分散情况的信息，可以很直观地查看数据的四分位分布', '折线图是用直线段将数据连接起来而组成的图形，以折线的方式显式数据的变化', '饼图显示一个数据序列中的各项的大小与各项总和的比例', '条形图是由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布情况', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2977, '下列选项中，描述不正确的是（）', '单选题', 'Pandas中只有Series和DataFrame 这两种数据结构', 'Series是一维的数据结构', 'DataFrame是二维的数据结构', 'Series和DataFrame都可以重置索引', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2978, '下列选项中，描述不正确的是（）', '单选题', '数据清洗的目的是为了提高数据质量', '异常值一定要删除', '可使用drop_duplicates（）方法删除重复数据', 'concat（）函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2982, '下列选项中，描述正确的是（）', '单选题', 'Series是一维数据结构，其索引在右，数据在左', 'DataFrame是二维数据结构，并且该结构具有行索引和列索引', 'Series结构中的数据不可以进行算数运算', 'sort_values（）方法可以讲Series或DataFrame中的数据按照索引排序', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2983, '下列选项中，无监督学习模型是', '单选题', 'Decision', 'K_means', 'SVM', 'Logistic Regression', 'B', 'K_means是无监督学习模型，其它选项是有监督学习模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2984, '下列选项中，是合页损失函数的是（）。', '单选题', 'exp（yf（x））', '【1-yf（x）】_+', 'log【1+exp（-yf（x））', 'exp（-yf（x））', 'B', 'A不是损失函数，Csiro逻辑斯蒂损失函数，D是指数损失函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2985, '下列选项中，用于控制lieba.cut（）分词模式的是（）。', '单选题', 'data', 'HMM', 'is_all', 'cut_all', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2986, '下列选项中，用于搭接数据仓库和保证数据质量的是（）。', '单选题', '数据收集', '数据处理', '数据分析', '数据展现', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2987, '下列选项中，用于标注词语词性的模块是（）。', '单选题', 'nltk.corpus', 'nltk.tokenize', 'nltk.stem', 'nltk.tag', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2988, '下列选项中，用于绘制单变量分布的函数是（）', '单选题', 'displot（）', 'joinplot（）', 'pairplot（）', 'boxplot（）', 'A', 'distplot单变量分布图；jointplot主要用于探索两个变量之间的关系，同时对两个变量单独的分布也进行了绘制；pairplot模块绘制多变量联合分布图；boxplot（）绘制箱线图');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2989, '下列选项中，用于绘制双变量分布的函数是（）', '单选题', 'displot（）', 'joinplot（）', 'pairplot（）', 'boxplot（）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2990, '下列选项中，用于触发异常的是（）。', '单选题', 'try', 'catch', 'raise', 'except', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2991, '下列选项中，用来表示Pandas中的时期的是（）。', '单选题', 'Period', 'Timestamp', 'Interval', 'Series', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2992, '下列选项中，用来表示数组纬度的属性是（）', '单选题', 'ndim', 'shape', 'size', 'dtype', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2993, '下列选项中，用来表示时间序列中的频率为每周六的是（），', '单选题', 'WOM-2MON', 'W-FRI', 'W-SUN', 'W-SAT', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2994, '下列选项中，用来表示时间序列中的频率为每小时的是（），', '单选题', 'freq', 'end', 'periods', 'start', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2995, '下列选项中，用来表示矢量化三元表达式的是（）', '单选题', 'where（）', 'cumsum（）', 'sort（）', 'unique（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2996, '下列选项中，若是哪个节点关闭了，就无法访问Hadoop集群（）。', '单选题', 'namenode', 'datanode', 'secondary', 'yarn', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2997, '下列选项中，识别模式与其他不一样的是（）', '单选题', '用户年龄分布判断：少年、青年、中年、老年', '医生给病人诊断发病类型', '投递员分拣信件', '出行方式判断：步行、骑车、坐车', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2998, '下列选项中，说法错误的是（）。', '多选题', '在一个Agent中，同一个source可以有多个channel', '在一个Agent中，同一个sink可以有多个channel', '在一个Agent中，同一个source只能多1个channel', '在一个Agent中，同一个sink只能有1个channel', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (2999, '下列选项中，那两项可用于数据采集技术（    ）', '多选题', 'Flume', 'Hive', 'Kafka', 'Mahout', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3000, '下列选项中，针对图表描述不正确的是（）', '单选题', '箱形图可以提供有关数据分散情况的信息，可以很直观的查看数据的四分位分布', '折线图是用直线段将数据连接起来而组成的图形，以折线的方式显示数据的变化', '饼图显示一个数据序列中的各项的大小与各项总和的比例', '条形图是由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布情况', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3001, '下列选项中，（）是基于Web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。', '单选题', 'Jupyter Notebook', 'Anconda Navigator', 'Anconda Prompt', 'Spyder', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3002, '下列选项哪个不是完备的规则策略（）', '单选题', '删除策略', '支撑集策略', '线性归结', '线性输入策略', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3003, '下列选项属于随机森林的优点的是', '单选题', '简单易实现', '计算开销小', '性能强大', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3004, '下列选项属于静态图缺点的是（）', '多选题', '代码编写较为简洁和方便', '计算图构建很长时间后才提示错误', '无法使用pdb或print语句调试执行', '控制流与Python不同，造成一定的学习门槛', 'BCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3005, '下列选项，属于互联网思维特征的是', '单选题', '大数据', '零距离', '便操作', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3006, '下列那一项不是知识的标识方法（）', '单选题', '一阶谓词表示法', '状态空间法', '关系式表示法', '框架表示法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3007, '下列那个不是子句的特点', '单选题', '子句间是没有合取词的（∧）', '子句通过合取词连接句子（∧）', '子句中可以有析取词（∨）', '子句间是没有析取词的（∨）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3008, '下列那个操作不属于数据集的制作？？', '单选题', '图片获取', '图片标注', '保存成一致的格式', '清洗数据集', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3009, '下列那些不属于决策树（Decision Tree）', '单选题', 'SMO', 'ID3', 'C4.5', 'CART', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3010, '下列那些不属于集成学习中的Boosting模型：', '单选题', 'Adaboost', 'Xgboost', 'Random Forest', 'LightRBM', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3011, '下列那种数据类型适合存放键-值对数据？', '单选题', 'set', 'list', 'tuple', 'dict', 'D', 'set：自动去掉重复的元素值，仅保留唯一值list：可存放多个独立元素tuple：可存放多个独立元素dict：存放键值对元素');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3012, '下列那种模型可以被用于文本相似度（documentsimilarity）问题（）', '单选题', '在语料中训练一个由词到向量（word2vector）的模型来对文本中呈现的上下文语境进行学习', '训练一个词包模型（abagofwordsmodel）来对文本中的词的发生率（occurrence）进行学习', '创建一个文献检索词矩阵（document-termmatrix）并且对每一个文本应用余弦相似性', '上述所有方法均可', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3013, '下列部分属于基因遗传算法的有。', '多选题', '选择', '交叉和变异', '初始化编码', '反向传播', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3014, '下列针对某文档处理软件的说明中，不适宜作为需求描述的是（）', '单选题', '采用基于字符串匹配的快速分词方法', '找出文档的拼写错误并提供替换项列表来替换拼错的词', '找到措词并予以高亮度提示，显示提供替换词的对话框', '用户应能有效地纠正文档中的拼写错误', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3015, '下列链表中，其逻辑结构属于非线性结构的是', '单选题', '二叉链表', '循环链表', '双向链表', '带链的栈', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3016, '下列项目中：①水平翻转（Horizontal flipping）；②随机裁剪（Random cropping）', '单选题', '①③⑤⑥', '①②④', '②③④⑤⑥', '所有项目', 'D', '水平翻转、随机裁剪、随机放缩、颜色抖动、随机平移和随机剪切都是在图像识别任务中使用的数据扩增技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3017, '下列领域还不属于智能系统所设计的是？。', '单选题', '广告', '医疗', '代码编写', '自动驾驶', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3018, '下列（    ）不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。', '单选题', '与同一时期其他数据对比', '可视化', '基于模板的方法', '主观兴趣度量', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3019, '下列（    ）程序通常与NameNode在一个节点启动。', '单选题', 'SecondaryNameNode', 'DataNode', 'TaskTracker', 'Jobtracker', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3020, '下列（ ）不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容？', '单选题', '机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为', '机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外', '机器人必须保护自身的安全，但不得与A，B相抵触', '机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。一旦冲突发生，以自保为先', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3021, '下列（ ）不是Bagging的特点', '单选题', '各基础分类器并行生成', '各基础分类器权重相同', '只需要较少的基础分类器', '基于Bootstrap采样生成训练集', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3022, '下列（ ）不是Boosting的特点', '单选题', '串行训练的算法', '基分类器彼此关联', '串行算法不断减小分类器训练偏差', '组合算法可以减小分类输出方差', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3023, '下列（____）不是专家系统的组成部分。', '单选题', '用户', '综合数据库', '推理机', '知识库', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3024, '下列（____）结构会发生权重共享。', '多选题', '卷积神经网络', '循环神经网络', '全连接神经网络', '自编码神经网络', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3025, '下列（）不属于Statsmodels模块的主要特点的是（）。', '单选题', '线性模型', '方差分析', '时间序列', '插值运算', 'D', '插值运算不是统计分析的主要内容。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3026, '下列（）信息属于遥信采集信息。', '多选题', '断路器分、合状态', '隔离开关分、合状态', '时间顺序记录', '返送校核信息', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3027, '下列（）可以作为集群的管理工具。', '多选题', 'Puppet', 'Rsync + ssh + scp', 'Pdsh', 'Cloudera Manager', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3028, '下列（）是数据库管理系统的基本功能。（）', '多选题', '数据库存取', '数据库建立与维护', '数据库定义', '数据库与网络中其他应用系统通信', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3029, '下列（）模块包括用于加载和获取流行的参考数据集的方法。', '单选题', 'sklearn.data', 'sklearn.datasets', 'sklearn.datas', 'sklearn.datafetch', 'B', 'sklearn.datasets模块提供了用于加载和获取流行的参考数据集的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3030, '下列（）算法更适合做时间序列建模。', '单选题', 'CNN', '决策树', 'LSTM', '贝叶斯算法', 'C', 'LSTM算法更适合做时间序列建模。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3031, '下列（）语句用来定义游标', '单选题', 'create', 'declare', 'declare...cursor for...', 'show', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3032, '下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次属于（）。', '单选题', '网站用户数据正确', '订单数据', '反馈数据', '私有数据', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3033, '下哪种不是Hive支持的数据类型（）。', '单选题', 'struct', 'int', 'map', 'long', 'D', 'Hive支持原始数据类型和复杂类型，原始类型包括数值型，Boolean，字符串，时间戳，int。复杂类型包括数组，map，struct。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3034, '下图中主成分的最佳数量是多少？', '单选题', '7', '30', '40', '不知道', 'B', '可以在上图中看到，主成分的数量为30时以最小的数量得到最大的方差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3035, '下图中有多少个团？（     ）', '单选题', '4', '5', '6', '7', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3036, '下图中有多少个最大团？（     ）', '单选题', '0', '1', '2', '3', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3037, '下图中，主成分的最佳数目是多少？\n640', '单选题', '10', '20', '30', '无法确定', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3038, '下图所示，红色作答区域拉框正确吗。对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3039, '下图描述的网络是（）', '单选题', 'VGG', 'GooLeNet', 'ResNet', 'Yolo', 'C', '下图描述的网络是ResNet');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3040, '下图是一个利用sigmoid函数作为激活函数的含四个隐藏层的神经网络训练的梯度下降图。这个神经网络遇到了梯度消失的问题。下面哪个叙述是正确的？', '单选题', '第一隐藏层对应D，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应A', '第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应D', '第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应B，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应D', '第一隐藏层对应B，第二隐藏层对应D，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应A', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3041, '下图是两个不同 β0、β1 对应的逻辑回归模型（绿色和黑色）：\n关于两个逻辑回归模型中的 β0、β1 值，下列说法正确的是？\n注意：y= β0+β1*x， β0 是截距，β1 是权重系数。', '单选题', '绿色模型的 β1 比黑色模型的 β1 大', '绿色模型的 β1 比黑色模型的 β1 小', '两个模型的 β1 相同', '以上说法都不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3042, '下图是同一个 SVM 模型，但是使用了不同的径向基核函数的 gamma 参数， \n依次是 g1，g2，g3，下面大小比较正确的是：', '单选题', 'g1 》 g2 》 g3', 'g1 = g2 = g3', 'g1 《 g2 《 g3', 'g1 《= g2 《= g3', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3043, '下图是哪一种算法表示（   ）', '单选题', 'K-近邻算法', '贝叶斯', '一元线性回归', '多项式回归', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3044, '下图显示了三个逻辑回归模型的AUC-ROC曲线。不同的颜色表示不同超参数值的曲线。\n以下哪个AUC-ROC会给出最佳结果？', '单选题', '黄色', '粉红色', '黑色', '都相同', 'A', '最佳分类是曲线下区域面积最大者，而黄线在曲线下面积最大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3045, '下图显示了三个逻辑回归模型的AUC-ROC曲线。不同的颜色表示不同超参数值的曲线。以下哪个AUC-ROC会给出最佳果？', '单选题', '黄色', '粉红色', '黑色', '都相同', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3046, '下图显示了训练过的3层卷积神经网络准确度，与参数数量（特征核的数量）的关系。从图中趋势可见，如果增加神经网络的宽度，精确度会增加到一个特定阈值后，便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么？', '单选题', '即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测', '当卷积核数量增加时，神经网络的预测能力（Power）会降低', '当卷积核数量增加时，导致过拟合', '以上都不正确', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3047, '下属模型是一阶段网络的是（）', '单选题', 'YOLOv2', 'rcnn', 'fast-rcnn', 'faster-rcnn', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3048, '下方法中属于无监督学习算法的是（ ）', '单选题', '线性回归', '支持向量机', '决策树', 'K-Means聚类', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3049, '下来哪些概念已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、无人驾驶等领域？', '多选题', '机器学习', '深度学习', '强化学习', '迁移学习', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3050, '下载太慢的原因可能是？。', '单选题', '网速太慢', '手速太慢', '防火墙关闭', '输入太慢', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3051, '下载工具软件能够提高下载速度，主要是因为采用了', '单选题', '多线程技术', '直接下载技术', '断点续传技术', '单线程下载技术', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3052, '下载时不能多个文件并行下载', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3053, '下述概念中不属于面向对象方法的是（）', '单选题', '对象、消息', '继承、多态', '类、封装', '过程调用', 'D', 'A、B、C属于面向对象方法，D属于面向过程方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3054, '下述的数据组织维度中，最适合用字典类型表达的选项是（ ）。', '单选题', '二维数据', '高维数据', '三维数据', '一维数据', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3055, '下述（）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法', '单选题', '框架表示法', '产生式表示法', '语义网络表示法', '形象描写表示法', 'D', '知识表⽰⽅法主要有：逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。答案选D');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3056, '下述（）不是知识的特征。', '单选题', '复杂性和明确性', '进化和相对性', '客观性和依附性', '可重用性和共享性', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3057, '下面TCP/IP的Transport最难去保护。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3058, '下面不可以下载软件的是？', '多选题', '电脑管家', '画图软件', '软件管理', '文档管理器', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3059, '下面不属于Python保留字的是：', '单选题', 'def', 'elif', 'import', 'type', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3060, '下面不属于Python特性的是（）。', '单选题', '解释型', '静态', '动态', '面向对象', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3061, '下面不属于RoI Pooling的操作步骤是（）？', '单选题', '根据输入image，将ROI映射到feature map对应位置', '将映射后的区域划分为相同大小的sections（sections数量与输出的维度相同）', '对每个sections进行max pooling操作', '对特征图进行卷积操作', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3062, '下面不属于python特性的是（）。', '单选题', '简单易学', '开源的免费的', '属于低级语言', '高可移植性', 'C', 'python属于高级语言。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3063, '下面不属于人工智能研究基本内容的是', '单选题', '机器感知', '机器学习', '自动化', '机器思维', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3064, '下面不属于人工神经网络的是（）', '单选题', '卷积神经网络', '循环神经网络', '网络森林', '深度信念网络', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3065, '下面不属于创建新属性的相关方法的是：', '单选题', '特征提取', '特征修改', '映射数据到新的空间', '特征构造', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3066, '下面不属于卷积神经网络（CN）特点的是（ ）。', '单选题', '局部连接', '参数共享', '子采样', '逐层贪婪训练', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3067, '下面不属于变更管理流程的是？。', '单选题', '记录', '识别', '审查', '归类', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3068, '下面不属于图片处理的是？', '多选题', '视频剪辑', '动画制作', '声音合成', '裁剪电子照片', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3069, '下面不属于多媒体范畴的是？', '多选题', '声音合成', '代码编程', '模式识别', '数据挖掘', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3070, '下面不属于定比等级数据的是？', '多选题', '工作种类', '工资数据', '血型', '成绩等级', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3071, '下面不属于定距等级的数据是？', '多选题', '距离', '动物种类', '成绩等级', '寻找系统可能存在的性能问题', 'BCE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3072, '下面不属于容灾解决方案的是？。', '单选题', '备份解决方案', '主备双活容灾解决方案', '双活容灾解决方案', '两地三中心容灾解决方案', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3073, '下面不属于常用容灾技术的是？。', '单选题', '同步复制', '远程复制（LUN）主从切换', '网络层镜像', '远程监控', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3074, '下面不属于数据维度缩减的是？', '多选题', '数据特征转换', '模型结构转换', '程序逻辑转换', '文本分析', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3075, '下面不属于文本信息抽取的是？统一格式', '多选题', '格式转换', '内容粘贴', '鸿蒙系统', '内容删除', 'BDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3076, '下面不属于文本抽取的方式的是？', '多选题', '在线格式转换工具转换', '图片编辑软件', '视频剪辑软件', '神经元', 'BCE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3077, '下面不属于有监督学习的算法的是', '单选题', '决策树', '随机森林', '线性回归', 'K-Means', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3078, '下面不属于程序的基本控制结构的是', '单选题', '顺序结构', '选择结构', '循环结构', '输入输出结构', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3079, '下面不属于聚类算法的是', '单选题', 'k-均值算法', '学习向量量化', '高斯混合聚类', '逻辑回归', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3080, '下面不属于问题管理流程的是？。', '单选题', '问题解决', '错误控制', '提供信息', '主动问题管理', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3081, '下面不属于领域知识智能问答机器人的是（    ）。', '单选题', '淘宝智能客服机器人', '南航智能客服', '分拣机器人', '电信智能客服', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3082, '下面不是U盘的优点的是？', '多选题', '不易携带', '体积大', '体积小、重量轻适合随身携带', '数据合并', 'ACE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3083, '下面不是Zookeeper特点的是（）。', '单选题', '简单', '富有表现力', '支持索引', '是一个资源库', 'C', 'zookeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统，类似于文件系统的目录树方式的数据存储，简单富有表现力，但不支持索引。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3084, '下面不是python的优点是？', '多选题', '操作难', '简单易学', '不公开', '收费的', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3085, '下面不是常用数据处理工具的是？', '多选题', 'python语言', '编译语言', '动画制作工具', '图片编辑工具', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3086, '下面不是应用于智能物流领域的机器人是（    ）。', '单选题', '迎宾机器人', '搬运机器人', '货架穿梭车', '分拣机器人', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3087, '下面不是数据处理的参考指标的是？', '多选题', '数据删除率', '数据传播率', '数据分析结果', '数据分类结果', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3088, '下面不是数据质量的特性的是？', '多选题', '准确性', '感染性', '破坏性', '不可解释性', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3089, '下面不是神经网络的应用的是？。', '单选题', '分类', '聚类', '采集数据', '回归', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3090, '下面不是计算机病毒的生物特征的是？', '单选题', '感染性', '危害性', '变异性', '一致性', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3091, '下面不是超参数的是：', '单选题', '权重和偏置', '学习率', 'mini-batch的大小', '网络结构', 'A', '权重和偏置不是超参数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3092, '下面不能使用GPU进行加速的算法框架是', '单选题', 'Caffe', 'Theano', 'Keras', 'Sklearn', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3093, '下面与HDFS类似的框架是？', '单选题', 'NTFS', 'FAT32', 'GFS', 'EXT3', 'C', 'HDF（HarmonyOS Driver Foundation）驱动框架，为驱动开发者提供驱动框架能力，包括驱动加载、驱动服务管理和驱动消息机制。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3094, '下面与Zookeepe类似的框架是哪一个？（）', '单选题', 'Protobuf', 'Java', 'Kafka', 'Chubby', 'D', '顾名思义 zookeeper 就是动物园管理员，他是用来管 hadoop（大象）、Hive（蜜蜂）、pig（小 猪）的管理员，Zookeeper： 是一个分布式的、开源的程序协调服务，是 hadoop 项目下的一个子项目。他提供的主要功 能包括：配置管理、名字服务、分布式锁、集群管理。A：Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。B：面向对象的编程语言；C：Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。D：Chubby是一个面向松耦合分布式系统的锁服务，通常用于为一个由大量小型计算机构成的松耦合分布式系统提供高可用的锁服务。一个分布式锁服务的目的是允许他的客户端进程同步彼此的操作，并对当前所处环境的基本状态信息达成一致。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3095, '下面两张图展示了两个拟合回归线（A 和 B），原始数据是随机产生的。现在，我想要计算 A 和 B 各自的残差之和。注意：两种图中的坐标尺度一样。\n关于 A 和 B 各自的残差之和，下列说法正确的是？', '单选题', 'A 比 B 高', 'A 比 B 小', 'A 与 B 相同', '以上说法都不对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3096, '下面关于 Random Forest 和 Gradient Boosting Trees 说法正确的是？', '单选题', 'Random Forest 的中间树不是相互独立的，而 Gradient Boosting Trees 的中间树是相互独立的', '两者都使用随机特征子集来创建中间树', '在 Gradient Boosting Trees 中可以生成并行树，因为它们是相互独立的', '无论任何数据，Gradient Boosting Trees 总是优于 Random Forest', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3097, '下面关于Adaboost算法的描述中，错误的是（ ）', '单选题', 'AdaBoost模型是弱分类器的线性组合', '提升树是以分类树或者回归树为基本分类器的提升办法，提升树被认为是统计学习中最有效的办法之一', 'AdaBoost算法的一个解释是该算法实际上是前向分步算法的一个实现，在这个方法里，模型是加法模型，损失函数是指数损失，算法是前向分步算法。', 'AdaBoost同时独立地学习多个弱分类器', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3098, '下面关于HBase的特性描述正确的是（）', '多选题', '高可靠性', '高性能', '面向列', '可伸缩', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3099, '下面关于Hadoop环形缓冲区描述错误的是（）', '单选题', '当圆形缓冲区一个数据元素被用掉后，其余数据元素不需要移动其存储位置。相反，一个非圆形缓冲区（例如一个普通的队列）在用掉一个数据元素后，其余数据元素需要向前搬移', '圆形缓冲区不适合实现FIFO先进先出缓冲区', '非圆形缓冲区不适合实现FIFO先进先出缓冲区', '一个缓冲区如果需要经常调整其容量，用链表实现更为合适', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3100, '下面关于Hbase的特性描述正确的是（）。', '多选题', '高可靠性', '高性能', '面向列', '可伸缩', 'ABCD', 'Hbase的特性有高可靠性，高性能，面向列，可伸缩');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3101, '下面关于ID3算法中说法错误的是（）', '单选题', 'ID3算法要求特征必须离散化', '信息增益可以用熵，而不是GINI系数来计算', '选取信息增益最大的特征，作为树的根节点', 'ID3算法是一个二叉树模型', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3102, '下面关于Jarvis－Patrik（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。', '单选题', 'JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。', 'JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。', 'JP聚类是基于SNN相似度的概念。', 'JP聚类的基本时间复杂度为O（m）。', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3103, '下面关于Numpy中秩（rank）的说法正确的是（）。', '单选题', '在 Numpy 数组中，秩（rank）和形状类似', '在 Numpy 数组中，秩（rank）和轴是一个概念', '在 Numpy 数组中，维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。', '在 Numpy 数组中，没有秩（rank）这个概念', 'C', '秩和维数是相同的概念。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3104, '下面关于Python语句的描述中，正确的是：', '单选题', 'Python采用严格的缩进来表明程序格式框架，缩进只能用Tab键实现', 'Python程序中每行只能写一条语句', 'Python程序中的注释语句不被执行，但可发现拼写错误', '同一层次的Python语句必须对齐', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3105, '下面关于Python语言的说法，错误的是______。（    ）', '单选题', 'Python源代码区分大小写', 'Python语言是解释性的，可以在＞＞＞提示符下交互输入Python语句', 'python语言是编译执行的，不支持逐条语句执行方式', 'Python用', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3106, '下面关于SIFT特征描述错误的是（ ）？', '单选题', '具有尺度不变性', '具有旋转不变性', '检查的是图像中的极大极小值', '受光照变化影响大', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3107, '下面关于SVM中核函数的说法正确的是？（）', '单选题', '核函数将低维空间中的数据映射到高维空间', '它是一个相似度函数', 'A、B都对', 'A、B都不对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3108, '下面关于Z-Buffer算法的论断哪一条不正确？（）', '单选题', '深度缓存算法并不需要开辟一个与图像大小相等的深度缓存数组', '深度缓存算法不能用于处理对透明物体的消隐', '深度缓存算法能并行实现', '深度缓存算法中没有对多边形进行排序', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3109, '下面关于ZooKeeper客户端使用命令，错误的是（）。', '单选题', '创建节点：create/node', '列出节点：cat/node', '获取节点数据：get/node', '删除节点：delete/node', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3110, '下面关于ZooKeeper特性的描述错误的是？（）', '单选题', '消息更新只能成功或者失败，没有中间状态', 'ZooKeeper节点数必须为奇数个', '一条消息要被超过半数的Server接收，它将可以成功写入磁盘', '客户端所发送的更新会按照它们被发送的顺序进行应用', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3111, '下面关于flink窗口的描述错误的是（）', '多选题', '滚动窗口在时间上是重叠的', '滚动窗口在时间上是不重叠的', '滚动窗口之间时间点不存在重叠', '滑动窗口之间时间点存在重叠', 'AC', '滚动窗口在时间上不是重叠的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3112, '下面关于hdfs中SecondaryNameNode描述正确的一项是（）', '单选题', '它是NameNode的热备', '它对内存没有要求', '它的目的是帮助NameNode合并editlog，减少NameNode 启动时间', 'SecondaryNameNode应与NameNode 部署到一个节点', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3113, '下面关于k近邻的说法，正确的是：', '多选题', '根据特征向量X计算样本之间的相似性，选择离中心点最相似的k个样本', 'k近邻既可以用于分类，也可以用于回归', 'k近邻用于分类时，对于新的样本，计算离其最近的k个样本的平均值，作为新样本的预测值', 'k近邻用于分类时，对于新的样本，根据其k个最近邻样本的类别，通过多数表决的方式预测新样本的类别', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3114, '下面关于reduce函数功能描述正确的是（）。', '多选题', '合并value值，形成较小集合', '采用迭代器将中间值提供给reduce函数', 'map）函数处理后结果才会传输给reduce）', '内存中不会存储大量的value值', 'ABCD', '略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3115, '下面关于中心极限定理的说法，正确的是（）。', '多选题', '中心极限定理说明，对于大量相互独立的随机变量，其均值的分布以正态分布为极限', '中心极限定理说明，对于大量相互独立的随机变量，其均值的分布以t分布为极限', '中心极限定理为Z检验提供了理论支持', '中心极限定理是数理统计学和误差分析的基础', 'ACD', '中心极限定理说明，对于大量相互独立的随机变量，其均值的分布以正态分布为极限。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3116, '下面关于主成分分析PCA的描述中错误的是（ ）。', '单选题', 'PCA是从原空间中顺序找一组相互正交的坐标轴', '原始数据中方差最大的方向是第一个坐标轴', '基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法', '奇异值分解只能适用于指定维数的矩阵分解', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3117, '下面关于人工智能概念的表述，合理。', '多选题', '根据对环境的感知做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序', '任何计算机程序都具有人工智能', '针对特定的任务，人工智能程序一般具有自主学习的能力', '人工智能程序要和人类具有相同的思考方式', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3118, '下面关于人工智能的说法正确的是？', '多选题', '人工智能是一门综合学科，涉及计算机科学', 'Al技术的发展，一直是以人们生活需求为主导的', '人工智能可以像人一样思考，在某些方面甚至可以超过人类Al', '人工智能是21世纪才出现的一种技术', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3119, '下面关于人工智能说法错误的是（    ）。', '单选题', '人工智能一定程度上能模仿人类的活动', '人工智能可以全面取代人类活动', '人工智能的发展将改变人类社会生活', '人工智能的发展也会产生一些负面的社会影响', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3120, '下面关于企业客服机器人说法正确的是（    ）。', '单选题', '企业客服机器人是闲聊机器人', '企业客服机器人能回答所有用户提出的问题', '企业客服机器人属于聊天机器人', '企业客服机器人不是以任务目的为导向的机器人', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3121, '下面关于使用hive的描述中不正确的是？', '单选题', 'hive中的join查询只支持等值链接，不支持非等值连接', 'hive的表一共有两种类型，内部表和外部表', 'hive默认仓库路径为/user/hive/warehouse/', 'hive支持数据删除和修改', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3122, '下面关于关于Kafka中数据文件夹的说法，错误的是（）', '单选题', 'offset通过.index文件查找数据', '.log是日志数据文件', 'leader-epoch-checkpoint持久化每个partition对应的log end offset', 'timeindex保存时间索引', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3123, '下面关于决策树的说法，正确的是：', '多选题', '决策树有二叉树和多叉树', '建立决策树模型的时候，可能不需要用到数据集中的所有特征来建立决策树节点的分裂规则', '决策树子节点分裂时，选择的是最优的特征进行分裂', '决策树只能用于分类', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3124, '下面关于函数说法正确的是（    ）', '多选题', '函数的三要素是函数名、参数和返回值，其中参数和返回值不是必须的', '如果没有return语句，则Python函数默认返回值为None', '函数可以嵌套', '函数不可以嵌套', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3125, '下面关于函数说法正确的是？', '多选题', '函数不可以嵌套', '函数的三要素是函数名、参数和返回值，其中参数和返回值不是必须的', '函数可以嵌套', '如果没有return语句，', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3126, '下面关于函数说法错误的是（    ）？', '多选题', '函数的三要素是函数名、参数和返回值，定义函数时这三个要素是必须的', '如果没有return语句，则Python函数默认返回值为None', '函数不可以嵌套', '使用def定义函数', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3127, '下面关于单例模式说法不正确的是：', '单选题', '单例类的职责过重，在一定程度上违背了“单一职责原则”', '不允许可变数目的实例', '单例模式具有一定的伸缩性，类自己来控制实例化进程，类就在改变实例化进程上有相应的伸缩性', '避免对共享资源的多重占用', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3128, '下面关于单样本Z检验的说法，正确的是（）。', '多选题', '在Python中，单样本Z检验可以使用scipy.stats.ttest_1samp（）实现', '单样本Z检验适用于样本量较大的情况', '单样本Z检验假设要检验的统计量（近似）满足正态分布', '单样本Z检验常用于检验总体平均值是否等于某个常量', 'BCD', '在Python中，单样本Z检验可以使用statsmodels.stats.weightstats.ztest实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3129, '下面关于单样本t检验的说法，错误的是（）。', '多选题', '当单样本t检验的自由度越来越大时，正态分布越来越趋向于t分布', '单样本t检验适用于样本量比较多（n》30）的情况', 't分布的不确定性比正态分布小，其原因是样本数量比较小', '单样本t检验通常也被叫作学生t检验', 'ABC', 't检验，亦称student t检验（Student‘s t test），主要用于样本含量较小（例如n 《 30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3130, '下面关于回归、分类和聚类的说法，正确的是', '多选题', '通过网站上顾客的浏览行为和购买行为来细分不同类型的顾客，甚至发现潜在的顾客，这是一个分类问题', '通过房子的面积、卧室数、卫生间数量、是否二手房等来预测房价，这是一个分类问题', '通过邮件的内容来检测收到的邮件不是不垃圾邮件，这是一个分类问题', '回归和分类都属于监督学习，而聚类属于无监督学习', 'CD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3131, '下面关于回归的说法，正确的是', '多选题', '自变量X（也就是特征）往往包含多个特征', '回归用于分析自变量和应变量之间的关系', '线性回归是一种经典的回归分析方法', '在回归中，建立应变量关于自变量的函数，应变量是自变量在函数上的映射', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3132, '下面关于大数据的解说正确的是', '单选题', '大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。', '大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。', '大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法', '无效的数据越来越多。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3133, '下面关于奇异值分解（SVD）的描述中错误的是 （ ）。', '单选题', '奇异值分解就是把一个线性变换分解成两个线性变换', '奇异值往往对应着矩阵中隐含的重要信息，且重要性和奇异值大小正相关', 'SVD是对PCA的改进，其计算成本更低，相同之处是两者的目标都是为了降维', '奇异值不仅可以应用在数据压缩上，还可以对图像去噪', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3134, '下面关于工作表命名的说法，正确的有（）', '多选题', '在一个工作簿中不可能存在两个完全同名的工作表', '工作表可以定义成任何字符，任何长度的名字', '工作表的名字只能以字母开头，且最多不超过32字节', '工作表命名后还可以修改，复制的工作表将自动在后面加上数字以示区别', 'AD', 'C以数字开头也可以');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3135, '下面关于支持向量机的描述正确的是（ ）。', '多选题', '是一种监督学习的方法', '可用于多分类的问题', '支持非线性的核函数', '是一种生成模型', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3136, '下面关于支持向量机（SVM）的描述错误的是（ ）', '单选题', '是一种监督式学习的方法', '可用于多分类的问题', '支持非线性的核函数', '是一种生成式模型', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3137, '下面关于数据库模式设计的说法中正确的有（）', '多选题', '在模式设计的时候，有时候为了保证性能，不得不牺牲规范化的要求', '有的情况下，把常用属性和很少使用的属性分成两个关系，可以提高查询的速度', '连接运算开销很大，在数据量相似的情况下，参与连接的关系越多开销越大', '减小关系的大小可以将关系水平划分，也可以垂直划分', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3138, '下面关于数据粒度的描述不正确的是：', '单选题', '粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别；', '数据越详细，粒度就越小，级别也就越高；', '数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高；', '粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3139, '下面关于最小二乘法（Ordinary Least Squares）的说法，正确的是：', '单选题', '最小二乘法是通过最小化预测值y和真实的y在训练数据上的误差来寻找最优解的方法', '当自变量X的特征很多的时候，使用最小二乘法可以求得最优解', '最小二乘法是通过求导来找出最优解，是一种迭代的方法', '使用最小二乘法求最优解比梯度下降方法好', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3140, '下面关于机器学习的理解，正确的是（）。', '多选题', '非监督学习的样本数据是要求带标签的', '监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签', '强化学习以输入数据作为对模型的反馈', '卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据', 'BCD', '非监督学习的样本数据是不要求带标签的，监督学习的样本数据是要求带标签的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3141, '下面关于模型预测性能的评估以及交叉验证，说法正确的是（）', '单选题', '在scikit-learn包里面使用交叉验证方法，可以使用代码：from sklearn import cross_validation', '课程中的交叉验证，把数据集分成了5份，其中4份作为训练集，剩下一份作为测试集，这种方法叫做留一交叉验证法', '需要把数据分成训练集和测试集，用测试集来评估从训练集学习得来的模型的预测性能，是因为从训练集学习得来的模型可能对于训练集的数据拟合得很好，但是对于训练集以外的数据没有太大的泛化能力', '从训练集中得到的模型，用训练集的数据得到的预测准确率一般会比用测试集得到的预测准确率低', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3142, '下面关于池化的描述中，正确的的说法有哪些（）', '多选题', '池化方法也可以自定义', '池化在CNN中没有增加可训练的参数，但减少较多的计算量，加快模型训练时间', '池化的常用方法包括最大化池化、最小化池化、平均化池化、全局池化', '在人脸识别中采用较多池化的原因是为了获得人脸部的高层特征', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3143, '下面关于沟通管理计划的说法中，不正确的是（）', '单选题', '沟通管理计划应是正式的，根据项目需要可以是非常详细或粗略框架式的', '沟通管理计划确定了项目干系人的信息和沟通要求', '沟通管理计划不一定需要得到客户的正式认可才能实施', '沟通管计划中应包含用于沟通的信息，包括信息格式、内容和细节水平', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3144, '下面关于移动互联网核心网描述不正确的是', '单选题', '核心网一-般均包含接入路由器和网关', '核心网负责管理用户移动信息', '核心网保证用户在移动中连接不中断', '核心网为用户提供互联网应用服务', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3145, '下面关于移动互联网的描述不正确的是', '单选题', '移动互联网是由移动通信技术和互联网技术融合而生', '移动互联网需要实现用户在移动过程中通过移动设备随时随地访问互联网', '移动互联网由接入技术、核心网、互联网服务三部分组成', '移动互联网指的是互联网在移动', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3146, '下面关于编码器和注意力机制的对比描述正确的说法有哪些（）', '多选题', '使用注意力机制之后会增加计算量，但是性能水平能够得到提升', '引注意力机制后会减少编码器（RNN）和解码器（RNN）的长跨度依赖问题', '注意力机制的含义表示输出与输入之间的对应关系', '解码器强化了不同时刻输出之间的关系', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3147, '下面关于计算机软件的描述正确的是？。', '单选题', '它是系统赖以工作的实体', '它是计算机的硬件', '它是计算机的桌面', '它是指计算机的程序及文档', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3148, '下面关于词袋模型的说法，错误的是（）。', '单选题', '词袋模型使用一个多重集对文本中出现的单词进行编码', '词袋模型不考虑词语原本在句子中的顺序', '词袋模型可以应用于文档分类和检索，同时受到编码信息的限制', '词袋模型产生的灵感来源于包含类似单词的文档经常有相似的含义', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3149, '下面关于语音识别和语音合成技术说法正确的是？', '多选题', '语音识别技术是让机器听懂，将语音信号转变为相应的文本或命令的技术', '语音合成技术是让机器听懂，将语音信号转化成', '语音识别技术是让机器说话，将文本或命令转变为相应的语音信号的技术', '语音合成技术是让机器说话，将其他存储方式的信息转化成语音信号的技术', 'AD', '其他存储方式的信息的技术');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3150, '下面关于贝叶斯分类器描述正确的是', '单选题', '以贝叶斯定理为基础', '可以解决有监督学习的问题', '可以用极大似然估计法解贝叶斯分类器', '以上都正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3151, '下面关于贝叶斯分类器描述错误的是（ ）', '单选题', '以贝叶斯定理为基础', '是基于后验概率，推导出先验概率', '可以解决有监督学习的问题', '可以用极大似然估计法解贝叶斯分类器', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3152, '下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是', '单选题', '相邻两个决策区域的决策面上的判别函数值是相等的', '多类问题的贝叶斯分类器中包含多个判别函数', '两类问题的贝叶斯分类器中可以只用一个判别函数', '贝叶斯分类器中的判别函数的形式是唯一的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3153, '下面关于连续型随机变量以及连续型概率密度函数的说法，正确的是（）。', '多选题', '“一个客服一天可能接听到多少个电话”是一个连续型随机变量', '正态分布是一种连续型随机变量的概率分布', '可以使用概率密度函数来描述连续型随机变量的概率分布', '连续型概率密度函数曲线下方的面积之和为1', 'BCD', '“一个客服一天可能接听到多少个电话”是一个离散型随机变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3154, '下面关于逻辑回归的说法，正确的是：', '多选题', '逻辑回归主要应用于二分类问题', '逻辑回归使用Logistic Function 后得到的数值在-1到1之间', '把逻辑回归应用于多分类问题时，需要使用One vs. Rest方法', '逻辑回归得到的数值可以看作属于类别1的概率', 'ACD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3155, '下面关于长短期记忆神经网络LSTM的描述中，正确的说法是哪些？', '多选题', 'LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸', 'LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的，即训练过程中记住重要信息', '与RNN相比，LSTM中引入更多参数，所以其训练周期更久', 'LSTM中使用Sigmoid实现门限控制，而用TanH实现数据处理', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3156, '下面关于随机变量及其概率分布的说法，正确的是（）。', '多选题', '随机变量可以分为离散型随机变量和连续型随机变量', '随机变量的概率分布指的是一个随机变量所有取值的可能性', '扔5次硬币，正面朝上次数的可能取值是0、1、2、3、4、5，其中正面朝上次数为0与正面朝上次数为5的概率是一样的', '扔5次硬币，正面朝上次数的可能取值是0、1、2、3、4、5，其中正面朝上次数为5的概率是最大的', 'ABC', '扔5次硬币，正面朝上次数的可能取值是0、1、2、3、4、5，其中正面朝上次数为5的概率不是最大的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3157, '下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是：', '多选题', '随机森林只能用于解决分类问题', '随机森林由随机数量的决策树组成', '集成学习通过构建多个模型，并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来，作为最终的预测结果，提高分类问题的准确率', '随机森林的弱分类器（基分类器）的特征选择是随机的', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3158, '下面关于非监督学习算法的说法 正确的是', '单选题', '数据要是成对的', '算法准确率非常高', '没有经验数据可供学习', '需要一定的经验数据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3159, '下面列出数据分析库中，用于绘制数组的2D图形的是（）。', '单选题', 'NumPy', 'Pandas', 'Matplotlib', 'NLTK', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3160, '下面列出特征选择算法中，不属于启发式搜索的有（）', '单选题', '分支限界搜索', '序列前向选择搜索', '增L去R搜索', '序列浮动选择搜索', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3161, '下面列出的数据分析库中，用于绘制数组的2D图形的是（）', '单选题', 'NumPy', 'Pandas', 'Matplotlib', 'NLTK', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3162, '下面叙述正确的是（         ）', '单选题', '隐马尔可夫模型的状态能直接观察到', '隐马尔可夫模型不能通过观测向量序列观察到', '隐马尔可夫模型是一个双重随机过程', '隐马尔可夫模型作为一种时间序列模型', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3163, '下面可以下载软件的是？', '单选题', '电脑管家', '画图软件', '软件管理', '文档管理器', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3164, '下面可以应用隐马尔科夫（HMM）模型的数据集是（____）。', '单选题', '基因序列数据集', '电影浏览数据集', '股票市场数据集', '所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3165, '下面命令（ ）列出HDFS下的文件。', '单选题', 'hdfs dfs -get', 'hdfs dfs -cp', 'hdfs dfs -cat', 'hdfs dfs -ls', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3166, '下面哪一个不属于人工智能的主要流派', '单选题', '贝叶斯主义', '联结主义', '行为主义', '符号主义', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3167, '下面哪一个不属于大模型的常见技术', '单选题', '提示工程', '强化学习', '指令学习', '支持向量机', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3168, '下面哪一个不是Python语言的合法命名：', '单选题', 'monthly', '_Monthly3_', 'monTHly', '3monthly', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3169, '下面哪一个操作符的优先级最高？', '单选题', '&&', 'II', 'I', '（）', 'D', '（）操作符的优先级最高');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3170, '下面哪一个组合，不全是深度学习算法？', '多选题', 'BP，KNN，CNN，RNN', 'DNN，RNN，LSTM，CRF', 'LSTM，BP，CNN，SVR', 'RNN，DNN，BP，LSTM', 'ABC', '常见深度学习算法包括：（1）.BP（2）.CNN（3）.DNN（4）.RNN（5）.LSTM');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3171, '下面哪一个选项是正确的创建字典语句', '单选题', 'sampleDict={“someItem“=》2，“otherItem“=》20}', 'sampleDict={“someItem“：2，“otherItem“：20}', 'sampleDict=（“someItem“=》2，“otherItem“=》20）', 'sampleDict=（“someItem“：2，“otherItem“：20）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3172, '下面哪一种机器学习方法没有利用标注数据（）', '单选题', '回归分析', '有监督学习', '无监督学习', '半监督学习', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3173, '下面哪一行代码正确的声明了一个类方法（静态方法）？', '单选题', 'public int method（int i）', 'protected method（int i）', 'public static method（String s）', 'protected static void method （Integer i）', 'D', '【public|private|protected】【static】《void|return_type》《method_name》（【paramList】） {\n // 方法体\n }');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3174, '下面哪一项 用决策树法训练大量数据集最节约时间？\n1  增加树的深度；2  增加学习率；3  减少数的深度；4 减少树的个数。', '单选题', '2', '1 and 2', '3', '3 and 4', 'C', '如果决策树的其他参数固定不变，那么：增加树的深度使得所有节点将延伸直到所有叶节点都是纯的，因此会消耗更多时间；学习率在此问题中不是有效参数；决策树模型只建立一个树。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3175, '下面哪一项不属于决策树算法3要素：', '单选题', '特征选择', '决策树生成', '决策树剪枝', '划分选择', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3176, '下面哪一项不属于大数据关键技术', '单选题', '云计算', '分布式文件系统', '数据众包', '关系型数据库', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3177, '下面哪一项不属于大数据平台数据架构的数据模型层的子层', '单选题', '基础模型', '应用模型', '融合模型', '标签模型', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3178, '下面哪一项不属于视觉传感器的特点（   ）。', '单选题', '体积小', '重量轻', '价格贵', '计算量大', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3179, '下面哪一项不是DACP的特色功能', '单选题', '标准化体系制定和执行', '自动化测试', '全过程的开发管理', '多团队管理', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3180, '下面哪一项不是数据治理七环节闭环流程', '单选题', '系统接入', '资产变更', '资产变现', '资产发布', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3181, '下面哪一项用决策树法训练大量数据集最节约时间（）。', '单选题', '增加树的深度', '增加学习率', '减少数的深度', '减少树的个数', 'C', '减少树的深度，相当于加入了一个正则化项，可以降低模型复杂度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3182, '下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？', '单选题', '树的数量', '树的深度', '学习速率', '以上都是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3183, '下面哪个不属于一阶段目标检测算法？', '单选题', 'YOLO算法', 'SSD算法', 'FCOS算法', 'Fast R-CNN算法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3184, '下面哪个不属于数据的属性类型？', '单选题', '标称', '序数', '区间', '相异', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3185, '下面哪个不是 RDD 的特点 （）。', '单选题', '可分区', '可序列化', '可修改', '可持久化', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3186, '下面哪个不是RDD的特点？', '判断题', '不支持增量选代计算', '基于内存的计算', '没有schema信息', '支持细粒度的写和更新', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3187, '下面哪个不是云计算的特征（）。', '单选题', '虚拟化', '动态可扩展', '管理多设备', '个体自治', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3188, '下面哪个不是人工智能在工业领域的应用要素', '单选题', '算力', '知识', '算法', '芯片', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3189, '下面哪个不是人工智能研究的领域（    ）？', '单选题', '区块链', '图像识别', '语音识别', '智能机器人', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3190, '下面哪个不是通用人工智能技术的特点', '单选题', '可解释性强', '多模态学习能力强', '模型参数少', '泛化能力强', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3191, '下面哪个函数用于从键盘接收信息（    ）？', '单选题', 'int（）', 'print（）', 'input（）', 'range（）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3192, '下面哪个功能不是大数据平台安全管理组件提供的功能（）。', '单选题', '接口代理', '接口认证', '接口授权', '路由代理', 'D', '接口可以对用户的身份和请求的参数进行验证，以保证接口的安全。通过添加身份验证和数字签名的方法提高接口安全性，防止数据被篡改和信息泄露。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3193, '下面哪个参数可以删除一个用户并同时删除用户的主目录 （）', '单选题', 'rmuser -r', 'deluser -r', 'userdel -r', 'usermgr -r', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3194, '下面哪个命令可以用于创建HDFS目录“/hdfstest/test”（）', '单选题', 'hdfs dfs -mkdir /hdfstest/test', 'hdfs dfs -get /hdfstest/test', 'hdfs dfs -cat /hdfstest/test', 'hdfs dfs -rmdir /hdfstest/test', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3195, '下面哪个回归分析的说法是正确的（ ）。', '单选题', '回归分析是分析一个变量与其他一个（或几个）变量之间的线性关系的统计方法', '回归分析不需要样本训练', '不可以预测非数据型属性的类别', '非线性回归方程一般要转化为线性回归方程才比较容易求解其中的参数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3196, '下面哪个属于SVM应用（）', '单选题', '文本和超文本分类', '图像分类', '新文章聚类', '以上均是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3197, '下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？', '单选题', '傅立叶变换', '特征加权', '渐进抽样', '维归约', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3198, '下面哪个技术跟中文分词无关（）：', '单选题', '词语消歧', '词性标注', '未登录词识别', '槽位填充', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3199, '下面哪个操作是窄依赖 （ ）', '单选题', 'join', 'filter', 'group', 'sort', 'B', '窄依赖和宽依赖是Spark中用来描述RDD之间依赖关系的概念。\n\n窄依赖指的是父RDD的每个分区最多只被子RDD的一个分区所使用，这种依赖关系可以简单地表示为一对一的关系。在窄依赖下，如果某个父RDD的分区数据丢失，只需要重新计算该分区即可。\n\n根据题目描述，正确的选项是B。filter操作是属于窄依赖的操作。filter操作是对RDD进行筛选，根据给定的条件过滤出满足条件的元素，不会改变RDD的分区结构，每个分区的数据只会被筛选后的一个分区使用。\n\n其他选项的操作都属于宽依赖。例如，join操作是将两个RDD进行连接操作，可能会导致父RDD的每个分区被多个子RDD的分区所使用，因此属于宽依赖。group操作是对RDD进行分组操作，可能会导致父RDD的每个分区被多个子RDD的分区所使用，也属于宽依赖。sort操作是对RDD进行排序操作，可能会导致父RDD的每个分区被多个子RDD的分区所使用，同样也属于宽依赖。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3200, '下面哪个操作肯定是宽依赖 （）。', '单选题', 'map', 'flatMap', 'reduceByKey', 'Sample', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3201, '下面哪个数据用来挖掘有车一族标签？', '单选题', 'APP访问记录', '行业短信话单', '通话详单', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3202, '下面哪个是NLP用例？', '单选题', '从图像中检测物体', '面部识别', '语音生物识别', '文本摘要', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3203, '下面哪个是线性分类器？', '多选题', '决策树', '支持向量机', '感知机', 'K近邻', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3204, '下面哪个流类属于面向字符的输入流（）', '单选题', 'BufferedWriter', 'FileInputStream', 'ObjectInputStream', 'InputStreamReader', 'D', '类名以stream结尾的都是字节流；类名以reader或者writer结尾的都是字符流 输入流和输出流是相对于内存而言，那从磁盘中读取的流肯定是输入流了，所以以Reader结尾的肯定是输入流');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3205, '下面哪个特征可以用来提升分类模型的精度？', '多选题', '词频计数', '语句的向量符号', '语音标签部分', '依赖度（epenency）语法', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3206, '下面哪个目录保存了Hadoop集群的命令（比如启动Hadoop）', '单选题', 'bin', 'sbin', 'etc', 'share', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3207, '下面哪个程序负责HDFS数据存储。', '单选题', 'NameNode', 'Jobtracker', 'Datanode', 'SecondaryNameNode', 'C', 'datanode负责管理它所在节点上存储的数据的读写，及存储数据，一般是文件系统客户端需要请求对指定数据点进行读写操作，DataNode作为数据节点的服务进程来文件系统客户端打交道。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3208, '下面哪个端口不是 spark 自带服务的端口 （）。', '单选题', '8080', '4040', '8090', '18080', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3209, '下面哪个算法不属于监督学习', '单选题', '决策树', '逻辑回归', 'K-means', '随机森林', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3210, '下面哪个算法数据集成学习', '单选题', '决策树', '随机森林', 'K-means', '逻辑回归', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3211, '下面哪个组件可以在Hadoop集群中代替MR做一些计算？', '多选题', 'Spark', 'Sqoop', 'Hive', 'Avro', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3212, '下面哪个角色可以添加团队成员', '单选题', '开发者角色', '审批者角色', '管理者角色', '以上均是', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3213, '下面哪个进程负责MapReduce任务调度。', '单选题', 'NameNode', 'Jobtracker', 'TaskTracker', 'SecondaryNameNode', 'B', 'Jobtracer负责MapReduce任务调度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3214, '下面哪个选项中哪一项属于确定性算法', '单选题', 'PCA', 'K-Means', '以上都不是', 'AB都是', 'A', '确定性算法表明在不同运行中，算法输出并不会改变。如果我们再一次运行算法，PCA 会得出相同的结果，而 k-means 不会');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3215, '下面哪个选项中哪一项属于确定性算法？（）', '单选题', 'PCA', 'K-Means', '遗传算法', '以上都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3216, '下面哪个选项负责HDFS数据存储（）。', '单选题', 'NameNode', 'DataNode', 'SecondaryNameNode', 'NodeManager', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3217, '下面哪个问题不适合使用机器学习方法解决（）。', '单选题', '判断电子邮件是否是垃圾邮件', '判断给定的图中是否有环', '判断是否给指定用户办理信用卡', '对滴滴拼车乘客分簇', 'B', '判断给定的图中是否有环采用深度学习。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3218, '下面哪个（）不是python合法标识符（）。', '单选题', 'int32', '40XL', '_self', 'name', 'B', 'python标识符由数字、字母、下划线组成，但不能以数字开头。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3219, '下面哪些不是Hadoop 2.x的组件？', '多选题', 'Spark', 'Hive', 'HBase', 'Yarn', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3220, '下面哪些关于遗传算法的表述不正确的是（ ）。', '单选题', '遗传算法模拟自然界优胜劣汰的过程进行优化问题的求解', '遭传算法利用选择、交叉、变异等步骤，生成更多可能的解', '问题的目标函数天然的可作为遭传算法的适应度函数', '选择、交叉、变异等步骤受遁应度函数直接控制', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3221, '下面哪些场景不是Flink组件擅长的？', '多选题', '批处理', '迭代计算', '流处理', '数据存储', 'BD', 'Flink的功能强大，它的主要特性包括：流批一体化、精确的状态管理、事件时间支持以及精确的状态一次性保证等。Flink不仅仅可以在Yarn、Mesos、Kubernetes上面运行，同时也支持在裸机机器上运行。在启用高可用选项的情况下，并不存在单点失效问题。实践证明，在处理TB级别的数据时，Flink仍然能保持高吞吐、低延迟的特性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3222, '下面哪些场景用循环神经网络处理效果比较好？', '多选题', '自然语言处理', '语音识别', '图像识别', '人脸识别', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3223, '下面哪些对「类型 1（Type-1）」和「类型 2（Type-2）」错误的描述是错误的？', '单选题', '类型 1 通常称之为假正类，类型 2 通常称之为假负类', '类型 2 通常称之为假正类，类型 1 通常称之为假负类', '类型 1 错误通常在其是正确的情况下拒绝假设而出现', '', 'B', '在统计学假设测试中，I 类错误即错误地拒绝了正确的假设即假正类错误，II 类错误通常指错误地接受了错误的假设即假负类错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3224, '下面哪些属于数据库事务的ACID特性', '多选题', '唯一性', '—致性', '隔离性', '持久性', 'BCD', 'ACID特性包括原子性（Atomicity）隔离性（Isolation）持久性（Durability）一致性（Consistency）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3225, '下面哪些属于知识图谱的应用？', '多选题', '谷歌', '淘宝', '百度', 'Siri系统', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3226, '下面哪些技术跟中文分词有关（）', '多选题', '词语消歧', '未登录词识别', '词性标注', '关系识别', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3227, '下面哪些数据可以需要进行处理？。', '单选题', '正确的数据', '可信的数据', '缺失值数据', '有效的数据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3228, '下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题（）', '多选题', '控制网络深度', '使用Sigmoid激活函数', '预训练+微调', '使用ReLU激活函数', 'ACDEFG', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3229, '下面哪些是 RDD 的特点', '多选题', '可分区', '可序列化', '可修改', '可持久化', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3230, '下面哪些是Hadoop 2.x的组件', '多选题', 'Spark', 'Hive', 'Hbase', 'GFS', 'ABC', 'Hadoop2.x组件主要包括：HDFS、HBase、Yarn、MapReduce、Hive、Spark');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3231, '下面哪些是Spark的组件（）。', '多选题', 'SparkStreaming', 'MLib', 'GraphX', 'SparkR', 'ABC', 'Spark的组件包括SparkSQL、SparkStreaming、MLid、GraphX。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3232, '下面哪些是spark比Mapreduce计算快的原因（     ）', '多选题', '基于内存的计算', '基于DAG的调度框架', '基于Lineage的容错机制', '基于分布式计算的框架', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3233, '下面哪些是分类算法？', '多选题', '根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性？', '根据用户的年龄、职业、存款数量来判断信用卡是否会违约？', '身高1.85m，体重100kg的男人穿什么尺码的T恤？', '根据房屋大小、卫生间数量等特征预估房价', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3234, '下面哪些是基于核的机器学习算法？', '多选题', '最大期望算法', '径向基核函数', '线性判别分析法', '支持向量机', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3235, '下面哪些是数据分析的步骤', '多选题', '数据准备', '数据收集', '明确目的', '图表呈现', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3236, '下面哪些是数据分析第一步（　）要做的工作', '多选题', '确定分析目的', '确定分析思路', '确定分析指标', '确定分析框架', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3237, '下面哪些是精准营销要考虑的内容', '多选题', '合适的客户群', '恰当的产品', '恰当的价格', '恰当的方式', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3238, '下面哪些概念是HBaseffi架中使用的？', '多选题', 'HDFS', 'GridFS', 'Zookeeper', 'EXT3', 'AC', '使用HDFS和Zookeeper');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3239, '下面哪些用卷积神经网络处理效果比较好（）', '多选题', '人脸识别', '手写数字识别', '自然语言处理', '机器翻译', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3240, '下面哪些用循环神经网络处理效果比较好？', '多选题', '自然语言处理', '语音识别', '图像识别', '人脸识别', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3241, '下面哪些端口是 spark 自带服务的端口', '多选题', '8080', '4040', '8090', '18080', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3242, '下面哪些算法模型可以用来完成命名实体的任务（）', '多选题', 'GBDT', 'LDA', 'HMM', 'CRF', 'CDEF', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3243, '下面哪些类型在Python中是有序的序列？', '多选题', '字符串', '元组', '列表', '字典', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3244, '下面哪些组件不属于Yarn（ ）。', '多选题', 'ResourceManager', 'NodeManager', 'ApplicationManager', 'Jobtracker', 'DE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3245, '下面哪些说法正确？', '单选题', '线性退化系统一定具有相加性', '具有相加性的退化系统也具有一定的一致性', '具有一致性的退化系统也具有位置（空间）不变性', '具有位置（空间）不变性的退化系统是线性的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3246, '下面哪些运算符是逻辑运算符？（ ）', '多选题', '//', 'or', 'and', 'not', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3247, '下面哪些适合通过强化学习来实现？', '多选题', '物流运输路线指定，根据天气，高速封停情况，是否堵车等情况判断能否准时到达', '个性化音乐平台，给用户推送喜欢的歌，和广告', '以上都不是', '根据客户购买商品的情况，给指定客户发送营销推广信息', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3248, '下面哪些适合通过强化学习来实现？', '多选题', '物流运输路线指定，根据天气，高速封停情况，是否堵车等情况判断能否准时到达', '个性化音乐平台，给用户推送喜欢的歌，和广告', '根据客户购买商品的情况，给指定客户发送营销推广信息', '以上都不是', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3249, '下面哪些适用于描述和分析事物的结构', '多选题', '结构分析', '饼图', '分类', '比例', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3250, '下面哪些选项是知识图谱使用的存储方式？', '多选题', 'RDF', 'Oracle', 'SQLServer', 'Neo4j', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3251, '下面哪些选项正确描述了 HBase的特性？', '多选题', '高可靠性', '高性能', '面向列', '可伸缩', 'ABCD', '全都正确表述了');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3252, '下面哪几个依赖是平凡函数依赖 （）', '多选题', '（Sno，Cname，Grade）-（Cname，Grade）', '（Sno，Cname）-》（Cname，Grade）', '（Sno，Cname）-》（Sname，Grade）', '（Sno，Sname）-》Sname', 'AD', '定义： 在Y函数依赖于X函数的基础上，即X → Y时，如果Y ⊂ X 那么称X→Y是平凡的函数依赖，如果有Y ⊂ X ，那么X → Y 一定成立');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3253, '下面哪几个关键字用于跳出循环？', '多选题', 'break', 'for', 'while', 'continue', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3254, '下面哪几种机器学习的分类，完全不需要人工标注数据？（）', '多选题', '半监督学习', '强化学习', '无监督学习', '监督学习', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3255, '下面哪几项属于神经网络的范畴？', '多选题', '深度学习', '机器学习', '感知器', 'CNN', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3256, '下面哪几项适应于深度学习的训练？', '多选题', '监督学习', '强化学习', '迁移学习', '机器学习', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3257, '下面哪句话是正确的？', '单选题', '机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好', '增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差', '增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差', '以上说法都不对', 'C', '本题考查的是机器学习模型的评判指标。\n机器学习模型的精准度（Precision）越高，模型性能不一定越好，还要看模型的召回率（Recall），特别是在正负样本分布不均的情况下。一般使用 F1 score 评判标准。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3258, '下面哪句话正确描述了马尔科夫链中定义的马尔可夫性', '单选题', 't+1时刻状态取决于t时刻状态', 't-1时刻状态取决于t+1时刻状态', 't+2时刻状态取决于t时刻状态', 't+1时刻状态和t时刻状态相互独立', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3259, '下面哪种不属于数据预处理的方法？', '单选题', '变量代换', '离散化', '聚集', '估计遗漏值', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3260, '下面哪种传感器不属于触觉传感器（   ）。', '单选题', '接近觉传感器', '接触觉传感器', '压觉传感器', '热敏电阻', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3261, '下面哪种分析法可以描述用户的转化率', '单选题', '杜邦分析', '相关分析', '漏斗分析', '综合评价', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3262, '下面哪种图形最适合于对比数据', '单选题', '柱状图', '散点图', '饼图', '折线图', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3263, '下面哪种情况适用于Focal Loss？', '单选题', '分类过程中类别不平衡', '实例分割过程中，相同类别图像距离过小', '提取语义信息时，高层语义过少的时候', '物体定位时，目标面积过小', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3264, '下面哪种方法没办法直接应用于自然语言处理的任务？', '单选题', '去语法模型', '循环神经网络', '卷积神经网络', '主成分分析（PCA）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3265, '下面哪种方法论可以用于分析企业的外部环境', '单选题', '4P', '逻辑树', 'PEST', '5W2H', 'C', '分析企业的外部环境常常使用的方法论是：\n\nC PEST\n\nPEST分析是一种常用的战略管理工具，用于分析企业所处的政治、经济、社会和技术等外部环境因素对企业的影响。PEST分析可以帮助企业了解外部环境的变化趋势和潜在机会与威胁，从而有针对性地制定战略和决策。\n\nA 4P（产品、价格、渠道、促销）是市场营销的基本要素，不是用来分析企业的外部环境的方法论。\n\nB 逻辑树是一种逻辑分析工具，用于分析问题和解决方案之间的逻辑关系，不是用来分析企业的外部环境的方法论。\n\nD 5W2H（What， Why， Where， When， Who， How， How much）是一种用于确定问题的基本信息和解决方案的方法，也不是用来分析企业的外部环境的方法论。\n\n因此，正确答案是C。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3266, '下面哪种说法是错误的：（    ）', '单选题', '文本文件是基于字符编码方式存储文件', '二进制文件是按二进制的编码方式来存放文件的', '数据是以二进制编码方式存储在计算机文件中的', '计算机只能识别文本文件', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3267, '下面哪行代码中最适合接受系统输入的一个整数是（）。', '单选题', 'num = input）', 'num = input（“6”）', 'num = int（input）', 'num = float（input）', 'C', 'AB输入后是字符串；C输入后是整数；D输入后是浮点数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3268, '下面哪项不属于人工智能技术？', '单选题', '大数据分析', '计算机视觉', '自然语言处理', '知识图谱', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3269, '下面哪项不是常用的自然语言处理技术：（     ）', '单选题', '词条化', '词性标注', '句法分析', '交叉验证', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3270, '下面哪项技巧可用于关键词归一化（keywordnormalization），即把关键词转化为其基本形式？', '多选题', '词形还原（Lemmtiztion）', 'Levenshtein', '词干提取（Stemming）', '探测法（Sounex）', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3271, '下面哪项技术不包含在多语言词处理过程中？', '单选题', '词性识别', '词形态归一', '停用词去除', '分词', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3272, '下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？（）', '单选题', 'Boosting', 'Bagging', 'Stacking', 'Mapping', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3273, '下面哪项是Hadoop的作者？', '单选题', 'Martin Fowler', 'Doug cutting', 'Mark Elliot Zuckerberg', 'Kent Beck', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3274, '下面回归模型中的哪个步骤/假设最能影响过拟合和欠拟合之间的平衡因素（）。', '单选题', '多项式的阶数', '是否通过矩阵求逆或梯度下降学习权重', '使用常数项', '使用正则化', 'A', '选取合适的多项式阶数对于回归的拟合程度会产生重要的影响。多项式阶数越高，越容易产生过拟合现象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3275, '下面场景中，用循环神经网络处理效果比较好的有（____）。', '多选题', '自然语言处理', '语音识别', '图像识别', '人脸识别', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3276, '下面学科是人工智能的基础', '多选题', '经济学', '计算机科学', '地理学', '数学', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3277, '下面对HBase的描述哪些是正确的', '多选题', '不是开源的', '是面向列的', '是分布式的', '是一种NoSQL数据库', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3278, '下面对JSON文档叙述不正确的是（    ）', '单选题', 'Object是一个无序的“‘名称/值‘对”集合', '一个对象以“【”开始，“】”结束', '每个“名称”后跟一个“：”（冒号）', '“‘名称/值‘对”之间使用“，”分隔', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3279, '下面对LDA判别分析的思想描述，正确的是（）。', '多选题', '同类样例的投影点尽可能近', '异类样例的投影点尽可能远', '同类样例的投影点尽可能远', '异类样例的投影点尽可能近', 'AB', 'LDA 的思想非常朴素，即给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3280, '下面对LSM结构描述正确的是？', '多选题', '顺序存储', '直接写硬盘', '需要将数据Flush到磁盘', '是一种搜索平衡树', 'AC', '正确的是顺序存储和需要将数据Flush到磁盘');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3281, '下面对Streaming中基础概念说法不正确的是（）？', '单选题', 'Topology 是 streaming 中运行的 —个实时应用程序', 'Nimbus负责资源分配和任务调度', 'Spout是在一个topology中接受 数据然后执行处理的组件', 'Worker运行具体处理组件逻辑的进程', 'C', 'Bolt是在一个topology中接受数据然后执行处理的组件，不是Spout');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3282, '下面对Streaming特性说法正确的是（）？', '单选题', '如果并不要求每个消息必须被处 理（允许在处理过程中丢失一些 信息），那么可以关闭消息的可 靠处理机制，从而可以获取较好的性能。', '关闭消息的可靠处理机制意味着 系统中的消息数不会减少。', '将参数 Config.TOPOLOGY_ACKERS 设置 为1可以关闭消息術可靠性处理 机制。', 'Spout发送一个消息时，使用指 京消息messagelD的接口进行发 送可以关闭消息的可靠性处理机 制。', 'A', '如果并不要求每个消息必须被处理，那么可以关闭消息的可靠处理机制，从而获取较好的性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3283, '下面对Streaming说法正确的是（）？', '多选题', '事件驱动', '连续查询', '数据不存储，只计算', '实时响应，低延迟', 'ABCD', 'Streaming是事件驱动，能连续查询，实时响应，低延迟，但数据不存储，只计算');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3284, '下面对专家系统叙述正确的是（）', '单选题', '专家系统是面向数值计算的', '专家系统等于数据结构＋算法', '专家系统不具有很强的推理性', '专家系统具有专家水平的专业知识', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3285, '下面对主成份分析的描述不正确的是（）', '单选题', '在主成份分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度', '在主成份分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使得数据所蕴含信息没有丢失，以便在后续处理过程中各个数据“彰显个性”', '主成份分析是一种特征降维方法', '主成份分析可保证原始高维样本数据被投影映射后，其方差保持最大', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3286, '下面对信息特征的理解，错误的是', '单选题', '“增兵减灶”引出信息的真伪性', '天气预报、情报等引出信息的时效性', '信息不会随着时间的推移而变化，信息具有永恒性', '“一传十，十传百”引出信息的传递性', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3287, '下面对前馈神经网络描述不正确的是', '单选题', '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', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3288, '下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是', '单选题', '是一种端到端学习的方法', '是一种监督学习的方法', '实现了非线性映射', '隐藏层数目大小对学习性能影响不大', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3289, '下面对强化学习、监督学习和深度卷积神经网络学习的描述正确的是', '单选题', '评估学习方式、有标注信息学习方式、端到端学习方式', '有标注信息学习方式、端到端学习方式、端到端学习方式', '评估学习方式、端到端学习方式、端到端学习方式', '无标注学习、有标注信息学习方式、端到端学习方式', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3290, '下面对数据标注描述哪一个是正确的（）', '单选题', '所有的数据标注都可以使用脚本语言自动标注', '可以通过算法来实现数据的自动标注', 'OCR手写转录完全可以通过识别工具实现自动转录', '数据标注是个重复性很强的工作', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3291, '下面对机器学习方法叙述正确的是（）。', '多选题', '解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。', '机械式学习是没有推理能力的', '符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的', '观察与发现学习是基于归纳推理的', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3292, '下面对梯度下降方法描述不正确的是', '单选题', '梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法', '梯度反方向是函数值下降最快方向', '梯度方向是函数值下降最快方向', '梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3293, '下面对经验风险和期望风险的描述中，哪一个属于欠学习（）', '单选题', '经验风险大、期望风险大', '经验风险大、期望风险小', '经验风险小、期望风险大', '经验风险小、期望风险小', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3294, '下面对经验风险和期望风险的描述中，哪一个属于过学习（）', '单选题', '经验风险大、期望风险小', '经验风险大、期望风险大', '经验风险小、期望风险小', '经验风险小、期望风险大', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3295, '下面对范数规则化描述，正确的是（）。', '多选题', 'L0是指向量中0的元素的个数', 'L1范数是指向量中各个元素绝对值之和', 'L2范数向量元素绝对值的平方和再开平方', 'L0是指向量中非0的元素的个数', 'BCD', 'L0是指向量中非0的元素的个数，L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，L2范数向量元素绝对值的平方和再开平方。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3296, '下面对误差反向传播（error back propagation， BP）描述不正确的是', '单选题', 'BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法', 'BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数', '对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小', '在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3297, '下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是（）。', '单选题', '他们经常不会过拟合', '他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题', '他们通常会过拟合', '', 'C', '弱学习者是问题的特定部分。所以他们通常不会过拟合，这也就意味着弱学习者通常拥有低方差和高偏差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3298, '下面对面向对象和面向过程描述正确的是：（）。', '单选题', '面向对象编程比面向过程编程更为高级', '面向对象和面向过程是编程语言的分类依据', '面向对象和面向过程是编程语言的结构不清晰', '所有面向对象编程能实现的功能采用面向过程同样能完成', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3299, '下面导入模块正确的是（）。', '多选题', 'import numpy', 'import numpy as np', 'from matplotlib import pyplot', 'from matplotlib import pyplot as plt', 'ABCD', '本题考查模块导入方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3300, '下面属于Hadoop生态圈组件的是（）。', '多选题', 'MapReduce', 'Hive', 'HBase', 'Java', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3301, '下面属于office内置格式转换的是？。', '单选题', '图片裁剪', 'doc格式转换成pdf格式', '视频合成', '文档编辑', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3302, '下面属于可视化高维数据技术的是（）。', '多选题', '矩阵', '.平行坐标系', '星形坐标系', '散布图', 'ABC', '矩阵、平行坐标系和星形坐标系都属于可视化高维数据的常用技术，而散布图又叫相关图，只能处理二维数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3303, '下面属于图片处理的是？', '单选题', '视频剪辑', '动画制作', '声音合成', '裁剪电子照片', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3304, '下面属于处理不一致数据的方法？。', '单选题', '回归分析', '模式识别', '人工更正', '结构分析', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3305, '下面属于多媒体范畴的是？', '单选题', '声音合成', '代码编程', '模式识别', '数据挖掘', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3306, '下面属于大模型微调技术的是？', '多选题', 'Prompt-tuning', 'Parameter-efficient fine-tuning', 'RAG', '', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3307, '下面属于定序等级的数据的是？。', '单选题', '成绩等级', '血型', '工作种类', '人名', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3308, '下面属于定比等级数据的是？', '单选题', '工作种类', '工资数据', '血型', '成绩等级', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3309, '下面属于定距等级的数据是？', '单选题', '距离', '动物种类', '成绩等级', '文件种类', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3310, '下面属于实体识别的是？。', '单选题', '模型构建', '文件整理', '对象匹配', '数据挖掘', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3311, '下面属于数据维度缩减的是？', '单选题', '数据特征转换', '模型结构转换', '程序逻辑转换', '文本分析', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3312, '下面属于数据降维的是？。', '单选题', '数据主成分分析', '模式识别', '文本分析', '预测分类', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3313, '下面属于数据集的一般特性的有：（）', '多选题', '连续性', '维度', '稀疏性', '分辨率', 'BCD ', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3314, '下面属于数据预处理的是？。', '单选题', '数据缺失值处理', '文本分析', '分类预测', '模式识别', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3315, '下面属于数据预处理过程的是？。', '单选题', '数据挖掘', '模型构建', '数据清理', '回归预测', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3316, '下面属于文本信息抽取的是？，统一格式。', '单选题', '格式转换', '内容粘贴', '内容复制', '内容删除', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3317, '下面属于文本抽取的方式的是？', '单选题', '在线格式转换工具转换', '图片编辑软件', '视频剪辑软件', '动画制作软件', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3318, '下面属于知识图谱正确的三元组表示方式的是？', '多选题', '实体―属性―属性值', '实体1―实体2―实体3', '实体―关系―属性值', '实体1―关系―实体2', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3319, '下面属于维归约常用的处理技术的有', '多选题', '主成分分析', '特征提取', '奇异值分解', '特征加权', 'AC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3320, '下面属于群智能算法的是？', '多选题', '遗传算法', '粒子群优化算法', '蚁群算法', '启发式搜索', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3321, '下面属于范数规则化的作用的是（）和（）。', '多选题', '保证模型尽可能的简单，避免过拟合', '约束模型特征', '最小化问题', '最大化问题', 'AB', '范数规则化的作用的是：保证模型尽可能的简单，避免过拟合、约束模型特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3322, '下面属于遗传算法的特点有（）。', '多选题', '求得全局最优解', '算法并行化', '自适应和自学习性', '对未来的预测', 'ABC', '遗传算法（Genetic Algorithm， GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3323, '下面数据结构能够支持随机的插入和删除操作、并具有较好的性能的是', '单选题', '链表和哈希表', '数组和链表', '哈希表和队列', '堆栈和双向队列', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3324, '下面方法中，属于映射数据到新的空间的方法是（）。', '单选题', '傅里叶变换', '特征加权', '渐进抽样', '维归约', 'A', '傅里叶变换是将时间域映射到频率域。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3325, '下面是Python 的特点和优点是（）。', '多选题', '解释性强', '使用动态特性', '面向对象', '语法简洁', 'ABCD', 'Python 的特点和优点是基于面向对象设计，、代码解释性强，、使用动态特性、语法简洁。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3326, '下面是Python注释语句的是（）。', '多选题', '‘hello‘', '‘‘‘hello‘‘‘', '“hello“', '#', 'BD', 'python语句单行注释使用单个#号，多行注释使用三个单引号。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3327, '下面是U盘的优点的是？', '单选题', '不易携带', '体积大', '体积小、重量轻适合随身携带', '读写速度比硬盘高', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3328, '下面是python数组的操作的是？。', '单选题', '排序', '打印', '输出', '输入', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3329, '下面是python的优点是？', '单选题', '操作难', '简单易学', '不公开', '收费的', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3330, '下面是python的数据类型的是？。', '单选题', '整型', '表格', '指针', '文档', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3331, '下面是一段将图像转换为向量的函数img2vector。该函数创建1×1024的NumPy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中，最后返回数组。请问填充在空白处的代码应该是哪个。\ndef img2vector（filename）：\n    returnVect = zeros（（1，1024））\n    fr = open（filename）\n    for i in range（32）：\n        ______________________________\n        for j in range（32）：\n            returnVect【0， 32*i+j】 = int（lineStr【j】）\n    return returnVect', '单选题', 'lineStr = fr.readlines（）', 'lineStr = fr.read_line（）', 'lineStr = readline（）', 'lineStr = fr.readline（）', 'D', '读取一行的python方法是.readline（）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3332, '下面是可视化的作用的是？。', '单选题', '采集图片', '图片保存', '数据分析', '采集数据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3333, '下面是合理人员配置的优点的是？。', '单选题', '工作效率低', '费时费力', '工作效率高', '工作拖延', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3334, '下面是基于核的机器学习算法的有（____）。', '多选题', '最大期望算法', '径向基核函数', '线性判别分析法', '支持向量机', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3335, '下面是常用数据处理工具的是？', '单选题', 'python语言', '编译语言', '动画制作工具', '图片编辑工具', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3336, '下面是搜索器的主要功能的是？。', '单选题', '内容搜索', '文本分析', '表格分析', '查询记录', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3337, '下面是数据变换的策略是？。', '单选题', '特征构造', '数据记录', '数据分析', '模式识别', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3338, '下面是数据处理的参考指标的是？。', '单选题', '数据删除率', '数据传播率', '数据分析结果', '数据分类结果', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3339, '下面是数据质量的特性的是？', '单选题', '准确性', '感染性', '破坏性', '不可解释性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3340, '下面是目前数据库和数据仓库的共同缺点的是？。', '单选题', '正确', '有效', '一致', '不完整', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3341, '下面是计算机病毒的生物特征的是？', '多选题', '感染性', '危害性', '变异性', '一致性', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3342, '下面有关分类算法的准确率、召回率、F1值的描述，错误的是（）。', '单选题', '准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率', '召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率', '正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高', '为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了F1分数', 'C', '正确率、召回率取值都在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3343, '下面有关卷积神经网络的说法哪些是正确的（）', '多选题', '卷积神经网络的输出层不一定用全连接网络，也可能得到比较好的性能', '在卷积神经网络中，卷积和池化的作用主要是分类，全连接层的作用主要是特征获取', '在特征图padding时，各方向的填充像素数不一定相同（不对称填充），也不一定补0', '卷积核的高和宽不一定是相等的，且一般大小取奇数', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3344, '下面有关可视化原理的说法，错误的是哪个（ ）。', '单选题', '可视化主要是为满足人类决策者对视觉信息的敏感性', '可视化分析的方法论基础是视觉隐喻，可以对数据进行一定的抽象表示', '高维数据可视化需要对数据进行变换，抽取有效特征，从而降低维度', '饼图可分析数据变化的趋势', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3345, '下面有关序列模式挖掘算法的描述，错误的是？（）', '单选题', 'AprioriAll算法和GSP算法都属于Apriori类算法，都要产生大量的候选序列', 'FreeSpan算法和PrefixSpan算法不生成大量的候选序列以及不需要反复扫描原数据库', '在时空的执行效率上，FreeSpan比PrefixSpan更优', '和AprioriAll相比，GSP的执行效率比较高', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3346, '下面有关盲签名说法错误的是', '单选题', '消息的内容对签名者是不可见的', '在签名被公开后，签名者能够追踪签名', '消息的盲化处理由消息拥有者完成', '满足不可否认性', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3347, '下面有关矩阵说法不正确的是（）', '单选题', '行列式不等于0的方阵问奇异矩阵', '相似矩阵是指同一个线性变换的不同的描述矩阵', '矩阵可以作为描述坐标系的一种方式', '矩阵是线性空间里的变换的描述', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3348, '下面有关线性判别分析错误的说法是哪个（ ）。', '单选题', '通过对原始的数据进行线性变换，使得不同类的样本尽量分开', '线性判别分析中线性变换可以使同类样本的方差变大', '线性变换可以使不同类别样本的距离加大', '提高不同类样本的可分性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3349, '下面有关贝叶斯网络认识错误的是', '单选题', '贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足', '贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）', '贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练', '贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3350, '下面机器学习算法属于监督学习的是（）', '多选题', '线性回归', 'K-均值', '朴素贝叶斯', 'SVM', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3351, '下面活动中应用了智能语音技术的是（    ）。', '单选题', '当天黑了家里的窗帘自动拉合', '下雨天窗户自动关闭', '夜间起床说声“开灯”，夜灯就亮了', '当宝宝大声哭泣，', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3352, '下面的Python开发包中，属于深度学习框架的有（）', '多选题', 'flask', 'Tensorflow', 'Keras', 'Mxnet', 'BCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3353, '下面的分析哪个属于现状分析', '单选题', '时间序列', '用户流失分析', '交叉销售', '销量统计', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3354, '下面的哪个版本的Hadoop在其安装目录里集成了Hive', '单选题', 'Hadoop-0.18.1', 'Hadoop-0.18.2', 'Hadoop-0.19.1', 'Hadoop-0.20.1', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3355, '下面的问题，属于分类问题的是；', '单选题', '根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅', '根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数', '根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职', '根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3356, '下面的颜色空间表示中，能较好的分离图像亮度和色度信息的是（ ）？', '单选题', 'Lab', 'RGB', 'HSV', 'CMY', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3357, '下面符合估计类条件概率的常用策略的是：', '单选题', '先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布参数估计。', '先基于训练样本对概率分布参数估计，再假定其具有某种确定的概率分布形式。', '先优化似然函数，再进行概率分布参数估计', '先进行概率分布参数估计，再优化似然函数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3358, '下面算法中哪个不是分类算法', '单选题', '决策树', '高斯混合模型GMM', '随机森林', 'Xgboost', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3359, '下面算法中哪个不是回归算法', '单选题', '线性回归', '逻辑回归', '岭回归', '随机森林', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3360, '下面算法中属于图像锐化处理的是（）。', '单选题', '低通滤波', '加权平均法', '高通滤波', '中值滤波', 'C', '高通滤波（high-pass filter） 是一种过滤方式，规则为高频信号能正常通过，而低于设定临界值的低频信号则被阻隔、减弱。通滤波属于频率域滤波，它保留高频，抑制低频，是图像锐化的一种方式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3361, '下面算法属于局部处理的是（）。', '单选题', '灰度线性变换', '二值化', '傅里叶变换', '中值滤波', 'D', '中值滤波是将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，在图像处理中常用于保护边缘信息，是一种局部处理方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3362, '下面能够支持Python开发的环境有', '多选题', 'IDLE', 'Anaconda3', 'PyCharm', 'Eclipse', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3363, '下面能实现人工智能算法的开发环境有', '单选题', 'C语言', 'Java语言', 'Python语言', '以上都可以', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3364, '下面能用于聚类性能度量外部指标是（         ）', '单选题', 'Jaccard', 'D', '指数', 'Dunn指数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3365, '下面色彩空间中，最接近人的视觉系统的特点的是（）。', '单选题', 'RGB空间', 'CMY空间', 'CMYK空间', 'HSI空间', 'D', 'HSI反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和亮度三种基本特征量来感知颜色，最接近人的视觉系统特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3366, '下面说法正确的是（）', '单选题', '梯度下降有时会陷于局部极小值，但EM算法不会。', 'SVM对噪声鲁棒。', '当训练数据较多时更容易发生过拟合。', '给定ｎ个数据点，如果其中一半用于训练，另一半用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着ｎ的增加而减小。', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3367, '下面说法错误的是（）', '单选题', '遗传算法直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其他辅助信息', '决策树算法对离散属性和连续属性进行建模', 'Hapfield网络不仅有不动点吸引子，也有其它类型的吸引子', '决策树是一种混合算法，它综合了多种不同的创建树的方法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3368, '下面说法错误的是（）。', '单选题', '可以利用统计量对缺失值进行填补', '可以利用K近邻值对缺失值进行填补', '只要有缺失值就必须把对应记录删除', '对于缺失值较多的属性可以考虑删除', 'C', '缺失值可以通过删除、填补等方法进行处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3369, '下面说法错误的是（）。', '单选题', 'Hadoop集群采用的是 Master/Slave工作模式', 'DataNode上保存着的是元数据，真正的数据是存放在NameNode 上的', 'HDFS采用了一种对文件切割后 分别存放的存储方式。', 'HDFS是为高数据吞吐量应用优化的。', 'B', 'DataNode上数据块以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是数据块元数据包括长度、校验、时间戳；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3370, '下面转义字符中哪个符号是制表符（    ）？', '单选题', '\\t', '\\n', '\\\\', '\\‘', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3371, '下面这些类型的应用，那个不使用Java语言来编写？', '单选题', 'JavaScript', 'Applet', 'Servlet', 'Java Swing', 'A', 'Java虚拟机和编译器是由C和C++两种语言合作实现的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3372, '下面选项中哪一项可以单独启动namenode进程命令。', '单选题', 'hadoop-daemon.sh start namenode', 'hadoop-daemon.sh namenode start', 'start namenode hadoop-daemon.sh', 'start hadoop-daemon.sh namenode', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3373, '下面选项中（ ）方面是机器人目前能够做到的。', '多选题', '医疗', '围棋', '写诗', '灾害后救灾行为', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3374, '下面选项中，哪些不是mysql数据库的引擎', '多选题', 'Innodb', 'OLTP', 'Memory', 'OLAP', 'BD', 'mysql数据库的引擎有InnoDB、MyISAM、MEMORY等');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3375, '下面选项操作中能包括实现跟神经网络中Dropout的类似效果？', '单选题', 'Boosting', 'Bagging', 'Stacking', 'Mapping', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3376, '下面选项是python标准库的是（）。', '多选题', 'os', 'sys', 'numpy', 're', 'ABD', 'numpy属于第三方库。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3377, '下面那些因素会影响软件架构', '多选题', '用户需求', '开发团队组成', '软件架构师的个人经验', '市场技术环境', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3378, '下面那种2D变换有可能破坏平行性（平行的线变换后不再平行）的是（ ）？', '单选题', '刚性变换', '投影变换', '相似变换', '仿射变换', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3379, '下面那种类型间的转换是被Hive查询语言所支持的_', '单选题', 'Double--》Number', 'BIGINT--》DOUBLE', 'INT--》BIGINT', 'STRING--》DOUBLE', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3380, '下面陈述不正确的是', '单选题', '大数据将实现科学决策', '大数据使政府更加精准化', '大数据彻底将群体性事件化解在萌芽状态', '大数据将实现预测式决策', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3381, '下面（    ）是LabelImg数据标注结果文件的后缀名', '单选题', 'avi', 'xml', 'jpg', 'mov', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3382, '下面（    ）程序负责HDFS数据存储。', '单选题', 'NameNode', 'JobTracker', 'Datanode', 'SecondaryNameNode', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3383, '下面（   ）是slam的定义。', '单选题', '定位', '定位与导航', '导航', '同步定位与建图', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3384, '下面（）不是有效的变量名。', '单选题', '_demo', 'banana', 'Numbr', 'my-score', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3385, '下面（）关键字用来定义函数', '单选题', 'def', 'define', 'function', 'class', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3386, '下面（）属于Python语言的特点', '多选题', '跨平台', '开源', '解释执行', '支持函数式编程', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3387, '不使用全连接处理序列问题的原因是（）', '多选题', '时间步不能确定', '模型太简单', '只能处理分类', '算法精度不足', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3388, '不可以在同一DHCP服务器下，建两个网络ID相同的作用域。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3389, '不同于通常涉及大量的规则编码的早期尝试语言处理，现代NLP算法是基于', '单选题', '自动识别', '机器学习', '模式识别', '算法辅助', 'B', '现代自然语言处理算法是基于机器学习，尤其是统计机器学习。机器学习范式不同于以前的语言处理尝试。通常的做法是基于公共语料库训练机器学习模型，将一段包含自然语言的文本数据分割到训练好的机器学习模型中，然后基于词向量进行语义识别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3390, '不同公司、不同部门、不同岗位，人员配置及岗位的定编的方法各有不同', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3391, '不同后缀的文件采用同样的策略进行文本内容抽取', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3392, '不同的信息记录应当采用不同的编码，一个码点可以代表多条信息记录', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3393, '不同的搜索引擎同一个关键词的搜索结果是一样的', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3394, '不同的方言给人们的交流带来诸多不便，所以长期以来我国政府把推行普通话作为我国语言文字工作的一个重要内容，目的是促进信息表达的', '单选题', '数字化', '个性化', '多样化', '规范化', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3395, '不同的标注任务和要求会产出不同的结果，会影响定义数据格式及组成部分', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3396, '不存在于计算机文件系统中', '多选题', '硬件', '文本文件', '软件', '网络', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3397, '不属于HDFS优势是（）„', '单选题', '时间快', '超大文件', '大量小文件', '商用硬件', 'A', 'HDFS优势：1、海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别或更高级别的数据存储。\n2、高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。\n3、商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件\n4、大文件存储');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3398, '不属于Hive优点的选项是', '单选题', '提供与SQL相近的语法，容易上手，可以非常容易地完成数据ETL', '适合处理结构化的数据', '存储格式灵活多样，有较强的扩展性', '适用于海量结构化数据分析汇总，查询速度非常快', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3399, '不属于MapReduce编程组件的是？', '单选题', 'InputStream', 'Mapper', 'OutputFormat', 'Partitioner', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3400, '不属于Mayer-Schönberger V 和 Cukier K.在其著名论著《 Big Data： A Revolution That Will Transform How We Live， Work， and Think》中提出了大数据时代统计的思维变革的是（）。', '单选题', '不是随机样本，而是全体数据', '不是精确性，而是混杂性', '不是描述性分析，而是预测性分析', '不是因果关系，而是相关关系', 'C', 'Mayer-Schönberger V 和 Cukier K.在其著名论著《 Big Data： A Revolution That Will Transform How We Live， Work， and Think》中提出了大数据时代统计的思维变革：①不是随机样本，而是全体数据：大数据时代应遵循“样本=总体”的理念，需要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。②不是精确性，而是混杂性：大数据时代应承认数据的复杂性，数据分析目的不应追求精确性，数据分析的主要瓶颈是如何提升效率而不是保证分析结果的精确度。③不是因果关系，而是相关关系：大数据时代的思想方式应转变——不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3401, '不属于Python保留字的是（）。', '单选题', 'do', 'pass', 'except', 'while', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3402, '不属于Python语言特点的是（ ）。', '单选题', '生态丰富', '多语言集成', '语法简洁', 'Python的运行速度比C语言快很多', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3403, '不属于R-CNN的不足之处（）？', '单选题', '训练分为了多个步骤. 包括Select Search进行proposal的选择， CNN的模型训练（模型的预训练和微调）， SVM的分类， Bounding Box回归等， 整个过程需要的时间过长.', '由于当时的历史等各个因素的影响， 使用了SVM进行多类别分类，要训练多个分类器， 训练时间较长', '测试时间长，由于每张图片要处理大量的目标候选框', 'R-CNN一定比传统的方法有更慢的处理速度', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3404, '不属于R-CNN较之于传统方法的主要优势有（）？', '单选题', '使用了Select Search进行proposal的选择， 极大地减少了proposal的数量.（百万级别~2000左右）', '深度学习提取特征来代替人为设计， 较大地提高了精度和效率.', '使用了Bounding Box回归， 进一步提高了检测的精度.', 'R-CNN一定比传统的方法有更加快的速度', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3405, '不属于python标准数据类型的是', '单选题', 'Dataframe', '字符串', '数值', '列表', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3406, '不属于二元状态感知模型有（）。', '单选题', '与非门', '异或门', '与门', '逻辑门', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3407, '不属于云计算缺点的是（）。', '单选题', '隐私与安全保障有限', '云计算功能可能有限', '不能提供可靠的数据存储', '可能存在拖机问题', 'C', '云计算可提供可靠、安全的数据存储');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3408, '不属于人工智能机器感知领域的是______。（    ）', '单选题', '使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力', '使机器具有理解文字的能力', '使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力', '使机器具有听懂人类语言的能力', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3409, '不属于人工智能的学派是', '单选题', '符号主义', '机会主义', '行为主义', '连接主义。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3410, '不属于使用池化层相比于相同步长的卷积层的优势有（）。', '多选题', '参数更少', '可以获得更大下采样', '速度更快', '有助于提升精度', 'BCD', '池化层公式与卷积一样，只是不需要参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3411, '不属于信息的主要特征', '单选题', '时效性', '不可能增值', '可传递、共享', '依附性', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3412, '不属于判别式模型的是（）。', '单选题', '决策树', 'BP神经网络', '支持向量机', '贝叶斯', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3413, '不属于图像分类技术应用领域的是______。（    ）', '单选题', '商品自动分类', '运输车辆识别', '残次品自动分类', '自动驾驶技术', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3414, '不属于小目标难以检测的原因有（）？', '单选题', '分辨率低', '图像模糊', '携带的信息少', '形状复杂', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3415, '不属于当今的人工智能发展方向的是（    ）', '单选题', '以机器与人结合而成的增强型混合智能系统', '用机器、人、网络结合成新的群智系统', '用机器、人、网络和物结合成的更加复杂的智能系统', '用计算机模拟人工智能', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3416, '不属于循环神经网络的输出模式是（）。', '单选题', '单输出', '多输出', '同步多输出', '异步多输出', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3417, '不属于操作系统基本功能的是（）', '单选题', '数据库管理', '设备管理', '进程管理', '存储管理', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3418, '不属于数据脱敏的要求的是（）。', '单选题', '双向性', '单向性', '无残留', '易于实现', 'A', '数据脱敏操作不能停留在简单地将敏感信息屏蔽掉或匿名处理。数据脱敏操作必须满足以下3个要求：单向性、无残留、易于实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3419, '不属于模型集成方法的是（）。', '单选题', '直接集成法', '增强法', '堆叠法', '递归法', 'D', '模型集成方法包括直接集成法、自助法、随机森林、增强法和堆叠法等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3420, '不属于深度学习模型的选项是？', '单选题', '朴素贝叶斯', '深度残差网络', '卷积神经网络 CNN', '循环神经网络 RNN', 'A', '朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法不属于深度学习模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3421, '不属于语音声学特征的是？', '单选题', '频率', '语义', '时长', '振幅', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3422, '不属于面向对象的三大属性的是（）。', '单选题', '封装', '继承', '多态', '分类', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3423, '不得制造、传播？病毒及从事其它侵犯网络和他人合法权益的活动。', '单选题', '数据', '计算机', '微生物', '软件', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3424, '不是Python对文件的打开模式的是（）。', '单选题', '‘r’', '‘+’', '‘w’', '‘c’', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3425, '不是python中文件写操作方法的是（）。', '单选题', 'writelines', 'write', 'write 和 seek', 'writetext', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3426, '不是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程', '多选题', '编译', '编码', '编写', '解码', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3427, '不是基于python的中文分词工具', '多选题', '文本分析', '结巴分词', '结巴说话', '流利说话', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3428, '不是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号', '多选题', '数字', '数据', '字符', '图形', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3429, '不是常用的翻译工具的是？', '多选题', '百度网盘', '搜狗语言', '百度翻译', '网易云盘', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3430, '不是常用的遍历读取文件的方法', '多选题', '递归遍历', '文本分类', '文本编辑', '文本分析', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3431, '不是所有的引导型病毒都攻击BOOT扇区或主引导扇区。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3432, '不是概要设计的任务是', '多选题', '确定软件的结构及模块的划分，并确定各模块之间的接口', '确定每个模块的算法和数据结构及细节', '描述系统展现给用户的行为和执行的操作等', '确定系统的目标', 'BCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3433, '不是自然语言处理要实现的目标的是______。（    ）', '单选题', '理解别人讲的话', '对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑', '欣赏音乐', '机器翻译', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3434, '不确定性分为两类，一是知识的不确定性，二是什么的不确定性（         ）', '单选题', '推理', '信息', '计算', '证据', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3435, '不确定性分为两类，一是证据的不确定性，二是（         ）', '单选题', '推理的不确定性', '信息的不确定性', '计算的不确定性', '知识的不确定性', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3436, '不确定性类型按性质可分哪些？', '多选题', '随机性', '模糊性', '不完全性', '不一致性', 'ABCD', '判断题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3437, '不确定推理过程的不确定性不包括（ ）。', '单选题', '证据的不确定性', '规则的不确定性', '推理过程的不确定性', '知识表示方法的不确定性', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3438, '不能使用连续“=“给多个变量赋值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '可以连续多个变量赋值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3439, '不能实现从列表中删除元素的函数是：', '单选题', 'remove（）方法', 'pop（）方法', 'del函数', 'discard（）方法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3440, '不能实现将列表list1元素逆序的方法是：', '单选题', 'list1.reverse（）', 'list1.sort（reverse=True）', 'list1【-1：：-1】', 'list1【len（list1）：：-1】', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3441, '不能显示文本文件内容的命令是（）', '单选题', 'more', 'join', 'less', 'tail', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3442, '不适合用产生式表示法表示的知识是（）', '单选题', '由许多相对独立的知识元组成的领域知识', '可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作', '具有结构关系的知识.', '具有经验性及不确定性的知识', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3443, '不需要加酸加水及调整酸比重等维护工作是阀控式密封蓄电池的特点之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3444, '不需要建模环境，等待真实反馈再进行接下来的动作，这是哪种强化学习算法', '单选题', 'Model-free方法', 'Model-based 方法', 'Policy-based 方法', 'Value-based 方法', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3445, '不需要用英文冒号（：）来表达对后续连续缩进语句的所属关系的保留字是：‪', '单选题', 'elif', 'for', 'break', 'def', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3446, '与 if （x==0）等价的语句是（ ）', '单选题', 'if （x=0）', 'if （not x）', 'if（x）', 'if （x！=1）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3447, '与 生成方法、半监督SVM、图半监督学习等基于单学习机器利用未标记数据不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多学习器，而学习器之间的分歧（disagreement）对未标记数据的利用至关重要。（）是此类方法的重要代表。', '单选题', '协同训练', '组合训练', '配合训练', '陪同训练', 'A', '与生成方法、半监督SVM、图半监督学习等基于单学习机器利用未标记数据不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多学习器，而学习器之间的分歧（disagreement）对未标记数据的利用至关重要。协同是此类方法的重要代表，它很好地利用了多视图的相容互补性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3448, '与AI对话时，下列哪项是重要的原则？', '单选题', '尊重机器的意见和观点', '提供准确的信息和指令', '使用简洁明了的语言', '所有以上原则', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3449, '与AI对话时，以下哪种行为可能导致误解或误操作？', '单选题', '多次重复同一问题', '忽略机器的回应', '使用含糊或模棱两可的语言', '提供不准确的信息', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3450, '与A对话时，为了保持清晰的沟通，应该避免以下哪种行为？', '单选题', '使用复杂的专业术语', '发送过长的消息', '提问不清晰或含糊的问题', '忽略机器的回应', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3451, '与PCA相比，t-SNE的以下说明哪个正确？', '单选题', '数据巨大（大小）时，t-SNE可能无法产生更好的结果。', '无论数据的大小如何，T-NSE总是产生更好的结果。', '对于较小尺寸的数据，PCA总是比t-SNE更好。', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3452, '与SAAS不同，（）形式把开发环境或者平台也作为一种服务给用户提供。', '单选题', '软件即服务', '基于平台服务', '基于WEB服务', '基于管理服务', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3453, '与传统的关系型数据库相比，图数据库善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，效率远远（）传统型数据库', '单选题', '小于', '接近', '等于', '高于', 'D', '与传统的关系型数据库相比，图数据库善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，效率远远高于传统型数据库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3454, '与传统的知识库相比，知识图谱具有表达清晰、自动分析、高速反馈等优势', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3455, '与信息隐蔽的概念直接相关的概念是（）。', '单选题', '模块耦合度', '软件结构定义', '模块独立性', '模块类型划分', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3456, '与大数据相关的技术有', '多选题', '编译原理', '信息论', 'BIGTABLE', 'MAPREDUCE', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3457, '与开源sqoop相比，loader具有哪些増强特性？（）', '多选题', '高可靠性', '高性能', '安全性', '图形化', 'ABCD', 'Loader的特点：\n图形化：提供图形化配置、监控界面，操作简便。\n高性能：利用MapReduce并行处理数据。\n高可靠：Loader Server采用主备双机；作业通过MapReduce执行，支持失败重试；作业失败后，不会残留数据。\n安全：Kerberos认证；作业权限管理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3458, '与普通反向传播不同的是，BPTT会在每个时间步长内叠加所有对应权重的梯度', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3459, '与普通反向传播不同的是，反向传播算法（BPTT）会在每个时间步长内减去所有对应权重的梯度', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3460, '与生成方法、半监督SVM、图半监督学习等基于单学习机器利用未标记数据不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多学习器，而学习器之间的分歧（disagreement）对未标记数据的利用至关重要。（）是此类方法的重要代表。', '单选题', '协同训练', '组合训练', '配合训练', '陪同训练', 'A', '协同训练是此类方法的重要代表，它很好地利用了多视图的相容互补性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3461, '与网络计算相比，云计算特征不包含（）。', '单选题', '资源高度共享', '适合紧耦合科学计算', '支持虚拟化', '使用于商业领域', 'B', '云计算是解耦合的科学计算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3462, '与自然语言处理相关的工具包Jieba，、Gensim，、NLTK，、Scikit-Learn的区别是（）。', '多选题', 'Jieba专注于中文分词操作', 'NLTK主要用于一般自然语言处理任务（标记化，POS标记，解析等）', 'Gensim主要用于题和向量空间建模、文档集合相似性等', 'Scikit-learn为机器学习提供了一个大型库，其中包含了用于文本预处理的工具，例如词频-逆文档频率特征提取（TfidfVectorizer）等。', 'ABCD', '题中列出了自然语言处理工具包的特点和区别，四个选项均正确。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3463, '专家反馈强化学习是大模型训练的技术之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3464, '专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、（）、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难', '单选题', '不完整的信息', '不一致的信息', '不确定的信息', '不精确的语言', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3465, '专家系统中用于专家系统、知识工程师、用户进行交互，以完成输入输出处理的是（         ）', '单选题', '输入系统', '输出系统', '人机接口', '知识获取机构', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3466, '专家系统中用于回答用户提出的问题，解释系统的推理过程的是（         ）', '单选题', '知识库', '数据库', '推理机', '解释机构', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3467, '专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（ ）的过程。', '单选题', '思考', '回溯', '推理', '递归', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3468, '专家系统是一种模拟人类专家解决专业领域问题的计算机程序系统', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3469, '专家系统是以（ ）为基础，以推理为核心的系统。', '单选题', '专家', '软件', '知识', '解决问题', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3470, '专家系统是利用人工智能方法与技术开发的一类智能程序系统', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3471, '专家系统是（）学派的成果', '单选题', '符号学派', '联接学派', '行为学派', '统计学派', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3472, '专家系统本身是一个程序，它与传统程序是一样的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3473, '专家系统的实质是一种（         ）', '单选题', '计算机系统', '管理系统', '编译系统', '计算机网络', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3474, '专家系统的推理机的最基本的方式是（ ）。', '单选题', '直接推理和间接推理', '正向推理和反向推理', '逻辑推理和非逻辑推理', '准确推理和模糊推理', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3475, '专家系统的正向推理是以（ ）作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知识，推断出结论的过程。', '单选题', '需要解决的问题', '已知事实', '证明结论', '表示目标的谓词或命题', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3476, '专家系统的正向推理是以（）作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知识，推断出结论的过程。', '单选题', '需要解决的问题', '已知事实', '证明结论', '表示目标的谓词或命题', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3477, '专家系统的结构包含哪些？', '多选题', '人机界面和知识库', '推理机', '动态数据库', '知识库答理系统和解释模块', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3478, '专家系统知识表示的方法主要有哪些？', '多选题', '逻辑表示法（谓词表示法）', '框架', '产生式', '语义网络', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3479, '专用与通用人工智能讨论的是智能的（）问题', '单选题', '分层', '深度', '宽窄', '语言处理', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3480, '专用人工智能的简称是（）。', '单选题', 'ANI', 'AGI', 'AIN', 'AIG', 'A', '专用人工智能的简称是ANI。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3481, '世界上第一个将芯片植入体内的人是（ ）。', '单选题', '凯文·沃里克', '布鲁克斯', '罗斯·昆兰', '杰弗里·辛顿', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3482, '世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3483, '两个变量的Pearson相关性系数为零，但这两个变量的值同样可以相关。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3484, '两个变量相关，它们的相关系数r可能为0。这句话（）。', '单选题', '正确', '错误', '-', '-', 'A', 'Pearson相关系数r=0，这表示两个变量间不存在线性相关关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3485, '两个向量的余弦相似度越接近1，说明两者越相似。  （    ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3486, '两位同事从上海出发前往深圳出差，他们在不同时间出发，搭乘的交通工具也不同，能准确描述两者“上海到深圳”距离差别的是（）', '单选题', '欧式距离', '余弦距离', '曼哈顿距离', '切比雪夫距离', 'D', '①欧几里得距离\n计算公式（n维空间下）\n二维：dis=sqrt（ （x1-x2）^2 + （y1-y2）^2 ）\n三维：dis=sqrt（ （x1-x2）^2 + （y1-y2）^2 + （z1-z2）^2 ）\n②余弦距离：余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。公式如下：\n\n③曼哈顿距离：两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和\nDis=abs（x1-x2）+abs（y1-y2）\n④切比雪夫距离：各坐标数值差的最大值\nDis=max（abs（x1-x2），abs（y1-y2））');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3487, '两名新成员最近加入到某项目中，项目组成员原来有6个人，则沟通途径增加了（）', '单选题', '21', '13', '12', '8', 'B', '根据题目描述，项目组成员原来有6个人，现在新增了两名新成员。要确定新增成员后的沟通途径数量，可以使用组织沟通图的公式来计算。\n\n组织沟通图的公式为：N * （N-1） / 2，其中N表示项目组成员的数量。\n\n原来的项目组成员有6人，所以原来的沟通途径数量为6 * （6-1） / 2 = 15。\n\n现在新增了两名成员，总共有8人，所以新增成员后的沟通途径数量为8 * （8-1） / 2 = 28。\n\n因此，28-15=13');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3488, '两库一平台中， 样本库，模型库和人工智能平台分别相当于（ ）', '单选题', '原料， 超市， 工厂', '超市， 工厂， 原料', '工厂， 超市， 原料', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3489, '两种算法在某种度量下取得评估结果后不能直接比较以评判优劣的原因中，正确的是', '单选题', '测试性能不等于泛化性能', '测试性能随着测试集的变化而变化', '很多机器学习算法本身有一定的随机性', '以上均正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3490, '严格遵循信息系统开发管理要求，加强A项目开发环境及测试环境的安全管理，确保与实际运行环境及办公环境安全隔离，确保开发全过程信息安全管控', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3491, '中位数可以用于顺序数据和分类数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '中位数主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能用于分类数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3492, '中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个\n作为中位数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3493, '中值攻击不是针对统计数据库。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3494, '中值滤波是一种线性空间滤波器。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '中值滤波是一种非线性空间滤波器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3495, '中国人工智能产业初步呈现集聚态势，人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（ ）。', '单选题', '上海', '北京', '深圳', '杭州', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3496, '中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书》（2022年）中指出，技术创新、可信发展以及（）是人工智能未来发展的“三维”坐标。', '单选题', '工程实践', '好用易用', '驻足实际', '算力提升', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3497, '中国公民、法人或者其他组织对其所开发的？，不论是否发表，依照《计算机软件保护条例》享有著作权。', '单选题', '书籍', '软件', '商标', '专利', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3498, '中国到2020年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3499, '中国工.程院在2015年启动《中国人工智能2.0发展战略研究》，人工智能从1.0越变为2.0，主要表现在.（）', '多选题', '从人工知识表达技术到大数据驱动知识学习回', '从处理类型単一的数据到跨媒体认知、学习和推理', '从追求“机器智能”迈向人机混合的“増强智能”', '从机器人到白主无人系统', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3500, '中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台是（    ）', '单选题', '大云', '移娃', 'OneNet', '九天', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3501, '中心极限定理是噪声抑制的中的统计原理，其内容是均值分布总会收敛于一个（）。', '单选题', '正态分布', '泊松分布', '多项式分布', '均值分布', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3502, '中文分词只局限于中文应用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3503, '中文分词技术不属于？范畴', '多选题', '模式识别', '数据挖掘', '自然语言处理', '物理分析', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3504, '中文分词技术属于？范畴。', '单选题', '模式识别', '数据挖掘', '自然语言处理', '物理分析', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3505, '中文分词是其他？的基础。', '单选题', '中文信息处理', '数字信息处理', '图片信息处理', '视频信息处理', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3506, '中文同义词替换时，常用到Word2Vec，以下说法正确的是（）', '多选题', 'Word2Vec基于概率统计', 'Word2Vec结果符合当前预料环境', 'Word2Vec得到的都是语义上的同义词', 'Word2Vec受限于训练语料的数量和质量', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3507, '中文同义词替换时，常用到Word2Vec，以下说法错误的是（）。', '单选题', 'Word2Vec基于概率统计', 'Word2Vec结果符合当前预料环境', 'Word2Vec得到的都是语义上的同义词', 'Word2Vec受限于训练语料的数量和质量', 'C', 'Word2Vec只会输出词向量，并不关心是否为同义词。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3508, '中文多音字在语音合成领域目前无法通过标注训练解决。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3509, '中文并没有一个形式上的分界符。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3510, '中移动想了解销量目标是否完成，最合适的分析方法是', '单选题', '结构分析', '平均分析', '交叉分析', '对比分析', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3511, '中级数据标注员应该具备的职业机能包括（    ）\n①具备较高的职业道德和一定的从业经验\n②具备较高的业务能力和责任心\n③具备业务开发能力\n④具备简单质检能力\n⑤具备团队管理能力', '单选题', '①②③', '③④⑤', '②③④', '①②④', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3512, '为AB类的一个无形式参数无返回值的方法method书写方法头，使得使用类名AB作为前缀就可以调用它，该方法头的形式为（）。', '单选题', 'static void method （）', 'public void method（）', 'final void method （）', 'abstract void method（）', 'A', 'static用来修饰类或类的成员，这时不需要创建实例就能访问（而且不能实例化），在被调用的时候自动实例化，且在内存中产生一个实例。当含有静态成员的非静态类实例化出对象后，这些对象公用这些静态成员，通过类名或对象名都能访问它们');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3513, '为Flask创建自定义命令，通过创建一个函数，为该函数添加（）装饰器。', '单选题', '@app.route（）', '@app.cli.command（）', '@app.cli（）', '@app.command（）', 'B', '通过创建任意一个函数，并为其添加@app.cli.command（）装饰器，函数名就是命令名称；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3514, '为了使计算机中安装的防病毒软件能有效地防御、查杀新病毒，必须定期升级防病毒软件的病毒库。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3515, '为了保证Leader选举能够通过半数以上台服务器选举支持，因此Zookeeper集群搭建的服务器为（）。', '单选题', '2n+2', '2n', '2n+1', '以上说法均错误', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3516, '为了保证数据的安全，可能的做法是将数据上传至百度云', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3517, '为了保证流应用的快照存储的可靠性，快照主要存储在（）？', '单选题', '本地文件系统中', 'Jobmanager的内存中', 'HDFS中', '可靠性高的单机数据库中', 'C', '为了保证流应用的快照存储的可靠性，快照主要存储在HDFS中');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3518, '为了保障流应用的快照存储的可靠性，快照主要存储在哪里？', '单选题', 'jobmanager的内存中', '可靠性高的单机数据库中', '本地文件系统中', 'hdfs中', 'D', '为了保障流应用的快照存储的可靠性，快照主要存储在hdfs中');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3519, '为了允许支持向量机在一些样本上出错，引入（）的概念。', '单选题', '软间隔', '硬间隔', '间隔', '误差', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3520, '为了加强预算控制，成本估算建设在WBS的（）层进行。', '单选题', '最高', '最低', '核心', '第三', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3521, '为了加速人工智能的模型训练和推理速度，目前只能通过软件优化的方式进行提速。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3522, '为了启动hive，我们必须在路径里安装有hadoop或者哪个路径', '单选题', 'export HADOOP_HOME=hadoop-install-dir', 'export HIVE_HOME=hive-install-dir', 'export JAVA_HOME=java-install-dir', 'export HDFS_HOME=hdfs-install-dir', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3523, '为了增强网络的表达能力，我们需要（）来将线性函数转换为非线性函数。', '单选题', '损失函数', '指数函数', '三角函数', '激活函数', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3524, '为了对某图像中的目标进行分析和识别，一般需要对图像进行（）处理。', '单选题', '图像加噪', '图像采集', '图像压缩', '图像分割', 'D', '为了对某图像中的目标进行分析和识别，一般需要对图像进行 图像分割处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3525, '为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成（）', '单选题', '数字', '字符', '符号', '英文', 'A', '为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成数字');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3526, '为了得到和SVD一样的投射（projection），你需要在PCA中怎样做？（）', '单选题', '将数据转换成零均值', '将数据转换成零中位数', '无法做到', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3527, '为了得到树形的聚类结构，应该使用下列哪一种聚类算法', '单选题', '原型聚类', '密度聚类', '层次聚类', '以上都是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3528, '为了提高Kafka的容错性，Kafka支持Partition的复制策略，以下关于Leader Partition和Follow Partition 的描述错误的是（）', '单选题', 'Kafka针对Partition的复制需要选出一个Leader由该Leader负责Partition的读写操作。其他的副本节点只是负责数据同步', '由于Leader Server承載了全部的请求压力。因此从集群的整体考虑，Kafka会将Leader均衡地分散在每个实例上，来确保数据均衡', '一个Kafka集群各个节点间不可能互为Leader和Flower', '如果Leader失效。那么将会有其他follower来接管（成为新的Leader）', 'C', '一个Kafka集群各个节点间可能互为Leader和Flower');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3529, '为了提高系统性能，Spark采取“惰性计算模式”，具体为（）。', '单选题', '执行Transformation操作时不会提交，只有执行Action操作时才会被提交到集群中开始被执行', '执行Action操作时不会提交，只有执行Transformation操作时才会被提交到集群中开始被执行', '只有执行完Action操作和Transformation操作时，所有操作才会被提交到集群中开始被执行', '执行完Action操作或Transformation操作时都不会提交到集群', 'A', 'Spark“惰性计算模式”定义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3530, '为了改进应用软件的可靠性和可维护性，并适应未来软硬件环境的变化，应主动增加新的功能以使用系统适应各类变化而不被淘汰。为了适应未来网络宽带的需要，在满足现有宽带需求下，修改网络软件从而使之支持更大的宽带，这种软件维护工作属于（）。', '单选题', '更正性维护', '适应性维护', '完善性维护', '预防性维护', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3531, '为了更好的解决线性不可分问题，我们常常需要扩大可选函数的范围', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3532, '为了更好的解决线性不可分问题，我们常常需要扩大可选函数的范围。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3533, '为了更好的解决线性不可分问题，我们常常需要扩大可选函数的范围。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3534, '为了检测Windows系统是否有木马入侵，可以先通过tracert–d命令来查看当前的活动连接端口。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3535, '为了检验连续变量x，y之间的线性关系，下列哪种图最合适？', '单选题', '散点图', '条形图', '直方图', '都不对', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3536, '为了清除系统运行中发生的故障和错误，软、硬件维护人员\n要对系统进行必要的修改与完善，这些工作称为？。', '单选题', '系统维护', '数据更新', '性能优化', '产品迭代', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3537, '为了满足员工的归属感需要，某公司经常为新员工组织一些聚会或者社会活动，按照马斯洛的需要层次理论，这属于满足员工的（）的需要', '单选题', '安全', '社会交往', '自尊', '自我实现', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3538, '为了满足员工的归属感需要，某公司经常为新员工组织一些聚会或者社会活动，按照马斯洛的需要层次理论，这属于满足员工的（）的需要。', '单选题', '安全', '社会交往', '自尊', '自我实现', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3539, '为了给整型变量x、y、z赋初值10，下面正确的python语句是（ ）。', '单选题', 'xyz=10', 'x=10', 'x=y=z=10', 'x=10，y=10，z=10', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3540, '为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是（）。', '单选题', '专家系统', '人工神经网络', '模式识别', '智能代理', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3541, '为了解决特定的计算程序，如分类器或专家知识等多种模式，进行战略性生产和组合。这个过程被称为集成学习。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3542, '为了让用户通过网络来访问打印机，需要在打印服务器上共享打印机。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3543, '为了追求效益，可以不需要爱护设备', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3544, '为了防御网络监听，最常用的方法是', '单选题', '采用物理传输（非网络）', '信息加密', '无线网', '使用专线传输', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3545, '为了防御网络监听，最常用的方法是采用物理传输。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3546, '为了防止已存有信息的软盘被病毒感染，应采取的措施是', '单选题', '把它加上写保护的措施后再放入计算机内使用', '不要把它与有病毒的软盘放在一起', '保护它的清洁', '定期对它做格式化的处理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3547, '为了降低MapReduce两个阶段之间的数据传递量，一般采用（）函数对map阶段的输出进行处理。', '单选题', 'sort（）', 'combiner（）', 'join（）', 'gather（）', 'B', '为了降低数据传递量，采用combiner（）函数对map（）函数的数据结果进行合并处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3548, '为了降低map（）函数与reduce（）函数之间的数据传递量，一般采用combiner（）函数对map（）函数的输出结果进行合并处理。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3549, '为了预防计算机病毒，应采取的正确措施是', '单选题', '每天都要对硬盘和软盘进行格式化', '不玩任何计算机游戏', '不用盗版软件和来历不明的软盘', '经常清除计算机上的尘土', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3550, '为什么DBSCAN算法难以有效处理高维数据。（）', '单选题', '数据的形状太复杂', '簇的大小未知', '噪声点过多', '开销过大', 'D', '由于传统的欧式距离不能很好处理高纬数据，所以对于距离定义较难给出好的解决方案\nDBSCAN算法适合处理不同簇的密度相对比较均匀的情况，当不同簇的密度变化很大时会出现一些问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3551, '为什么SSD对小目标检测效果不好（）', '单选题', '小目标对应的anchor比较少', '小目标对应的feature map上的pixel难以得到训练', '语义信息来与背景信息不足', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3552, '为什么Vgg采用小卷积核替代大卷积核参数量依旧很大？', '单选题', '小卷积参数量也很大', 'Vgg的网络过深', 'Vgg使用了并行结构', 'Vgg使用了三层全连接层', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3553, '为什么不能用多层全连接网络解决命名实体识别问题：', '单选题', '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', '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，因此不能用多层全连接网络解决命名实体识别问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3554, '为什么循环神经网络可以用来实现自动问答，比如对一句自然语言问句给出自然语言回答？（     ）', '多选题', '因为自动问答可以看成是一种序列到序列的转换', '因为循环神经网要比卷积神经网更强大', '因为循环神经网络能够处理变长输入', '因为卷积神经网络不能处理字符输入', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3555, '为什么批量梯度下降法（BGD）寻优路径相对比较平滑（）', '单选题', '批量梯度下降法（BGD）每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值减小的方向', '批量梯度下降法（BGD）每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值增加的方向', '批量梯度下降法（BGD）每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值不变的方向', '批量梯度下降法（BGD）每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值发生变化的方向', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3556, '为什么要在类神经网络中计算误差值？（）', '单选题', '调整输入值', '调整隐藏层个数', '调整权重（Weight）', '调整真实值', 'C', '在类神经网络中计算误差值是为了调整权重');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3557, '为什么要对输入进行归一化？', '单选题', '让参数初始化更快', '让代价函数更快地优化', '更容易做数据可视化', '是另一种正则化——有助减少方差', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3558, '为什么计算机视觉任务优先考虑使用卷积神经网络：', '单选题', '全连接网络完全不能做计算机视觉任务', '全连接网络理论在处理视觉任务时计算量很小', '全连接网络理论在处理视觉任务时会出现维数灾难现象，而卷积神经网络可以缓解这一现象', '卷积神经网络只能做计算机视觉任务', 'C', '全连接网络理论在处理视觉任务时会出现维数灾难现象，而卷积神经网络可以缓解这一现象');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3559, '为充分获取大数据潜力必须解决的主要问题是数据政策、技术和技能以及', '单选题', '组织变更和人才', '数据访问权', '行业结构', '政府职能', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3560, '为减少写入磁盘的数据量，mapreduce支持对M0F（ mapoutfile）进行压缩后再 写入。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '为减少写入磁盘的数据量，mapreduce支持对M0F（ mapoutfile）进行压缩后再 写入。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3561, '为出售公司软件产品，张工为公司草拟了一份合同，其中写明软件交付以后，买方应尽快安排付款。经理看完后让张工重新修改，原因是（）', '单选题', '没有使用国家或行业标准的合同形式', '用语含混不清，容易引起歧义', '名词术语使用错误', '措辞不够书面化', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3562, '为图片中出现次数最多的人。', '单选题', '关键人物', '无关人物', '不完整人物', '动物', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3563, '为增加模型的泛化能力，可以使用下列哪些方法', '多选题', 'L1正则化', 'L2正则化', 'Dropout', '增加训练集样本数量', 'ABCD', '4种方法均可');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3564, '为实现自定义分区器，可以自定义类，继承自哪一个类？', '单选题', 'Partitioner', 'String', 'Mapper', 'Reducer', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3565, '为实现（）级容灾要求，自然人电子税务局按照两地双中心的模式，在北京数据中心和广东数据中心同步镜像部署。', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3566, '为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型（）', '单选题', 'KNN', 'RNN', 'BNN', 'VGG', 'C', '为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型BNN');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3567, '为应对图计算中对高效处理大规模图数据的巨大挑战，（）图计算成为了当前热点研究问题。', '单选题', '拓展分列式', '分布式', '可扩展', '可扩展分布式', 'D', '为应对图计算中对高效处理大规模图数据的巨大挑战，可扩展分布式图计算成为了当前热点研究问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3568, '为应对微网响应模型长期学习需求中的梯度消失和梯度爆炸问题，引入长短期记忆的深度LSTM网络，其中（____）可以对上一节点传进来的输入进行选择性丢弃。', '单选题', '循环门', '输入门', '遗忘门', '输出门', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3569, '为应对电力营销专业人工电子坐席热线服务电话系统存在的问题，有必要训练基于电力知识，营销制度等的智能问答模型，并采用（____）判断模型输出答案与人工标注答案的文本匹配程度。', '单选题', 'Rouge', 'Confusion Matrix', 'RMSE', 'MAPE', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3570, '为提升效率，大多数AI框架的核心功能模块都是C++实现的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3571, '为提升效率，大多数AI框架的核心功能模块都是Python实现的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3572, '为提高计算性能，Spark中Transformation操作采用的是（）计算模式。', '单选题', '活性', '惰性', '实时', '非实时', 'B', 'Spark的所有Transformation操作采取的都是“惰性计算模式”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3573, '为支持企业复工复产复销，税务总局发挥增值税连接购销双方优势，开发上线了“全国纳税人供应链查询系统”，利用大数据智能算法精准匹配供需对接企业，促成双方自行自愿按市场化原则实现有效购销。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3574, '为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？', '单选题', '探索性数据分析', '建模描述', '预测建模', '寻找模式和规则', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3575, '为构建台风灾害下架空输电线路损毁预测模型，采用自适应增强迭代算法，可以不断更新训练数据的权重，由弱分类器得到强分类器，具有精度高、不易过拟合的特点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3576, '为确保数据传输中的正确性，需要对传输信息进行校验纠错，但（）不是纠错编码。', '单选题', '奇偶校验码', 'BCH码', 'BCD码', 'CRC码', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3577, '为确定是否安装了Python，执行命令python（请注意，其中的p是小写的）。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3578, '为解决电力系统中绝缘子图像的目标定位问题，可以基于（）进行建模。', '单选题', 'AlexNet', 'GoogleNet', 'FasterR-CNN', 'ResNet', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3579, '为进行分类模型的训练和性能评价，需要将输入的标注数据划分为 （    ）', '多选题', '数据的类标', '测试集', '数据的特征', '训练集', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3580, '为防止泄漏帐号、密码和配置，应禁用NetScreen的TELNET，启用SSH。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3581, '为防止黑客的入侵，我们因采取的措施是', '单选题', '在机房安装防盗系统', '安装防火墙', '定期整理磁盘文件', '尽量不收发电子邮件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3582, '主成分分析中确定主成份个数是关键步骤，其大致原则包括（）。', '多选题', '特征根值大于1', '特征根值大于0.8', '累积特征根值加总占总特征根值 的80%以上', '累积特征根值加总占总特征根值的90%以上', 'AC', '主成分分析特征根值大于1，累积特征根值加总占总特征根值的80%以上');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3583, '主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过（）将向量投影到低维空间。', '单选题', '线性变换', '非线性变换', '拉布拉斯变换', 'z变换', 'A', '主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过线性变换将向量投影到低维空间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3584, '主成分分析法是通过变量变换的方法把相关的变量变为若干（）的变量。。', '单选题', '相联系', '相互矛盾', '不相关', '相等', 'C', '主成分分析法是通过变量变换的方法把相关的变量变为若干不相关的变量。。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3585, '主成分分析用于（）', '单选题', '特征降维', '特征膨胀', '特征子集计算', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3586, '主成分分析的优化目标是一个（）。', '单选题', '不含约束条件的二次规划问题', '含有约束条件的二次规划问题', '不含约束条件的线性规划问题', '含有约束条件的线性规划问题', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3587, '主成分分析的出发点是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征，它们是原有特征的线性组合，并且相互之间是不相关的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3588, '主数据存储记录的变更应遵循“谁提供、谁修改”原则，由数据提供方进行修改，数据消费方可以允许修改。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3589, '主机A（192.168.1.1）与主机B（192.168.1.2）网络相通能够正常通信，从主机A到主机B，依次经过纵向加密认证装置C（192.168.1.3）和纵向加密认证装置D（192.168.1.4）。纵向加密认证装置已配置相应的隧道和加密策略。隧道建立成功后，主机A向主机B发送一条报文。当报文经过装置C后，IP报文的目的地址为（）。', '单选题', '192.168.1.1', '192.168.1.2', '192.168.1.3', '192.168.1.4', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3590, '主机防恶意代码产品与网络防恶意代码产品的恶意代码库可以相同。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3591, '主管税务机关按照代扣代缴、预扣预缴、（）等业务类别，结合信用及风险状况，对个人所得税纳税人实施分类管理。', '单选题', '汇算清缴', '上门申报', '委托代征', '核定征收', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3592, '主索引可确保字段中输入值的（）性', '单选题', '多样', '重复', '唯一', '安全', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3593, '主要面向或关注“过去”的数据分析过程为（）。', '多选题', '描述性分析', '诊断性分析', '预测性分析', '规范性分析', 'AB', 'Gartner分析学价值扶梯模型认为，从复杂度及价值高低两个维度，可以将数据分析分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析四种，其中描述性分析和诊断性分析关注和面向的是“过去”的时间点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3594, '主设备的在线监测数据异常可以利用OneClass SVM模型进行检测。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3595, '主题建模本质上是：一种新的文档表示方法，主要是通过主题的分布来表示一个文档。一种数据压缩方法，将文档压缩在更小的空间中', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3596, '主题建模本质上是：一种新的文档表示方法，主要是通过主题的分布来表示一个文档。一种数据压缩方法，将文档压缩在更小的空间中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3597, '主题建模的关键是确定数据集合的主题个数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3598, '书写筛选投机倒把时应遵守的规则有', '多选题', '字段名复制到条件区的每一行', '所有条件值都写在条件区的第二行', '条件区可以紧挨着数据清单', '条件区不能有空行', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3599, '事务对数据对象加锁后拥有何种控制权是由封锁的（）决定的。', '单选题', '状态', '类型', '数量', '属性', 'B', '在2PL中，锁的类型分为排他锁和共享锁等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3600, '事实上，大多数人（）专家，这与早期的人类观点相反', '单选题', '都可以成为', '可以在各个领域成为', '无师自通', '只有在自己的专业领域才是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3601, '事实库、上下文、黑板等是用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构，又称（         ）', '单选题', '数据库', '综合数据库', '智能数据库', '神经网络数据库', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3602, '二分分类器可以看作是计算一个简单的判别函数g（x），并根据结果的符号对x进行分类的机器', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3603, '二分搜索算法是利用（）实现的算法。', '单选题', '分治策略', '动态规划法', '贪心法', '回溯法', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3604, '二分类任务中，有三个分类器h1，h2，h3，三个测试样本x1，x2，x3。假设1表示分类结果正确，0表示错误，h1在x1，x2，x3的结果分别（1，1，0），h2，h3分别为（0，1，1），（1，0，1），按投票法集成三个分类器，下列说法正确的是（）（注：0，1不是类别标签，而是模型预测结果是正确还是错误的意思）', '单选题', '集成提高了性能', '集成没有效果', '集成降低了性能', '集成效果不能确定', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3605, '二分类过程中，我们可以将任意类别设为正例。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3606, '二次工作现场工作开始前，应检查已做的工作措施是否符合要求，工作时还应仔细核A检修设备名称，严防走B位置', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3607, '二次规划的定义包括（）', '多选题', '标函数和限制条件都是二次项', '要么无解，要么只有唯一解', '目标函数是一个二次项', '限制条件是一次项', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3608, '二次采样法的主要思想是降低（）在语料中出现的频次', '单选题', '低频词', '高频词', '中频词', '特高频词', 'B', '二次采样法的主要思想是降低高频词在语料中出现的频次');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3609, '二级索引为提供了按照某些列的值进行索引的能力，二级索引先查索引表，再定位到 数据表中的位置，不用全表扫描.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '二级索引为提供了按照某些列的值进行索引的能力，二级索引先查索引表，再定位到 数据表中的位置，不用全表扫描.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3610, '二维图像可用二维函数表示，下列说法正确地是（）。', '单选题', '二维函数值表示点的灰度值', '对于模拟图像来讲，是离散函数', 'x，y不是平面的二维坐标', '以上答案都不正确', 'A', '二维函数值表示像素点的灰度值。模拟图像的二维函数是连续的，数字图像的是离散的。（x，y）是平面二维坐标，表示的是图像的横纵方向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3611, '二进制数以（）开头', '单选题', '0x', '0b', '0o', '0y', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3612, '二进制的每一个0或1是组成二进制的最小单位，称为位（bit）。常用的字长为8位、16位、32位和64位A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3613, '二阶谓词的个体是（）', '单选题', '常量', '变量', '函数', '谓词', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3614, '二项分布的数学期望为（）。', '单选题', 'n（1-n）p', 'np（1- p）', 'np', 'n（1- p）', 'C', '二项分布，即重复n次的伯努利试验。如果事件发生的概率是p，则不发生的概率q=1-p.则期望为np，方差为npq。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3615, '于Python的全局变量和局部变量，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '局部变量指在函数内部使用的变量，当函数退出时，变量依然存在，下次函数调用可以继续使用', '全局变量指在函数之外定义的变量，-般没有缩进，在程序执行全过程有效', '使用global保留字声明简单数据类型变量后，该变量作为全局变量使用', '简单数据类型变量无论是否与全局变量重名，仅在函数内部创建和使用，函数退出后变量被释放', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3616, '于重采样的说法中，下列描述错误的是（ ）。', '单选题', '重采样是将时间序列从一个频率转到另一个频率', '升采样的时间颗粒是变小的', '时间序列数据在降采样时，总体的数据量是增加的', '时间序列数据在降采样时，总体的数据量是减少的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3617, '云平台要求数据资源全局共享、业务过程高度协同，因此A数据规范化、标准化提出更高要求。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3618, '云数据中心的特征不包括（）。', '单选题', '高设备利用率', '高可用性', '绿色节能', '人工化管理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3619, '云服务架构的优势包括（）。', '多选题', '开发运维效率更高', '技术选型灵活，成本低', '可扩展性强，迭代周期短', '容错性提高', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3620, '云服务的模型通常包括：软件即服务、硬件即服务、平台即服务、基础设施即服务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3621, '云架构包含一下那些（）。', '多选题', '基础设施层', '技术层', '应用层', '平台层', 'ACD', '云架构包含三个层面IAAS、PASS、SAAS，不包括服务层，服务由基础设施，平台和软件组成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3622, '云计算中关于资源池说法错误的是（）。', '单选题', '资源池包含了多个相同类型的资源', '不同的资源池有不同的资源池优化方法', '资源池无法突破单台物理机的所拥有的的资源', '资源池是实现计算服务化的基础', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3623, '云计算体系结构的（）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理。', '单选题', '物理资源层', '网络层', '管理中间件层', 'SOA构建层', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3624, '云计算使得使用信息的存储是一个共享式', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3625, '云计算使得使用信息的存储是一个（）的方式，它会大大地节约网络的成本，使得网络将来越来越泛在、越来越普及，成本越来越低。', '多选题', '分布式', '密闭式', '密集式', '共享式', 'AD', '云计算使用分布式和共享式两种存储方式');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3626, '云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户不需要在具备网络接入条件的地方，也可以随时随地获得所需的各种IT资源（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3627, '云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来以获得超级计算机的功能，但是成本更低。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3628, '云计算就是软件在云端无所不在、无限强大的计算，也叫网络化计算或网格计算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3629, '云计算带来的解决方案，其核心思想就是IT要走向（）。', '多选题', '简单化', '平台化', '专一化', '复杂化', 'ABC', '云计算不会带来复杂化，会带来简单化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3630, '云计算数据中心是云计算的重要载体，为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源，为各种平台和应用提供运行支撑环境（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3631, '云计算是信息技术发展和集成应用到新阶段产生的新技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3632, '云计算是对并行计算、网格计算、分布式计算技术的发展与运用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3633, '云计算是对（）技术的发展与运用。', '单选题', '并行计算', '网络计算', '分布式计算', '三个选项都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3634, '云计算的基本原理为利用本地或者远程服务器的分布式计算机为互联网用户提供服务。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3635, '云计算的服务方式有IaaS、Raas、PaaS、SaaS', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3636, '云计算的服务模式包括（）。', '多选题', '公有云', '共享云', '私有云', '混合云', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3637, '云计算的核心概念是以工业物联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数 据存储，让每一个使用工业物联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。以下不属于 云计算服务类型的是（ ）。', '单选题', '基础设施即服务', '软件即服务（', '平台即服务（PaaS）', '客户管理服务（', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3638, '云计算的特点包括以下哪些方面？', '多选题', '服务可计算', '高性价比', '服务可租用', '低使用度', 'ABC', '云计算的使用度挺高的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3639, '云计算的特点是（）。', '多选题', '大规模', '平滑扩展', '资源共享', '动态分配', 'ABCD', '云计算具备大规模、平滑扩展、资源共享、动态分配、实时获取资源等特点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3640, '云计算的特点有虚拟化技术、动态可扩展、按需部署、灵活性高、可靠性高、性价比高、可扩展性。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3641, '互为对偶的两个线性规划问题的解存在关系（）', '单选题', '原问题无可行解，对偶问题也无可行解', '对偶问题有可行解，原问题可能无可行解', '若最优解存在，则最优解相同', '一个问题无可行解，则另一个问题具有无界解', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3642, '互联网出现的海量信息可以划分为三种，以下不属于的是', '单选题', '结构化信息', '非结构化信息', '半结构化信息', '特殊化信息', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3643, '互联网大区人工智能平台由信息内网“两库一平台”统一操作管理，通过外网业务应用采集专业数据，形成训练样本，样本归集至内网样本库共享，内网专业模型在内网经过迭代优化同步至外网，由外网人工智能平台发布运行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3644, '互联网就是一个超大云。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3645, '互联网的别称', '单选题', '因特网', 'ARPA网', '英特网', '互连网', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3646, '互联网络的基本含义是？。', '单选题', '计算机与计算机互联', '计算机网络与计算机网络互联', '计算机与计算机网络互联', '国内计算机与国际计算机互联', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3647, '互联网网络安全事件根据危害和紧急程度分为：一般、预警、报警、紧急、重大五种。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3648, '交叉熵损失函数的设计是基于最大似然思想：最大概率得到观察结果的假设是真的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3649, '交叉验证如果设置K=5，会训练几次？（ ）', '单选题', '1', '3', '5', '6', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3650, '交叉验证的主要目的是什么?', '单选题', '减少过拟合', '增加模型复杂度', '提高模型训练速度', '降低模型训练成本', 'A', '交叉验证用于评估模型的泛化能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3651, '交换机具有较多的网络接口，所以一般又称之为集线器。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3652, '交换机启动后，立刻会进入Listening状态，等待别的交换机给自己发送配置消息，从而来 判断是否向网上发送配置消息并且以 此确定发送什么样的配置消息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3653, '交换机和集线器都是工作在OSI第三层上。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3654, '交换机是用来连异种网络的网络设备。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3655, '交换机是真实存在的物理设备，所以它工作在物理层。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3656, '交通信号灯能同时被行人接收，说明信息具有', '单选题', '依附性', '共享性', '价值性', '时效性', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3657, '产品设计的研究和开发不包括', '单选题', '虚拟数字工厂', '产品生命周期管理', '评估设计', '开放创新', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3658, '产生式系统于1943年产生，最早的提出者是美国科学家（         ）', '单选题', '波斯特', '洛尔', '图灵', '阿拉莫斯', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3659, '产生式系统的推理不包括（ ）', '单选题', '正向推理', '逆向推理', '双向推理', '简单推理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3660, '产生式系统的组成不包括（）。', '单选题', '推理机', '规则库', '数据库', '计算机网络', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3661, '产生式系统的组成部分包括（）', '多选题', '状态空间', '综合数据库', '规则集', '控制策略', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3662, '产生式规则的形式化描述遵循（）', '单选题', '巴科斯范式', '前置范式', '斯科林范式', '合取范式', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3663, '产生式适合于表示（）的知识', '单选题', '规则性', '因果关系', '事实性', '以上选项都包括', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3664, '产生死锁的根本原因是供使用的资源数少于需求资源的进程数。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3665, '人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是', '单选题', '感测技术', '微电子技术', '计算机技术', '通信技术', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3666, '人为改变支持向量机的阈值可以同时增大TP、FP，从而提升算法的性能。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3667, '人们在探索现实世界时，用（）记录自然现象与社会的发展，通过寻找其基本特征和规律，人们就能探索与揭示出自然和社会的发展规律', '单选题', '文字', '图片', '数字', '数据', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3668, '人口大数据目前还不能实现的场景是哪一个', '单选题', '人口统计', '人口监测', '人口评估', '人员比对', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3669, '人和机器最大的区别（    ）。', '单选题', '能动性', '思维', '人性', '计算', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3670, '人工智能“两库一平台”不包括（）。', '单选题', '模型库', '样本库', '人工智能运行平台', '人工智能训练平台', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3671, '人工智能“两库一平台”不在总部实施的是（）。', '单选题', '模型库', '样本库', '管理信息大区人工智能运行平台', '互联网大区人工智能运行平台', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3672, '人工智能“两库一平台”在公司的部署方式是（____）。', '单选题', '一级部署', '两级部署', '国网云部署', '单机部署', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3673, '人工智能“两库一平台”是指（）。', '单选题', '样本库、模型库和人工智能平台', '样本库、模型库和人工智能平台（训练环境）、人工智能平台（运行环境）', '样本库、模型库和总部级人工智能平台、省级人工智能平台', '样本库、模型库和内网人工智能平台、外网人工智能平台', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3674, '人工智能“两库一平台”边缘侧采集数据和业务系统数据经过预处理和标注后，形成可用于训练的样本数据，归集至（）。', '单选题', '省级样本库', '公司样本库', '共享样本库', '云样本库', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3675, '人工智能三大学派中，“连接主义派”的主导理论是（）。', '单选题', '概率论', '神经科学与概率', '知识工程', '博弈论', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3676, '人工智能三要素中，算力成为驱动AI产业化和产业AI化发展的关键要素', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3677, '人工智能与传统的工厂流水线没有很大区别。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3678, '人工智能与思维科学的关系是实践与理论的关系。从思维观点看，人工智能不包括（）', '单选题', '直觉思维', '逻辑思维', '形象思维', '灵感思维', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3679, '人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。另一方面，人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3680, '人工智能两库一平台是一个应用程序， 每个人都可以下载使用并训练自己的人工智能模型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3681, '人工智能中用“如果…则…“关联起来的知识称为（）。', '单选题', '产生式', '规则', '关系式', '模式', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3682, '人工智能主要依赖的学科有（）', '多选题', '逻辑学', '数学', '统计学', '信息与计算科学', 'AC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3683, '人工智能主要分为计算智能、感知智能、认知智能。计算智能，即机器“能存会算”的能力；感知智能，即机器具有“能听会说、能看会认”的能力；认知智能，即机器具有“能理解会思考”的能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3684, '人工智能产业体系融合的产业有（）。', '多选题', '智能金融', '智能客服', '智能制造', '模块5', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3685, '人工智能人才队伍的建设主要在哪些层面开展？', '多选题', '培养人工智能领域咨询专家', '打造电力专业模型的研发团队', '建立人工智能各类产品运营团队', '在基层班组，培养既懂业务又懂人工智能技术的复合型、应用型人才', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3686, '人工智能从其应用范围上又可分为（）。', '单选题', 'ANI与AGI', 'ANI与AI', 'AGI与VR', 'AI与VR', 'A', '人工智能从其应用范围上又可分为ANI与AGI。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3687, '人工智能催生新技术、新模式、新业态、新产业、新产品，改变了人类的（）', '多选题', '生产斱式', '生活斱式', '行为模式', '思维模式', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3688, '人工智能关键技术的基础设施中包含哪两点？', '多选题', '算法框架', '基础硬件', '人员', '机器学习', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3689, '人工智能判断癌症的方法是（    ）。', '多选题', '视觉推理', '预训练', '数据集微调', '包含带类别标签的图像', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3690, '人工智能包括哪些要素？', '多选题', '算法', '场景', '算力', '数据', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3691, '人工智能发展的阶段包括（ ）。', '多选题', '计算智能', '感知智能', '认知智能', '自然智能', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3692, '人工智能发展的驱动力包括', '多选题', '大数据', '传感网', '脑科学', '超级计算', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3693, '人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3694, '人工智能可以取代教师的所以技能A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3695, '人工智能可分成运算资源基础、核心技术发展与应用领域等层次，智能机器人是属于（）', '单选题', '运算资源基础', '核心技术发展', '应用领域', '以上ABC都有', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3696, '人工智能可分成运算资源基础、核心技术发展与应用领域等层次，深度学习是属于（）', '单选题', '运算资源基础', '核心技术发展', '应用领域', '以上ABC都有', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3697, '人工智能和数据安全治理互利互补，人工智能技术赋予数据安全治理智慧，数据安全治理为人工智能技术发展提供前驱动力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3698, '人工智能因其技术的局限性和应用的广泛性，给网络安全、数据安全、算法安全和信息安全带来风险', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3699, '人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是', '单选题', '云计算', '因特网', '神经计算', '深度神经网络', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3700, '人工智能在处理视频内容时有哪些天然有优势（）。', '多选题', '特征提取', '内容理解', '计算大小', '计算分辨率', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3701, '人工智能在某种意义上来说是人工+智能，以下那些需要人工做的工作（    ）。', '单选题', '数据采集', '数据清洗', '做标签', '以上都对', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3702, '人工智能大模型中有一项技术，实现了人类对模型输出结果的调节，这项技术是？', '单选题', 'RLHF', 'SFT', 'LoRA', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3703, '人工智能对数据集进行数据标注时，以下符合标注规范的是（    ）', '单选题', '标注越多越好', '标注框贴近目标', '标注类别越多越好', '标注命名可随意命名，不影响后期训练', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3704, '人工智能将加大减少支付流程中的（）环节，大大提升交易速度。', '单选题', '信息传递', '人工处理', '到账确认', '转出授权', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3705, '人工智能就是机器展现出的智能，即只要是某种机器，具有某种或某些智能的特征或表现，都应该算作“人工智能”', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3706, '人工智能工程化聚焦（）全生命流程的高效耦合。', '多选题', '算法提升', '工具体系', '开发流程', '模型管理', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3707, '人工智能平台是对原有的一些大数据平台、云计算平台的技术革新，原有平台的样本数据和处理流程方法对于人工智能平台并不适用，所有的样本需要重新收集整理，所有的模型需要重新训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3708, '人工智能平台是服务于人工智能（____）运行的支撑平台，通过构建运行环境和训练环境，为各专业、各单位提供统一的模型训练和模型推理服务。', '多选题', '算力资源调度', '模型构建', '模型训练', '模型部署', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3709, '人工智能平台运行环境不包含以下哪个功能？', '单选题', '模型导入', '模型部署', '服务监控', '训练管理', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3710, '人工智能平台（训练环境）不包含以下那个功能？', '单选题', '模型管理', '训练样本管理', '训练任务管理', '模型迭代优化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3711, '人工智能平台（运行环境）主要用于（）。', '单选题', '发布人工智能模型的推理预测服务', '提供模型导入、模型分类、模型版本管理等功能', '提供引擎封装、模型发布、模型下发等功能', '提供模型使用审批、计量统计等功能', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3712, '人工智能应用可导致个人数据过度采集，加剧隐私泄露风险。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3713, '人工智能应用层主要由智能芯片、智能传感器及中间件等硬件、云计算等计算能力平台软件构成，此外还有数据资源作为底层支撑', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '人工智能基础层主要由智能芯片、智能传感器及中间件等硬件、云计算等计算能力平台软件构成，此外还有数据资源作为底层支撑');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3714, '人工智能应用研究的两个最重要最广泛的领域为智能控制和自动规划。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3715, '人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为（）', '单选题', '专家系统、自动规划', '专家系统、机器学习', '机器学习、智能控制', '机器学习、自然语言理解', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3716, '人工智能应用领域至少包括图像、语音、自然语言处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3717, '人工智能开放生态原则不包含：', '单选题', '开放共享', '数据交互', '开源社区', '产业发展', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3718, '人工智能开源学习框架实现了基础算法的模块化封装，所以应用开发\n人员完全无需关注底层实现细节。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '人工智能开源学习框架实现了基础算法的模块化封装，所以应用开发\n人员完全需要关注底层实现细节。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3719, '人工智能总体架构从（）明确了人工智能应用的实现方式。', '多选题', '逻辑层面', '运营层面', '物理层面', '应用层面', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3720, '人工智能总体架构分为“四层三侧两区”，其中“三侧”不包含：', '单选题', '总部侧', '设备侧', '省侧', '边端侧', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3721, '人工智能技术不能应用在语音识别和图片识别', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3722, '人工智能技术与其他学科技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平，人工智能是科学技术发展的趋势。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3723, '人工智能技术包含深度学习和机器学习方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3724, '人工智能技术可以帮助警察快速确定可疑人员的身份', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3725, '人工智能技术可以应用在语音识别和语音合成', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3726, '人工智能技术可以根据每个人的喜好，推送不同的商品', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3727, '人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3728, '人工智能技术可提升系统效率，促进数据安全治理高效化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3729, '人工智能技术可提升网络攻击的智能化水平，进而实施数据智能窃取。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3730, '人工智能技术可通过对特征库学习自动查找系统漏洞和识别关键目标，提高攻击效率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3731, '人工智能技术在国网公司中的应用目标是什么？', '多选题', '应用于电网核心业务', '推动人工智能技术跨越发展', '改变现有作业模式', '大幅提高生产效率', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3732, '人工智能技术在科学领域，可以帮助科学家进行数据筛查', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3733, '人工智能技术层基于人工智能技术集成某种或多种应用技术，主要包含智能产品和场景应用两个分类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '人工智能应用层基于人工智能技术集成某种或多种应用技术，主要包含智能产品和场景应用两个分类');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3734, '人工智能技术层集成了某种或多种人工智能应用场景，面向医疗、教育、交通、金融等不同领域的产品或方案', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径。主要包括算法理论（机器学习）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、机器视觉、智能语音、自然语言理解）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3735, '人工智能技术已经由原本的单一化输出向全套解决方案转变，其渗透性也不断减弱', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '人工智能技术已经由原本的单一化输出向全套解决方案转变，其渗透性也不断增强');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3736, '人工智能技术的应用大大节省了一些不必要的人类的重复性的劳动', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3737, '人工智能技术的应用很广，下列各选项中不属于模式识别的是', '单选题', '计算机博弈', '光学字符识别', '语音识别', '手写识别', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3738, '人工智能技术的数据深度挖掘分析加剧数据资源滥用，加大社会治理和国家安全挑战。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3739, '人工智能技术研究的两个领域是', '单选题', '模式识别和自然语言理解', '字符识别和指纹识别', '语音输入和手写输入', '计算机技术和传感技术', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3740, '人工智能技术离我们普通人的生活还非常遥远', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3741, '人工智能技术通过对人的意识、行为、思维进行模拟使机器能够代替人们完成具有危险性、复杂性的任务，提高工作质量和效率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3742, '人工智能把人类从（）的劳作中解放出来，人们能去做更好玩、更有创意的事情。', '多选题', '所有', '单调', '高级', '低级', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3743, '人工智能指人形机器人', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3744, '人工智能提升数据资源价值，数据权属问题更为突出。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3745, '人工智能数据安全应用是人工智能技术用于数据安全治理，包含人工智能技术在精准化数据安全策略制定、自动化数据资产安全管理、智能化数据活动安全保护以及高效化数据安全事件管理方面的应用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3746, '人工智能既是推进经济发展的新型引擎，又是引领未来社会的战略产业', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3747, '人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3748, '人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成（）等人类行为的范畴。', '单选题', '自主学习、判断、执行', '决策、判断、执行', '自主学习、决策、执行', '自主学习、判断、决策', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3749, '人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得哪些知识？', '多选题', '计算机知识', '心理学', '哲学', '文学', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3750, '人工智能是一门（ ）', '单选题', '数学和生理学', '心理学和生理学', '语言学', '综合性的交叉学科和边缘学科', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3751, '人工智能是使一部机器人像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3752, '人工智能是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3753, '人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3754, '人工智能是引领未来的战略性技术，正在对经济发展、社会进步和人类生活产生深远影响', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3755, '人工智能是指能够像人一样进行感知、认知、决策和执行的人工程序或系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3756, '人工智能是指（）', '单选题', '自然智能', '人的智能', '机器智能', '通用智能', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3757, '人工智能是机器学习的一个子集', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '机器学习是人工智能的一个子集');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3758, '人工智能是机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。过程包括学习（获取信息和使用信息的规则），推理（使用规则达到近似或明确的结论）和自我纠正。人工智能的特定应用包括专家系统，语音识别和计算机视觉等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3759, '人工智能是由（）呈现出来的智能行为。', '多选题', '机器', '网络', '软件', '平台', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3760, '人工智能是知识与智力的综合，其中下列不是智能的特征的是（）', '单选题', '具有自我推理能力', '具有感知能力', '具有记忆与思维的能力', '具有学习能力以及自适应能力', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3761, '人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统 的一门新的技术科学', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3762, '人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的（）的一门新的技术科学。', '多选题', '理论', '斱法', '技术', '应用系统', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3763, '人工智能是解决机器（）的学科', '多选题', '感知', '理解', '决策', '证明', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3764, '人工智能是计算机科学的一个分支', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3765, '人工智能未来发展的三个层次包括（', '单选题', '弱人工智能', '强人工智能', '超人工智自', '以上全对，', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3766, '人工智能未来的发展趋势是（____）', '单选题', '深度学习', '基于预训练大模型的通用人工智能', '强化学习', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3767, '人工智能样本两级协同与运营能力提升及应用主要功能包括（）。', '多选题', '智能标注', '样本验证', '样本数据资源目录', '数据治理', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3768, '人工智能核心体系架构包括以下哪几层？', '多选题', '技术层', '应用层', '基础层', '网络层', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3769, '人工智能核心体系架构包括技术层、应用层、基础层、网络层。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3770, '人工智能核心技术体系分以下哪几个层面？', '多选题', '通用技术层', '中间层', '应用技术层', '基础技术层', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3771, '人工智能模型学习的是任务中原始样本与推理结果之间的映射关系，而人工给出这种映射关系以作为模型训练输入的过程叫作（）。', '单选题', '数据标注', '数据增强', '数据清洗', '数据扩增', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3772, '人工智能特指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3773, '人工智能生态圈分三层结构：（）、技术平台、落地场景。', '单选题', '基础设施', '基础设备', '基础措施', '基础技术', 'A', '人工智能生态圈分三层结构：基础设施、技术平台、落地场景。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3774, '人工智能的一个重要分支是PatternRecognition，中文名称是模式识别它主要研究视觉和听觉的识别（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3775, '人工智能的主要应用领域有（）。', '多选题', '自然语言理解', '数据库的智能检索', '专家咨询系统', '感知问题', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3776, '人工智能的产品包括哪三个方面（    ）', '多选题', '基础层', '技术层', '应用层', '架构层', 'ABC', '三、判断题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3777, '人工智能的内涵包括（）', '多选题', '脑认知基础', '机器感知与模式识别', '自然语言处理与理解', '知识工程', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3778, '人工智能的出现也能有效缓解用工结构性短缺的局面。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3779, '人工智能的分类（    ）', '单选题', 'AGN和AGI', 'ANI和ANG', 'AN', '和AGI', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3780, '人工智能的包含哪些层面', '多选题', '运算智能', '运动智能', '感知智能', '认知智能', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3781, '人工智能的发展不会对人类产生任何影响。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3782, '人工智能的发展历程可以划分为（ ）。', '单选题', '诞生期和成长期', '形成期和发展期', '初期和中期', '初级阶段和高级阶段', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3783, '人工智能的含义最早冯.诺依曼由于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3784, '人工智能的含义最早图灵由于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3785, '人工智能的含义最早由（）于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型。', '单选题', '明斯基', '扎德', '图灵', '冯.诺依曼', 'C', '人工智能的含义最早由图灵于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3786, '人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3787, '人工智能的应用领域涵盖各行各业，其中也包括自动驾驶领域，而自动驾驶在总体上可以大致分为三大模块，请问这三大模块分别是什么？', '多选题', '环境感知', '行为决策', '运动控制', '温度控制', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3788, '人工智能的技术方向一共有三种，他们分别是？', '多选题', '语音识别', '计算机视觉', '自然语言', '复杂编程', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3789, '人工智能的本质是计算，决定计算效率的关键在于算法，因此人工智能要有所突破，必须在算法上进行突破', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3790, '人工智能的核心要素（    ）', '单选题', '算法', '芯片', '数据', '物联网', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3791, '人工智能的概念最早是由哪一位科学家提出来的（ ）', '单选题', '麦卡锡', '图林', '冯·诺依曼', '明斯基', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3792, '人工智能的概念（    ）。', '单选题', '是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。', '一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。', '是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。', '指的是由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用的智能集合。', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3793, '人工智能的理论基础有（）', '多选题', '自然科学', '社会科学', '伦理学', '法学', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3794, '人工智能的皇冠上的明珠是（    ） 。', '单选题', '数据智能', '语言智能', '逻辑智能', '读写智能', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3795, '人工智能的目的是让机器能够完全代替人，以实现某些脑力劳动的机械化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3796, '人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。', '单选题', '具有完全的智能', '和人脑一样考虑问题', '完全代替人', '模拟、延伸和扩展人的智能', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3797, '人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。', '单选题', '具有完全的智能', '模拟、延申和扩展人的智能', '完全代替人', '和人脑一样考虑问题', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3798, '人工智能的研究包括（）', '多选题', '机器人', '语言识别', '图像识别', '自然语言处理', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3799, '人工智能的研究途径有哪些？', '多选题', '心理模拟', '物理模拟', '生理模拟', '行为模拟', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3800, '人工智能的研究领域有哪些？', '多选题', '机器证明', '模式识别', '人工生命', '编译原理', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3801, '人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。以下关于国家新一代人工智能战略态势分析不正确的是（）。', '单选题', '人工智能成为国际竞争的新焦点', '人工智能成为经济发展的新引擎', '人工智能发展的不确定性带来新挑战', '中国发展人工智能不具有良好基础', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3802, '人工智能的远期目标是制造智能机器，近期目标是实现机器智能', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3803, '人工智能目前仅适用于特定的、专用的问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3804, '人工智能研制出具有（）等思维活动的计算系统。', '多选题', '感知', '推理', '学习', '联想', 'ABCDE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3805, '人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列举中的属于机器感知的领域有哪些？', '多选题', '使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。', '让机器具有理解文字的能力。', '使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。', '使机器具有听懂人类语言的能力', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3806, '人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列（ ） 不属于 机器感知的领域。', '单选题', '使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。', '让机器具有理解文字的能力。', '使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。', '使机器具有听懂人类语言的能力', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3807, '人工智能研究的主要因素有（）', '多选题', '计算能力', '算法', '数据', '天气', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3808, '人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上，知识是智能的基础于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库，开发出许多专家系统（英文缩写为ES），在领域获得成功（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3809, '人工智能研究的基本内容不包括（）', '单选题', '机器行为', '机器动作', '机器思维', '机器感知', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3810, '人工智能研究的对象是（）。', '多选题', '人', '机器', '计算机', '阿尔法狗', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3811, '人工智能研究的最重要最广泛的两大领域是（）', '单选题', '专家系统自动规划', '专家系统机器学习', '机器学习自动规划', '机器学习自然语言理解', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3812, '人工智能竞赛技术，对数据集的处理不包括那些模块（    ）', '单选题', '数据采集', '数据清洗', '数据说明', '数据标注', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3813, '人工智能第二次浪潮（1976-2000）：链接主义盛行，深度学习尚未突破。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3814, '人工智能算法中，决策树分类算法包括', '多选题', 'C4.5', 'ID3', 'SGD', 'CART', 'ABD', '常见决策树分类算法包括C4.5，ID3，CART。SGD随机梯度下降算法属于降维算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3815, '人工智能算法参数庞大常需要进行？。', '单选题', '网络优化', '界面优化', '显示优化', '声音优化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3816, '人工智能算法对非线性关系具有极强的拟合能力，因此适用于风电功率预测这种变化规律及周期极不明显的场景。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3817, '人工智能算法模型主要反映了数据关联性和特征统计，并且获取了数据因果关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '人工智能算法模型主要反映了数据关联性和特征统计，而没有真正获取数据因果关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3818, '人工智能算法的网络参数常常很大', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3819, '人工智能算法的训练一般需要训练集、测试集和验证集。  ', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3820, '人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资源为基础。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3821, '人工智能能够对（ ）的安全进行防护。', '多选题', '个人', '医疗', '金融', '城市', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3822, '人工智能芯片发展尚处于初级阶段，无论是技术研发还是应用落地都有广阔的探索空间，尤其是在算法基础理论研究和芯片设计架构创新方面', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3823, '人工智能芯片拥有巨大的产业价值和战略地位', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3824, '人工智能行为包括（）。', '多选题', '感知', '推理', '学习', '通信', 'ABCDE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3825, '人工智能训练师核心的价值是（   ）。', '多选题', '提供高质量训练样本，使得算法模型更准确', '参与智能模型的搭建，并进行日常维护，保障模型准确和稳定', '测试调教，提供优化方案让', '平台化运营，赋能更多合作伙伴', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3826, '人工智能诞生于1956年', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3827, '人工智能诞生于什么地方？（ ）', '单选题', 'Dartmouth', 'London', 'New York', 'Las Vegas', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3828, '人工智能诞生于哪一年？（ ）', '单选题', '1955', '1957', '1956', '1965', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3829, '人工智能诞生在1955年，50年代末第一款神经网络-（）将人工智能推向了第一个高潮。', '单选题', '因特网', '感知机', '无人机', '机器人', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3830, '人工智能语言只有Prolog语言（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不止');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3831, '人工智能过程层以模拟人的智能相关特征为出发点，主要由机器学习等算法模型以及计算机视觉、智能语音、自然语言处理等通用技术构成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3832, '人工智能通用组件总体架构不包含：', '单选题', '感知层', '网络层', '平台层', '服务层', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3833, '人工智能逻辑架构中，服务层包含：', '多选题', '客户服务', '通用组件', '专用模型', '通用算法', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3834, '人工智能项目中，标注环节没必要重视。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3835, '人工智能领域的数据主要有结构化数据、半结构化数据和？。', '单选题', '文本数据', '图片数据', '非结构化数据', '视频数据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3836, '人工智能领域通常所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行（）', '单选题', '分类和计算', '清洗和处理', '辨识和分类', '存储和利用', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3837, '人工智能驱动数据安全治理加速向自动化、智能化、高效化、精准化方向演进。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3838, '人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3839, '人工校验是指打印数据输出结果，观察是否是预期的格式。实现数据处理和加载函数后，我们可以调用它读取一次数据，观察数据的shape和类型是否与函数中设置的一致', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3840, '人工神经元内部运算包含哪两个部分：', '单选题', '非线性变换和激活变换', '线性变换和非线性变换', '向量变换和标量变换', '化学变换和电变换', 'B', '人工神经元内部运算包含线性变换和非线性变换两个部分');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3841, '人工神经元网络与深度学习的关系是（）', '多选题', '人工神经元网络是深度学习的前身', '深度学习是人工神经元网络的一个分支', '深度学习是人工神经元网络的一个发展', '深度学习与人工神经元网络无关', 'AC', '深度学习是实现机器学习的一种技术，现在所说的深度学习大部分都是指神经网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3842, '人工神经元网络与深度学习的关系是（）。', '单选题', '人工神经元网络是深度学习的前身', '深度学习是人工神经元网络的一个分支', '深度学习是人工神经元网络的一个发展', '深度学习与人工神经元网络无关', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3843, '人工神经元网络包括（）。', '多选题', '输出层', '中间隐藏层', '映射层', '输出层', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3844, '人工神经元网络只需要很少的数据便可掌握处理特定问题的能力A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3845, '人工神经网络与生物神经网络的关系：', '单选题', '完全拷贝', '一点点关系都没有', '人工神经网络受生物神经网络启发', '同一事物的两个名称', 'C', '人工神经网络受生物神经网络启发');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3846, '人工神经网络包括多个神经网络层，如卷积层、全连接层、LSTM等，每一层又包括很多神经元，超过两层的非线性神经网络都可以被称为深度神经网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3847, '人工神经网络常用于分类与预测。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3848, '人工神经网络是一种进行分布式并行信息处理的算法数学模型，可以模仿人类的（         ）', '单选题', '大脑活动', '神经元', '思维', '精神世界', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3849, '人工神经网络模仿？，由许多人工神经元组成。', '单选题', '人类大脑', '猩猩大脑', '鲸鱼大脑', '鲨鱼大脑', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3850, '人工神经网络特点和优越性主要表现在（）。', '多选题', '自学习功能', '自动识别功能', '高速寻找优化解的能力', '联想存储功能', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3851, '人工神经网络的字母简称为', '单选题', 'ANC', 'BAM', 'ANN', 'CNN', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3852, '人工神经网络的特点和优越性不包括______。（）', '单选题', '自学习功能', '自动识别功能', '高速寻找优化解的能力', '联想存储功能', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3853, '人工神经网络的结构可分为（）。', '多选题', '并行网络', '串行网络', '前馈网络', '反馈网络', 'CD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3854, '人工神经网络的英文缩写是（         ）', '单选题', 'ACU', 'ASO', 'ANN', 'ANE', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3855, '人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3856, '人工神经网络（ANN）是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处 理系统。下列选项中，有关人工神经网络的描述不正确的是（）O', '单选题', '神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒', '可以处理冗余特征', '训练ANN是一个很耗时的过程', '至少含有一个隐藏层的多层神经 网络', 'A', 'ANN（神经元）学习对于训练数据中的错误是鲁棒的，');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3857, '人机交互的对话场景主要包括哪些种类（）', '多选题', '闲聊（开放的情感联系的有个性差异的需要用到通用知识）（例如：xx：今天天气不错；zz：是啊我想出去走走呢：xx：。。。zz：。。。）', '问答（信息检索单一轮次为主问答模式）（例如：xx：谁是刘德华的老婆？zz：是朱丽倩，她是出生于66年的马来西亚人）', '问答（信息检索单一轮次为主问答模式）（例如：xx：谁是刘德华的老婆？zz：是朱丽倩，她是出生于66年的马来西亚人）', '在翻译机的帮助下与外国友人沟通交流', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3858, '人机对话场景下不可以配置的是（____）。', '单选题', '会话流程', 'FAQ问答', '寒暄库', '机器人语气', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3859, '人物相册聚类的流程包括（）', '多选题', '人脸检测', '人脸转正', '特征提取', '人脸聚类', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3860, '人的视觉进一步可以分为什么？', '多选题', '视感觉', '视触觉', '视知觉', '视听觉', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3861, '人眼主观视觉注意机制，存在空间域上对___信息不敏感，而对___敏感的特点。', '单选题', '高频，中频', '中频，低频', '高频，低频', '低频，高频', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3862, '人类对于知识的归纳总是通过____来进行的得分/总分', '单选题', '猜想', '枚举', '判断', '预测', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3863, '人类智能主要包含三个方面：思维能力、感知能力和（    ）。', '单选题', '思考能力', '分析能力', '行为能力', '创造能力', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3864, '人类智能的特性表现在4个方面（ ）。', '单选题', '聪明、灵活、学习、运用。', '能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。', '感觉、适应、学习、创新。', '能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3865, '人类生产力和技术发展经过四次工业革命：蒸汽时代？ ？和？', '多选题', '信息时代', '机械时代', '电力时代', '智能时代', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3866, '人类细胞之间的轴突-树突（轴突-神经元胞体或轴突-轴突）接触称为神经元的（）', '单选题', '突触', '轴突', '树突', '髓鞘', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3867, '人类视觉系统由（ ）、（ ）、（ ）三部分组成。', '多选题', '神经传输系统', '脑垂体', '大脑的视觉中枢', '眼球', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3868, '人类译员一定会被机器所取代A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3869, '人脸3D标注对于？想象能力要求更高。', '单选题', '三位空间', '二维空间', '平面', '图形', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3870, '人脸检测服务在测试图像中没有人脸时会报错。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3871, '人脸检测的目的，是定位图像中人脸的位置。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3872, '人脸算法的准确率并非越高越好，完全可以依据场景方的需要，吻合特定场合来设定。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3873, '人脸聚类只对人脸特征进行判别，与背景及人物穿着无关。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3874, '人脸解析，是将人的头部包含人脸五官构成进行分解，得到头发、面部皮肤、\n眼睛、眉毛、鼻子、嘴、耳朵等区域', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3875, '人脸识别不是人工智能', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3876, '人脸识别实验中以下描述对的是（）。', '多选题', '利用Python程序进行设计', '首先是人脸特征模型的训练', '要有预测过程，检验模型训练结果', '输出结果能够对图像中人脸部位进行标注', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3877, '人脸识别技术作为客户身份确认的辅助手段，尚不能直接以刷脸替代人工面签。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3878, '人脸识别时需要哪些步骤？', '多选题', '需要对人脸各个器官特征分类', '需要对人脸进行检测', '需要用主成分分析方法降维，提取特征', '需要定位到面部的各个关键点', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3879, '人脸识别是强人工智能应用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3880, '人脸识别的个人隐私保护包含（）。', '多选题', '随意授权自己的人脸信息', '立法保障“脸权”', '规范化人脸数据的使用方法', '打击隐私泄露行为', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3881, '人脸识别系统的研究始于（ ）世纪（ ）年代。', '单选题', '20', '20', '30', '40', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3882, '人脸识别组件应用遵循公司人工智能总体技术路线，依托人脸识别通用服务组件标准化服务接口，实现服务统一发布和应用在线集成。根据部署方式的不同，基于人脸识别的人工智能应用模式分为在线分析模式和离线分析模式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3883, '人脸转正的目的，是使姿态各异的人脸统一面向正前方。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3884, '什么是IPS（）', '单选题', '入侵检测系统', '入侵防御系统', '网络审计系统', '主机扫描系统', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3885, '什么是KDD？（）', '单选题', '数据挖掘与知识发现', '动态知识发现', '文档知识发现', '领域知识发现', 'A', 'KDD是数据挖掘');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3886, '什么是入侵检测，下列哪一个说法最准确（）。', '单选题', '用于检测系统中那些违背了安全策略或危及系统安全的行为或活动', '检测黑客行为', '检测内部人员的越权行为', '检测内部工作人员的行为', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3887, '什么是层次字段？以下说法正确的是（）', '单选题', '多个层次的字段', '多个字段', '在Tableau中分层字段用于向下钻取数据。这意味着可以更精细地查看数据', '在Tableau中分层字段用于向上钻取数据。这意味着可以更精细地查看数据', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3888, '什么是权重衰减？', '单选题', '正则化技术（例如L2正则化）导致梯度下降在每次迭代时权重收缩', '在训练过程中逐渐降低学习率的过程', '如果神经网络是在噪声数据下训练的，那么神经网络的权值会逐渐损坏', '通过对权重值设置上限来避免梯度消失的技术', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3889, '仅个体变元被量化的谓词称为', '单选题', '一阶谓词', '原子公式', '二阶谓词', '全称量词', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3890, '仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3891, '仅个体变元被量化的谓词称为二阶谓词。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3892, '仅个体变元被量化的谓词称为（）', '单选题', '一阶谓词', '原子公式', '二阶谓词', '全称量词', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3893, '仅仅知道变量的均值（Mean）和中值（Median），能计算的到变量的偏斜度（Skewness）吗？', '单选题', '可以', '不可以', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3894, '从sd卡加载一张图片为bitmap并显示到屏幕上的一个view，该view占用的内存主要和什么因素有关。', '单选题', '图片文件大小及压缩格式', '图片原始分辨率', 'view的尺寸', 'bitmap分辨率和颜色位数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3895, '从一个初始策略出发，不断迭代进行策略评估和改进，直到策略收敛、不再改变为止，这样的作法称为（）', '单选题', '策略迭代', '值迭代', '策略改进', '最优值函数', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3896, '从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为（         ）', '单选题', '正向推理', '鲁宾逊推理', '自然演绎推理', '单调推理', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3897, '从一般性知识推出适合于某一个具体情况的推理过程是（         ）', '单选题', '决策', '逻辑', '演绎', '证据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3898, '从不同的角度分析问题往往能够得到更全面的答案', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3899, '从产业发展看，互联网解决供需的连接问题，人工智能解决效率问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3900, '从产业链的角度来讲，人工智能分为三层，由基础层、过程层、应用层组成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3901, '从产品表Products中查询单价UnitPrice在6～10的产品名称和单价信息，正确的SQL有', '多选题', 'SELECT Name，UnitPrice FROM Products WHERE UnitPrice BETWEEN 6 AND 10；', 'SELECT Name，UnitPrice FROM Products WHERE UnitPrice BETWEEN 10 AND 6；', 'SELECT Name，UnitPrice FROM Products WHERE UnitPrice IN（6，10）；', 'SELECT Name，UnitPrice FROM Products WHERE UnitPrice》= 6 AND UnitPrice', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3902, '从传播学角度解释，新兴的网络平台提供了非常大的开放空间，让人们更加有可能享有对信息的（）等', '多选题', '表达权', '参与权', '监督权', '知情权', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3903, '从保护个人信息安全角度，下列计算机用户登录密码中安全系数最高的是', '单选题', '20001020.0', 'lyt123456', 'ydydydy', 'ltyt789.szjd', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3904, '从信令轨迹表中的哪个字段可以获知用户漫出的位置？', '单选题', 'VPLMN2', 'ROAM_NET_TYPE', 'vlr_gt', 'VPLMN1', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3905, '从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是', '单选题', '归结推理', '演绎推理', '默认推理', '单调推理', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3906, '从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是', '单选题', '默认推理', '归结推理', '演绎推理', '单调推理', 'C', '从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是演绎推理');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3907, '从华为遭遇美国禁令到近期不断升级的中美贸易摩擦，实质是科技实力的较量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3908, '从发展角度来看，云计算无处不在，并且起到日益重要的作用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3909, '从句子中删除“and”、“is”、“a”、“an”、“the” 这样的词的过程被称为？', '单选题', '词干提取（Stemming）', '词形还原（Lemmatization）', '停用词（Stop Words）', '以上所有', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3910, '从可视化处理视角看，可以将数据分为四个类型（）四个类型并采用不同的视觉映射方法。', '多选题', '定类数据', '定序数据', '定距离数据', '定比暑假', 'ABCD', '一般可以将数据类型的度量分为四种：定类，定序，定距，和定比四种，这四种类型是从低到高的递进关系，高级的类型可以用低级类型的分析方法来分析，而反过来却不行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3911, '从可视化视角看，可以将数据分为4种类型，其中不包括（）', '单选题', '定类数据', '定序数据', '定距数据', '定量数据', 'D', '一般可以将数据类型的度量分为四种：定类，定序，定距，和定比四种，这四种类型是从低到高的递进关系，高级的类型可以用低级类型的分析方法来分析，而反过来却不行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3912, '从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3913, '从大量数据中提取知识的过程通常被称为（）。', '单选题', '数据挖掘', '人工智能', '数据清洗', '数据仓库', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3914, '从官网中下载的手写数字数据集是什么类型文件（）。', '单选题', '二进制', '八进制', '十进制', '图片文件', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3915, '从左到右和从右到左训练两个独立的LSTM语言模型，并将它们简单地连接起来', '单选题', 'GPT', 'BERT', 'ULMFit', 'ELMo', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3916, '从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是', '单选题', '正向推理', '反向推理', '双向推理', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3917, '从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是反向推理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3918, '从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是（ ）', '单选题', '正向推理', '反向推理', '双向推理', '目标驱动推理', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3919, '从广义上来看，人工智能芯片是面向人工智能应用的芯片，是承载计算功能的基础部件', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3920, '从数据中学得模型的过程称为学习或训练', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3921, '从数据到智慧的转换依次递进过程是（）。', '单选题', '数据、知识、信息、理解、智慧', '数据、信息、理解、知识、智慧', '数据、信息、知识、理解、智慧', '数据、理解、信息、知识、智慧', 'C', 'DIKW 金字塔（DIKW Pyramid）模型揭示了数据（Data）与信息（Information）、知识（Knowledge）、智慧（Wisdom）之间的区别与联系，自底向上分别为数据、信息、知识、智慧。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3922, '从数据流的视角看，“数据产品的开发过程”是一个“数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）”的过程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3923, '从数据表中查找记录用以下哪一项（）', '单选题', 'UPDATE', 'FIND', 'SELECT', 'CREATE', 'C', 'SELECT用于查找记录');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3924, '从最大熵思想出发得出的最大熵模型，采用最大化求解就是在求 P（Y|X） \n的对数似然最大化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3925, '从最大熵思想出发得出的最大熵模型，采用最大化求解就是在求P（y|x）的对数似然最大化。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3926, '从最大熵思想出发得出的最大熵模型，采用最大化求解就是在求P（y|x）的对数似然最大化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3927, '从最小错误率的要求出发，利用概率论中的贝叶斯公式，就能得出使错误率最小的分类决策，称之为最小错误率贝叶斯决策', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3928, '从机器学习预测目标数据的离散程度，可以将机器学习分类哪两类问题？', '多选题', '回归问题', '分类问题', '识别问题', '判定问题', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3929, '从模型设计到程序上线，以下哪项不是开发人员的步骤', '单选题', '模型开发', '程序开发', '流程设计', '审批上线', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3930, '从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的学习方法是（         ）', '单选题', '示例学习', '机器学习', '推理学习', '智能学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3931, '从环境导入数据后，？需要对其进行预处理。', '单选题', '信息处理层', '鼠标', '显示器', '声卡', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3932, '从生命周期为度看，数据主要经历哪几个阶段', '多选题', '数据采集', '数据存储', '数据管理', '数据分析', 'ABCD', '数据采集、数据存储、数据管理、数据分析是数据生命周期的四个阶段');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3933, '从生命周期维度看，数据主要经历那几个阶段？', '多选题', '数据采集', '数据存储', '数据管理', '数据分析', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3934, '从电子政务的实施对象和应用范畴角度，可将电子政务分为四种类型。其中，电子工商审批及证照办理属于（）。', '单选题', '政府对政府的电子政务（G2G）', '政府对企业的电子政务（G2B）', '政府对公众的电子政务（G2C）', '政府对公务员的电子政务（G2E）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3935, '从目的状态出发的逆向搜索，也称为（         ）', '单选题', '目的驱动', '数据搜索', '定向搜索', '实例驱动', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3936, '从研究现状上看，下面不属于公有云特点的是（）。', '单选题', '超大规模', '虚拟化', '私有化', '高可用性', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3937, '从给定的句子、段落中识别人名、组织名的过程称为？', '单选题', '词干提取（Stemming）', '词形还原（Lemmatization）', '停用词消除（Stop Word Removal）', '命名实体识别（Named Entity Recognition）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3938, '从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为（）', '单选题', '特征抽取', '特征选择', '特征降维', '特征简化', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3939, '从网络的原理上来看，结构最复杂的神经网络是（）。', '单选题', '卷积神经网络', '长短时记忆神经网络', 'GRU', 'BP神经网络', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3940, '从能力角度来讲，人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如（）、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。', '多选题', '判断', '推理', '证明', '识别', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3941, '从表面上看，WindowsXP“停服”事件似乎只是微软公司一个产品更新换代的小问题；但事实上XP的停服是一个事关我国信息安全的重大事件。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3942, '从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3943, '从连续图像到数字图像需要（）。', '单选题', '图像灰度级设定', '图像分辨率设定', '确定图像的存储空间', '采样和量化', 'D', '数字图像又称离散图像，连续图像到数字图像需要离散化，离散化是通过采样和量化实现的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3944, '代码arr1=np.array（【【1，2，3】，【4，5，6】】）；arr2=2*np.ones（【2，3】，dtype=np.int64）；print（（arr1*arr2）【1】【2】）的输出结果是（）？注：（已导入numpy库）importnumpyasnp', '单选题', '6', '8', '10', '12', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3945, '代码arr1=np.array（【【1，2，3】，【4，5，6】】）；print（（arr1**2）【1，1】）的输出是（）？', '单选题', '5', '25', '6', '26', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3946, '代码arr3=np.array（【【1，2，3】，【4，5，6】】）.transpose（）；print（arr3【1，1】）的输出结果是（）？', '单选题', '5', '4', '3', '2', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3947, '代码arr5=np.arange（0，6）.reshape（【2，3】）；print（arr5【1，：】）的输出结果是（）？', '单选题', '【0 1】', '【3 4 5】', '【2 3】', '【0 1 2】', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3948, '代码array=np.arange（10，31，5）中的5代表（）？', '单选题', '元素的个数', '步长', '第一个元素', '最后一个元素', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3949, '代码select bin（17）与下面结果一致：', '单选题', 'select conv（17，10，2）', 'select conv（17，2，10）', 'select conv（17，2，16）', 'select conv（17，10，16）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3950, '代码select bin（17）的结果是下面哪一个：', '单选题', '101', '10001', '111', '1001', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3951, '代码select ceil（2.34）的结果是哪⼀个：', '单选题', '2.3', '2', '3', '2.4', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3952, '代码select ceil（2.34）的结果是哪一个：', '单选题', '2.3', '2', '3', '2.4', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3953, '代码select substr（‘abcdef‘，2，3）的结果是哪⼀个：', '单选题', 'bc', 'bcd', 'cde', '以上结果都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3954, '代码select substr（‘abcdef‘，2，3）的结果是哪一个：', '单选题', 'bc', 'bcd', 'cde', '其他结果都不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3955, '代码的设计原则包括（   ）。', '多选题', '唯一性，系统性，通用性', '预留足够位置以利于扩充', '避免误解，不易出错', '顺序编码', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3956, '令N为数据集的大小【注：设训练样本（xi，yi），N即训练样本个数】，d是输入空间的维数（注：d即向量xi的维数）。硬间隔SVM问题的原始形式【即在不等式约束（yi（wTxi+b）≥1）下最小化（1/2）wTw】在没有转化为拉格朗日对偶问题之前，是（）。', '单选题', '一个含N个变量的二次规划问题', '一个含N+1个变量的二次规划问题', '一个含d个变量的二次规划问题', '一个含d+1个变量的二次规划问题', 'D', '欲找到具有最大间隔的划分超平面，也就是要找到能满足题中不等式约束的参数w 和b ，是一个含d+1个变量的二次规划问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3957, '令N为数据集的大小（注：设训练样本（xi，yi），N即训练样本个数），d是输入空间的维数（注：d即向量xi的维数）。硬间隔SVM问题的原始形式（即在不等式约束（注：yi（wTxi+b）≥1）下最小化（1/2）wTw）在没有转化为拉格朗日对偶问题之前，是（）。', '单选题', '一个含N个变量的二次规划问题', '一个含N+1个变量的二次规划问题', '一个含d个变量的二次规划问题', '一个含d+1个变量的二次规划问题', 'D', '欲找到具有最大间隔 的划分超平面，也就是要找到能满足式题中不等式约束的参数w 和b ，是一个含d+1个变量的二次规划问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3958, '令人安心的是，人工智能的发展不会引发伦理道德问题，不会给社会发展带来新的问题和巨大的冲击', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '会引发伦理道德问题，带来冲击');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3959, '以5G网络为核心的新一代信息通信网络基础设施，以及生产基础设施，社会基础设施等的数字化改造，共同构成了数字世界的关键基础设施。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3960, '以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为', '单选题', '29x29', '27x27', '28x28', '30x30', 'C', '以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为28x28');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3961, '以P（w）表示词条w的概率，假设已知P（南京）=0.8，P（市长）=0.6，P（江大桥）=0.4，P（南京市）=0.3，P（长江大桥）=0.5，在训练语料中未出现的词条概率为0。假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果就是（____）。', '单选题', '南京市*长江*大桥', '南京*市长*江大桥', '南京市长*江大桥', '南京市*长江大桥', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3962, '以P（w）表示词条w的概率，假设已知P（南京）=0.8，P（市长）=0.6，P（江大桥）=0.4，P（南京市）=0.3，P（长江大桥）=0.5，在训练语料中未出现的词条概率为0。假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果就是（）。', '单选题', '南京市*长江*大桥', '南京*市长*江大桥', '南京市长*江大桥', '南京市*长江大桥', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3963, '以P（w）表示词条w的概率，假设已知P（南京）=0.8，P（市长）=0.6，P（江大桥）=0.4：P（南京市）=0.3，P（长江大桥）=0.5：如果假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果就是（ ）', '单选题', '南京市 长江 大桥', '南京 市长 江大桥', '南京市长 江大桥', '南京市 长江大桥', 'B', '该题考察的是最大概率分词，其基本思想是：一个待切分的汉字串可能包含多种分词结果，将其中概率最大的作为该字串的分词结果。若某候选词在训练语料中未出现，其概率为0。\nA分词结果的概率为P（A）=P（南京市）*P（长江）*P（大桥），由于“长江”未在语料中出现，所以P（长江）=0，从而P（A）=0；\n同理可以算出B，\nC， D分词结果的概率分别是：\nP（B）=P（南京）P（市长）P（江大桥）=0.80.60.4=0.192；\nP©=P（南京市长）P（江大桥）=00.4=0；\nP（D）=P（南京市）P（长江大桥）=0.30.5=0.15。\n因为P（B）最大，所以为正确的分词结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3964, '以P（w）表示词条w的概率，假设已知P（南京）=0.8，P（市长）=0.6，P（江大桥）=0.4：P（南京市）=0.3，P（长江大桥）=0.5：如果假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果就是（ ）', '单选题', '南京市*长江*大桥', '南京*市长*江大桥', '南京市长*江大桥', '南京市*长江大桥', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3965, '以P（w）表示词条w的概率，假设已知P（南京）=0.8，P（市长）=0.6，P（江大桥）=0.4；P（南京市）=0.3，P（长江大桥）=0.5。如果假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果就是（）。', '单选题', '南京市×长江×大桥', '南京*市长*江大桥', '南京市长*江大桥', '南京市*长江大桥', 'B', '最大概率分词基本思想：一句话有多种切割方法，我们选择联合概率最大的结果。P（A）= 0；P（B）=0.8×0.6×0.4 =0.192；P（C）= 0；P（D）= 0.3×0.5= 0.15。所以这道题选择B。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3966, '以‘r‘模式打开文本文件后，文件指针位于文件起始处', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3967, '以下 Python 语句运行结果异常的选项是（ ）。', '单选题', 'PI ， r = 3.14 ， 4', 'a = 1 b = a = a + 1', 'x = True int（x）', 'a', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3968, '以下CNN模型中，最早识别手写数字的是', '单选题', 'LeNet-5', 'AlexNet', 'ResNet50', 'ResNet152', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3969, '以下SQL，收入BETWEEN 2000 AND 5000，表示收入在2000至5000之间，包括2000但不包括5000。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '以下SQL，收入BETWEEN 2000 AND 5000，表示收入在2000至5000之间，包括2000也包括5000。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3970, '以下不属于AI机器决策优点的是（）？', '单选题', '具有一致性和逻辑性', '获取和处理投研信息范围广、内容全', '可减少人为疏漏和失误', '可以进行简单问题的直接回复、复杂问题转人工支持', 'D', '以下不属于AI机器决策优点的是可以进行简单问题的直接回复、复杂问题转人工支持？');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3971, '以下不属于IPO模型的是：', '单选题', 'Process', 'Program', 'Output', 'Input', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3972, '以下不属于Python内置模块的是（）。', '单选题', 'sys', 'json', 'os', 'image', 'D', 'image属于第三方库。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3973, '以下不属于Python数据分析领域第三方库的是（ ）。', '单选题', 'pandas', 'matplotlib', 'scrapy', 'numpy', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3974, '以下不属于Python深度学习第三方库的选项是（ ）。', '单选题', 'Arcade', 'TensorFlow', 'Caffe2', 'MXNet', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3975, '以下不属于Python的pip工具命令的选项是（ ）。', '单选题', 'show', 'install', 'download', 'get', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3976, '以下不属于Python语言保留字的是______。', '单选题', 'except', 'pass', 'True', 'goto', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3977, '以下不属于Python语言保留字的是（ ）。', '单选题', 'do', 'while', 'True', 'pass', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3978, '以下不属于SSD优点的一项是（）', '单选题', '速度上，比yolo还要快', '在检测精度上，可以和Faster RCNN媲美', '在多个feature map上进行预测', '对小目标的召回率很高', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3979, '以下不属于SSD特点的一项是（）', '单选题', '端到端', 'Prior box', '基于特征金字塔，在不同感受野的特征图上预测目标', '滑动窗口', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3980, '以下不属于YOLO1特点的一项是（）', '单选题', '将物体检测作为回归问题求解', 'YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构', '使用全图作为 Context 信息，背景错误（把背景错认为物体）比较少', '泛化能力弱', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3981, '以下不属于YOLO2改进方向的一项是（）', '单选题', '使用BN，提高网络收敛性', 'Anchor box', '更精细度的特征', '激活函数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3982, '以下不属于YOLO3改进方向的一项是（）', '单选题', '多尺度预测', '更好的基础网络', '分类器-类别预测', '使用BN，提高网络收敛性', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3983, '以下不属于人工智能在计算机视觉领域应用的是（）。', '单选题', '电力生产作业安全管控', '医疗影像诊断', '实时字幕', '植物识别', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3984, '以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域： （    ）', '单选题', '制造', '教育', '金融', '艺术', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3985, '以下不属于人工智能领域的Python第三方库是（ ）。', '单选题', 'PyTorch', 'MXNet', 'Keras', 'PyOCR', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3986, '以下不属于传统目标检测流程的一项是（）', '单选题', '区域选择', '特征提取', '分类器分类', '回归', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3987, '以下不属于再缩放技术的是（）', '单选题', '欠采样', '过采样', '梯度下降', '阈值移动', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3988, '以下不属于分类模型评估中基于比率维度的指标是（）。', '单选题', 'KS值', '特异性', 'Kappa统计.', 'Lift 值', 'C', 'Kappa统计不属于分类模型评估中基于比率维度的指标');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3989, '以下不属于可视化作用的是（）', '单选题', '数据采集', '传播交流', '信息记录', '数据分析', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3990, '以下不属于商业大数据类型的是', '单选题', '传统企业数据', '机器和传感器数据', '社交数据', '电子商务数据', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3991, '以下不属于回归分析的是（）。', '单选题', '线性回归', 'BP神经网络', 'ARIMA', 'SVM支撑向量机', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3992, '以下不属于图像增广方法的一项是（）', '单选题', '旋转', '翻转', '缩放', '卷积', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3993, '以下不属于图像标注挑战的是？', '单选题', '标注所需时间', '标注精度', '标注所需领域知识', '标注软件稳定性', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3994, '以下不属于图像标注范畴的是？', '单选题', '分类信息', '位置信息', '语义信息', '储存信息', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3995, '以下不属于基于区域的图像分割方法的是（）。', '单选题', '区域生长法', '分水岭算法', '大津算法', '基于图论的分割算法', 'C', '大津算法是基于图像灰度分布的图像分割方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3996, '以下不属于基于图像灰度分布的阈值分割方法的是（）。', '单选题', '类间最大距离法', '最大类间方差法', 'Otsu方法', '区域生长法', 'D', '区域生长法是基于图像区域的阈值分割方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3997, '以下不属于大数据在社会活动中的典型应用的是（）。', '单选题', '美团实现了快速精准的送餐服务', '共享单车、滴滴打车方便了人们的日常出行', '快递实现了订单的实时跟踪', '供电公司提供电费账单查询', 'D', '电费账单查询属于简单报表查询，用电情况分析、窃电行为分析、基于交易大数据分析用户的购买习惯、基于传感器感知的海量数据分析自然灾害的危害程度、基于搜索引擎的搜索关键词分析社会热点等属于大数据应用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3998, '以下不属于大数据重要意义的是（）。', '单选题', '大数据成为推动经济转型发展的新动力', '大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇', '大数据成为提升政府治理能力的新途径', '大数据会增加经济发展的成本', 'D', '大数据可以促进经济的发展，催生新的业态，在辅助商业决策、降低运营成本、精准市场的营销方面都能发挥作用，进一步提升企业竞争力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (3999, '以下不属于容灾备份所指灾难类型的是？。', '单选题', '数据缺失', '设备故障', '数据中心故障', '区域性故障', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4000, '以下不属于宽度优先搜索方法特点的是', '单选题', '逐层进行搜索', '高代价搜索', '若有解必能找到', '找到的解是最优路径的解', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4001, '以下不属于影响聚类算法结果的主要因素有（）', '单选题', '已知类别的样本质量', '分类准则', '特征选取', '模式相似性测度', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4002, '以下不属于数据挖掘实施方法论一级流程内容的是（）', '单选题', '模型应用', '业务理解', '数据理解', '数据预处理', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4003, '以下不属于数据科学与统计学区别的是（）。', '单选题', '数据科学中的数据不仅仅是数值', '数据科学关注的不仅仅是“单一学科”问题，超出了数学、统计学、计算机科学等单一学科的范畴', '数据科学不仅仅是理论研究，也不是纯领域实务知识，它关注和强调的是二者的结合', '数据科学和统计学中的计算一样，仅仅是加减乘除', 'D', '数据科学中的“计算”并不仅仅是加/减/乘/除等数学计算，而是包括数据的查询、挖掘、洞见、分析、可视化等更多类型的“计算”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4004, '以下不属于文件系统的构成部分的是？。', '单选题', '电脑的操作系统', '文件系统的接口', '对对象操纵', '管理的软件集合，对象及属性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4005, '以下不属于无人超市采用的智能技术的是（    ）。', '单选题', '技术机视觉', '深度算法学习', '传感器定位', '图像处理', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4006, '以下不属于无监督学习的算法是（）', '单选题', 'KMeans', 'PCA', 'DBSCAN', 'KNN', 'D', 'KNN属于无监督学习，KMeans、PCA、DBSCAN属于机器学习');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4007, '以下不属于时间序列平滑法预测的方法是（）。', '单选题', '移动平均法', 'ARIMA模型', '指数平滑法', 'Winter预测法', 'B', 'ARIMA模型不属于时间序列平滑法预测的方法，它是平均自回归模型是滑动的不是平滑的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4008, '以下不属于机器学习中的降维方法的是', '单选题', '因子分析', '主成分分析（PCA）', '独立成分分析（ICA）', '逻辑回归', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4009, '以下不属于模型评估方法的是', '单选题', 't检验', '留一法', '交叉验证法', '自助采样法', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4010, '以下不属于消费者购买行为分析的产品因素的是（）。', '单选题', '便利信息', '偏好信息', '价格信息', '评价信息', 'B', '偏好信息不属于消费者购买行为分析的产品因素，此条件主观性较强。便利信息、价格信息、评价信息都可以用于分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4011, '以下不属于监督学习模型的是（）。', '单选题', '支持向量机', '朴素贝叶斯', '关联分析', '线性回归', 'C', '关联分析是无监督学习方法。支持向量机，朴素贝叶斯，线性回归是分类算法，属于监督学习；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4012, '以下不属于监督学习的算法是', '单选题', 'k近邻', '朴素贝叶斯', '支持向量机', 'DBSCAN', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4013, '以下不属于目标检测常用的数据集的一项是（）', '单选题', 'MNIST', 'Pascal VOC', 'MS COCO', 'ImageNet', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4014, '以下不属于目标检测常用的评价指标的一项是（）', '单选题', 'AP', 'FPS', 'mAP', 'Accruracy', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4015, '以下不属于盲目搜索方法的是', '单选题', '宽度优先搜索', '有界深度优搜索', '等代价搜索', '有序搜索', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4016, '以下不属于盲目搜索特点的是', '单选题', '搜索过程中不使用与问题有关的经验信息', '搜索效率低', '需要重排open表', '一般只适用于求解比较简单的问题', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4017, '以下不属于精益求精的表现是？', '多选题', '工作认真负责，踏实肯干', '工作做的很好，但还想做得更好', '工作效率高，快速完成任务', '热于助人，和同事打成一片', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4018, '以下不属于聚类算法的是', '单选题', 'K均值', 'DBSCAN', 'Apriori', 'Jarvis-Patrick（JP）', 'C', 'K均值、DBSCAN、Jarvis-Patrick都属于聚类算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4019, '以下不属于配置管理流程的是？。', '单选题', '规划', '识别', '测试', '控制', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4020, '以下不属于随机森林算法特点的是', '单选题', '能处理比较高维的数据', '模型的泛化能力强', '模型的运行速度不快', '有很强的抗干扰能力', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4021, '以下不属于随机森林算法特点的是（）。', '单选题', '能处理比较高维的数据', '模型的泛化能力强', '模型的运行速度不快', '有很强的抗干扰能力', 'C', '随机森林算法运行速度很快，容易实现且适合处理大数据集，训练速度快，能够得到变量重要性排序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4022, '以下不是利用计算机将一种自然语言（源语言） 转换为另一种语言（ 目标语言） 的过程 （   ）。', '多选题', '文本识别', '机器翻译', '本文分类', '问答系统', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4023, '以下不是应用数字化工具解决问题的是', '单选题', '登录12306网站订票', '用压线钳压制网线的水晶头', '用手机APP查询附近美食', '查询快递物流状态', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4024, '以下不是开源工具特点的是（）。', '单选题', '免费', '可以直接获取源代码', '用户可以修改源代码并不加说明用于自己的软件中', '开源工具一样具有版权', 'C', '延伸的代码中（修改和有源代码衍生的代码中）需要带有原来代码中的协议、商标、专利声明和其他原来作者规定需要包含的说明。 如果再发布的产品中包含一个Notice文件，则在Notice文件中需要带有开源工具的Licence。你可以在Notice中增加自己的许可，但不可以表现为对开源工具 Licence构成更改。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4025, '以下不是数据降维方法的是（）', '单选题', 'PCA', 'LDA', 'LPP', 'AHP', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4026, '以下不是组合数据类型的是（ ）。', '单选题', '集合类型', '序列类型', '映射类型', '引用类型', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4027, '以下不是网络连接设备的是', '单选题', 'U盘', '集线器', '交换机', '路由器', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4028, '以下不是自适应学习率算法的是', '单选题', 'AdaGrad', 'RMSProp', 'Adam', 'SGD', 'D', 'AdaGrad、RMSProp、Adam都是自适应学习率算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4029, '以下不能创建一个字典的语句是（）。', '单选题', 'dict1 = {}', 'dict2 = { 3 ： 5 }', 'dict3 = {【1，2，3】： “uestc”}', 'dict4 = {（1，2，3）： “uestc”}', 'C', '字典key不可以是可变类型，C选项中列表为可变类型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4030, '以下不能进行系统日志数据采集的工具是（）。', '单选题', 'Hadoop', 'Python', 'Scribe', 'Flume', 'B', 'Python不能进行系统日志数据采集');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4031, '以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？（）\na）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准；\nb）描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准；', '单选题', '准确率，召回率', '召回率、准确率', '准确率、准确率', '召回率、召回率', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4033, '以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评分标准？（a）排查窃电情况，描述排查中有多少是真实窃电行为的标准（b）描述有多少比例的窃电情况被发现的标准', '单选题', 'Precision，Recall', 'Recall，Precision', 'Precision，ROC', 'Recall，ROC', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4034, '以下会造成梯度消失的激活函数有', '多选题', 'sigmoid函数', 'tanh函数', 'ReLU函数', 'softplus函数', 'AB', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4035, '以下关于  Python  内置库、标准库和第三方库的描述，错误的是：', '单选题', '第三方库需要单独安装才能使用', '内置库里的函数不需要  import  就可以调用', '第三方库有三种安装方式，最常用的是  pip  工具', '标准库也需要安装才能使用。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4036, '以下关于 Hadoop的HDFS 描述正确的有？', '多选题', 'HDFS由NameNode，DataNode，client 组成', 'HDFS备NameNode 上的元数据是主NameNode同步过去的', 'DFS采用就近的机架节点进行数据的第一副本存储', 'HDFS适适合写一次，多次读取的读写', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4037, '以下关于 Python 内置库、标准库和第三方库的描述，正确的是（ ）。', '单选题', '第三方库需要单独安装才能使用', '内置库里的函数不需要 import 就可以调用', '第三方库有三种安装方式，最常用的是 pip 工具', '标准库跟第三方库发布方法不一样，是跟 python 安装包一起发布的', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4038, '以下关于 Python 的控制结构，错误的是（ ）。', '单选题', '每个 if 条件后要使用冒号（：）', '在 Python 中，没有 switch-case 语句', 'Python 中的 pass 是空语句，一般用作占位语句', 'elif 可以单独使用', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4039, '以下关于 Python 程序语法元素的描述，错误的选项是（ ）。', '单选题', '段落格式有助于提高代码可读性和可维护性', '虽然', 'true', '并不是所有的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4040, '以下关于 python 内置函数的描述，错误的是（ ）', '单选题', 'id（） 返回一个变量的一个编号，是其在内存中的地址', 'all（ls） 返回 True，如果 ls 的每个元素都是 True', 'type（） 返回一个对象的类型', 'sorted（） 对一个序列类型数据进行排序，将排序后的结果写回到该变量中', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4041, '以下关于 python 内置函数的描述，错误的是（ ）。', '单选题', 'hash（） 返回一个可计算哈希的类型的数据的哈希值', 'type（） 返回一个数据对应的类型', 'sorted（） 对一个序列类型数据进行排序', 'id（） 返回一个数据的一个编号，跟其在内存中的地址无关', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4042, '以下关于 random 库的描述，正确的是（ ）。', '单选题', '设定相同种子，每次调用随机函数生成的随机数不相同', '通过 from random import * 引入 random 随机库的部分函数', 'uniform（0，1） 与 uniform（0.0，1.0） 的输出结果不同，前者输出随机整数，后者输出随机小数', 'randint（a，b） 是生成一个 【a，b】 之间的整数', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4043, '以下关于 rospy 的描述，正确的是（   ）。', '多选题', 'rospy', 'rospy', '许多', '导航规划、视觉', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4044, '以下关于AlexNet网络说法不正确的一项是（）', '单选题', 'AlexNet使用了sigmoid激活函数', '它是浅层神经网络和深度神经网络的分界线', 'AlexNet引入了大量的图像增广来扩大数据集来缓解过拟合', 'AlexNet通过丢弃法来控制全连接层的模型复杂度', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4045, '以下关于Bagging（装袋法）的说法不正确的是', '单选题', '能提升机器学习算法的稳定性和准确性，但难以避免overfitting', 'Bagging（装袋法）是一个统计重采样的技术，它的基础是Bootstrap', '主要通过有放回抽样）来生成多个版本的预测分类器，然后把这些分类器进行组合', '进行重复的随机采样所获得的样本可以得到没有或者含有较少的噪声数据', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4046, '以下关于DBSCAN算法说法正确的是（）。', '多选题', '可以对任意形状的稠密数据集进行聚类', '样本集的密度不均匀时，聚类质量较好', '可以在聚类的同时发现异常点， 对数据集中的异常点不敏感', '聚类结果没有偏倚', 'ABC', 'DBSCAN算法可以对任意形状的稠密数据集进行聚类，样本集的密度不均匀时，聚类质 量较好，可以在聚类的同时发现异常点，对数据集中的异常点不敏感');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4047, '以下关于DBSCAN算法说法错误的是（）。', '单选题', '如果样本集的密度不均匀、聚类 间距差相差很大时，聚类质量较差；', '如果样本集较大时，聚类收敛时 间较长；', '调参相对复杂，不同的参数组合 对最后的聚类效果有较大影响。', '聚类结果可能有偏倚.', 'D', '聚类结果没有偏倚');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4048, '以下关于DNN说法不正确的是（）。', '单选题', '层数多', '抽象能力强', '模拟更复杂模型', '广义上包含CNN、DBN、SVM等', 'D', 'DNN不包括SVM和DBM。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4049, '以下关于Flink与其它组件交互说法正确的是？', '多选题', 'Flink任务的运行依赖Yarn来进行资源调度管理', 'Flink的checkpoint的实现依赖于zookeeper', 'Flink可以将接收的组件发送给Kafka', 'Flink在HDFS文件系统中读写数据', 'ABCD', 'Flink任务的运行依赖Yarn来进 行资源调度管理、F1ink的checkpoint的实现依 赖于 zookeeper、Flink可以将接收的组件发送给 Kafka、Flink在HDFS文件系统中读写 数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4050, '以下关于Flink关键特性描述不正确的是（）', '单选题', 'Sparkstreaming与Flink相比，时延更低', 'F1ink流式处理引撃能够同时提供支持流处理和批处理应用的功能', '与Fusioninght HD中的Streaming相比Flink具有更高的吞吐量', 'checkpoint实现了Flink的容错', 'A', 'Flink会比Spark Streaming有更低的流处理延迟性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4051, '以下关于Fusioninsight中carborData说法正确的有？（）', '多选题', '使用Carbon的目的是对大数据 即席查询提供超快速响应。', 'Carbon使用轻量级压缩和重量 级压缩的组合压缩算法压缩数据， 可以减少60%-80%数据存储空 冋，大大节省硬件存储成本。', 'Cabonr 是一种新型Apache Hadoop本地文件格式，使用先进 的列式存储，索引，压缩和编码技 术，以提高计算效率有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用 于更换的交互查询。', 'Carbon也是一种将数据源与 Spark集成的高性能分析引擎', 'ABCD', '使用Carbon的目的是对大数据 即席查询提供超快速响应。Carbon使用轻量级压缩和重量 级压缩的组合压缩算法压缩数据， 可以减少60%-80%数据存储空 冋，大大节省硬件存储成本。Cabonr 是一种新型Apache Hadoop本地文件格式，使用先进 的列式存储，索引，压缩和编码技 术，以提高计算效率有助于加速 超过PB数■级的数据查询，可用 于更换的交互查询。Carbon也是一种将数据源与 Spark集成的高性能分析引擎');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4052, '以下关于GBDT算法的说法不正确的是', '单选题', '计算进度较低', '无法并行计算', '计算量较大', '可以防止过拟合', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4053, '以下关于GoogLeNet模型说法不正确的一项是（）', '单选题', 'GoogLeNet将多个设计精细的Inception块和其他层串联起来', 'Inception块通过不同窗口形状的卷积层和最大池化层来并行抽取信息', '使用 1×1 卷积层减少通道数从而降低模型复杂度', 'Inception块的通道数分配之比是随意设计的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4054, '以下关于HBase说法正确的是（）。', '多选题', '面向列的数据库', '非结构化的数据库', '支持大规模的随机、实时读写', '采用松散数据模型', 'ABCD', 'HBase是非结构化的、多版本的、面向列和开源的数据库；HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问；从存储模型看，HBase采用的是松散数据模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4055, '以下关于HTML标签嵌套规则的说法，正确的是（）。', '多选题', '块元素可以包含内联元素或某些块元素，但内联元素也可以包含块元素', 'HTML标签包括块级元素和内嵌元素', '内嵌元素一般用在网站内容之中的某些细节或部位，用以“强调区分样式上标下标锚点”等，通常包括：aabbrbbrfontiimginputkbdlabelqsselectsmallspansubttuvar等', '其中块级元素一般用来搭建网络架构布局承载内容，通常包括的标签有：addressdirdivdldtddformh1~h6hrisindexmenunoframesnoscriptolppretableul等', 'BCD', '块元素可以包含内联元素或某些块元素，但内联元素却不能包含块元素，它只能包含其他的内联元素。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4056, '以下关于Hadoop的HDFS描述正确的有？', '多选题', 'HDFS由NameNode. DataNode，client 组成', 'HDFS备NameNode 上的元数据是主NameNode同步过去的。', 'HDFS采用就近的机架节点进行数据的第一副本存储', 'HDFS 适合写一次，多次读取的读写.', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4057, '以下关于Hbase中HMaster的功能描述哪些是正确的？（）', '多选题', 'Region负载均衡，Region分裂 以及分裂后的Region分配', '负责建表/修改表/删除表', '负责Region Server的负载均衡', 'Regionserver 失效后的Region 迁移', 'ABCD', 'Hmaster的功能有Region负载均衡，Region分裂 以及分裂后的Region分配、负责建表/修改表/删除表、负责Region Server的负载均衡、Regionserver 失效后的Region 迁移');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4058, '以下关于Hbase的文件存储模块（Hbase Filestream，简称HFS）描述正确的有？', '多选题', '应用在Fusioninsight H的上层应用', 'HFS封装了HBase与HDFS的接口', '为上层应用提供文件的存储，读取，除等功能', 'HFS是Hbase的独立模块', 'ABCD', 'HFS应用在Fusion insight H的上层应用；HFS封装了HBase与HDFS的接口；为上层应用提供文件的存储，读取，除等功能；HFS是Hbase的独立模块');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4059, '以下关于Hive SQL基本操作描述正确的是（）', '单选题', '创建外部表必须要指定Location信息', '创建外部表使用external关键字，创建普通表需要指定internal关键字', '加载数据到Hive时源数据必须是HDFS的一个路径', '创建表时可以指定列分割符', 'D', '建立外部表可以不指定Location，会在默认在/hive/warehouse/数据库名称/表名，建立目录。 创建内部表时不需要关键字。加载数据到Hive时源数据不一定是HDFS的一个路径');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4060, '以下关于Hive操作描述不正确的是（）。', '单选题', 'Hive是一个建立在hadoop文件 系统上的数据仓库架构，可以用 其对HDFS上', 'Hive依赖于MapReduce处理数 据', 'Hive的加载数据时候，可以用 local进行修饰，表示从某个本地 目录下加载数据', 'Hive—般可以用于实时的查询分析', 'D', 'Hive不可以用于实时的查询分析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4061, '以下关于Hive操作描述不正确的是（）。', '单选题', 'hive是在数据查询时进行模式验证，而不是加载的时候验证', '数据加载时，overwrite关键字不是必须的', 'hive的内表和外表都可以修改location属性', '删除表时，表中的数据可以同时删除掉', 'D', 'Hive的内表（managed table）删除时会删除元数据和数据。但外表（external table）删除仅会删除元数据，不会删除数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4062, '以下关于K-MeansM法错误的是（）。', '单选题', 'K值无法预先判断，只适用于球形类的形状的聚类', '算法可能收敛到局部最优点', '算法对极值点及噪点较为敏感', '中心点的个数，通常值是在8-10 个之间', 'D', '中心点的个数要通过计算判断A：kmeans只能找出球形的类，而不能找出任意形状的类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4063, '以下关于K-means算法的说法中，正确的是', '单选题', 'K-means算法是一种聚类方法，属于监督学习', '在训练初始阶段，K-means算法需要先学习样本的类别数和初始类别中心', '不同的初始聚类中心对聚类结果影响不大', 'K-means算法容易陷入局部最优', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4064, '以下关于Kafka Partition偏移量的描述不正确的是（）', '单选题', '每条消息在文件中的位置称为 offset（偏移量）', '消费者通过（offset/.partition， topic）跟踪记录', '唯一标记一条消息', 'Offset是一个String型字符串', 'D', 'Offset是int型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4065, '以下关于Kafka Partition说法正确的有？', '多选题', '引入Partition机制，保证了Kafka 的高吞吐能力', '每个Partition都是有序且不可变 的消息队列', 'Partition数量决定了每个 consumer group中并发消费者 的最大数量', '每个Partition在存储层面对应一 个1 og文件', 'ABCD', '一个 Kafka 集群由多个 Broker（就是 Server） 构成，每个 Broker 中含有集群的部分数据。Kafka 把 Topic 的多个 Partition 分布在多个 Broker 中。Kafka 为一个 Partition 生成多个副本，并且把它们分散在不同的 Broker。如果一个 Broker 故障了，Consumer 可以在其他 Broker 上找到 Partition 的副本，继续获取消息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4066, '以下关于Kafka logs中segment file的说法正确的是？', '多选题', '通过索引信息可以快速定位message', '稀疏存储即将原来的完整数据，只间隔的选择多条进行存储', '是index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的index数据磁盘操作', '索引文件稀疏存储，可以大幅度降低index文件元数据占用空间大小', 'ABD', '索引文件中包含若干个索引条目，每个条目表示数据文件中一条Message的索引。\n（1）.Kafka 把 topic 中一个 parition 大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。\n（2）.通过索引信息可以快速定位 message 和确定 response 的最大大小。\n（3）.通过 index 元数据全部映射到 memory，可以避免 segment file 的 IO 磁盘操作。\n（4）.通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低 index 文件元数据占用空间大小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4067, '以下关于KafkaPartition说法正确的有？', '多选题', '引入Partition机制保证了Kafka的高吞吐能力', '每个Partition都是有序目不可变的消息队列', 'Partition数量决定了每个consumer group中并发消费者的最大数量。', '每个Partition在存储层面对应一个1og文件', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4068, '以下关于L1和L2范数的描述，正确的是（）。', '多选题', 'L1范数为x向量各个元素绝对值之和。', 'L2范数为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范数', 'L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取', 'L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。', 'ABCD', 'L0是指向量中非0的元素的个数，L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，L2范数向量元素绝对值的平方和再开平方。L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取。L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4069, '以下关于L1正则化和L2正则化的说法正确的是？', '单选题', '防止模型欠拟合而加在损失函数后面的一项', 'L1范数符合拉普拉斯分布，是完全可微的', 'L1正则化项是模型各个参数的平方和的开方值', 'L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择', 'D', 'A、防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项；B、L1范数符合拉普拉斯分布，是不完全可微的；C、L2正则化项是模型各个参数的平方和的开方值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4070, '以下关于MapReduce1.0版本说法正确的是（）。', '多选题', '扩展性差', '可靠性差', '资源利用率低', '无法支持多种计算框架', 'ABCD', 'MapReduce1.0存在的局限性包括扩展性差、可靠性差、资源利用率低、无法支持多种计算框架。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4071, '以下关于PCA说法正确的是 （ ）。', '单选题', 'PCA是一种监督学习算法', 'PCA转换后选择的第一个方向是最主要特征', 'PCA不需要对数据进行归一化处理', 'PCA在转换后的第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最小的方向', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4072, '以下关于PMF（概率质量函数），PDF（概率密度函数），CDF（累积分布函数）描述错误的是？（）', '单选题', 'PDF描述的是连续型随机变量在特定取值区间的概率', 'CDF是PDF在特定区间上的积分', 'PMF描述的是离散型随机变量在特定取值点的概率', '有一个分布的CDF函数H（x），则H（a）等于P（X《=a）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4073, '以下关于Pandas数据转换的说法中正确的是（ ）。', '单选题', 'concat（）函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠', 'merge（）函数可以根据一个或多个键将不同的DataFrame进行合并', '可以使用rename（）方法对索引进行重命名操作', 'unstack（）方法可以将列索引旋转为行索引', 'D', 'unstack（）方法可以将行索引旋转为列索引。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4074, '以下关于Pandas数据转换的说法中正确的是（ ）。', '单选题', 'Pandas不支持重命名轴索引', 'Pandas 通过 cut（）函数能够实现哑变量操作', 'Pandas中只能重命名列索引的名称', '哑变量处理就是将分类变量转换为哑变量矩阵', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4075, '以下关于Python函数的描述中，错误的是______。‪', '单选题', 'Python程序可以不包含main函数', '如果Python程序包含一个函数main（），这个函数与其它函数地位相同', 'Python程序的main函数可以改变为其他名称', 'Python程序需要包含一个主函数且只能包含一个主函数', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4076, '以下关于Python函数说法错误的是 （ ）def func（a，b）： c=a**2+b b=a return ca=10b=100c=func（a，b）+a', '单选题', '执行该函数后，变量a的值为10', '该函数名称为func', '执行该函数后，变量b的值为100', '执行该函数后，变量c的值为200', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4077, '以下关于Python分支的描述中，错误的是（ ）。‬', '单选题', 'if-else结构是可以嵌套的', 'if语句会判断if后面的逻辑表达式，当表达式为真时，执行if后续的语句块', 'Python分支结构使用保留字if、elif和else来实现，每个if后面必须有elif或else', '缩进是Python分支语句的语法部分，缩进不正确会影响分支功能', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4078, '以下关于Python列表的描述中，错误的是（ ）。', '单选题', '可以使用比较操作符（如》或', '列表的长度和内容都可以改变，但元素类型必须相同', '列表可以同时使用正向递增序号和反向递减序号进行索引', '可以对列表进行成员关系操作、长度计算和分片', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4079, '以下关于Python字典的描述中，错误的是（ ）。', '单选题', '字典的每个键值对用冒号（：）分割，每个对之间用逗号（，）分割', '字典中引用与特定键对应的值，用字典名称和中括号中包含键名的格式', '在Python中，用字典来实现映射，通过整数索引来查找其中的元素', '定义字典对象时，键和值用冒号连接', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4080, '以下关于Python字符串的描述中，错误的是', '单选题', '字符串是字符的序列，可以按照单个字符或者字符片段进行索引', '字符串包括两种序号体系：正向递增和反向递减', 'Python字符串提供区间访问方式，采用【N：M】格式，表示字符串中从N到M的索引子字符串（包含N和M）', '字符串是用一对双引号““或者单引号’‘括起来的零个或者多个字符', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4081, '以下关于Python循环结构的描述中，错误的是______。', '单选题', '遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range（）函数等', 'Python通过for、while等保留字构建循环结构', 'continue只结束本次循环', 'break用来结束当前当次语句，但不跳出当前的循环体', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4082, '以下关于Python数值运算描述错误的是哪一项？（2.0）', '单选题', 'Python支持+=、%=这样的增量赋值操作符。', '默认情况下10/3 == 3的判别结果是True。', 'Python内置支持复数运算，可以使用j或者J来表示。', '%运算符表示运算对象取余。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4083, '以下关于Python模块理解错误的有（）。', '单选题', '模块是包含函数和变量的Python文件', '不可以使用.操作符访问模块中的函数和变量', '可以导入模块中的所有类', '可以在一个模块中导入另一个模块', 'B', '导入模块后，可直接使用“模块.函数名/变量名”访问函数或变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4084, '以下关于Python程序的书写风格，正确的描述是：', '单选题', '一个问题最好能找多种解决方案，而不是一种明显的解决方案', '程序尽可能简洁明了而不要复杂隐晦', '程序书写紧凑比有间隔要好', '设计的程序代码尽可能有多种解释', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4085, '以下关于Python程序语法元素的描述，正确的选项是______。', '单选题', '缩进格式要求程序对齐，增添了编程难度', 'Python变量名允许以数字开头', '所有的if、while、def、class语句后面都要用‘：‘结尾', 'true是Python的保留字', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4086, '以下关于Python程序语法元素的描述，错误的选项是：', '单选题', '段落格式有助于提高代码可读性和可维护性', '虽然Python支持中文变量名，但从兼容性角度考虑还是不要用中文名', 'true并不是Python的保留字', '并不是所有的if、while、def、class语句后面都要用‘：’结尾', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4087, '以下关于Python缩进的描述中，错误的是______。', '单选题', '缩进表达了所属关系和代码块的所属范围', 'Python用严格的缩进表示程序的格式框架，所有代码都需要在行前至少加一个空格', '缩进是可以嵌套的，从而形成多层缩进', '判断、循环、函数等都能够通过缩进包含一批代码', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4088, '以下关于Python缩进的描述中，错误的是（ ）。', '单选题', 'Python用严格的缩进表示程序的格式框架，所有代码都需要在行前至少加一个空格', '缩进是可以嵌套的，从而形成多层缩进', '缩进表达了所属关系和代码块的所属范围', '判断、循环、函数等都能够通过缩进包含一批代码', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4089, '以下关于RDD的说法，错误的是()', '单选题', '分片即数据集的基本组成单位。', 'RDD代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合', 'RDD之间是独立的。', 'RDD之间是具有依赖性的。', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4090, '以下关于RF算法说法不正确的是', '单选题', '不可以并行计算', '不可以处理高维情况', '噪声大时容易过拟合', '适合大数据量的场合', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4091, '以下关于ReLU函数说法错误的是：', '单选题', 'ReLU 函数的输出是非零中心化的，给后一层的神经网络引入偏\n置偏移，会影响梯度下降的效率', 'ReLU 神经元在训练时比较容易“死亡”．在训练时，如果参数\n在一次不恰当的更新后，第一个隐藏层中的某个 ReLU 神经元在所\n有的训练数据上都不能被激活，那么这个神经元自身参数的梯度永\n远都会是0，在以后的训练过程中永远不能被激活．', 'Leaky ReLU 在输入时，保持一个很小的梯度，这样当神经元非\n激活时也能有一个非零的梯度可以更新参数，这在一定程度上缓解\n了梯度消失问题', '三个选项均正确', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4092, '以下关于SSD与YOLO说法正确的一项是（）', '单选题', 'YOLO为单阶段目标检测，SSD为双阶段目标检测', 'SSD使用Prior box，YOLO使用Anchor box', 'SSD和YOLO都使用了特征金字塔', 'SSD对小目标的召回率很高', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4093, '以下关于SVM说法不正确的是', '单选题', 'SVM是一种二分类模型', '其基本思想是：对于给定的数据集D在样本空间中找到一个划分超平面，从而将不同类别的样本分开', '核函数的作用就是隐含着从高维空间到低维空间的映射', 'SVM还可以使用所谓的核技巧有效地进行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中。', 'C', '核函数的作用就是隐含着从低维空间到高维空间的映射');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4094, '以下关于Spark SQL的特点，描述正确的是', '多选题', '易整合', '兼容hive', '统一的数据访问方式', '标准的数据连接', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4095, '以下关于Sqoop描述错误的是 \n① Sqoop可以将数据从MySQL转储到HDFS上 \n② Sqoop可以数据从HDFS转储到MySQL上 \n③ Sqoop可以将数据从Hbase转储到HDFS上 \n④ Sqoop可以数据从HDFS转储到Hbase上', '单选题', '①', '①②', '①②③', '①②③④', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4096, '以下关于Sqoop说法不正确的是', '单选题', '主要设计⽬的是在Hadoop与传统数据库之间进⾏数据的ETL操作。', '数据导⼊导出通过MapReduce完成。', 'Sqoop具备MapReduce的并⾏化和容错性。', 'Sqoop的Reduce操作速度更快。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4097, '以下关于TensorFlow库的应用领域的描述，正确的选项是（ ）。', '单选题', '机器学习', '数据可视化', 'Web开发', '文本分析', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4098, '以下关于UML的叙述中，（）是正确的。', '单选题', 'UML是一种标准的图形化建模语言', 'UML是一种可视化的程序包设计语言包', 'UML是一种开发工具的规格说明', 'UML是程序设计方法的描述', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4099, '以下关于VGGNet网络说法不正确的一项是（）', '单选题', 'VGG网络由卷积层模块后接全连接层模块构成', '与AlexNet相比，VGG通常计算慢很多，也需要更多的内存或显存', 'VGGNet的卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半', 'AlexNet使用了sigmoid激活函数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4100, '以下关于Zookeeper关键特性中的原子性说法正确的是？', '单选题', '客户端发送的更新会按照他们被发送的顺序进行应用', '更新只能全部完成或失败，不会部分完成', '一条消息被一个server接收，将被所有server接收', '集群中无论哪台服务器，对外示均是同一视图', 'B', '数据更新原子性：一次数据更新要么成功，要么失败。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4101, '以下关于Zookeeper的Leader节点在收到数据变更请求后的读写流程说法正确的是？', '单选题', '仅写入内存', '同时写入磁盘和内存', '先写入内存再写入磁盘', '先写磁盘再写内存', 'D', 'Zookeeper的Leader节点在收到数据变更请求后的读写流程是先写磁盘再写内存');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4102, '以下关于Zookeeper的Leader选举说法正确的是？', '多选题', '当实例n为奇数时，假定n=2x+1， 则成为leader节点需要x+1票', 'Zookeeper 选举 1 eader 时，需 要半数以上票数', '当实例数为8时则成为leader 容灾能力为4', '当实例数n为奇数时，假定 n=2x+1，则成为leader节点需要 X票', 'AB', '假设总共有5台服务器\n1. 服务器1启动\n发起一次选举，服务器1先投自己一票，此时服务器1的票数为一票，不够半数以上（3票），选举还未结束，无法完成选举，服务器1的状态保持为LOOKING\n2. 服务器2启动\n发起一次选举，服务器1和服务器2分别投自己一票并交换选票结果，此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票选举的（服务器1自身）myid大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1的票数为0票，服务器2的票数为2票，不够半数以上（3票），选举还未结束，服务器1和服务器2状态保持为LOOKING\n3. 服务器3启动\n发起一次选举，服务器1、服务器2和服务器3分别投自己一票并交换选票信息，此时服务器1和服务器2发现服务器3的myid比自己目前投票选举的myid大，于是服务器1和服务器2更改选票为推举服务器3。此次选举结果是服务器1和服务器2的票数为0票，服务器3的票数为3票，此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选为Leader。服务器1和服务器2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING\n4. 服务器4启动\n发起一次选举，此时服务器1、服务器2和服务器3已经不是LOOKING状态，不会再更改选票信息。交换选票结果，服务器3为3票，服务器4为1票，此时服务器4服从票数多的服务器3，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING\n5. 服务器5启动\n发起一次选举，此次选举结果跟服务器4一样投票给服务器3，并更改状态为FOLLOWING\n最终的选举结果\n服务器3当选为Leader，状态为LEADING，其余服务器为Follower，状态为FOLLOWING');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4103, '以下关于break，continue的说法，正确的是（）。', '单选题', 'continue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环；在循环中break的作用是终止当前循环结构的后续操作，一旦程序运行了break，循环也就终止了', 'break语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环，；在循环中continue的作用是终止当前循环结构的后续操作，一旦程序运行了continue，循环也就终止了', 'break，continue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环', '在循环中break，continue的作用是终止当前循环结构的后续操作，一旦程序运行了break 循环也就终止了', 'A', 'continue语句可以跳过循环的当前一步。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4104, '以下关于drop_duplicates函数的说法中错误的是', '单选题', '仅对DataFrame和Series类型的数据有效', '数据重复时默认保留第一个数据', '该函数不会改变原始数据排列', '', 'B', 'B仅支持单一特征的数据去重');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4105, '以下关于fusioninsight CTbase的描述不正确的是？', '单选题', 'CThase的读写数据接口，统一 封装了行定义的接口，自动进行冷 字段的合并和解析，不需要在应用 程序中进行合并和解释', 'CT HBase是基于Hbase的聚 簇表开发框架。云HBASE数据库（CT-Hbase）基于开源 HBase引擎，支持NOSQL和二级索引的实时数据分析服务。', 'CTHbase 提供了一套Webui 进 行元数据定义，提供了只管医用的 表设计工具，降低表设', 'CTHbase 的java API 提供一套 Hbas链接池管理的接口，内部进 行连接共享，减少客户端应用开发 难度。', 'B', 'CT HBase不是基于Hbase的聚 簇表开发框架。云HBASE数据库（CT-Hbase）基于开源 HBase引擎，支持NOSQL和二级索引的实时数据分析服务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4106, '以下关于hive操作描述不正确的是（）', '单选题', 'Hive是在数据查询时进行模式验证，而不是加载的时候验证', '数据加载时，overwrite关键字不是必须的', 'hive的内表和外表都可以修改location属性', '删除表时，表中的数据可以同时删除掉', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4107, '以下关于pandas中groupby方法说法正确的是（）。', '单选题', 'groupby能够实现分组聚合', 'groupby方法的结果能够直接查看', 'groupby是pandas提供的一个用来分组的方法', 'groupby方法是pandas提供的一个用来聚合的方法', 'C', 'groupby是分组函数，分组的结果是一个group对象，结果需要进行聚合或迭代操作才能查看。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4108, '以下关于pandas数据读写说法错误的是（）。', '单选题', 'read_csv能够读取数据库的数据', 'read_sql能够读取数据库的数据', 'to_csv函数能够将结构化数据写入csv文件', 'to_excel函数能够将结构化数据写入Excel文件', 'A', 'read_csv）用于读取csv文件。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4109, '以下关于sigmoid函数的优点说法错误的是', '单选题', '函数处处连续，便于求导', '可以压缩数据值到【0，1】之间，便于后续处理', '在深层次神经网络反馈传输中，不易出现梯度消失', '可以用于处理二分类问题', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4110, '以下关于soft-NMS说法不正确的一项是（）', '单选题', '与NMS滤除IoU大于阈值的框不同，soft-NMS是改变IoU大于阈值的框的分数', 'IoU小于阈值：框保留，分数不变，进入下一次循环', 'IoU大于阈值：框保留，降低分数，不进入下一次循环', '使用soft-NMS只保留分数大的一个框', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4111, '以下关于spark提交语句，描述正确的是', '多选题', '任务提交时，可以设置任务名称', '任务提交时，可以设置cpu和内存资源使用需求', '任务提交时，可以添加附属文件和依赖包', '任务提交时，可以设置任务的并行度', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4112, '以下关于stage和task描述正确的是', '单选题', '一个spark作业一般包含一到多个stage，一个stage包含一个task', '一个spark作业一般包含一到多个stage，一个stage包含一到多个task', '一个spark作业一般包含一到多个task，一个stage包含一到多个stage', '一个spark作业一般包含一到多个task，一个stage包含一到多个stage', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4113, '以下关于train_test_split 函数的说法正确的是（）。', '单选题', 'train_test_split 能够将数据集划分为训练集、验证集和测试集', 'train_test_split的输入只能是一个数组', 'train_test_split每次的划分结果不同，无法解决', 'train_test_split 函数可以自行决定训练集和测试集的占比', 'D', 'train_test_split将输入分为训练集和测试集，可以同时传入特征数组和标签数组。若想要获得同样的划分结果，可通过randomstate参数设置相同的随机种子。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4114, '以下关于turtle库的描述，正确的是：‪', '单选题', '用from  turtle  import  *  语句之后，可以用circle（）函数画圆', 'turtle.pensize（）函数的别名是turtle.size（）', '用import  turtle  as  t  语句之后，可以用turtle.circle（）函数画图', '用  import  turtle语句之后，用circle（）函数画图', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4115, '以下关于《数据安全法》的描述，正确的是：', '单选题', '在中华人民共和国境内开展数据处理活动，适用《数据安全法》', '在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用《数据安全法》', '在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用《数据安全法》，开展涉及国家秘密的数据处理活动包括在内，也适用《数据安全法》规定', '在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用《数据安全法》，开展涉及国家秘密的数据处理活动包括在内，适用《数据安全法》规定。中华人民共和国境内军事数据安全也适用《数据安全法》规定', 'B', '第二条在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。第五十三条开展涉及国家秘密的数据处理活动，适用《中华人民共和国保守国家秘密法》等法律、行政法规的规定。在统计、档案工作中开展数据处理活动，开展涉及个人信息的数据处理活动，还应当遵守有关法律、行政法规的规定。第五十四条军事数据安全保护的办法，由中央军事委员会依据本法另行制定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4116, '以下关于不确定性知识描述错误的是（）', '单选题', '不确定性知识是不可以精确表示的', '专家知识通常属于不确定性知识', '不确定性知识是经过处理过的知识', '不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4117, '以下关于人工智能的说法中，错误的是', '单选题', '人工智能是研究世界运行规律的科学', '人工智能涵盖多个学科领域', '人工智能包括自动推理，专家系统，机器学习等技术', '现阶段的人工智能核心是机器学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4118, '以下关于人工神经网络（ANN）的描述正确的有（）', '多选题', '神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒', '可以处理冗余特征', '训练ANN是一个很耗时的过程', '至少含有一个隐藏层的多层神经网络', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4119, '以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有（）。', '单选题', '神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒', '可以处理冗余特征', '训练ANN是一个很耗时的过程', '至少含有一个隐藏层的多层神经网络', 'A', '未经正则化的神经网络对可能对噪声很敏感。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4120, '以下关于人脸识别技术描述对的是（）。', '多选题', '人脸的唯一性，可以100%的进行识别', '人脸特征的提取首先是特征点定位，再是特征建模', '人脸采集可以是静态的，也可以是动态的', '人脸识别可以识别表情', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4121, '以下关于代码规范描述，哪些是错误的是（）。', '单选题', '类总是使用驼峰格式命名，即所有单词首字母大写其余字母小写。', '除特殊模块__init__之外，模块名称都使用不带下划线的小写字母。', '不要滥用 *args 和 **kwargs', '建议把所有方法都放在一个类中', 'D', '以上关于代码规范描述，把所有方法都放在一个类中是错误的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4122, '以下关于企业战略的说法，（）是正确的', '单选题', '战略可通过分析、选择、评估、匹配四个步骤来制定', '战略分析是对企业内外部环境的分析', '.战略包含三个层次：公司战略、业务战略、职能战略', '常见的综合战略只有防御和扩张两种', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4123, '以下关于企业战略说法中，不正确的是（）', '单选题', '为了企业战略的正确实施和执行，需要制定企业战略计划', '战略计划适应于稳定的环境和可预期的环境，而长期计划可应对环境的改变', '制定企业战略时制定变计划更有利于企业面对瞬息万变的内外部环境', '企业战略的计划的工作方式可以自上而下、上下结合或者设立特别小组，依照企业各自的实际情况和条件灵活执行', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4124, '以下关于估价函数的说法错误的是', '单选题', '法的特征是估价函数由两部分组成', '不同的估价函数所体现出来的搜索效率相同', '启发式搜索对OPEN表按估价函数的大小排序', '不同的估价函数也决定了不同的启发式搜索算法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4125, '以下关于入侵检测系统功能的叙述中，（）是不正确的', '单选题', '保护内部网络免受非法用户的侵入', '评估系统关键资源和数据文件的完整性', '识别已知的攻击行为', '统计分析异常行为', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4126, '以下关于决策树的描述错误的是？', '单选题', '数据准备工作简单，能够同时处理数据型和常规型属性，其他的技术往往要求数据属性的单一。', '容易导致过拟合问题。', '对中间值的缺失不敏感，比较适合处理有缺发属性值的样本，能够处理不相关的特征。', '信息增益度量会偏向于取值较少的属性作为分类属性。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4127, '以下关于列表变量ls操作的描述中，错误的是（ ）。', '单选题', 'ls.reverse（）：反转列表ls中所有元素', 'ls.append（x）：在ls最后增加一个元素', 'ls.copy（）：生成一个新列表，复制ls的所有元素', 'ls.clear（）：删除ls的最后一个元素', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4128, '以下关于列表和字符串的描述，错误的是（ ）。', '单选题', '列表使用正向递增序号和反向递减序号的索引体系', '列表是一个可以修改数据项的序列类型', '字符和列表均支持成员关系操作符（in）和长度计算函数（len（））', '字符串是单一字符的无序组合', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4129, '以下关于列表操作的描述，错误的是（ ）。', '单选题', '通过 append 方法可以向列表添加元素', '通过 extend 方法可以将另一个列表中的元素逐一添加到列表中', '通过 insert（index，object） 方法在指定位置 index 前插入元素 object', '通过 add 方法可以向列表添加元素', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4130, '以下关于列表数据类型的描述，错误的是：', '单选题', '列表中的元素大小是有序的', '列表中的元素位置是有序的', '列表中的元素可以是不同类型的数据', '利用列表可以将多个数据用一个类型来表示和处理', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4131, '以下关于副本和视图描述，错误的是（）。', '单选题', 'Numpy 的切片操作返回原数据的视图', '调用 Ndarray 的 view） 函数产生一个视图', 'Python 序列的切片操作，调用deepCopy）函数', '调用 Ndarray 的 copy） 函数产生一个视图', 'D', '视图对应浅复制，副本对应深复制，Ndarray的copy）产生一个副本，而不是视图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4132, '以下关于华为大数据解决方案说法正确的是（）', '多选题', 'GAUSSDB是一款开源数据库产品', 'Farmer是数据服务框架', 'Fusion Insight Manager 是一个分布式系统管理框架，管理员可以通过多接入点操控分布式集群', 'Fusioninsight HD是基于开源大数据软件Hadoop的增强版本', 'ABCD', 'GAUSSDB是一款开源数据库产品\nFarmer是数据服务框架\nFusion Insight Manager 是一个分布式系统管理框架，管理员可以通过多接入点操控分布式集群\nFusioninsight HD是基于开源大数据软件Hadoop的增强版本');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4133, '以下关于参数语音合成法表述错误的是（   ）。', '单选题', '参数语音合成法语音质量及清晰度低于波形合成法', '参数合成法的系统结构较为复杂', '有限个参数很难适应语音的细微变化', '可以合成无限词汇量的语音', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4134, '以下关于合同收尾的叙述中，（）是不正确的。', '单选题', '在合同收尾前的任何时候，只要在合同变更控制条款下经双方同意都可以对合同进行修订', '合同收尾包括项目验收和管理收尾', '提前终止合同是合同收尾的一种特例', '合同收尾的工具包括合同收尾过程，过程审计，记录管理系统', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4135, '以下关于同步赋值语句描述错误的选项是（ ）。', '单选题', '同步赋值能够使得赋值过程变得更简洁', '判断多个单一赋值语句是否相关的方法是看其功能上是否相关或相同', '设 x，y 表示一个点的坐标，则 x=a；y=b 两条语句可以用 x，y = a，b 一条语句来赋值', '多个无关的单一赋值语句组合成同步赋值语句，会提高程序可读性', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4136, '以下关于回归算法描述中不正确的是', '单选题', '最小二乘法可以求解线性回归问题', '梯度下降法可以求解线性回归问题', '利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解', '学习率是梯度下降法的重要参数', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4137, '以下关于图像中的噪声的特性说法错误的是（）。', '单选题', '具有随机性', '具有规律性', '具有叠加性', '-', 'B', '噪声是干扰和妨碍人类认知和理解信息的重要因素，而图像噪声则是图像中干扰和妨碍人类认识和理解图像信息的重要因素。由于噪声本身具有不可预测性，可以将它当作一种随机误差（这种误差只有通过概率统计的方法来识别）。因此，图像噪声可以视为一种多维随机过程，可以选择随机过程的概率分布函数和概率密度函数来作为对图像噪声进行描述的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4138, '以下关于图像的平滑处理错误的说法是（）。', '单选题', '图像的平滑处理是指在尽量保留原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪音', '图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理，将其值调整为周围像素点像素值的近似值', '经过平滑处理后图像质量会下降', '以上答案都正确', 'C', '图像的平滑处理不会损坏图像的轮廓及边缘等重要信息，使得图像清晰视觉效果好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4139, '以下关于图像识别任务的叙述，错误的是（）。', '单选题', '目标在于检测出图像中的对象是什么', '在识别前往往需要对图像进行预处理', 'CNN是一种常用的图像识别网络', '图像的采集和传输方式对于图像识别结果没有影响', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4140, '以下关于外包及外包管理的叙述中。（）是不正确的。', '单选题', '外包是企业利用外部的专业资源为已服务，从而达到降低成本、提高效率、充分发挥自身核心竞争力的一种商业模式', '软件外包管理的总目标是用强有力的手段来管理同时进行的众多外包项目，满足进度、质量、成本的要求。', '承包商是软件外包部分的第一责任人，故质量保证活动应由承包商独立完成', '委托方要根据合同的承诺跟踪承包商实际完成情况和成果', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4141, '以下关于字典中的键值的说法，正确的是', '单选题', '键值不可修改', '键值不能重复', '键值必须是字符串', '以上都不对', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4142, '以下关于字典描述错误的是（ ）。', '单选题', '字典是一种可变容容器，可存储任意类型对象', '每个键值对都用冒号（：）隔开，每个键值对之间用逗号（，）隔开', '键值对中，值必须唯一', '键值对中，键必须是不可变的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4143, '以下关于字典操作的描述，错误的是（ ）。', '单选题', 'del 用于删除字典或者元素', 'clear 用于清空字典中的数据', 'len 方法可以计算字典中键值对的个数', 'keys 方法可以获取字典的值视图', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4144, '以下关于字典的描述，正确的是（ ）', '多选题', '字典中元素以键信息为索引访问', '字典长度是可变的', '字典是键值对的集合', '字典中的键可以对应多个值信息', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4145, '以下关于字典的描述，错误的是（ ）。', '单选题', '字典中元素以键信息为索引访问', '字典长度是可变的', '字典是键值对的集合', '字典中的键可以对应多个值信息', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4146, '以下关于字典类型的描述，错误的是（ ）。', '单选题', '字典类型是一种无序的对象集合，通过键来存取', '字典类型可以在原来的变量上增加或缩短', '字典类型可以包含列表和其他数据类型，支持嵌套的字典', '字典类型中的数据可以进行分片和合并操作', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4147, '以下关于字符串类型的操作的描述，正确的是（ ）。', '单选题', '想获取字符串str的长度，用字符串处理函数len（str）', '想把一个字符串str所有的字符都大写，用upper（str）', 'str.isnumeric（）方法把字符串str中数字字符变成数字', '设x=‘bbb‘，则执行x/3的结果是‘b‘', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4148, '以下关于字符串类型的操作的描述，错误的是（ ）。', '单选题', 'str.replace（x，y）方法把字符串str中所有的x子串都替换成y', '想把一个字符串str所有的字符都大写，用str.upper（）', '想获取字符串str的长度，用字符串处理函数 str.len（）', '设 x = ‘aa‘ ，则执行x*3的结果是‘aaaaaa‘', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4149, '以下关于应用架构说法正确的是', '多选题', '外部互联网交互应用通过能力开放平台或者网状网接口交互平台接入', '内部前端交互应用通过网状网接口交互平台访问各业务服务中心', '业务服务中心调用跨域访问走CSF虚总线方式', '各域内部业务服务中心间调用采用CSF虚总线或者消息方式。', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4150, '以下关于异常处理的描述，正确的是（）。', '单选题', 'try 语句中有 except 子句就不能有 finally 子句', 'Python 中，可以用异常处理捕获程序中的所有错误', '引发一个不存在索引的列表元素会引发 NameError 错误', 'Python 中允许利用 raise 语句由程序主动引发异常', 'D', 'try 语句中有 except 子句可以有 finally 子句， ，不用异常处理捕获程序中的所有错误，引发一个不存在索引的列表元素会引发lisindeoutError。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4151, '以下关于情感分析说法错误的是（）。', '单选题', '情感分类是一个领域相关的问题', '情感分类往往牵涉样本的正负类别分布不平衡的问题', '情感分析属于nlp范围', '以上答案都不正确', 'D', '情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，情感分类不属于邻域相关的问题，不涉及样本的正负类别分布不平衡的问题，不属于nlp范围。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4152, '以下关于感知器算法与支持向量机算法说法有误的是（ ）', '单选题', '由于支持向量机是基于所有训练数据寻找最大化间隔的超平面，而感知器算法却是相对随意的找一个分开两类的超平面，因此大多数时候，支持向量机画出的分类面往往比感知器算法好一些。', '支持向量机是把所有训练数据都输入进计算机，让计算机解全局优化问题', '感知器算法相比于支持向量机算法消耗的计算资源和内存资源更少，但是耗费的计算资源更多', '以上选项都正确', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4153, '以下关于感知器算法说法正确的为', '多选题', '只要是训练数据集线性可分，感知器算法就一定能收敛。', '感知机学习算法存在许多的解，对同一个训练集来说，感知机初\n值的选择不同，最后得到的解就可能不同。', '多层感知器是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数\n据进行识别的弱点。', '当训练数据集线性不可分的情况下，袋式算法（Pocket Algorithm）\n使感知机也可以收敛于一个相对理想的解。', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4154, '以下关于批量归一化的说法不正确的一项是（）', '单选题', '通常，在卷积层或全连接层之后、激活层之前加入批量归一化层', '批量归一化处理后的任意一个特征在小批量样本上的均值为0、标准差为1', '批量归一化处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1', '可以将批量归一化前的全连接层或卷积层中的偏差参数去掉', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4155, '以下关于批量归一化的说法正确的一项是（）', '单选题', '批量归一化处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1', '批量归一化处理输入数据使各个特征的分布相近', '批量归一化能让较深的神经网络的训练变得更加容易', '批量归一化能让较深的神经网络的训练变得更加困难', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4156, '以下关于支持向量机的说法正确的是 （ ）。', '多选题', 'SVM适用于大规模数据集', 'SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化', 'SVM方法简单，鲁棒性较好', 'SVM分类面取决于支持向量', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4157, '以下关于数据维度的描述，正确的是（）。', '多选题', '采用列表表示一维数据，不同数据类型的元素是可以的', 'JSON格式可以表示比二维数据还复杂的高维数据', '二维数据可以看成是一维数据的组合形式', '字典不可以表示二维以上的高维数据', 'ABC', '字典可以表示二维以上的高维数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4158, '以下关于数据质量的说法不正确的是', '单选题', '数据质量是基于一组定性或定量变量的值的条件下提出的概念', '数据内部一致性的问题非常重要', '一组数据特性满足业务需求的程度', '数据清洗的必要性不大', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4159, '以下关于数组描述错误的是（）。', '多选题', '数组的大小是固定的，但可以有不同的类型的数组元素', '数组的大小是可变的，但所有数组元素的类型必须相同', '数组的大小是固定的，所有数组元素的类型必须相同', '数组的大小是可变的，可以有不同的类型的数组元素', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4160, '以下关于最大似然估计MLE的说法正确的是', '单选题', 'MLE中加入了模型参数本身的概率分布', 'MLE认为模型参数本身概率是不均匀的', 'MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点', 'MLE是指找出一组参数，使得模型产生出观测数据的概率最大', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4161, '以下关于朴素贝叶斯说法不正确的是', '单选题', '朴素贝叶斯是基于贝叶斯公式／理论建立的一种用于简单分类的算法，', '其前置模型是特征值条件独立', '基本思想是对于给定的待分类项，求解在此项出现的条件下，统计计算各个类别出现的概率，取出现最大概率的作为此待分类项类别。', '对缺失数据比较敏感，算法比较简单，常用于文本分类，欺诈检测', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4162, '以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是？', '多选题', '传统的基于规则的方法，其中的规律可以人工显性的明确出来', '传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题', '机器学习中模型的映射关系是自动学习的', '机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4163, '以下关于模块的描述不正确的是（）。', '单选题', '模块是包含函数和变量的Python文件', '模块可以被导入', '可以使用“.”操作符访问模块中的函数和变量', '模块使得代码更复杂，可读性变差', 'D', '模块化编程使得Python程序可读性变高。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4164, '以下关于模块说法错误的是（）。', '单选题', '一个xx.py就是一个模块；', '任何一个普通的xx.py文件可以作为模块导入；', '模块文件的扩展名不一定是 .py；', '运行时会从指定的目录搜索导入的模块，如果没有，会报错异常', 'C', '所有可导入的模块以.py为扩展名。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4165, '以下关于模型评估与选择的说法，错误的是', '单选题', '模型的超参数选择需要在验证集上进行测试', '交叉验证t检验是基于列联表的', '训练模型时，仅仅保证训练误差为0是不够的', '当数据集很大时，通过留一法进行模型评估的计算代价是非常高昂的', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4166, '以下关于正则化的描述正确的是（）', '多选题', '正则化可以防止过拟合', 'L1正则化能得到稀疏解', 'L2正则化约束了解空间', 'Dropout也是一种正则化方法', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4167, '以下关于深度学习框架的描述，正确的是（）。', '单选题', 'Tensorflow是一款使用C++语言开发的开源数学计算软件', 'Caffe对于卷积网络的支持特别好，同时提供的C++接口，也提供了matlab接口和python接口', 'PyTorch的前身便是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容', '以上答案都正确', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4168, '以下关于熵、信息增益、基尼指数的相关描述中错误的是', '单选题', '熵越大，不确定性越大，信息量也就越大', '信息增益越大，表示某个条件熵对信息熵减少程序越大，也就是说，这个属性对于信息的判断起到的作用越大', 'Gini指数越大，不纯度越小，越容易区分，越不容易分错', '熵权法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4169, '以下关于特征工程的说法不正确的是', '单选题', '特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程', '它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限', '特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。', '特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4170, '以下关于硬间隔hard margin描述正确的是', '单选题', 'SVM允许分类存在微小误差', 'SVM允许分类是有大量误差', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4171, '以下关于神经元和感知机的说法中，错误的是', '单选题', '人工神经元主要由一组连接、一个加法器、一个激活函数组成', '理想激活函数是阶跃函数， 其中0表示抑制神经元而1表示激活神经元', '相较于阶跃函数，Sigmoid函数具有连续、光滑的优点', '感知机由两层或两层以上神经元组成，可以解决复杂的问题', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4172, '以下关于神经网络模型描述正确的是（）。', '多选题', '神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量', '神经网络模型建立在多神经元之上', '神经网络模型中，无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算', '神经网络模型一定可以解决所有分类问题', 'ABC', '现在很多分类问题的准确率都很低尤其是医学图像方面，而且容易受环境，如光照影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4173, '以下关于神经网络的描述正确的说法是（ ）', '单选题', '神经网络对训练数据中的噪声不敏感，因此数据质量可以差一些也没关系', '不能确定输入属性的重要性', '训练神经网络是一个很耗时的过程', '只能用于分类', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4174, '以下关于程序控制结构描述错误的是（ ）。', '单选题', '分支结构包括单分支结构和二分支结构', '二分支结构组合形成多分支结构', '程序由三种基本结构组成', 'Python里，能用分支结构写出循环的算法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4175, '以下关于程序设计语言的描述，正确的选项是（ ）。', '单选题', 'Python语言是网络通用语言', 'Python语言与平台相关', 'Python语言是一种面向过程，也是面向对象的语言', 'Python语言的生态库都是官方开发的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4176, '以下关于程序设计语言的描述，错误的选项是', '单选题', 'Python语言是一种脚本编程语言', '汇编语言是直接操作计算机硬件的编程语言', '程序设计语言经历了机器语言、汇编语言、脚本语言三个阶段', '编译和解释的区别是一次性翻译程序还是每次执行时都要翻译程序', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4177, '以下关于程序设计语言的描述，错误的选项是（ ）。', '单选题', 'Python解释器把Python代码一次性翻译成目标代码，然后执行', '汇编语言是直接操作计算机硬件的编程语言', '机器语言直接用二进制代码表达指令', 'Python是一种通用编程语言', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4178, '以下关于程序设计语言的描述，错误的选项是：', '单选题', 'Python语言要求程序必须严格按照规则缩进', 'Python语言是一种面向过程的语言，并支持函数编程模式', 'Python语言是通用语言，可以用在很多应用领域', 'Python语言与平台无关，同一个程序能在不同的平台上执行', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4179, '以下关于算法的说法中，不正确的是', '单选题', '机器学习算法分为有监督、半监督和无监督三种', '卷积神经网络是重要的迁移学习算法', '决策树算法属于监督学习类别', 'K-Means是属于无监督学习算法', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4180, '以下关于组合数据类型的描述，正确的是（ ）。', '单选题', '集合类型中的元素是有序的', '序列类似和集合类型中的元素都是可以重复的', '一个映射类型变量中的关键字可以是不同类型的数据', '利用组合数据类型可以将多个数据用一个类型来表示和处理', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4181, '以下关于组合数据类型的描述，错误的是（ ）。', '单选题', '集合类型是一种具体的数据类型', '序列类似和映射类型都是一类数据类型的总称', 'python 的集合类型跟数学中的集合概念一致，都是多个数据项的无序组合', '字典类型的键可以用的数据类型包括字符串，元组，以及列表', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4182, '以下关于组合类型的描述，正确的是______。', '单选题', '使用大括号可以创建字典', '可以用set（）创建集合，用中括号和赋值语句增加新元素', '字典的items（）函数返回一个键值对，并用元组表述空字典', '字典数据类型里可以用列表做键', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4183, '以下关于组合类型的描述，正确的是（ ）。', '单选题', '可以用set（）创建集合，用中括号和赋值语句增加新元素', '使用大括号可以创建字典', '字典数据类型里可以用列表做键', '字典的items（）函数返回一个键值对，并用元组表述空字典', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4184, '以下关于组合类型的描述，错误的是（ ）。', '单选题', '可以用大括号创建字典，用中括号增加新元素', '嵌套的字典数据类型可以用来表达高维数据', '字典的 pop 函数可以返回一个键对应的值，并删除该键值对', '空字典和空集合都可以用大括号来创建', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4185, '以下关于继承的叙述正确的是（）', '单选题', '在Java中类只允许单一继承', '在Java中一个类只能实现一个接 n', '在Java中一个类不能同时继承一 个类和实现一个接口', '在Java中接口只允许单一继承', 'A', '继承分为单继承和多继承两种形式。单继承允许一个类可以有多个子类，但只能有一个父类；多继承则允许一个类不仅可以有多个子类，还可以有多个父类。但需要注意一点，Java只支持单继承，但可以通过接口实现多继承的功能。一个类可以同时继承一个类和实现一个接口。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4186, '以下关于绩效报告的说法中，（）是错误的', '单选题', '绩效报告应包含项目的状态报告和进展报告，以及对项目的未来状况的预测', '形成绩效报告之前应收集项目的各种数据，进行分析和汇总，这些数据来源于项目执行过程中的记录。', '通过对项目绩效的分析可能会产生项目变更的需求', '绩效报告应该关注项目的重要目标方面的内容，主要是对进度、质量和成本方面的绩效情况的量化分析，风险、采购等定性方面的内容不必纳入绩效报告中', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4187, '以下关于综合布线及综合布线系统的叙述中，（）是不正确的', '单选题', '综合布线领域被广泛遵循的标准时EIA/TIA568A', '综合布线系统的范围包括单幢建筑和建筑群体两种', '单幢建筑的综合布线系统工程范围一般指建筑内部敷设的通信线路，不包括引出建筑物的通信线路', '综合布线系统的工程设计和安装施工应分布实施', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4188, '以下关于缺失值检测的说法中，正确的是', '单选题', 'null和not null可以对缺失值进行处理', 'dropna方法既可以删除观测记录，亦可以删除特征', 'fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框', 'pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4189, '以下关于网络防火墙不正确的', '单选题', '防火墙是一个或一组网络设备，用来加强访问控制，免受别人的攻击', '防火墙分为硬件防火墙和软件防火墙', '可以预防火灾的发生', '可以在用户的计算机和因特网之间建立起一道屏障', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4190, '以下关于自然人电子税务局架构设计思路说法错误的是（）。', '单选题', '业务处理和数据全国集中，数据第一落地点在总局', '系统采用云计算、大数据和分布式架构', '业务实现部署在省局端', '主要面向自然人，需重视用户体验', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4191, '以下关于范围变更的说法错误的是（）', '单选题', '范围变更是不可避免的，范围变更如果不加以控制可能引起范围蔓延', '客户对产品的需求发生变化其实就是一种范围变更', '范围变更过程中应多让客户参与，以免后期进行范围确认时发生问题', '范围变更控制流程与整体变更控制流程应分开设计，确保项目发生范围变更时遵从范围变更控制流程，由于范围变更引起了其他变更时遵从整体变更流程', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4192, '以下关于蒙特卡洛方法描述正确的是（     ）。', '多选题', '蒙特卡洛方法计算值函数可以采用First-visit方法', '蒙特卡洛方法方差很大', '蒙特卡洛方法计算值函数可以采用Every-visit 方法', '蒙特卡洛方法偏差很大', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4193, '以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是（  ）。', '单选题', '验证集用于调整模型参数', '测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力', '训练集是用来训练以及评估模型性能', '以上说法都不对', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4194, '以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是（ ）。', '单选题', '测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力', '训练集是用来训练以及评估模型性能', '验证集用于调整模型参数', '以上说法都不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4195, '以下关于连接数组的描述，不正确的是（）。', '单选题', 'concatenate 连接沿现有轴的数组序列', 'stack 沿着新的轴加入一系列数组。', 'vstack 水平堆叠序列中的数组（列方向）', 'hstack 3D堆叠序列中的数组（行方向）', 'D', 'hstack）为数组水平拼接。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4196, '以下关于递归函数基例的说法错误的是 （ ）', '单选题', '递归函数必须有基例', '每个递归函数都只能有一个基例', '递归函数的基例不再进行递归', '递归函数的基例决定递归的深度', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4197, '以下关于逻辑回归和线性回归问题的描述错误的是', '单选题', '线性回归要求输入输出值呈线性关系，逻辑回归不要求', '逻辑回归一般要求变量服从正态分布，线性回归一般不要求', '线性回归计算方法一般是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是似然估计法', '逻辑回归用于处理分类问题，线性回归用于处理回归问题', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4198, '以下关于逻辑回归说法不正确的是', '单选题', 'logistic回归本质上是线性回归', '逻辑回归支持二分类和多分类问题，但不支持连续特征', 'logistic回归在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g（z）作为假设函数来预测。', '逻辑回归支持二分类和多分类问题，支持类别特征，但类别特征在字符串索引后需', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4199, '以下关于逻辑斯蒂回归模型的描述正确的是', '多选题', '针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率', '直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确', '模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单', '逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4200, '以下关于逻辑斯蒂回归模型的描述正确的是。', '多选题', '针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别还可以得到属于该类别的概率', '直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确', '模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单', '逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4201, '以下关于逻辑斯蒂回归模型的描述正确的是（）', '多选题', '针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率', '直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确', '模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单', '逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型', 'ABCD', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4202, '以下关于降维方法的叙述，正确的是（）。', '多选题', '主成分分析是一种常用的非线性降维方法', '核化线性降维是一种常用的线性降维方法', '流形学习是一种借鉴拓扑流形概念的降维方法', '度量学习绕过降维的过程，将学习目标转化为对距离度量计算的权重矩阵的学习', 'CD', '本质上讲，主成分分析是一种线性降维方法，在处理非线性问题时，效果不太理想。核化线性降维是一种非线性降维方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4203, '以下关于降维的表述，错误的是（）。', '单选题', '降维过程中可以保留原始数据的所有信息', '多维缩放的目标是要保证降维后样本之间的距离不变', '线性降维方法目标是要保证降维到的超平面能更好地表示原始数据', '核线性降维方法目标是通过核函数和核方法来避免采样空间投影到高维空间再降维之后的低维结构丢失', 'A', '降维过程中尽量保留原始数据的信息，但不能保留原始数据的全部信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4204, '以下关于降维的说法中，不正确的是？', '单选题', '降维是通过某种数学变换将原始的高维属性空间转变成一个低维“子空间”', '降维不会对数据产生损伤', '维数过高的数据较大，所以需要降维', '降维后的低维空间中样本密度大幅提高，距离计算也变得更为容易', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4205, '以下关于降维，表述错误的是：（）。', '单选题', '降维过程中可以保留原始数据的所有信息', '多维缩放的目标是要保证降维后样本之间的距离不变', '线性降维方法目标是要保证降维到的超平面能更好的表示原始数据', '核线性降维方法目标是通过核函数和核方法来避免采样空间投影到高维空间再降维之后的低维结构丢失', 'A', '降维过程中尽量保留原始数据的信息，但不能保留原始数据的全部信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4206, '以下关于随机森林模型的说法中正确的是（）', '多选题', '随机森林模型可有效处理不相关的特征变量', '随机森林模型可有效并行', '随机森林模型可有效生成新的特征变量', '随机森林模型需对变量进行单调性处理', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4207, '以下关于随机森林的说法正确的是（）。', '单选题', '随机森林对于高维数据集的处理能力比较好', '在对缺失数据进行估计时，随机森林是一个十分有效的方法', '当存在分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法', '以上答案都正确', 'D', '随机森林对于高维数据集的处理能力比较好，在对缺失数据进行估计时，随机森林是一个十分有效的方法，当存在分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4208, '以下关于随机森林算法的描述中错误的是', '单选题', '可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择', '随机森林的预测能力不受多重共线性影响', '也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题', '能应对正负样本不平衡问题', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4209, '以下关于随机运算函数库的描述，错误的是（ ）。', '单选题', 'random 库里提供的不同类型的随机数函数是基于 random.random（） 函数扩展的', '伪随机数是计算机按一定算法产生的，可预见的数，所以是“伪“随机数', 'Python 内置的 random 库主要用于产生各种伪随机数序列', 'uniform（a，b） 产生一个 a 到 b 之间的随机整数', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4210, '以下关于集成学习的说法，正确的是（）。', '多选题', '随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差', '组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成', '随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和', '-', 'ABC', '随机森林与GBDT之间的区别：①组成随机森林的树可以是分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成；②组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成；③随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和；④随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感；⑤随机森林是通过减少模型的方差来提高性能，而GBDT是减少模型的偏差来提高性能的；⑥随机森林不需要进行数据预处理即特征归一化，而GBDT则需要进行特征归一化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4211, '以下关于需求跟踪的叙述中，（）是不正确的', '单选题', '逆向需求跟踪检查设计文档、代码、测试用例等工作产品是否都能在《需求规格说明书》中找到出处', '需求跟踪矩阵可以把每个需求与业务目标或项目目标联系起来', '需求跟踪矩阵为管理产品范围变更提供框架', '如果按照“需求开发-系统设计-编码-测试”这样的顺序开发产品，由于每一步的输出就是下一步的输入，所以不必担心设计、编程、测试会与需求不一致，可以省略需求跟踪。', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4212, '以下关于鞍点上的Hessian矩阵的描述哪个是正确的？', '单选题', '正定矩阵', '负定矩阵', '半正定矩阵', '都不对', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4213, '以下关于项目成本控制的叙述中，（）是不正确的。', '单选题', '成本控制可提前识别可能引起项目成本基准变化的因素，并对其进行影响', '成本控制的关键是经常并及时分析项目成本绩效', '成本控制的单位一般为项目的具体活动', '进行成本控制是要防范因成本失控产生的各种可能风险', 'C', '正确的叙述是：\nA 成本控制可提前识别可能引起项目成本基准变化的因素，并对其进行影响\nB 成本控制的关键是经常并及时分析项目成本绩效\nD 进行成本控制是要防范因成本失控产生的各种可能风险\n因此，不正确的叙述是：\nC 成本控制的单位一般为项目的具体活动\n成本控制的单位一般是项目的工作包或任务，而不是具体活动。工作包或任务是项目中的可管理单元，可以对其进行成本估算和控制。因此，选项C是不正确的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4214, '以下关于项目质量控制的叙述中，（）是不正确的', '单选题', '项目质量控制是一种预防性、提高性和保障性的质量管理活动', '项目质量控制是一种过程性、纠偏性和把关性的质量管理活动', '项目调整和变更是项目质量控制的一种阶段性和整体性的结果', '项目质量的事前控制主要是对于项目质量影响因素的控制', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4215, '以下内容符合物体识别任务的是（）。', '单选题', '不能对图像进行压缩或剪裁', '遵守误差最小准则和最佳近似准则', '可以不指定分类的类别数量', '事先给定样本的分布特征', 'B', '遵守误差最小准则和最佳近似准则为实现物体识别任务的最优化准则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4216, '以下几个对直方图规定化的两种映射方式（SML 与GML）的叙述中正确的是？', '单选题', 'SML的误差一定大于GML；', '原始直方图与规定化直方图中的灰度级数相等时（M=N），SML 的误差一定等于GML；', '《M时，SML的误差一定大于GML；', 'SML与GML均是统计无偏的；', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4217, '以下几种优化方法中，哪种对超参数最不敏感？', '单选题', 'SGD（stochatic gradient descent）', 'BGD（batch gradient descent）', 'Adadetla', 'Momentum', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4218, '以下几种优化算法中，哪一种最快（）', '单选题', '梯度下降法', '牛顿法', 'BFGS', 'Adam', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4219, '以下几种优化算法中，哪一种最快（）', '单选题', '梯度下降法', '牛顿法', 'BFGS（拟牛顿法）', 'Adam', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4220, '以下函数中不具备排序功能的是（）', '单选题', 'sort', 'argsort', 'lexsort', 'extract', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4221, '以下函数中能将字符串格式的时间转换为表示时间的浮点数的为', '单选题', 'time.mktime（time.strptime（））', 'pd.to_datetime（）', 'datetime.datetime.strptime（）', 'datetime.datetime.strftime（）', 'A', '基础概念');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4222, '以下分割方法中不属于区域算法的是（）。', '单选题', '分裂合并', '阈值分割', '区域生长', '边缘检测', 'D', '边缘检测算法是标识数字图像中亮度变化明显的点，不属于区域算法发范畴。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4223, '以下列举内容中，属于电力安监典型违章重点关注类别的有（____）。', '多选题', '作业人员行为违章', '防高坠', '防触电', '防倒断杆', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4224, '以下删除表记录正确的（）。', '单选题', 'delete from emp where name=“dony“；', 'Delete * from emp where name=“dony“ ；', 'Drop from emp where name=“dony“；', 'Drop*from emp where name=“dony“；', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4225, '以下剪枝算法中性能最好的是', '单选题', 'REP', 'IREP', 'RIPPER', 'CN2', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4226, '以下单元格引用中，下列哪一项属于混合引用（）', '单选题', 'E3', '$C$18', '$D$13', 'B$20', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4227, '以下卷积神经网络模型中，最早用于手写数字识别的是', '单选题', 'LeNet-5', 'AlexNet', 'ResNet50', 'ResNet152', 'A', '最早用于手写数字识别的卷积神经网络模型是LeNet-5');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4228, '以下叙述正确的是（）。', '单选题', 'continue语句的作用是结束整个循环的执行', '只能在循环体内使用break语句', '在循环体内使用break语句或continue语句的作用相同', '从多层循环嵌套中退出时，只能使用goto语句', 'B', 'continue语句可以跳过循环的当前一步，故AC错；python没有goto语句。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4229, '以下叙述正确的有（）。', '多选题', '两变量独立，两者的皮尔森相关系 数必然等于0', '两变量皮尔森相关系数不等于0， 两者必然不独立', '皮尔森相关系数是否等于零不能 指明两变量是否独立', '两变量不独立，两者的皮尔森相关 系数必然不等于0', 'AB', '两变量独立，两者的皮尔森相关系数必然等于0，两变量皮尔森相关系数不等于0， 两者必然不独立');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4230, '以下可以作为文本分类准则的是（）。', '单选题', '预测准确率', '鲁棒性', '可扩展性', '以上答案都正确', 'D', '文本分类准则包含预测准确性，鲁棒性和可扩展性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4231, '以下可以有效解决过拟合的方法是：（）', '多选题', '增加样本数量', '通过特征选择减少特征数量', '训练更多的迭代次数', '采用正则化方法', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4232, '以下可以直接与cpu进行数据交换的存储器是', '单选题', '硬盘', '内存', 'u盘', '光盘', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4233, '以下可用于处理由于光照不均带来的影响的图像处理方法有（）。', '多选题', '同态滤波', '顶帽变换', '基于移动平均的局部阈值处理', '拉普拉斯算子', 'ABC', '拉普拉斯算子属于锐化滤波器，并不能处理光照不均匀带来的影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4234, '以下可用于识别输电线路缺陷的人工智能模型有YOLO和（____）。', '单选题', 'SiamRPN', 'Faster-RCNN', 'BERT', 'GPT-3', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4235, '以下各项均是针对数据仓库的不同说法，你认为正确的有（        ）', '多选题', '数据仓库就是数据库', '数据仓库是一切商业智能系统的基础', '数据仓库是面向业务的，支持联机事务处理（OLTP）', '数据仓库支持决策而非事务处理', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4236, '以下命令对应功能正确的是（）。', '单选题', 'cp ：复制文件或目录', 'mv：移动文件与目录，或修改文件与目录的名称', 'rm ：移除文件或目录', '以上都正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4237, '以下命令组成错误的是（）。', '单选题', 'vim /etc/profile', 'source /etc/profile', 'hadoop namenode -format', 'bin/hadoop fs - cat/hadoopdata/y/txt', 'D', '394、vim /etc/ profile 虽然可以进入 profile 文件，但是对于普通用户，无法 修改；etc/profile：在登录时，操作系 统定制用户环境时使用的第一个文件，此文件为系统的每个用户设置环境信息，当用户第一次登录时，该文件被执行。使用命令hadoop namenode -format 对namenode进行格式化。hadoop fs -cat 》从DFS多个part文件合并拷贝文件到本地文件系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4238, '以下哪一个不属于分类算法', '单选题', 'XGBoost', 'RandomForest', 'SVM', 'Fp-Growth', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4239, '以下哪一个不是常用的统计方法？。', '单选题', '求平均', '加法', '求中位数', '求众数', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4240, '以下哪一个不是深度学习开发平台（）。', '单选题', 'hadoop', 'caffe', 'tensorflow', 'pytorch', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4241, '以下哪一个概念是用来计算复合函数的导数？', '单选题', '微积分中的链式结构', '硬双曲正切函数', 'softplus函数', '径向基函数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4242, '以下哪一种分布是二维随机变量的分布（）。', '单选题', '正态分布', '二项分布', '边缘分布', '指数分布', 'C', '二维随机变量的分布有边缘分布和条件分布');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4243, '以下哪一种方法最适合在n（n》1）维空间中做异常点检测。', '单选题', '正态分布图', '盒图', '马氏距离', '散点图', 'C', '马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法，以卡方分布为基础，表示数据的协方差距离。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是关联的）。因此马氏距离常用于多元异常值检测。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4244, '以下哪一选项不是数据可视化的顺序模型的内容的是（）。', '单选题', '数据分析', '过滤', '映射', '绘图', 'D', '数据可视化的顺序模型依次包括：数据分析、过滤、映射和渲染四个阶段。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4245, '以下哪一项不属于创建Loader作业时必选项？', '单选题', '优先级', '名称', '连接', '类型', 'A', '优先级不属于创建Loader作业时必选项');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4246, '以下哪一项不属于国网公司六大人工智能通用组件（）。', '单选题', '图像视频组件', '图文识别组件', '语音识别组件', '人脸识别组件', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4247, '以下哪一项属于时间序列可以解决的问题？（）', '单选题', '信用卡发卡银行发掘出的潜在的卡奴', '基金经理人针对某股票做出未来价格预测', '移动公司将用户区分为数个群体', '以上均不是', 'B', '未来价格预测属于时间序列');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4248, '以下哪一项是机理驱动分析方法的特点', '单选题', '可解释性强', '端到端训练', '依赖海量样本', '模型自动进化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4249, '以下哪一项没有发生冲突（）', '单选题', '一个已知事实可以与知识库中多个知识匹配成功', '多个已知事实与知识库中的一个知识匹配成功', '多个已知事实可以与知识库中多个知识匹配成功', '已知事实不能与知识库中的任何知识匹配成功', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4250, '以下哪一项给出了逻辑回归与LDA之间的差异？', '单选题', '1', '2', '1和2', '都不是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4251, '以下哪个channel类型的数据不会持久化（）？', '单选题', 'File Channel', 'Memory Channel', 'JDBC Channel', 'HDFS Channel', 'B', 'JDBC Channel的数据类型不会持久化');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4252, '以下哪个不属于HTTP协议的请求方式（）。', '单选题', 'GET', 'Post', 'Delete', 'Push', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4253, '以下哪个不属于Hadoop中Mapreduce组件的特点？', '单选题', '高容错', '良好的扩展性', '实时计算', '易于编程', 'C', '高度抽象的编程思想，良好的扩展性，高容错性，适用于并行计算和离线计算');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4254, '以下哪个不属于scikit-learn中用于标准化的函数是（）。', '单选题', 'StandardScaler', 'MinMaxScaler', 'MeanScaler', '以上答案都正确', 'C', 'StandardScaler和MinMaxScaler是标准化的函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4255, '以下哪个不属于数据分析报告的开篇部分。（）', '单选题', '索引', '前言', '目录', '标题', 'A', '索引不属于数据分析报告的开篇部分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4256, '以下哪个不属于数据治理内容的是（）。', '单选题', '理解自己的数据', '行为规范的制定', '岗位职责的定义', '获得更多的数据', 'D', '获得更多的数据不属于数据治理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4257, '以下哪个不属于波特五力竞争分析模型的内容。（）', '单选题', '潜在竞争者威胁', '替代品威胁', '企业外部的机会', '供应商议价能力', 'C', '这五种力量分别是供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4258, '以下哪个不是DataStream的组成部件（）？', '单选题', 'Data source', 'Transformations', 'Channel', 'Data sink', 'C', 'Channel是频道，波段的意思，DateStream是数据库不包含频道。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4259, '以下哪个不是HDFS2.0新特性', '单选题', 'HDFS HA', 'HDFS Federation', '热备份机制', '冷备份机制', 'D', '备份通常是指对数据进行冗余存储，HDFS HA中的Standby NameNode就是一种冷备份，用于在主节点故障时接管服务。HDFS一直采用冷备份，即定期拷贝数据副本。因此，冷备份机制不是HDFS 2.0的新特性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4260, '以下哪个不是HDFS的守护进程', '单选题', 'SecondaryNameNode', 'NameNode', 'MrappMaster/YarnChild', 'DataNode', 'C', 'namenode\\Secondnamenode\\Datanode\\Jobtracker\\Tasktracker都是守护进程');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4261, '以下哪个不是Hadoop运行的模式（ ）。', '单选题', '单机版', '嵌入式', '伪分布式', '分布式', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4262, '以下哪个不是Spark的分布式部署方式？（）', '单选题', 'Standalone', 'spark on mesos', 'spark on YARN', 'Spark on local', 'D', 'Spark支持的主要的三种分布式部署方式分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN。A：standalone模式，即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。它是Spark实现的资源调度框架；B：mesos是一个更强大的分布式资源管理框架，它允许多种不同的框架部署在其上，包括yarn。；C：yarn是统一的资源管理机制，在上面可以运行多套计算框架；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4263, '以下哪个不是Spark的组件', '单选题', 'DAGScheduler', 'MultiScheduler', 'TaskScheduler', 'SparkContext', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4264, '以下哪个不是凸聚类（）', '单选题', 'GMM', 'K-means', 'LVQ', 'DBSCAN', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4265, '以下哪个不是原型聚类算法（）', '单选题', 'K-means', 'K-中心点', '高斯混合聚类', 'HAC', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4266, '以下哪个不是常见的属性类型？ （ ）', '单选题', '标称属性', '数值属性', '高维属性', '序数属性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4267, '以下哪个不是数据分析报告的必要结构要素?', '单选题', '引言', '方法', '数据来源', '赞助商信息', 'D', '报告通常包括引言、方法、结果和结论。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4268, '以下哪个不是智慧城市建设过程中面临的共性问题', '单选题', '缺乏资金支持', '硬件关联性不强', '行业创新体系平台的建设欠缺', '缺乏跨界思维', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4269, '以下哪个不是虚拟现实的本质特征', '单选题', '沉浸式', '交互性', '虚幻性', '想象性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4270, '以下哪个不是语音识别技术的应用场景（）', '单选题', '入侵检测', '语音合成', '语音翻译', '智能客服', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4271, '以下哪个关键字可以用来为对象加互斥锁？', '单选题', 'transient', 'static', 'serialize', 'synchronized', 'D', 'A：关键字transient修饰的属性将不被串行化B：静态的（类方法）C：对象串行化');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4272, '以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题（）。', '单选题', 'KNN', 'SVM', 'Bayes', '神经网络', 'A', 'KNN只是取了最近的几个样本点做平均，离预测数据较远的训练数据对预测结果不会造成影响，但是svm、Bayes和NN每一个训练样本果都会对预测结果产生影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4273, '以下哪个参数可以使数组计算沿指定轴进行应用操作的参数是（）。', '单选题', 'axis', 'inplace', 'data', 'dtype', 'A', '通过指定axis参数，可以沿数组的指定轴应用操作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4274, '以下哪个图像显示y = 1的代价函数？\n以下是两类分类问题的逻辑回归（Y轴损失函数和x轴对数概率）的损失函数。\n\n注：Y是目标类', '单选题', 'A', 'B', '两者', '这些都没有', 'A', 'A正确，因为损失函数随着对数概率的增加而减小');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4275, '以下哪个图是KNN算法的训练边界', '单选题', 'B', 'A', 'D', 'C', 'B', 'KNN算法肯定不是线性的边界， 所以直的边界就不用考虑了。另外这个算法是看周围最近的k个样本的分类用以确定分类，所以边界一定是坑坑洼洼的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4276, '以下哪个场景不适合使用逻辑回归模型?', '单选题', '贷款审批', '薪资预测', '房价预测', '连续值预测', 'D', '逻辑回归适用于二分类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4277, '以下哪个属于线性分类器最佳准则？（）', '多选题', '感知准则函数', '贝叶斯分类', '支持向量机', 'Fisher准则', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4278, '以下哪个岗位可以进行问题管理模块中的签章操作？', '单选题', '问题审核岗', '数据运维审批岗', '数据运维受理岗', '问题受理岗', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4279, '以下哪个工具不适合进行复杂数据的可视化？', '单选题', 'Tableau', 'Python的Matplotlib库', 'Microsoft Excel', 'D3.js', 'C', 'Excel适合进行简单的数据可视化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4280, '以下哪个工具不适合进行数据可视化?', '单选题', 'Excel', 'Tableau', 'Matplotlib', '文本编辑器', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4281, '以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（  ）', '单选题', '均值', '中位数', '众数', '四分位数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4282, '以下哪个度量属于数据散度的描述？ （ ）', '单选题', '均值', '中位数', '标准差', '众数', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4283, '以下哪个指标不是用于评估分类模型准确度的?', '单选题', '准确率', '召回率', '均方差', 'F1分数', 'C', '准确率、召回率和F1分数都是评估指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4284, '以下哪个指标不是用于评估回归模型的性能?', '单选题', 'R平方', '均方误差', '均方根误差', '准确率', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4285, '以下哪个指标用于衡量两个变量之间的线性关系?', '单选题', '相关系数', '协方差', '方差', '均值', 'A', '相关系数是衡量线性关系的常用指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4286, '以下哪个指标用于衡量数据的中心趋势?', '单选题', '均值', '方差', '中位数', '众数', 'A', '均值是衡量数据中心趋势的常用指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4287, '以下哪个操作可能会产生大量小文件', '单选题', 'mapper数较多的map-only任务', 'reduer数较多的任务', '从海量数据中过滤出符合条件的少量数据', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4288, '以下哪个操作是hive不支持的？（）', '单选题', '表增加列', '表删除列', '表修改列', '修改表名', 'B', 'hive不支持表删除列');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4289, '以下哪个数据类型中，不可以作为索引对Numpy数组进行选取的是（）。', '单选题', 'boolean', 'tuple', 'dict', 'int', 'C', 'Numpy数组可以由整数、整数数组和布尔数组进行索引，不包括字典类型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4290, '以下哪个方法用于定义线程的执行体？', '单选题', 'start （）', 'init（）', 'run（）', 'synchronized（）', 'C', '通过继承Thread类来创建并启动线程的步骤如下： 定义 Thread类的子类，并重写该类的run（）方法，该run（）方法将作为线程执行体。创建Thread子类的实例，即创建了线程对象。调用线程对象的start （）方法来启动该线程 。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4291, '以下哪个是常见的时间序列算法模型（）', '单选题', 'RSI', 'MACD', 'ARMA', 'KDJ', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4292, '以下哪个是生成式AI在个人学习方面的优势？', '单选题', '可以提供个性化的学习内容和建议', '可以自动完成学习任务', '不需要人类教师的指导', '可以替代传统教育方法', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4293, '以下哪个是项目管理中常用的时间管理工具?', '单选题', '甘特图', 'PERT图', '日历', '电子邮件', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4294, '以下哪个标签不是大数据平台里交往圈的标签？', '单选题', '网内亲戚', '家人', '工作伙伴', '朋友', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4295, '以下哪个模块（）不是Scipy库中的（）模块。', '单选题', 'cluster', 'random', 'signal', 'misc', 'B', 'cluster、signal、misc都是Scipy库中的模块，random是Numpy中的模块，Python本身也带有random库。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4296, '以下哪个模型属于生成模型（）', '单选题', '支持向量机', '逻辑回归', 'DNN', '朴素贝叶斯', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4297, '以下哪个模型是生成式模型：', '单选题', '贝叶斯模型', '逻辑回归', 'SVM', '条件随机场', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4298, '以下哪个步骤不是机器学习所需的预处理工作（ ）。', '单选题', '数值属性的标准化', '变量相关性分析', '异常值分析', '与用户讨论分析需求', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4299, '以下哪个步骤将原始数据进行变换、变量相关性、标准化等任务（ ）。', '单选题', '部署', '业务需求分析', '数据预处理', '结果评估', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4300, '以下哪个组件采用二级部署方式？', '单选题', 'OCR组件', '语音识别组件', 'RPA组件采用', 'NLP组件', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4301, '以下哪个统计量可以描述数据的集中程度的是（）。', '单选题', '极差', '标准差', '极大值', '众数', 'D', '最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数，极差、标准差、离散程度等属于描述离中程度的指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4302, '以下哪个统计量用于描述数据的分布形状?', '单选题', '均值', '中位数', '峰度', '方差', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4303, '以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（）。', '单选题', 'STING', 'Waveluster', 'MAFI', 'IRH', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4304, '以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类（）', '单选题', '模糊均值', 'EM算法', 'SOM', 'LIQUE', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4305, '以下哪个语句可以实现加载scikit-learn模块的iris数据集：', '单选题', 'iris = datasets.read_iris（）', 'iris = datasets.load_iris（）', 'iris = datasets.iris（）', 'iris = datasets.load.iris（）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4306, '以下哪个软件提供了将json文件转化为labelimage的功能？', '单选题', 'labelme', 'yolo_mark', 'VACT', 'labelImg', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4307, '以下哪个选项不是新型电力系统的主要特征', '单选题', '灵活智能', '清洁低碳', '安全充裕', '多能互补', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4308, '以下哪个选项为第三产业。', '单选题', '工业', '制造业', '农林牧渔业', '服务业', 'D', '第三产业是不生产物质产品的行业，也称为服务业。第一产业为农林牧渔业，第二产业包括采矿业、制造业、电力热力燃气及水生产和供应业、建筑业。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4309, '以下哪个选项是Yarn的核心功能（ ）。', '单选题', '存储', '资源管理', '搜索', '数据传输', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4310, '以下哪个选项是真的？', '单选题', 'LDA明确地尝试对数据类别之间的差异进行建模，而PCA没有。', '两者都试图模拟数据类之间的差异。', 'PCA明确地试图对数据类别之间的差异进行建模，而LDA没有。', '两者都不试图模拟数据类之间的差异。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4311, '以下哪个部分不是一篇数据分析报告必须有的。（）', '单选题', '标题', '正文', '结论与建议', '附录', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4312, '以下哪些不属于Spark driver的功能是', '单选题', '是作业的主进程', '负责了作业的调度', '负责向HDFS申请资源', '负责作业的解析', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4313, '以下哪些不是常见的自然语言处理的网络结构。', '多选题', 'LeNet', 'Bert', 'VGG', 'ResNet', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4314, '以下哪些函数是凸函数？（）', '多选题', 'f（x） = x', 'f（x） = x^3', 'f（x） = x^4', 'f（x） = x^3+x^4', 'AC', '二阶导数非负');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4315, '以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题（）', '单选题', 'KNN', 'SVM', 'Bayes', '神经网络', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4316, '以下哪些属于传统可视化方法。（）', '多选题', '直方图', '折线图', '饼图', '文字云', 'ABC', '传统可视化的方法有直方图，折线图，数据可视化显示。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4317, '以下哪些属于实现架构整体的敏捷要求的措施？', '多选题', '实现客户交互与业务逻辑分离、应用数据分离', '实现业务逻辑解耦、服务标准化、应用中心化', '实现分布式数据存储与访问，适配多种混搭数据结构', '实现弹性云化架构，支持线性水平扩展', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4318, '以下哪些属于监督学习', '单选题', '聚类分析', '主分量分析', '数据拟合', '参数估计', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4319, '以下哪些技术适合⼤数据实时处理的是 \n① Spark Streaming \n② storm \n③ Hbase \n④ MapReduce', '单选题', '①②', '②③', '③④', '①④', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4320, '以下哪些数据源可以通过Loader实现与Fusionlnght HD的数据交换？（）', '多选题', 'NoSQL', 'FTP Server', 'SFTP Server', 'MySQL', 'ABCD', 'NoSQL、FTP Server、SFTP Server、MySQL');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4321, '以下哪些方式可作为统计纳税人收入的口径', '多选题', '增值税申报销售额', '所得税申报营业收入', '开票金额', '资产负债申报营业收入', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4322, '以下哪些方法不可以直接来对文本分类（）', '单选题', 'Kmeans', '决策树', '支持向量机', 'KNN', 'A', 'Kmeans是聚类方法，属于无监督学习。BCD都是常见的分类方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4323, '以下哪些方法不是有监督算法：', '单选题', 'Kmeans', '决策树', '支持向量机', 'KNN', 'A', 'Kmeans是聚类方法，典型的无监督学习方法。分类是监督学习方法，BCD都是常见的分类方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4324, '以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题（）', '多选题', '正则化', 'Dropout', 'Batch', 'Normalization', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4327, '以下哪些是Hive的内置的数据类型', '多选题', 'INT', 'BIGINT', 'STRING', 'TIMESTAMP', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4328, '以下哪些是Hive表的支持的文件存储形式？', '多选题', 'RCFILE', 'ORCFILE', 'TEXTFILE', 'SEQUENCEFILE', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4329, '以下哪些是Kafka实际的应用场景？', '多选题', '网站活性跟踪', '日志收集', '聚合统计系统运营数据（监控数 据）', '资源管理', 'ABC', 'Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4330, '以下哪些是MatLab软件的特点。（）', '多选题', '高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来', '具有完备的图形处理功能冥现计算结果和编程的可视化', '友好的用户界面及接近数学表达 式的自然化语言，使学者易于学 习和掌握', '功能丰富的应用工具箱（如信号处理工具箱、通信工具箱等）为用户提供了大量方便实用的处理工具', 'ABCD', 'MatLab软件的特点');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4331, '以下哪些是Spark可以提供的功能', '多选题', '分布式计算内部引擎', '分布式文件系统', '集群资源的统一调度', '流处理功能', 'AD', 'Spark中的应用入口，实现了网络通信、分布式、消息机制、存储、计算、运维监控、文件系统等各类常用功能');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4333, '以下哪些是Spark的常驻进程（）？', '多选题', 'JobHistory', 'SparkResource', 'NodeManager', 'JDBCServer', 'AD', 'JobHistory，JDBCServerJDBCServer是Spark服务的常驻进程');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4334, '以下哪些是chatGPT在互动对话学习外语方面的优势？', '多选题', '可以提供实时的语言交流和对话练习', '可以纠正语法和发音错误', '可以提供地道的口语表达和习惯用法', '可以根据个人水平和需求进行个性化学习', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4335, '以下哪些是chatGPT在帮助制作闪卡方面的优势？', '多选题', '可以自动生成闪卡内容和格式', '可以提供单词发音和音标', '可以根据个人学习进度进行复习安排', '可以导出闪卡至其他学习平台或设备', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4336, '以下哪些是chatGPT在帮助提升英语写作方面的优势？', '多选题', '可以提供语法和拼写纠错', '可以提供写作建议和指导', '可以自动完成文章的撰写', '可以提供修改和润色文章的功能', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4337, '以下哪些是chatGPT在帮助背单词方面的优势？', '多选题', '可以提供即时的单词解释和例句', '可以针对个人需求进行定制化学习', '可以提供语音发音和口语练习', '可以帮助记忆和巩固单词知识', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4338, '以下哪些是spark的组件', '多选题', 'Spark Streaming', 'Mlib？', 'Graphx', 'SPRING', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4339, '以下哪些是专家系统结构的一部分？', '多选题', '知识库', '推理机', '动态数据库', '解释模块', 'ABCD', '专家系统的结构包含人机界面、知识库、推理机、动态数据库、知识库答理系统和解释模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4340, '以下哪些是使用AI进行头脑风暴的步骤和方法？', '多选题', '输入问题或主题', '利用AI生成创意和想法', '进行评估和筛选', '将创意整理成思维导图或列表', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4341, '以下哪些是典型的关联规则应用场景。（）', '多选题', '穿衣搭配推荐', '依据用户轨迹的商户精准营销', '实时新闻推荐', '金融客户交叉销售', 'ABCD', '关联分析就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，个性化推荐、客户需求分析等');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4342, '以下哪些是制作折线图时的常见失误。（）', '多选题', '刻度间隔太大，使得整条折线太 过水平，容易掩盖事实', '刻度间隔太ZJ\\，使得折线太过陡 峭，会夸大趋势', '将虚线和各种图形标记一起用 上，这样会分散读者的注意力', '所有的折线用相近的颜色表示使 得重点不够突出', 'ABCD', '制作折线图时的常见失误：刻度间隔太大，使得整条折线太 过水平，容易掩盖事实；刻度间隔太ZJ\\，使得折线太过陡峭，会夸大趋势；将虚线和各种图形标记一起用 上，这样会分散读者的注意力；所有的折线用相近的颜色表示使 得重点不够突出。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4343, '以下哪些是制作条形图时的错误做法（）。', '单选题', '不要让直条太窄，否则会让读者 的视线集中在两直条间大片的空 白处，直条的宽度应当约为条间 距的两倍', '不要用太粗的网格线和三维透视 图，这样会遮掩数据并转移读者 对数据的注意力', '进行比较时，不要用刻度线和网 格线，这样会使水平直条的相对 长度更加难以辨别', '直条应当由最大值排到最小值， 特定的直条可用不同的透明度予 以强调。', 'D', '直条应当由最大值排到最小值，反之亦然。特定的直条可以用不同的明度予以强调。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4344, '以下哪些是回归算法的前提。（）', '多选题', '正态性假设', '零均值性假设', '等方差性假设', '独立性假设', 'ABCD', '使用回归分析的前提也就是自变量与因变量之间需存在线性关系。 2、若是存在某种线性关系，在选择相应的回归模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4345, '以下哪些是属于人工智能研究领域（）', '多选题', '机器人', '语言识别', '图像识别', '专家系统', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4346, '以下哪些是属于深度学习算法的激活函数？', '多选题', 'Sigmoid', 'ReLU', 'Tanh', 'Sin', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4347, '以下哪些是常用的语音编码格式。（   ）', '多选题', 'PCM编码', 'MP3编码', 'MP4', 'A-law编码', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4348, '以下哪些是接触觉传感器的用途（   ）。', '多选题', '探测物体位置', '检测物体距离', '探索路径', '安全保护', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4349, '以下哪些是数据挖掘的特点：', '多选题', '大量数据。数据挖掘所处理的数据量巨大，这也是数据挖掘方法和以前的数据分析方法不一样的地方', '未知的有用的规律。数据挖掘所发现的模式或规律，应该不是显而易见的或无用地，而是对业务来说有意义的、隐含的模式或规律。', '是一个过程。他需要业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、部署等一系列步骤', '验证已知的知识和规律', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4350, '以下哪些是机器学习的方法？', '多选题', '监督学习', '无监督学习', '半监督学习', '强化学习', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4351, '以下哪些是生成式AI的限制与不足？', '多选题', '难以控制生成内容的质量和风格', '需要大量的训练数据和计算资源', '生成的内容可能存在版权和道德问题', '生成式AI无法适应新的任务和环境', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4352, '以下哪些是生成式人工智能模型的训练数据？', '多选题', '图像数据', '文本数据', '音频数据', '视频数据', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4353, '以下哪些是生成式人工智能背后的核心技术？（）', '多选题', '机器学习', '自然语言处理', '计算机视觉', '强化学习', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4354, '以下哪些是离散趋势分析的指标。（）', '多选题', '四分位数间距', '标准差', '方差', '众数', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4355, '以下哪些是虚拟化需要解决的问题（）。', '多选题', '隔离性', '移动性', '安全性', '可配额/可配量', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4356, '以下哪些是计算机视觉技术的应用？', '多选题', '人脸识别', '智能汽车', '表情识别', '扫地机器人', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4357, '以下哪些是费曼学习法的特点和步骤？（）', '多选题', '将学习内容用简单的语言解释给别人听', '针对学习内容提出问题和疑惑', '将学习内容整理成图表或图像形式', '不断反思和调整学习策略', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4358, '以下哪些是通用逼近器？', '单选题', 'Kernel SVM', 'Neural Networks', 'Boosted Decision Trees', '以上所有', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4359, '以下哪些是通用逼近器？', '单选题', 'Kernel', 'Neural', 'Boosted', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4360, '以下哪些是通过写作建立个人IP的方法？（）', '多选题', '发表专栏文章和博客', '出版个人著作', '参加写作比赛和活动', '在社交媒体上分享写作成果', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4361, '以下哪些是集中趋势分析的指标。', '多选题', '平均值', '中位数', '众数', '四分位数', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4362, '以下哪些机器学习算法可以不对特征做归一化处理（）', '多选题', '随机森林', '逻辑回归', 'SVM', 'GBDT', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4363, '以下哪些标准在智能变电站采用的IEC61850标准体系中做了规定（）。', '多选题', '互感器采集器输出标准', '合并单元输出标准', '智能设备与监控之间通讯标准', '远动与调度主站之间通讯标准', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4364, '以下哪些模型是分类模型：（）', '多选题', 'KNN', 'Kmeans', 'Naïve Bayesian', 'Logistic Regression', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4365, '以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题？', '多选题', 'ReLU', 'Softplus', 'Tanh', 'Sigmoid', 'CD', '三、判断题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4366, '以下哪些空间适合机器人使用 GPS 定位系统进行准确定位（   ）。', '单选题', '沙漠地区', '工厂车间', '房屋室内', '高楼林立的市中心', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4367, '以下哪些算法可以做数值的预测（Prediction）？（）', '多选题', 'Apriori', 'Decision Tree', 'Naive Bayes', 'Linear Regression', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4368, '以下哪些算法是分类算法（）', '单选题', 'DBSCAN', 'C4.5', 'K-Mean', 'EM', 'B', '以下是对每个选项的解析：\n\nA. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种聚类算法，不是分类算法。它基于密度的概念，将数据点划分为高密度区域和低密度区域。\n\nB. C4.5是一种决策树算法，用于分类和回归任务。它通过构建决策树来进行分类，因此可以被认为是一种分类算法。\n\nC. K-Mean是一种聚类算法，不是分类算法。它将数据点划分为预先指定数量的簇，每个数据点被分配到最接近的簇中。\n\nD. EM（Expectation-Maximization）是一种用于估计概率模型参数的算法，常用于无监督学习任务，如聚类和密度估计。它不是专门用于分类的算法。\n\n综上所述，选项B的C4.5是一种分类算法，而选项A的DBSCAN、选项C的K-Mean和选项D的EM都不是分类算法。因此，答案是B。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4369, '以下哪些算法是基于规则的分类器（）。', '单选题', 'C4.5', 'KNN', 'Naive Bayes', 'ANN', 'A', '基于规则的分类器有决策树、随机森林、Aprior。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4370, '以下哪些算法是监督学习算法？ （）', '多选题', '人工神经网络', '高斯混合模型概率密度估计', 'ACTOR-CRITIC算法', '支持向量机', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4371, '以下哪些算法， 可以用神经网络去构造：', '多选题', 'KNN', '线性回归', '对数几率回归', '', 'BC', 'KNN算法不需要训练参数， 而所有神经网络都需要训练参数， 因此神经网络帮不上忙\n最简单的神经网络， 感知器， 其实就是线性回归的训练\n我们可以用一层的神经网络构造对数几率回归');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4372, '以下哪些管理规定未对信息安全及个人隐私进行了保护', '单选题', '《互联网行业的自律公约》', '《治安管理处罚条例》', '《关于加强网络信息保护的决定》', '《信息安全保护条例》', 'D', '《信息安全保护条例》  可能不存在这个条例');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4373, '以下哪些类可以实现决策树分类', '多选题', 'org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree', 'org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier', 'org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression', 'org.apache.spark.ml.recommendation.ALS', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4374, '以下哪些组件建议优先采用一级部署方式？', '多选题', 'OCR组件', '人脸识别组件', 'RPA组件', '知识图谱组件', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4375, '以下哪些组件建议采用二级部署方式？', '多选题', 'OCR组件', '人脸识别组件', 'RPA组件', '知识图谱组件', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4376, '以下哪些网络结构具有反馈连接功能，即将前一层的输出和当前层自身作为输入（）', '多选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', 'LSTM网络', '多层感知机', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4377, '以下哪些聚类算法属于基于原型的聚类（）。', '多选题', '模糊C均值', 'EM算法', 'SOM', 'CLIQUE', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4378, '以下哪些规约是智能变电站传输采样值时所采用的（）。', '多选题', 'IEC60870-103', 'IEC61850-9-1', 'IEC61850-9-2', 'IEC60870-101', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4379, '以下哪些选项为真？（）', '单选题', '线性回归误差值必须正态分布，但是在Logistic回归的情况下，情况并非如此', '逻辑回归误差值必须正态分布，但是在线性回归的情况下，情况并非如此', '线性回归和逻辑回归误差值都必须正态分布', '线性回归和逻辑回归误差值都不能正态分布', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4380, '以下哪些选项属于Hive 的数据存储模型?', '单选题', '桶', '数据库', '分区', '以上都正确', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4381, '以下哪些选项属于Hive的数据存储模型？', '多选题', '桶', '数据库', '分区', '表', 'ACD', '数据库不属于Hive的数据存储模型，表，桶，分区，外部表为Hive的数据存储模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4382, '以下哪些选项属于fusioninsight数据安全性？', '多选题', '操作系统安全加固', '组件数据加密', '数据完整性校验', '用户权限认证管理', 'BC', '数据安全性是指在数字信息的整个生命周期中保护数字信息不受未经授权的访问、损坏或盗窃。这个概念涵盖了信息安全的各个方面，从硬件和存储设备的物理安全到管理和访问控制，以及软件应用程序的逻辑安全。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4383, '以下哪几种数据结构被AutoreleasePoolPage使用（）。', '多选题', '数组', '字典', '链表', '栈', 'CD', 'AutoreleasePoolPage使用数据结构有：链表，栈 注：其实AutoreleasePool没有单独的内存结构，而是通过AutoreleasePoolPage为节点的双向链表来实现。每一个线程的 autoreleasepool其实就是一个指针的堆栈。所以选CD。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4384, '以下哪层是卷积神经网络的组成部分（）。', '多选题', '卷积层', '中间层', '池化层', '全连接层', 'ACD', '卷积神经网络的组成部分不包括中间层。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4385, '以下哪张表获取用户移动消费行为方面的数据最便捷也最多粒度？', '单选题', 'I_UPAY_PAY_REC_M', 'D_AAM_APP_BAL_REC', 'A_UPAY_USER_ATTR_M', 'D_AAM_SCORE_BOOK', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4386, '以下哪种NLP模型的准确性最高？', '单选题', 'BERT', 'XLNET', 'GPT-2', 'ELMo', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4387, '以下哪种不属于人在回路的融合建模分析技术', '单选题', '主动机器学习', '示教学习', '可解释人机交互', '集成学习', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4388, '以下哪种不是Hive支持的数据类型？', '单选题', 'Struct', 'Int', 'Map', 'Long', 'D', 'Hive不支持Long类型，Long是Java里面的，在Hive里Long对应的应该是BIGINT。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4389, '以下哪种任务是通过学习对象之间的距离，分析对象时间的关联、比较关系？', '单选题', '图像分类', '目标检测', '场景文字识别', '度量学习', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4390, '以下哪种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构（）', '单选题', 'LeNet', 'AlexNet', 'GoogLeNet', 'ResNets', 'D', 'ResNets（Residual Networks）残差网络；LeNet是最早的卷积神经网络结构，AlexNet首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等技术，GoogLeNet加入Inception网络结构来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构，后三种网络都没有用到残差网络结构');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4391, '以下哪种参数须以正确的顺序传入函数，调用时的数量必须和声明时的一样的参数是（）。', '单选题', '位置参数', '默认值参数', '可变参数', '关键字参数', 'A', '位置参数须以正确的顺序传入函数，调用时的数量必须和声明时的一样。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4392, '以下哪种图表不适合展示分类数据?', '单选题', '条形图', '饼图', '散点图', '折线图', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4393, '以下哪种场景应用了计算机视觉？', '多选题', '人脸识别', '物体检测', '辅助驾驶', '行为识别', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4394, '以下哪种情况LDA会失败（）。', '单选题', '如果有辨识性的信息不是平均值，而是数据的方差', '如果有辨识性的信息是平均值，而不是数据方差', '如果有辨识性的信息是数据的均值和方差', '以上答案都不正确', 'A', 'LDA的思想是投影后类内方差最小，类间方差最大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4395, '以下哪种情况不属于目标检测？', '单选题', '检测输电线路通道是否有烟火隐患', '从一张毕业团体照查找某个同学', '检测进入施工现场的人是否佩戴安全帽', '从一个人年轻的照片预测未来长相', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4396, '以下哪种情况是图灵测试的容？（）', '单选题', '当机器与人对话，两者相互询问，人分不清机器是人还是机器，说明它通过了图灵测试', '当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人还是机器时，说明它通过了图灵测试', '当人与人对话，其中一人的智力超过另一人时，说明智者通过了图灵测试', '两机对话，其中一机的智力超过另一机时，说明智者机器通过了图灵测试', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4397, '以下哪种情况说明模型出现了过拟合（）', '单选题', '模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度高', '模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度低', '模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度高', '模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度低', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4398, '以下哪种技术可以帮助生成式人工智能模型从文本中学习和生成新的内容？（）', '单选题', '机器学习', '自然语言处理', '计算机视觉', '强化学习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4399, '以下哪种技术可以帮助生成式人工智能模型理解和生成图像内容？（）', '单选题', '机器学习', '自然语言处理', '计算机视觉', '强化学习', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4400, '以下哪种技术可以帮助生成式人工智能模型通过与环境的交互学习并优化行为和决策？（）', '单选题', '机器学习', '自然语言处理', '计算机视觉', '强化学习', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4401, '以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？（）', '单选题', '删除缺少值太多的列', '删除数据差异较大的列', '删除不同数据趋势的列', '都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4402, '以下哪种操作不会增加使用邮箱的安全性（）？', '单选题', '开启安全登录码', '异地随意登录公司邮箱', '企业邮箱绑定手机', '定期修改密码', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4403, '以下哪种方式通常不能解决决策树过拟合：', '单选题', '限制最大树深度', '预剪枝', '后剪枝', '增加新特征', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4404, '以下哪种方法不属于推断性统计分析?', '单选题', '回归分析', '假设检验', '主成分分析', '聚类分析', 'C', '回归分析和假设检验都是推断性统计方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4405, '以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：（）。', '单选题', '嵌入', '过滤', '包装', '抽样', 'D', '特征选择的三种方法分别是过滤式（filter） 、包裹式（wrapper）和嵌入式（embedded）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4406, '以下哪种方法不属于黑盒测试的设计用例', '单选题', '逻辑覆盖法', '等价类划分', '边界值分析', '功能图法', 'A', '黑盒测试的设计用例有等价类划分；边界值分析；功能图法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4407, '以下哪种方法不是用于识别项目风险?', '单选题', 'SWOT分析', '假设分析', '概率影响矩阵', '风险登记册更新', 'A', 'SWOT分析用于评估项目的优势、势、机会和威胁。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4408, '以下哪种方法不是用于超参数调优?', '单选题', '网格搜索', '随即搜索', '数据清洗', '特征选择', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4409, '以下哪种方法不能成功创建一个Numpy数组的是（）。', '单选题', 'a = np.array（【1， ，2， 3， 4】）', 'b = np.zeros（3， 4）', 'c = np.ones（1， 2， 3， 4）', 'd = np.arange（10， 30， 5）', 'C', 'ones）函数必须传入一个数组类型的维度参数所表示的序列，如列表或元组，所以C选项无法成功创建数组，改为np.ones（1， 2， 3， 4）就可以。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4410, '以下哪种方法不能防止过拟合？', '单选题', '交叉验证', '低维嵌入', '剪枝', '集成学习', 'B', '1、交叉检验，通过交叉检验得到较优的模型参数； 2、特征选择，减少特征数或使用较少的特征组合，对于按区间离散化的特征，增大划分的区间。 3、正则化，常用的有 L_1、L_2 正则。而且 L_1 正则还可以自动进行特征选择。 4、如果有正则项则可以考虑增大正则项参数 lambda. 5、增加训练数据可以有限的避免过拟合。 6、Bagging ，将多个弱学习器Bagging 一下效果会好很多，比如随机森林等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4411, '以下哪种方法不适用于检测异常值?', '单选题', 'Z分数', 'IQR', '均值比较', '随机森林', 'C', 'Z分数和IQR都是检测异常值的常用方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4412, '以下哪种方法属于判别式模型（discriminativemodel）（）', '单选题', '隐马模型（HMM）', '朴素贝叶斯', 'LDA', '支持向量机', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4413, '以下哪种方法属于符号主义', '单选题', '神经网络', '知识图谱', '强化学习', 'XGBOOST', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4414, '以下哪种方法用于度量学习器性能', '单选题', '留出法', '交叉验证法', '自助法', '代价曲线', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4415, '以下哪种方法能最佳地适应逻辑回归中的数据？', '单选题', 'Least Square Error', 'Maximum Likelihood', 'Jaccard distance', 'Both A and B', 'B', 'Logistic Regression使用可能的最大似然估值来测试逻辑回归过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4416, '以下哪种模型具有内在的可解释性', '单选题', '强化学习', '多元线性回归', '深度学习', 'LSTM', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4417, '以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型', '单选题', 'Word2Vec', 'RNN', 'XLNet', 'LSTM', 'C', 'XLNet是自然语言处理后Bert时代的预训练模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4418, '以下哪种环境/条件（）有助于提升人脸识别的准确率？', '单选题', '光照较弱的场景', '遮挡部分人脸', '头部较大角度的倾斜', '采用图像增强技术后的人脸图像', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4419, '以下哪种算法不能用于降低数据的维数？（）', '单选题', 't-SNE', 'PCA', 'LDA', '都不是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4420, '以下哪种算法属于策略梯度算法。（     ）', '多选题', 'Dueling DQN', 'TRPO', 'REINFORCE', 'PPO', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4421, '以下哪种行为可能干扰与AI对话的进行？', '单选题', '在不同话题之间频繁切换', '长时间不回应机器的消息', '发送大量重复的消息', '所有以上行为', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4422, '以下哪种说法不是K-Means算法的优点。（）', '单选题', '收敛较快', '迭代次数一般为几次，较神经网络简单', '中心点的个数，通常值是在3-5个之间', '算法可能收敛到局部最优点', 'D', '算法可能收敛到局部最优点不是K-Means算法的优点。 优点：\n原理简单（靠近中心点），实现容易（1、2 天），聚类效果中上（依赖K的选择）\n缺点：\n1. 无法确定K的个数 （根据什么指标确定K）\n2. 对离群点敏感 （容易导致中心点偏移）\n3. 算法复杂度不易控制 O（NKm）， 迭代次数可能较多 （m可能会比较大）\n4. 局部最优解而不是全局优 （这个和初始点选谁有关）\n5. 结果不稳定 （受输入顺序影响）\n6. 无法增量计算 （同5）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4423, '以下哪种说法是错误的。（）', '单选题', '聚类的部分步骤与分类相似，但度量维度的不同会导致结果不 同；', '由于聚类是无监督学习，对聚类的結果没有严格意义的好坏之分', '应通过与理想相似矩阵比较，看分类效果', '对样本数据进行預处理时，对数据进行标准化会影响聚类结果', 'C', '应通过与理想相似矩阵比较，看聚类效果');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4424, '以下哪种进程间通信方式与其它几种不同？', '单选题', 'REST', 'JMS', 'Thrift', 'CORBA', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4425, '以下哪种问题主要采用无监督学习方法？', '单选题', '频繁项挖掘', '股价预测', '图像分类', '文本情感分析', 'A', '频繁项挖掘主要采用无监督学习方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4426, '以下哪类场景，（）不属于两库一平台的业务范畴？', '单选题', '安全监控违章判定', '流程算法性能优化加速', '电力巡检缺陷识别', '财务票据审核', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4427, '以下哪类数据不属于半结构化数据？', '单选题', 'HTML', 'XML', '二维表', 'JSON', 'C', '二维表，数据结构，是一个关系名，意思是指关系模型中，数据结构的表示方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4428, '以下哪组变量之间存在线性回归关系', '单选题', '正三角形的边长与周长', '学生的性别与他的成绩', '正方形的边长与面积', '儿子的身高与父亲的身高', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4429, '以下哪项不属于图像生成领域常用的算法？', '单选题', '生成对抗网络', '变分自编码器', '图神经网络', '扩散模型', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4430, '以下哪项不属于知识发现的过程？（ ）', '单选题', '数据清理', '数据挖掘', '知识可视化表达', '数据测试', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4431, '以下哪项不是RPA建设阶段的工作（____）。', '单选题', '应用开发', '上线试运行', '流程运营', '流程改进完善', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4432, '以下哪项不是RPA的特性（____）。', '单选题', '拟人化', '可复用', '移植方便', '建设周期长', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4433, '以下哪项不是人脸识别中的步骤？', '多选题', '人脸图像采集', '数据识别', '系统', '文本识别', 'BDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4434, '以下哪项不是描述数据离散趋势的常用指标。', '单选题', '极差', '方差/标准差', '四分位数间距', '众数', 'D', '众数是指出现次数最多的数值，它描述了数据集中最常见的值。众数不是描述数据离散趋势的常见指标，因为它不能反映数据集中值的差异。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4435, '以下哪项不是文本关系？', '多选题', '运算关系', '主谓语关系', '劳动关系', '长短关系', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4436, '以下哪项信息不能通过“一户式查询分析-基本信息-状态变更”模块进行查询？', '单选题', '纳税人注销申请信息', '纳税人非正常户认定信息', '纳税人停复业信息', '纳税人法人代表变更信息', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4437, '以下哪项关于决策树的说法是错误的（）', '单选题', '决策树算法对于噪声的干扰非常敏感', '子树可能在决策树中重复多次', '冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响', '寻找最佳决策树是NP完全问题', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4438, '以下哪项关于决策树的说法是错误的（）。', '单选题', '冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响', '子树可能在决策树中重复多次', '决策树算法对于噪声的干扰非常敏感', '寻找最佳决策树是NP完全问题', 'C', '决策树算法对于噪声的干扰具有相当好的鲁棒性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4439, '以下哪项是RPA需求提报的方式（____）。', '单选题', '专业统筹', '个人统筹', '自动采集', '装置采集', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4440, '以下哪项是主要用于自然语言处理的网络结构', '单选题', 'AlexNet', 'ResNet', 'Bert', 'LeNet', 'C', 'Bert主要用于自然语言处理的网络结构');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4441, '以下哪项是支持向量机在现实世界中的实际应用？', '单选题', '文本和超文本分类', '图像分类', '新闻文章的聚类', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4442, '以下哪项是数据交付的内容？？', '单选题', '数据清洗', '数据平滑', '数据质量', '数据错误', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4443, '以下哪项是解决NLP用例（如语义相似性、阅读理解和常识推理）的更好选择？', '单选题', 'ELMo', 'Open AI’s GPT', 'ULMFit', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4444, '以下哪项陈述是正确的', '单选题', '使用较大的λ值不会影响神经网络的性能；我们不将设置为太大的λ唯一原因是避免数值问题', '如果我们使用梯度下降作为优化算法，梯度检查是有用的。然而，如果我们使用一种先进的优化方法（例如在fminunc中），它没有多大用处', '使用梯度检查不能帮助验证反向传播的实现是否没有bug', '如果我们的 神经网络过拟合训练集，一个合理的步骤是增加正则化参数λ', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4445, '以下哪项（）不能帮助辨识是否是活体真脸？', '单选题', '佩戴眼镜', '晃动头部', '红外结构光成像技术', '屏幕检测', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4446, '以下四项指标中，不能用于线性回归中的模型比较的是（）。', '单选题', 'R方', '调整R方', 'AIC', 'BIC', 'A', 'R2 指的是模型可以解释的那部分信息所占的百分比，即MSS/TSS。 R2越大，模型效果越好。R方会夸大自变量对因变量变异的解释程度。并且模型中的自变量越多，R方越大。即使这些自变量对因变量的影响并不显著。所以R方的值会随着自变量个数的增多而月接近1。调整R方剔除了自变量个数的影响，其值总是小于方；AIC信息准则即Akaike information criterion，是衡量统计模型拟合优良性（Goodness of fit）的一种标准，它建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。BIC=Bayesian Information Criterions，贝叶斯信息准则。BIC的惩罚项比AIC的大，考虑了样本数量，样本数量过多时，可有效防止模型精度过高造成的模型复杂度过高。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4447, '以下图像技术中属于图像处理技术的是（）。', '多选题', '图像编码', '图像合成', '图像增强', '图像分类', 'AC', '图像合成输入是数据，图像分类输出是类别数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4448, '以下场景中，不属于两库一平台的业务范畴的是（____）。', '单选题', '安全监控违章判定', '流程算法性能优化加速', '电力巡检缺陷识别', '财务票据审核', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4449, '以下场景中，属于机器学习的是？', '单选题', '让机器检测地震活动', '电脑运行仿生程序', '电脑作为计算器使用', '通过对不同阶段的西瓜照片进行识别，让机器能辨别熟西瓜', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4450, '以下均为自然人电子税务局设置的岗，其中哪个岗与问题管理无关？', '单选题', '问题审核岗', '流程监控岗', '数据运维执行岗', '问题受理岗', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4451, '以下处理能获得像素级标注的是（）。', '单选题', '图像分类', '物体检测', '图像去噪', '语义分割', 'D', '语义分割通过对每个像素进行密集的预测、推断标签来实现细粒度的推理，从而使每个像素都被标记为其封闭对象矿石区域的类别，因此能够获得像素级标注。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4452, '以下字符串表示plot线条颜色、点的形状和类型为红色五角星点短虚线的是（）。', '单选题', '‘bs-‘', '‘go-.‘', '‘r+-.‘', '‘r*-.‘', 'D', '‘r‘代表红色， ‘*‘代表五角星。‘-.‘代表点短虚线。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4453, '以下对 Python 程序缩进格式描述错误的选项是（ ）。', '单选题', '不需要缩进的代码顶行写，前面不能留空白', '缩进可以用', '严格的缩进可以约束程序结构，可以多层缩进', '缩进是用来格式美化', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4454, '以下对Hadoop主要配置文件描述正确的是（）。', '单选题', 'core-site.xml：Hadoop核心全局配置文件，可在其它配置文件中引用该文件。', 'hdfs-site.xml：HDFS配置文件，继承core-site.xml配置文件。', 'mapred-site.xml：MapReduce配置文件，继承core-site.xml配置文件。', '以上都正确。', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4455, '以下对Hive中表数据操作描述正确的是（)', '单选题', 'Hive可以修改行值', 'Hive可以修改列值', 'Hive不可以修改特定行值、列值', '以上说法都不对', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4456, '以下对Python程序缩进格式描述错误的选项是：', '单选题', '不需要缩进的代码顶行写，前面不能留空白', '缩进可以用tab键实现，也可以用多个空格实现', '严格的缩进可以约束程序结构，可以多层缩进', '缩进是用来格式美化Python程序的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4457, '以下对Python程序设计风格描述错误的选项是（ ）。', '单选题', 'Python中允许把多条语句写在同一行', 'Python语句中，增加缩进表示语句块的开始，减少缩进表示语句块的退出', 'Python可以将一条长语句分成多行显示，使用续行符“\\“', 'Python中不允许把多条语句写在同一行', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4458, '以下对Python程序设计风格描述错误的选项是：', '单选题', '‪Python语句中，增加缩进表示语句块的开始，减少缩进表示语句块的退出', 'Python可以将一条长语句分成多行显示，使用续航符“\\”', 'Python中不允许把多条语句写在同一行', 'Python中，需要把多条语句写在同一行时，要用“；”号隔开', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4459, '以下对SPARK的描述，正确的是（）？', '多选题', '高性能内存迭代计算框架', '内存计算一站式解决方案', '性能差', '支持多语言快速开发应用', 'ABD', '借助于 Spark，将数据读取到内存、执行操作和写回结果仅需要一个步骤，大大地加快了执行的速度。Spark 还能使用内存中缓存显著加快在相同数据集上重复调用某函数的机器学习算法的速度，进而重新使用数据。\nApache Spark 原生支持 Java、Scala、R 和 Python，提供多种应用程序构建语言。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4460, '以下对Spark的RDD描述正确的是', '多选题', '一组分片（partition），即数据集的基本组成单位', 'Spark中的RDD的计算是以分片为单位的', 'key-value型的RDD是根据哈希来分区的', '每一分片的优先计算位置', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4461, '以下对hive中表数据操作描述正确的是（）。', '单选题', 'hive可以修改行值', 'hive可以修改列值', 'hive不可以修改特定行值、列值', '以上说法都不对', 'C', 'hive不可以修改特定行值、列值，Hive在处理数据时一般不对数据进行改写，因为它不支持行级别的增删操作，如果要进行更新数据，一般可以通过分区或者表直接覆盖');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4462, '以下对k-means聚类算法解释正确的是', '单选题', '能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算', '能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算', '不能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算', '不能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4463, '以下对k-means聚类算法解释正确的是（）', '单选题', '能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算', '能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算', '不能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算', '不能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4464, '以下对spark描述正确的是', '多选题', 'Spark计算速度是MapReduce计算速度的10-100倍', 'MR支持1种计算模型，Spsark支持更多的计算模型', 'Spark 能够进行离线计算、交互式查询（快速查询）、实时计算、机器学习、图计算', 'Spark支持大数据中的Yarn调度，支持mesos。可以处理hadoop计算的数据', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4465, '以下对于t-SNE和PCA的陈述中哪个是正确的？', '单选题', 't-SNE是线性的，而PCA是非线性的', 't-SNE和PCA都是线性的', 't-SNE和PCA都是非线性的', 't-SNE是非线性的，而PCA是线性的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4466, '以下对于zookeeper中的角色描述错误的是（）', '单选题', 'Leader：负责进行投票的发起和 决议。', 'Follower：接受客户请求并向客 户端返回结果', 'Observer：接收客户端请求，参加投票', 'Client：请求发起方', 'C', 'Observer：可以接受客户端连接，接受读写请求，写请求转发给 Leader，但 Observer 不参加投票过程，只同步 Leader 的状态，Observer 的目的是为了扩展系统，提高读取速度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4467, '以下对于标称属性说法不正确的是', '单选题', '标称属性的值是一些符号或事物的名称，每种值代表某种类别、编码或状态。', '标称值并不具有有意义的顺序，且不是定量的', '对于给定对象集，找出这些属性的均值、中值没有意义。', '标称属性通过将数值量的值域划分有限个有序类别，把数值属性离散化得来。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4468, '以下对众数的说法中，不对的是（）。', '单选题', '众数是出现的次数', '众数是一组数据中出现次数最多 的数据数', '一组数据中的众数可能不存在', 'D-组数据中可能存在多个众数', 'A', '众数是在一组数据中，出现次数最多的数据，是一组数据中的原数据，而不是相应的次数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4469, '以下对基因遗传算法描述正确的是。', '多选题', '基因遗传算法反映了自然选择的过程', '只能解决拼图问题', '基因遗传算法一定能得到最优解', '是一种启发式的搜索算法', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4470, '以下对数值运算操作符描述错误的选项是（ ）。', '单选题', 'Python 提供了9个基本的数值运算操作符', 'Python 数值运算操作符也叫做内置操作符', 'Python 二元数学操作符都有与之对应的增强赋值操作符', 'Python 数值运算操作符需要引用第三方库 math', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4471, '以下对最近邻分类算法（KNN）的说法错误的是（）。', '单选题', '它使用具体的训练实例进行预测， 不必维护源自数据的模型', '分类一个测试样例开销很大', '最近邻分类器基于全局信息进行预测', '可以生产任意形状的决策边界', 'C', '最近邻分类器基于局部信息进行预测');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4472, '以下对模型性能提高有帮助的是（）。', '多选题', '数据预处理', '特征工程', '机器学习算法', '模型集成', 'ABCD', '数据预处理、特征工程、机器学习算法、模型集成均可提高模型性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4473, '以下对著作权的表述，（）是错误的', '单选题', '对作品、作品的片段或者不构成作品的数据或者其他材料选择、编排体现独创性的新生作品，称为汇编作品。其著作权由汇编人享有', '公民为完成法人或者其他组织工作任务所创作的作品是职务作品，其一般职务作品的著作权由作者享有', '职务作品完成两年内，作者在任何情况下均不可以许可第三人以与单位使用的相同方式使用该作品', '中国公民、法人或者其他组织的作品，不论是否发表，享有著作权', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4474, '以下对象之间，从包含关系上说，总属于被包含的是', '单选题', '生成器', '迭代器', '可迭代对象', '以上无包含关系', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4475, '以下属于 Python HTML 和 XML 解析的第三方库的是（ ）。', '单选题', 'Django', 'Networkx', 'Requests', 'Beautiful', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4476, '以下属于 Python Web 开发框架第三方库的是（ ）。', '单选题', 'Panda3D', 'cocos2d', 'Pygame', 'Flask', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4477, '以下属于 Python 机器学习第三方库的是（ ）。', '单选题', 'jieba', 'SnowNLP', 'loso', 'sklearn', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4478, '以下属于1x1大小的卷积核的作用的一项是（）', '单选题', '用于不同channel上特征的融合', '对不同特征进行归一化操作', '通过控制卷积核个数实现升维或者降维，从而减少模型参数', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4479, '以下属于Actor-Critic算法的是（     ）。', '多选题', 'DDPG', 'Double DQN', 'A3C', 'Noisy DQN', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4480, '以下属于DataEase可视化工具功能架构的是（）', '多选题', '图表展示', '图表制作', '数据引擎', '数据连接', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4481, '以下属于Hive SQL 中DDL(数据定义语言)的是?（）', '多选题', '修改表', '删除表', '数据导入', '建表', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4482, '以下属于Pig过滤函数的是：', '单选题', 'IsEmpty', 'PigStorage', 'Concat', 'PigDump', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4483, '以下属于Python图像处理第三方库的是（ ）。', '单选题', 'mayavi', 'TVTK', 'pygame', 'PIL', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4484, '以下属于Python文本处理第三方库的选项是（ ）。', '单选题', 'matplotib', 'openpyxl', 'wxpython', 'vispy', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4485, '以下属于Python标准时间库的选项是（ ）。', '单选题', 'time', 'datetime', 'calender', 'logging', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4486, '以下属于Python网络爬虫方向的第三方库是（ ）。', '单选题', 'mycli', 'requests', 'python-prompt-toolkit', 'wordcloud', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4487, '以下属于SSD与YOLO相同点的一项是（）', '单选题', '端到端', 'Anchor box', 'Prior box', '基于特征金字塔', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4488, '以下属于Spark Streaming应用场景的是', '多选题', '无状态操作', '状态操作', '转换操作', '窗口操作', 'ABD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4489, '以下属于TensorFlow2.0的特性的是？', '多选题', '引入Keras接口', '支持静态图机制', '支持更多平台和更多语言', '继续兼容Tensorflowl.x的相关模块', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4490, '以下属于YOLO1缺陷的一项是（）', '单选题', '输出层为全连接层，只支持与训练图像相同的输入分辨率', '采用直接回归的思想', '单阶段目标检测方法', '多尺度预测', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4491, '以下属于Yarn的特点有（ ）。', '单选题', '良好的扩展性、高可用性', '对多种类型的应用程序进行统一管理和调度', '自带了多种多用户调度器，适合共享集群环境', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4492, '以下属于ZooKeeper集群角色的是', '多选题', 'Observer', 'Leader', 'Follower', 'Container', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4493, '以下属于python注释符的是。（    ）', '多选题', '', '//', '/**/', '’’’’’’’’', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4494, '以下属于不属于有序数据类型的是：', '单选题', '字符串', '列表', '元组', '字典', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4495, '以下属于人工智能在电气工程领域的应用的是（）。', '多选题', '电气设备状态的多维感知', '设备运行状态的智能诊断', '设备缺陷/故障的智能预警', '智能化的电气运维服务系统', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4496, '以下属于优化器的是', '多选题', 'Adam', 'SGD', 'Momentum', 'lr', 'ABC', 'lr为learningrate缩写，不属于优化器');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4497, '以下属于关键词提取算法的有（）。', '多选题', 'TF-IDF算法', 'TextRank算法', 'LSA（潜在语义分析）', 'LDA', 'ABCD', '关键词提取算法包括TF-IDF算法、TextRank算法、LSA（潜在语义分析）or LSI（潜在语义索引）、LDA等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4498, '以下属于典型的判别模型的是（ ）', '单选题', '高斯混合模型', '逻辑回归', '隐马尔可夫模型', '生成对抗网络', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4499, '以下属于典型的生成模型的是（ ）', '单选题', '逻辑回归', '支持向量机', 'k-近邻算法', '朴素贝叶斯分类器', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4500, '以下属于分类器模型评价指标的有（）。', '多选题', '预测准确度', 'recall', '模型描述的简洁度', 'Fl-Score', 'ABD', '分类模型常用评价指标有Accuracy、Precision、Recall、F1-score');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4501, '以下属于创建RDD方法的是', '多选题', 'makeRDD', 'textFile', 'parallelize', 'buildRDD', 'ABC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4502, '以下属于创建型模式是？', '多选题', 'PROXY（代理）', 'BUILDER（生成器）', 'PROTOTYPE（原型）', 'SINGLETON（单例）', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4503, '以下属于制定《中华人民共和国数据安全法》的目的是（）。', '多选题', '规范数据处理活动', '保障数据安全', '促进数据开发利用', '保护个人、组织的合法权限', 'ABCDE', '参考《中华人民共和国数据安全法》第一条。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4504, '以下属于单阶段的目标检测方法的一项是（）', '单选题', 'YOLO', 'R-CNN', 'OverFeat', 'MaskR-CNN', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4505, '以下属于双阶段的目标检测方法的一项是（）', '单选题', 'YOLO', 'R-CNN', 'SSD', 'Retina Net', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4506, '以下属于可变数据类型的是：', '单选题', '数字', '字符串', '列表', '元组', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4507, '以下属于回归算法的优化指标是（）。', '单选题', '召回率', '混淆矩阵', '均方误差', '准确率', 'C', '二、多选题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4508, '以下属于回归算法的前提假设的是（）。', '多选题', '正态性假设', '零均值性假设', '等方差性假设', '独立性假设', 'ABCD', '使用线性回归算法的前提是，假设数据存在线性关系，如果最后求得的准确度R 《 0，则说明很可能数据间不存在任何线性关系（也可能是算法中间出现错误），此时就要检查算法或者考虑使用其它算法；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4509, '以下属于国内团队研发的深度学习框架的是？', '单选题', 'PaddlePaddle', 'TensorFlow', 'Theano', 'Keras', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4510, '以下属于图像处理的常用方法有（）。', '单选题', '图像变换', '图像编码压缩', '图像增强和复原', '以上答案都正确', 'D', '图像处理的常用方法包括图像变换、图像解码和压缩和图像增强和复原。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4511, '以下属于基于判别函数的分类方法的是（）', '多选题', '感知器方法', '最小平方误差法', 'SVM法', '神经网络方法', 'ABCDE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4512, '以下属于多层前馈神经网络特点的是', '多选题', '每层神经元与下一层神经元之间完全互连', '每层神经元与下一层神经元之间不完全互连', '神经元之间不存在同层连接', '神经元之间不存在跨层连接', 'ACD', '常用的神经网络称为“多层前馈神经网络”（multi-layer feedforward neural network），该结构满足以下几个特点：\n* 每层神经元与下一层神经元之间完全互连\n* 神经元之间不存在同层连接\n* 神经元之间不存在跨层连接');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4513, '以下属于多智能体模型的是（         ）', '单选题', '多媒体模型', '评价模型', '协商模型', '条件模型', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4514, '以下属于常用的超参数搜索方法的是（）。', '多选题', '网格搜索', '贝叶斯优化', '随机搜索', '基于超参数梯度优化', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4515, '以下属于当前语音识别热门研究方向的是（）', '多选题', '安静环境下录音质量良好的语音识别效果优化', '新一代语音识别框架下的算法改进', '多模态识别', '结合麦克风阵列语音增强的软硬件一体化识别解决方案', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4516, '以下属于数据库软件的是（）。', '单选题', 'VB', 'flashget', 'Access', 'winrar', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4517, '以下属于数据挖掘与分析工具的有（）。', '多选题', 'Tableau', 'Python', 'SPSS', 'Alteyx', 'ABCD', '常用的数据挖掘工具有Rapid Miner、IBM SPSS Modeler、Oracle Data Mining、Teradata、Python。常用的数据分析工具有Tableau、Alteyx、R＆Python语言、FineReport、Power BI。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4518, '以下属于智慧城市应用的是（）', '多选题', '智慧交通', '智慧健康保障体系', '智慧安居', '智慧教育文化', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4519, '以下属于机器学习中用来防止过拟合的方法的是：', '多选题', '权值衰减 Weight decay', '增加神经网络层数', '训练多个模型进行融合输出', '早停策略', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4520, '以下属于机器学习的任务是。', '多选题', '汇总', '回归', '聚类', '排序', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4521, '以下属于梯度下降的是', '多选题', 'BGD', 'SGD', 'Mini-Batch', 'dropout', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4522, '以下属于欧式距离特性的有（）', '单选题', '旋转不变性', '尺度缩放不变性', '不受量纲影响的特性', '考虑了模式的分布', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4523, '以下属于汉语未登录词的类型的有（）。', '多选题', '存在于词典但出现频率较少的词', '新出现的普通词汇', '专有名词', '专业名词和研究领域名称', 'BCD', '未登录词就是未知的新词。判断一个新字符串是否应作为一个词，是基于世界知识的，需要人参与才能确认。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4524, '以下属于深度学习算法特点的是（）。', '多选题', '依赖专家经验知识', '手造结构，特征学习', '直接学习从数据到输出的映射关系', '大数据/深层模型', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4525, '以下属于深度学习算法的是', '多选题', 'CNN', 'FCM', 'FPN', 'GCN', 'ACD', 'FCM算法是聚类算法，不是深度学习算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4526, '以下属于生成式模型的是：（）', '单选题', 'SVM', '随机森林', '隐马尔可夫模型HMM', '逻辑回归', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4527, '以下属于神经网络的有（）', '多选题', 'BP网络；', 'SOM网络；', 'ART网络；', 'RBF网络', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4528, '以下属于精益求精的表现是？', '单选题', '工作认真负责，踏实肯干', '工作做的很好，但还想做得更好', '工作效率高，快速完成任务', '热于助人，和同事打成一片', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4529, '以下属于素养性知识的是（    ）。', '单选题', '行业类知识', '为人处世方面', '分析性知识', '创造性知识', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4530, '以下属于考虑词语位置关系的模型有（）。', '单选题', '词向量模型', '词袋模型', '词的分布式表示', 'TF-IDF', 'A', '词向量模型考虑通过中间词预测邻近词，需要考虑词语顺序位置。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4531, '以下属于聚类算法的是：', '多选题', 'K均值', 'DBSCAN', 'Apriori', '朴素贝叶斯', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4532, '以下属于自然语言的是（）', '多选题', '汉语', '英语', '法语', 'C语言', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4533, '以下属于规则的分词方法的是（）。', '多选题', '正向最大匹配法', '逆向最大匹配法', '双向最大匹配法', '条件随机场', 'ABC', '条件随机场是一种鉴别式机率模型，常用于标注或分析序列资料。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4534, '以下属于角点提取的特征描述算法的有。', '多选题', 'Canny', 'HOG', 'SURF', 'SIFT', 'BCD', '对特征的描述有很多种方法和算子，常见的有SIFT特征描述算子、SURF特征描述算子、ORB特征描述算子、HOG特征描述、LBP特征描述以及Harr特征描述。Canny算法是多级边缘检测算法。答案BCD');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4535, '以下属于解决模型欠拟合的方法的是（ ）', '单选题', '增加训练数据量', '对模型进行裁剪', '增加训练过程的迭代次数', '正则化', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4536, '以下属于语音识别转写应用场景的是（）', '多选题', '视频字幕生成', 'AIUI智能对话交互', '访谈会议记录', '法院审讯记录', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4537, '以下属于输电线路目标检测任务中的金具检测的是（）。', '多选题', '防震锤检测', '间隔棒检测', '线夹检测', '螺栓检测', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4538, '以下属于集成学习方法的有（）', '多选题', '决策树；', 'boosting；', '随机森林；', 'bagging；', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4539, '以下属于频率域图像滤波的方法有（）。', '多选题', '中值滤波', '均值滤波', '布特沃斯滤波', '高斯滤波', 'CD', '频率域图像滤波包括理想低通滤波器、布特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、梯形低通滤波器。中值滤波和均值滤波属于空间滤波。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4540, '以下常用于处理离散特征的方法有（）', '多选题', 'Imputer', 'OneHotencoder', 'Normalizer', 'LabelEncoder', 'BD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4541, '以下应用场景中，（    ）可以认为是计算机视觉的任务.', '多选题', '图像存储', '图像/视频中文字的检测和识别', '视频中感兴趣目标的检测、跟踪和定位', '图像中前景物体与背景的分割', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4542, '以下开源软件中经常被用作消息队列的是哪个', '单选题', 'Kafka', 'MongoDB', 'Hadoop', 'Spark', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4543, '以下所有描述了架构合规审查的目的，除了（）', '单选题', '确定项目的技术准备', '确保最佳实践的应用', '发现一个架构项目的业务转型风险', '发现一个架构项目中的错误', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4544, '以下技术中，不属于人工智能技术的是（ ）。', '单选题', '自动计算，通过编程计算', '文字识别，如通过', '语音输入，通过话筒将讲话内容转成文本', '麦克风阵列，如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4545, '以下技术中，对于减少数据集的维度会更好的是（____）。', '单选题', '删除缺少值太多的列', '删除数据差异较大的列', '删除不同数据趋势的列', '都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4546, '以下技术，BERT使用的包括哪些？（）', '多选题', 'Transformer', 'Sel-Attention模块', 'RNN循环连接', '文本卷积', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4547, '以下指标中，反应离散趋势的有（）。', '多选题', '方差', '四分位数', '变异系数', 'D极差', 'ACD', '离散趋势在统计学中是指一组数据在某一中心值分散的程度，它反映了各个数据远离其中心点的程度，并且从另一个方面说明了集中趋势测度值的代表程度。 描述数据离散程度采用的测度值，根据所依据数据类型的不同主要有极差、分位距、方差、标准差和离散系数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4548, '以下推理不正确的是（）', '单选题', '小贝喜欢可爱的东西；哈士奇可爱；所以小贝喜欢哈士奇', '如果下雨，则地下湿；地下不湿，所以没有下雨', '如果下雨，则地上是湿的；没有下雨，所以地上不湿', '如果x是金属，则x能导电；铜是金属，所以铜能导电', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4549, '以下描述中不属于“规整数据（TidyData）”三个基本原则的是（）。', '单选题', '每一类观察单元构成一个关系（表）', '每个观察占且仅占一行', '每个变量占且仅占一列', '每个观察占且仅占一个关系（表）', 'D', 'tidyData原则为每列代表一个单独变量、每行代表单个观察值、每种观察形成一个表格。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4550, '以下描述中属于Analytics2.0的主要特点的是（）。', '多选题', '侧重嵌入式分析', '重视非结构化数据的分析', '以决策支持为主要目的', '注重解释性分析和预测性分析', 'BCD', '著名管理学家Thomas· H· Davernport于2013年在《哈佛商业论坛（Harvard Business Review）》上发表一篇题为《第三代分析学（Analytics 3.0）》的论文，将数据分析的方法、技术和工具——分析学（Analytics）分为三个不同时代——商务智能时代、大数据时代和数据富足供给时代，即Analytics 1.0、Analytics 2.0和Analytics 3.0。其中，Analytics 2.0的主要特点有分析活动与数据的生成几乎同步，强调数据分析的实时性；重视非结构化数据的分析；以决策支持为主要目的；注重解释性分析和预测性分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4551, '以下描述中正确的是（）。', '多选题', '统计学是数据科学的理论基础之一', 'Python语言是统计学家发明的语言', '机器学习是数据科学的理论基础之一', '数据科学是统计学的一个分支领域（子学科）', 'AC', 'Python发明者是 Guido Van Rossum，并非为统计学家；数据科学是一门独立学科，已经超出了统计学一个学科的研究范畴，并非为统计学的一个分支。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4552, '以下描述中错误的是（）。', '单选题', '数据科学中的“数据”不仅仅是“数值”，也不等同于“数值”', '数据科学中的“计算”包括数据的查询、挖掘、洞见等', '数据科学强调的是跨学科视角', '数据科学不包括“理论知识”，只包括“领域实务经验”', 'D', '数据科学既包括“理论知识”，又包括“领域实务经验”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4553, '以下描述中错误的是（）。', '单选题', '数据化与数字化是两个不同概念', '数据与数值是一个概念', '大数据与海量数据是两个不同的概念', '数据和信息是两个不同的概念', 'B', '除了“数值”，数据科学中的“数据”还包括文字、图形、图像、动画、文本、语音、视频、多媒体和富媒体等多种类型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4554, '以下描述中，不属于图像分割的内容是（）。', '单选题', '把不同类别分开', '提取不同区域的特征', '识别图像内容，或对图像进行分类', '对未处理图像进行平滑', 'D', '对未处理图像进行平滑为图像基础处理，并非图像分割。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4555, '以下描述中，属于集合特点的是', '单选题', '集合中的数据是无序的', '集合中的数据是可以重复的', '集合中的数据是严格有序的', '集合中必须嵌套一个子集合', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4556, '以下描述中，能够使神经网络模型成为深度学习模型的处理是（', '单选题', '设置很多层，使神经网络的深度增加', '处理一个图形识别的问题', '有维度更高的数据', '以上都不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4557, '以下描述错误的是：', '多选题', 'SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）', '在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。', '在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。', '聚类分析可以看作是一种非监督的分类。', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4558, '以下操作符合安全操作规范的是？。', '单选题', '自行配置或更换路由器', '专人7*24负责管理和维护', '随意乱接线路', '长时间不打系统补丁', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4559, '以下支持序号下标的数据类型是：', '单选题', 'str', 'tuple', 'dict', 'set', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4560, '以下数据单位从小到大排列的顺序是（    ）。', '单选题', 'G', 'B', 'B.', 'K', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4561, '以下数据結构属于线性数据结构的是？', '多选题', '队列', '线性表', '二叉树', '栈', 'ABD', '线性数据结构包括：数组、线性表、栈、队列、串');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4562, '以下文件操作方法中，不能从train.csv格式文件中读取数据的是（）。', '单选题', 'readline', 'readlines', 'read', 'seek', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4563, '以下方法不属于特征选择的标准方法的是（____）。', '单选题', '嵌入', '过滤', '包装', '抽样', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4564, '以下方法不适用于电力负荷预测的是（____）。', '单选题', '1D-CNN', 'LSTM', 'SVM', 'Seq2seq', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4565, '以下方法不需要目标向量的是（）', '多选题', '特征选择嵌入法', '无监督学习', '监督学习', '特征选择过滤法', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4566, '以下方法中可用于图像分割的有（）。', '多选题', '霍夫曼编码', '分水岭算法', 'K-means', '区域增长法', 'BCD', '分水岭、K-means算法、区域生长都是常见的分割算法，而霍夫曼编码不属于分割算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4567, '以下方法中，不属于汉语分词方法的是（）。', '单选题', '双向扫描法', '正向最大匹配法', '逐词遍历法', '词向量匹配法', 'D', '词向量匹配法为相似性度量，并不能实现分词。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4568, '以下方法属于集成方法的是（）', '多选题', 'bagging', 'stacking', 'blending', 'boosting', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4569, '以下方法是tf-idf的变种的有（）。', '多选题', 'TFC', 'EWC', 'ITC', 'IG', 'AC', 'TFC：对文本长度进行归一化处理后的TF-IDF。ITC：在TFC基础上，用tf的对数值取代tf。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4570, '以下是Spark中executor的作用是（）', '多选题', '保存计算的RDD分区数据', '向Driver反向注册', '接受Drive端发送来的任务Task， 作用在RDD上进行执行', '做资源调度任务', 'ABC', 'executor的作用保存计算的RDD分区数据、向Driver反向注册、接受Drive端发送来的任务Task， 作用在RDD上进行执行');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4571, '以下是两种不同的对数模型，分别为β0和β1。\n\n对于两种对数模型（绿色，黑色）的β0和β1值，下列哪一项是正确的？\n注： Y =β0+β1* X。其中β0是截距，β1是系数。', '单选题', '绿色的β1大于黑色', '绿色的β1小于黑色', '两种颜色的β1相同', '不能说', 'B', 'β0和β1：β0= 0，β1= 1为X1颜色（黑色），β0= 0，β1= -1为X4颜色（绿色）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4572, '以下是人工智能应用场景的是（）', '多选题', '智慧城市', '智慧医疗', '智慧金融', '智能制造', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4573, '以下是智慧城市防控网络的有（）', '多选题', '空中', '地面', '动态', '物联', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4574, '以下是监督学习下的鸢尾花分类步骤的是', '多选题', '将带有分类信息的图片送入系统，以供系统学习。', '用已知分类信息的图片测试系统性能', '系统投入使用', '决定类别数', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4575, '以下更新HBase表中数据的语法，输写正确的是（）。', '单选题', 'update user， xiaoming set info.age=1', 'update ‘users‘，‘xiaoming‘，‘info.age‘，‘29‘', 'put ‘users‘，‘xiaoming‘，‘info.age‘', 'put ‘users‘，‘xiaoming‘，‘info.age‘，‘29‘', 'D', 'HBase中直接使用put更新表中数据，C选项少了年龄');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4576, '以下最能体现ufunc特点的是（）。', '单选题', '其又称通用函数（Universal Functions）', '对ndarray中的每一个元素进行逐一操作', '对整个ndarray进行操作', 'ndarray中的元素是相同类型的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4577, '以下有关主成分分析，正确的是（）。', '单选题', '保留多少个主成分取决于累计方差在方差总和中所占百分比', '一般选择50%以上', '选择前两个就可以', '选择的数目和变量的个数一致', 'A', '做主成分分析的要求是选取的主成分能够解释总体变量的85%以上为好，一般情况下不超过4个');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4578, '以下有关卷积神经网络的说法，哪些是错误的（）', '多选题', '卷积核越大，即感受野越大，网络需要优化的参数越少，训练速度越快', '卷积核中的取值都是事先人工设计的，在网络的训练过程中不变化', '共享权重大大减少了参数的个数，降低了网络的复杂度', '通过增加卷积核的大小和通道的个数，可以提升卷积神经网络特征获取的能力', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4579, '以下有关可视化认识错误的是哪个（ ）。', '单选题', '可视化是简单地把原始的数据用图的形式展示出来的方法', '可视化可以作为数据预处理的一种方法，找出其中的噪声', '可视化本身是一种数据分析方法，使用图表把数据中隐藏的规律展示出来', '通过数据的可视化，可以促进数据分析人员对数据的认识和规律发现', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4580, '以下有关数据清洗的表述中，正确的是（）。', '单选题', '运用验证数据集中变量的统计量，对训练集中的变量进行数据清洗', '运用验证数据集中变量的统计量，对验证集中的变量进行数据清洗', '运用训练数据集中变量的统计量，对验证集中的变量进行数据清洗', '以上均不对', 'C', '运用训练数据集中变量的统计量对验证集中的变量进行数据清洗');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4581, '以下有关机器学习理解不正确的是 （ ）。', '单选题', '查询大量的操作数据去发现新的信息', '从大量的业务数据中分析有兴趣的新颖知识辅助决策的过程', '机器学习的结果不一定能辅助决策', '需要借助统计学或机器学习的一些算法', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4582, '以下有关特征数据归一化的说法正确的是（）。', '多选题', '特征数据归一化加速梯度下降优化的速度', '特征数据归一化有可能提高模型的精度', '线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况', '概率模型不需要做归一化处理', 'ABD', '归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。这种方法有个缺陷，如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续使用效果也不稳定。实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。非线性归一化经常用在数据分化比较大的场景，有些数值很大，有些很小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4583, '以下有关特征数据归一化的说法错误的是', '单选题', '特征数据归一化加速梯度下降优化的速度', '特征数据归一化有可能提高模型的精度', '线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况', '概率模型不需要做归一化处理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4584, '以下有关特征数据归一化的说法，正确的是（）。', '多选题', '特征数据归一化加速梯度下降优化的速度', '特征数据归一化有可能提高模型的精度', '线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况', '概率模型不需要做归一化处理', 'ABD', '归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。这种方法的缺陷是如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续使用效果也不稳定。实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。非线性归一化经常用在数据分化比较大的场景，有些数值很大，有些很小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4585, '以下有关直线回归方程的说法正确的是（）。', '多选题', '建立前提条件是现象之间具有较密切的线性相关关系', '关键在于确定方程中的参数a和b', '表明两个相关变量间的数量变动关系', '可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测', 'ABCD', '建立前提条件是现象之间具有较密切的线性相关关系，关键在于确定方程中的参数a和b，表明两个相关变量间的数量变动关系，可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4586, '以下有关神经网络的说法错误的是（      ）', '单选题', 'MP模型在隐藏层和输出层都对神经元进行激活函数处理', '使用多层功能神经元可以解决非线性可分问题', '神经网络“学”到的东西，蕴含在连接权值和阈值中', 'BP算法基于梯度下降策略', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4587, '以下有关聚类算法中K-means和DBSCAN说法错误的是（）', '单选题', 'K均值会丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。', 'K均值使用簇的基于原型的概念， 而DBSCAN使用基于密度的概念', 'K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。', 'K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇', 'A', 'K-means要计算所有点，包括噪声点');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4588, '以下有关计算机编程语言说法错误的是（）。', '单选题', '编程语言是用于书写计算机程序的语言；', '计算机语言可分为机器语言、汇编语言、高级语言；', '计算机能识别和执行所有编程语言写的程序；', 'C/C++、pascal、java、pythonPython都属于高级编程语言；', 'C', '只有机器语言才能被计算机直接识别，Python等高级语言源程序，不能直接运行，必须翻译成机器语言才能执行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4589, '以下有关误差的说法中，正确的是（）。', '多选题', '相对误差反映实际观测值与预测值之间差异的相对程度', '平均误差反映实际观测值与预测值之间的平均差异', '评价预测精度是通过测量与分析预测误差进行的', '绝对误差是实际观测值与预测值的离差', 'ABCD', '有关误差的说法有：相对误差反映实际观测值与预测值之间差异的相对程度，平均误差反映实际观测值与预测值之间的平均差异，评价预测精度是通过测量与分析预测误差进行的，绝对误差是实际观测值与预测值的离差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4590, '以下有关质量保证的叙述中，（）是错误的', '单选题', '制定一项质量计划就可以确保实际交付高质量的产品和服务', '质量保证是一项管理职能，包括所有有计划地，系统地为保证项目能够满足相关的质量标准而建立的活动', '质量保证应该贯穿于整个的项目生命期', '质量审计是对其他质量管理活动的结构性的审查，是决定一个项目质量活动是否符合组织政策、过程和程序的独立的评估。', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4591, '以下机器学习中，在数据预处理时，不需要考虑归一化处理的是：（）', '单选题', 'logistic回归', 'SVM', '树形模型', '神经网络', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4592, '以下标识符中哪项是不合法的', '单选题', 'const', '$double', 'hello', 'BigMeaninglessName', 'A', '在Java中标识符是赋予变量、对象、类和方法的名称。标识符可 以由字母、数字、下划线“__”和美元符“＄”组成，但数字不能开头，不能用关键字做标识符。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4593, '以下框图顺序正确的是（    ）。', '多选题', '从左到右，从上到下', '从左到右，从下到上', '大题-大题题号-小题-小题题号-答题区', '大题-小题-大题题号-小题题号-答题区', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4594, '以下模型中，会用到随机梯度下降法的分别是', '多选题', 'CNN', 'RNN', 'KNN', 'C4.5', 'AB', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4595, '以下模型属于监督学习的有（ ）*', '多选题', '贝叶斯分类器', '决策树', '神经网络', '支持向量机', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4596, '以下正则表达式中，属于非贪婪匹配，且允许出现0次的是（）', '单选题', '.', '.*', '.*？', '.+？', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4597, '以下流程中不属于数据使用过程的是（）', '单选题', '数据清洗', '数据管理', '数据采集', '数据分析', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4598, '以下滤波器中，对图像中的椒盐噪声滤波效果最好的是（）。', '单选题', '中值滤波', '均值滤波', '最大值滤波', '最小值滤波', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4599, '以下激活函数中，不具有“正向无边界”特征的是？', '单选题', 'ReLU', 'Sigmoid', 'softplus', 'Mish', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4600, '以下生成词云的 Python 第三方库的是（ ）。', '单选题', 'csvkit', 'Pydub', 'moviepy', 'wordcloud', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4601, '以下生物特征识别方式中（ ）技术最成熟，（ ）技术特征多较稳定，（ ）技术识别速度最快。 *', '多选题', '掌纹识别', '手型识别', '声纹识别', '指纹识别', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4602, '以下生物特征识别方式中（ ）技术最成熟，）技术特征多较稳定，（ ）技术识别速度最快。 *', '多选题', '掌纹识别', '声纹识别', '指纹识别', '手型识别', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4603, '以下生物特征识别方式中？技术最成熟，？技术特征多较稳定，？技术识别速度最快。', '多选题', '掌纹识别', '手型识别', '声纹识别', '指纹识别', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4604, '以下生物特征识别方式中？技术最成熟？技术特征多较稳定？技术识别速度最快', '多选题', '掌纹识别', '声纹识别', '指纹识别', '手型识别', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4605, '以下用于绘制弧形的函数是（ ）。', '单选题', 'turtle.seth（）', 'turtle.right（）', 'turtle.circle（）', 'turtle.fd（）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4606, '以下用到语音识别技术的应用包括（    ）', '多选题', '苹果手机Siri', '微信', '百度地图', 'Word', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4607, '以下的场景中，适合使用聚类算法的是：', '单选题', '根据顾客的年龄、收入、职业、购买频率、购买习惯等相关信息，预测顾客的消费额', '据顾客的年龄、收入、职业、购买频率、购买习惯等相关信息，预测顾客是否会重复购买', '根据顾客的年龄、收入、职业、购买频率、购买习惯等相关信息，把顾客分成不同顾客群体，针对不同的顾客群体采取针对性强的产品推广方法', '据顾客的年龄、收入、职业、购买频率、购买习惯等相关信息，给顾客推荐不同的商品', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4608, '以下算法中不属于基于深度学习的图像分割算法是（）。', '单选题', 'FCN', 'Deeplab', 'Mask-RCNN', 'KNN', 'D', 'KNN为传统机器学习方法并非深度学习方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4609, '以下算法中可以应用于图像分割的是（）。', '多选题', '边缘检测技术', '阈值分割技术', '基于区域的分割技术', '区域生长方法', 'ABCD', '边缘检测技术、阈值分割技术、基于区域的分割技术、区域生长方法均是图像分割技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4610, '以下算法中可以用于图像平滑的是（）。', '单选题', '均值滤波；', '对比度增强', '二值化', '动态范围压缩', 'A', '以下算法中可以用于图像平滑的是均值滤波；。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4611, '以下算法中对缺失值不敏感的是（）。', '多选题', 'Logistic回归', 'CART决策树', 'SVM算法', '朴素贝叶斯', 'BD', '算法中对缺失值不敏感的是：CART决策树，朴素贝叶斯。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4612, '以下算法中，sklearn 中未提及的是（）。', '单选题', 'K-Means means 聚类算法', 'Logistic Regression', 'KNN最近邻分类算法', 'Apriori关联规则算法', 'D', '关联规则在sklearn库中未涉及。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4613, '以下算法中，不属于分类预测的典型算法的是（）', '单选题', 'Logistic回归', '决策树', 'K-means算法', '神经网络', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4614, '以下算法中，不属于基于原型的聚类算法的是（）。', '单选题', 'EM算法', '模糊C均值', 'SOM', 'CLIQUE', 'D', 'CLIQUE算法是一种基于网格的聚类算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4615, '以下统计指标，不受极值影响的是（）。', '多选题', '平均数', '四分位差', '极差', 'D众数', 'BD', '统计平均数是用于反映现象总体的一般水平，或分布的集中趋势。数值平均数是总体标志总量对比总体单位数而计算的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4616, '以下聚合函数求个数的是（）。', '单选题', 'AVG', 'SUM', 'MAX', 'COUNT', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4617, '以下聚类算法属于基于网格的聚类算法（）。', '多选题', 'STING', 'WaveCluster', 'MAFIA', 'BIRCH', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4618, '以下能够正确建立list1列表对象的操作是：', '单选题', 'list1=‘python‘', 'list2=【1，2，3】list1=list【0】', 'list1=range（0，10）', 'list1=list（range（10））', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4619, '以下能够避免过拟合的方法有', '多选题', '数据增强，从数据源头获取更多数据', '增加训练次数', '增加网络的深度', '正则化', 'AD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4620, '以下表的设计，最合理的是', '单选题', '学生{id，name，age} ，学科{id，name} 分数{学生 id，学科 id，分数}', '学生{id，name，age} ，分数{学生 id， 学科id， 学科 name ， 分数}', '分数{学生id， 学生 name，学生age， 学科id，学科名称， 分数， }', '学科{id，name}，分数{学生id，学生姓名，学生age，学科 id，分数}', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4621, '以下表达式书写错误的是：', '单选题', 'year（‘2015-12-31 12：21‘）', 'month（2015-10-31）', 'day（‘2015-12-11‘）', 'date_sub（‘2015-12-01‘，3）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4622, '以下表达式的布尔值是False的是：', '单选题', 'bool（‘““‘）', 'bool（1.0）', 'bool（【0】）', 'bool（0）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4623, '以下表达式，正确定义了一个集合数据对象的是（ ）。', '单选题', 'x = { 200， ‘flg‘， 20.3}', 'x = （ 200， ‘flg‘， 20.3）', 'x = 【 200， ‘flg‘， 20.3 】', 'x = {‘flg‘ ： 20.3}', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4624, '以下表述正确的是（）。', '单选题', 'if语句总是与else成对出现', 'if语句总是与elif成对出现', 'if语句分支嵌套实现多分支', 'if语句只能实现二分支', 'C', 'if语句可以成单出现也可以与elif、else实现分支嵌套功能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4625, '以下表述错误的是（）。', '单选题', '冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响', '子树可能在决策树中重复多次', '决策树算法对于噪声的干扰非常敏感', '寻找最佳决策树是NP完全问题', 'C', '决策树算法对于噪声的干扰不敏感');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4626, '以下设置密码的方式那种安全?', '单选题', '用自己的生日做密码', '全部用英文字母做密码', '用大小写字母数字等', '用自己姓名的汉语拼音', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4627, '以下语句不正确的是（）。', '单选题', 'select*from emp；', 'select name，sal from emp；', 'select * from emp order by dept；', 'select * from emp where dept=1 and sal《300；', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4628, '以下说法不正确的是（）。', '单选题', '卷积神经网络主要用于目标识别、图像分割等方面', '循环神经网络主要用于处理序列数据', '长短时记忆神经网络主要用于处理序列数据', '长短时记忆神经网络是和循环神经网络完全不同的一种新型神经网络', 'D', '长短时记忆神经网络是一种改进的循环神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4629, '以下说法中正确的是（）', '多选题', 'SVM对噪声（如来自其他分布的噪声样本）鲁棒', '在AdaBoost算法中，所有被分错的样本的权重更新比例相同', 'Boosting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法，二都是根据单个分类器的正确率决定其权重', '给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一般用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少', 'BD', 'A选项，SVM本身对噪声具有一定的鲁棒性，但实验证明，是当噪声率低于一定水平的噪声对SVM没有太大影响，但随着噪声率的不断增加，分类器的识别率会降低。\nB选项，AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中n为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被凸显出来，从而得到一个新的样本分布。在新的样本分布下，再次对样本进行训练，得到弱分类器。以此类推，将所有的弱分类器重叠加起来，得到强分类器。\nC选项，Bagging与Boosting的区别：\n取样方式不同。\nBagging采用均匀取样，而Boosting根据错误率取样。\nBagging的各个预测函数没有权重，而Boosting是有权重的。\nBagging的各个预测函数可以并行生成，而Boosing的各个预测函数只能顺序生成。\nA选项，SVM解决的是结构风险最小， 经验风险处理较弱， 所以对数据噪声敏感.\nB选项，AdaBoost算法中， 每个迭代训练一个学习器并按其误分类率得到该学习器的权重alpha， 这个学习器的权重算出两个更新比例去修正全部样本的权重： 正样本是exp（-alpha）， 负样本是exp（alpha）. 所以所有被分错的样本的权重更新比例相同.\nC选项，bagging的学习器之间无权重不同， 简单取投票结果； Boosting的adaboost根据误分类率决定权重， boosting的gbdt则是固定小权重（也称学习率）， 用逼近伪残差函数本身代替权重.\nD选项，根据中心极限定律， 随着n的增加， 训练误差和测试误差之间的差别必然减少 – 这就是大数据训练的由来');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4630, '以下说法中错误的是（）', '单选题', 'SVM对噪声（如来自其他分部的噪声样本）具备鲁棒性', '在adaboost算法中，所有被分错样本的权重更新比例不相同', 'boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重', '给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4631, '以下说法哪些是正确的（）', '单选题', '在使用KNN算法时，k通常取奇数', 'KNN是有监督学习算法', '在使用KNN算法时，k取值越大，模型越容易过拟合', 'KNN和k-means都是无监督学习算法', 'B', '在使用KNN算法时，k取值越大，模型越容易欠拟合，KNN是有监督的机器学习算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4632, '以下说法正确的是 ：', '单选题', '一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的', '如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低', '如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低', '我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4633, '以下说法正确的是（         ）', '单选题', '人工智能，英文缩写为IA', '谷歌公司“AlphaGo”击败人类的围棋冠军是人工智能技术的一个完美表现', '人工智能属于自然科学、社会科学、技术科学交叉学科', '人工智能在计算机上实现时绝大多数采用传统的编程技术', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4634, '以下说法正确的是（）', '单选题', '一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类是好的', '如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低', '如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低', '我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特别项，然后再用监督学习分别进行学习', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4635, '以下说法正确的是（）', '单选题', '增加模型复杂度，模型在测试集上的准确率就能更好', 'L2正则化的解通常是稀疏的，L1正则化可以使得参数趋向于更平滑', '对于PCA，我们应该选择是的模型具有最小variance的主成分', '每次使用K-means算法得到的聚类结果可能会不一样', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4636, '以下说法正确的是（）', '单选题', '在使用KNN算法时，k通常取奇数', 'KNN是有监督学习算法', '在使用KNN算法时，k取值越大，模型越容易过拟合', 'KNN和K-means都是无监督学习算法', 'B', '在使用KNN算法时，k取值越大，模型越容易欠拟合，KNN是有监督的机器学习算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4637, '以下说法正确的是（）。', '单选题', '一个机器学习模型如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的', '如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率不一定会降低', '如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低', '-', 'C', '对于不平衡的数据集进行预测时，正确率不能反映模型的性能。模型越复杂，在训练集上越容易表现好，在测试集上越容易表现不好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4638, '以下说法正确的是（）。', '单选题', '关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则', '寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式', '数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规律，从而能更好地完成描述数据、预测数据等任务', '在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差', 'C', '关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表，再利用代表生成需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规律，从而能更好地完成描述数据、预测数据等任务。在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4639, '以下说法正确的是（）。', '多选题', '条件独立性假设不成立时，朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器', '在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题', '由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布，因此吉布斯采样算法的收敛速度很快', '二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时，线性判别分析产生贝叶斯最优分类器', 'ABD', '由于马尔可夫链通常需要很长时间才能趋于平稳分布，因此吉布斯采样算法的收敛速度较慢。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4640, '以下说法正确的是（）。', '多选题', 'Docker使得开发人员构建一次即可实现多平台运行', '容器不会占用过多资源，利用率非常高', '容器需要安装一个完整的操作系统，占用空间比较大', '容器的部署速度非常快', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4641, '以下说法正确的是（）。', '多选题', '负梯度方向是使函数值下降最快的方向', '当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解', '梯度下降法比牛顿法收敛速度快', '牛顿法不需要计算Hesse矩阵', 'ABD', '牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4642, '以下说法正确的是（）。', '多选题', '聚类是监督学习', '聚类是非监督学习', '分类是非监督学习', '分类是监督学习', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4643, '以下说法正确的是：（）。', '单选题', '一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的', '如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低', '如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低', '', 'C', '对于不平衡的数据集进行预测时，正确率不能反映模型的性能。模型越复杂，在训练集上越容易表现好，在测试集上越容易表现的不好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4644, '以下说法错误的是', '单选题', '正则项的目的是为了避免模型过拟合', '最小二乘法不需要选择学习率', '残差是预测值与真实值之间的差值', '损失函数越小，模型训练得一定越好', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4645, '以下说法错误的是', '单选题', '蕴含式的匹配总要求是精确的。产生式匹配可以是精确的，也可以是不精确的，只要按某种算法求出的相似度落在预先指定的范围内就认为是可匹配的。', '蕴含式只能表示精确知识，而产生式不仅可以表示精确的知识，还可以表示不精确知识。', '蕴含式就是产生式，都可以表示不精确的知识。', '除逻辑蕴含外，产生式还包括各种操作、规则、变换、算子、函数等。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4646, '以下说法错误的是（）', '单选题', '对知识库进行合适的管理，可以检测并排除那些冗余及矛盾的知识，保持知识的一致性，提高规则库的质量', '好的规则库能够对知识进行合理的组织与管理。', '好的规则库需要包含所有的规则', '好的规则库应该能有效的表达领域内的过程性知识。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4647, '以下说法错误的是（）', '单选题', '不确定性仅由随机性所引起', '模糊性描述事物的不确定性的一种度量', '随机性是重要的一种不确定性', '模糊性就是指客观事物在性态及类属方面的不分明性，其根源是在类似事物间存在一系列过渡状态，它们相互渗透，相互贯通，使得彼此之间没有明显的分界线', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4648, '以下说法错误的是（）', '单选题', '使用ReLU做为激活函数，可有效地防止梯度爆炸', '使用Sigmoid做为激活函数，较容易出现梯度消失', '使用Batch Normalization层，可有效的防止梯度爆炸', '使用参数weight decay，在一程度上可防止模型过拟合', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4649, '以下说法错误的是（）', '单选题', '大数据是一种思维方式', '大数据不仅仅是讲数据的体量大', '大数据会带来机器智能', '大数据的英文名称是largedata', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4650, '以下说法错误的是（）。', '单选题', '当目标函数是凸函数时，梯度下降的解时全局最优解', '进行PCA降维时需要计算协方差矩阵', '沿负梯度下降的方向一定是最优的方向', '利用拉格朗日函数能解带约束的优化问题', 'C', '梯度下降法并不是下降最快的方向，它只是目标函数在当前的点的切平面上下降最快的方向，可以说负梯度下降的方向一定是局部最优的方向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4651, '以下说法，正确的是（）', '多选题', 'spark简单易用', '基于磁盘计算，消耗大量IO', '兼容性良好，可与很多开源产品一起使用', '基于内存计算，运行模式多样', 'ACD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4652, '以下跟RNN相关的是（）。', '单选题', '梯度消失', '时间步', '梯度爆炸', '以上答案都正确', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4653, '以下跟图像处理相关的是（）。', '多选题', '图像识别', '人脸识别', '视频分析', '自然语言处理', 'ABC', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4654, '以下选项不属于 Python 整数类型的是（ ）。', '单选题', '二进制', '十进制', '八进制', '十二进制', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4655, '以下选项不属于 Python 语言特点的是（ ）。', '单选题', '支持中文', '平台无关', '语法简洁', '执行高效', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4656, '以下选项不属于原始数据来源的是（）。', '单选题', '犯罪记录', '抽样调查', '统计年鉴', '模拟实验', 'C', '原始数据指的是尚未处理过的数据，这些数据需要经过萃取、组织甚至分析与格式化后才能呈现给他人看。为了研究所搜集的资料就是原始数据，也称作主要数据或来源数据。统计年鉴是指以统计图表和分析说明为主，通过高度密集的统计数据来全面、系统、连续地记录年度经济、社会等各方面发展情况的大型工具书。统计年鉴是已经处理过的数据、不属于原始数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4657, '以下选项不属于程序设计语言类别的是：', '单选题', '机器语言', '汇编语言', '高级语言', '解释语言', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4658, '以下选项不是Python保留字的是______。', '单选题', 'try', 'None', 'For', 'from', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4659, '以下选项不是文件读操作的是：', '单选题', 'read（）', 'readlines（）', 'readline（）', 'readtext（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4660, '以下选项中Python用于异常处理结构中用来捕获特定类型的异常的保留字是（）。', '单选题', 'except', 'do', 'pass', 'while', 'A', 'except是Python用于异常处理结构中用来捕获特定类型的异常的保留字。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4661, '以下选项中zookeeper的功能正确的是（）。', '单选题', '实现元数据持久化', '存储HA模式下状态信息', '存储namenode生成的editlog', '监控namenode节点的主备状态', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4662, '以下选项中不可用作Python标识符的是（ ）。', '单选题', '3.14', '姓名', 'Name', 'Pi', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4663, '以下选项中不属于组合数据类型的是（ ）。', '单选题', '变体类型', '字典类型', '映射类型', '序列类型', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4664, '以下选项中不属于计算机视觉任务的一项是（）', '单选题', '人脸识别', '车辆检测', '图像分类', '数字货币', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4665, '以下选项中不是 Python 数据分析的第三方库的是（ ）。', '单选题', 'numpy', 'scipy', 'pandas', 'requests', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4666, '以下选项中不符合Python语言变量命名规则的是（ ）。', '单选题', 'i', '_AI', '3_1', 'TempStr', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4667, '以下选项中主节点和从节点配置的端口都是（）。', '单选题', '9000.0', '1000.0', '7000.0', '8000.0', 'A', '9000：主节点和从节点配置的端口都是9000');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4668, '以下选项中使 Python 脚本程序转变为可执行程序的第三方库的是（ ）。', '单选题', 'pygame', 'PyQt5', 'PyInstaller', 'random', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4669, '以下选项中可以用于预测Y为分类变量的方法有（）。', '多选题', '伽玛回归', '泊松回归', 'Logistic 回归', 'Probit回归', 'CD', '伽马回归、泊松回归不能实现预测Y为分类变量');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4670, '以下选项中可用作Python标识符的是', '单选题', '389909', '__', 'class', 'it‘s', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4671, '以下选项中合法的是（）。', '单选题', '爬取百度的搜索结果', '爬取淘宝的商品数据', '出售同学的个人信息', '为高利贷提供技术服务', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4672, '以下选项中哪个不属于数据预处理的方法（）。', '单选题', '数据清洗', '数据集成', '数据变换', '数据统计', 'D', '数据统计并非为数据预处理的常见内容。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4673, '以下选项中属于Spark Streaming特点的是', '多选题', '兼容Hadoop生态', '集成Spark', '易用', '容错', 'BCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4674, '以下选项中属于聚类算法的是（）。', '多选题', 'K-Means', 'DBSCAN', 'Apriori', 'KNN', 'AB', 'AB属于聚类算法，C分类算法，D用于分类和回归');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4675, '以下选项中是 Python 中文分词的第三方库的是（ ）。', '单选题', 'jieba', 'itchat', 'time', 'turtle', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4676, '以下选项中是 Python 语言的关键字的是（ ）', '多选题', 'except', 'do', 'pass', 'while', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4677, '以下选项中说法不正确的是（）。', '单选题', '解释是将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行目标代码的过程', '编译是将源代码转换成目标代码的过程', 'C语言是静态语言，Python语言是脚本语言', '静态语言采用解释方式执行，脚本语言采用编译方式执行', 'D', 'Python作为脚本语言，采用解释方式逐条执行代码。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4678, '以下选项中，Pyhon使用矩阵运算是调用的第三方库是（）。', '单选题', 'turtle', 'matplotlib', 'numpy', 'time', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4679, '以下选项中，Python数据分析方向的第三方库是（ ）。以下选项中，Python数据分析方向的第三方库是（ ）。', '单选题', 'PIL', 'Django', 'pandas', 'flask', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4680, '以下选项中，Python网络爬虫方向的第三方库是（ ）。', '单选题', 'numpy', 'openpyxl', 'PyQt5', 'scrapy', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4681, '以下选项中，Python语言中代码注释使用的符号是（ ）。', '单选题', '/… …/', '！', '#', '//', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4682, '以下选项中，不属于IPO模式一部分的是', '单选题', 'Input （输入）', 'Program （程序）', 'Process （处理）', 'Output （输出）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4683, '以下选项中，不属于IPO模式一部分的是（ ）。', '单选题', 'Program', 'Process', 'Output', 'Input', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4684, '以下选项中，不属于Python保留字的是', '单选题', 'def', 'elif', 'type', 'import', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4685, '以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）', '单选题', '吉尔德定律', '摩尔定律', '麦特卡尔夫定律', '达律多定律', 'A', '吉尔德定律 （Gilder‘s Law） 又称为胜利者浪费定律 ，由乔治·吉尔德提出，最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源。. 吉尔德定律 （Gilder‘s Law） 被描述为：在未来25年，主干网的带宽每6个月增长一倍，12个月增长两倍。. 其 增长速度 是 摩尔定律 预测的 CPU 增长速度的3倍，并预言将来上网会免费。.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4686, '以下选项中，不属于函数的作用的是（）。', '单选题', '提高代码执行速度', '降低编程复杂度', '增强代码可读性', '复用代码', 'A', '函数可以降低编程复杂度，增强代码可读性，还可以复用代码。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4687, '以下选项中，不属于流计算特点的是（）', '单选题', '实时性', '扩展性', '分布式', '高性能', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4688, '以下选项中，不属于软件调试技术的是（）。', '单选题', '强行排错法', '集成测试法', '回溯法', '原因排除法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4689, '以下选项中，不是 Python 语言保留字的是（ ）？', '单选题', 'except', 'while', 'do', 'pass', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4690, '以下选项中，不是 Python 语言保留字的是（）。', '多选题', 'do', 'pass', 'except', 'until', 'AD', '详见Python关键字列表。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4691, '以下选项中，不是IPO模型一部分的是', '单选题', 'Input', 'Program', 'Output', 'Process', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4692, '以下选项中，不是Pyhon深度学习方向的第三方库是（）。', '单选题', 'PyTorch', 'Pandle', 'Seaborn', 'Neon', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4693, '以下选项中，不是Python IDE的是（）。', '单选题', 'PyCharm', 'Jupyter Notebook', 'Spyder', 'R studio', 'D', 'R studio为R语言编程环境。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4694, '以下选项中，不是Python中文件操作的相关函数是（）。', '单选题', 'write（）', 'open（）', 'readlines（）', 'writelines（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4695, '以下选项中，不是Python中用于开发用户界面的第三方库是（ ）。', '单选题', 'PyQt', 'wxPython', 'pygtk', 'turtle', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4696, '以下选项中，不是Python中用于进行Web开发的第三方库是（ ）。', '单选题', 'Django', 'scrapy', 'pyramid', 'flask', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4697, '以下选项中，不是Python中用于进行数据分析及可视化处理的第三方库是（ ）。', '单选题', 'pandas', 'mayavi2', 'mxnet', 'numpy', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4698, '以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是（）。', '单选题', '‘w‘', '‘+‘', '‘c‘', '‘r‘', 'C', '‘r‘读模式、‘w‘写模式、‘a‘追加模式、‘b‘二进制模式、‘+‘读/写模式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4699, '以下选项中，不是Python数据类型的是', '单选题', '实数', '整数', '字符串', '列表', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4700, '以下选项中，不是Python数据类型的是（ ）。', '单选题', '实数', '列表', '字符串', '整数', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4701, '以下选项中，不是Python语言保留字的是', '单选题', 'except', 'do', 'pass', 'while', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4702, '以下选项中，不是Python语言保留字的是', '单选题', 'try', 'None', 'int', 'for', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4703, '以下选项中，不是Python语言保留字的是', '单选题', 'for', 'continue', 'while', 'goto', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4704, '以下选项中，不是Python语言保留字的是（ ）。', '单选题', 'while', 'continue', 'goto', 'for', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4705, '以下选项中，不是Python语言保留字的是（）。', '单选题', 'try', 'del', 'good', 'None', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4706, '以下选项中，不是Python语言合法命名的是', '单选题', 'MyGod5', '_MyGod_', 'MyGod', '5MyGod', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4707, '以下选项中，不是Python语言基本控制结构的是（ ）。', '单选题', '程序异常', '循环结构', '跳转结构', '顺序结构', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4708, '以下选项中，不是Python语言特点的是（ ）', '单选题', 'A：强制可读：Python语言通过强制缩进来体现语句间的逻辑关系', 'B：变量声明：Python语言具有使用变量需要先定义后使用的特点', 'C：平台无关：Python程序可以在任何安装了解释器的操作系统环境中执行', 'D：黏性扩展：Python语言能够集成', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4709, '以下选项中，不是Python语言特点的是（ ）。', '单选题', '变量声明：Python语言具有使用变量需要先定义后使用的特点', '平台无以在任何安装了解释器的操作系统环境中执行', '黏性扩展：Python语言能够集成C++等语言编写的代码', '语句间的逻辑关系过强制缩进来体现', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4710, '以下选项中，修改turtle画笔颜色的函数是（ ）。', '单选题', 'seth（）', 'colormode（）', 'bk（）', 'pencolor（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4711, '以下选项中，哪个有可能是Apriori算法所挖掘出来的结果？（）', '单选题', '买计算机同时会购买相关软件', '买打印机后过三个月会买墨水', '卖便携计算机较台式机所获得额 外利益', '以上皆均不是', 'A', 'Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集，或者电商的网购数据集中，如果我们找到了频繁出现的数据集，那么对于超市，我们可以优化产品的位置摆放，对于电商，我们可以优化商品所在的仓库位置，达到节约成本，增加经济效益的目的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4712, '以下选项中，哪种类型间的转换是不被Hive查询语言所支持的？', '单选题', 'Double—Number', 'BigInt—Double', 'Int—BigInt', 'String—Double', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4713, '以下选项中，对文件的描述错误的是（）。', '单选题', '文件是一个存储在辅助存储器上的数据序列', '文件中可以包含任何数据内容', '文本文件和二进制文件都是文件', '文本文件不能用二进制文件方式读入', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4714, '以下选项中，对程序的描述错误的是', '单选题', '程序是由一系列函数组成的', '程序是由一系列代码组成的', '可以利用函数对程序进行模块化设计', '通过封装可以实现代码复用', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4715, '以下选项中，属于HDFS架构关键特性的是？（）', '多选题', 'HA高可靠性', '健壮机制', '元数据持久化机制', '多方式访问机制', 'ABCD', 'HDFS架构关键特性有HA高可靠性、健壮机制、元数据持久化机制、多方式访问机制');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4716, '以下选项中，属于MapReduce特征的有（）。', '多选题', '以主从结构的形式运行', '容错机制的复杂性', '任务备份机制的必要性', '数据存储位置固定', 'ABC', '数据存储位置具有多样性，并非固定，所以D错。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4717, '以下选项中，执行后可以查看Python的版本的是（）。', '单选题', 'import system', 'B、', 'Print（sys.version）', 'import system', 'B', '查看Python版本可以通过调用操作系统模块sys，语句print（sys.version）实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4718, '以下选项中，正确地描述了浮点数0.0和整数0相同性的是（）。', '单选题', '它们使用相同的硬件执行单元', '它们具有相同的数据类型', '它们具有相同的值', '它们使用相同的计算机指令处理方法', 'C', '整数0为32位长度，整型，；0.0为64位长度，浮点型，处理方式不同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4719, '以下选项中，用于文本处理方向的第三方库是（ ）。', '单选题', 'pdfminer', 'TVTK', 'matplotlib', 'mayavi', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4720, '以下选项中，用于机器学习方向的第三方库是（）', '单选题', 'jieba', 'loso', 'paddle', 'Tensor', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4721, '以下选项中，符合Python语言变量命名规则的是', '单选题', 'Templist', '！i', '5_1', '（VR）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4722, '以下选项哪个不属于分类算法？（）', '单选题', 'KNN算法', '逻辑回归', 'C4.5算法', 'TF-TDF算法', 'D', 'TF-TDF算法是聚类算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4723, '以下选项哪些对聚类分析影响很大？（）', '多选题', '聚类分析', '回归分析', '神经网络', '决策树算法', 'ABCD', '聚类分析，回归分析，神经网络，决策树算法都对聚类分析有很大影响');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4724, '以下选项对应的方法可以用于从CSV文件中解析-二维数据的是（）。', '单选题', 'split（）', 'join（）', 'format（ ）', 'exist（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4725, '以下选项对文件描述错误的是：', '单选题', '文件可以包含任何内容', '文件是程序的集合和抽象', '文件是数据的集合和抽象', '文件是存储在辅助存储器上的数据序列', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4726, '以下选项数据web内容挖掘实现技术的有（）。', '多选题', '文本总结', '文本分类', '文本聚类', '关联规则', 'ABCD', 'ABCD为web内容发觉可实现的技术');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4727, '以下选项能改变 turtle 画笔的颜色是（ ）。', '单选题', 'turtle.colormode（）', 'turtle.setup（）', 'turtle.pd（）', 'turtle.pencolor（）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4728, '以下选项，不属于程序流程图基本元素的是：', '单选题', '循环框', '连接点', '判断框', '起始框', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4729, '以下选项，不是Python保留字的选项是______。‪', '单选题', 'None', 'sum', 'finally', 'from', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4730, '以下选项，不是Python保留字的选项是：', '单选题', 'def', 'pass', 'not', 'string', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4731, '以下选项，哪个不属于无线电波属性', '单选题', '振幅', '生干扰', '相位', '波长', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4732, '以下那个不是HDFS的进程（ ）。', '单选题', 'Secondary DataNode', 'NameNode', 'ResourceManager', 'DataNode', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4733, '以下那些方法不能用于处理欠拟合', '单选题', '利用正则化技术', '增加数据属性的复杂度', '对数据进行清洗', '增大训练数据的量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4734, '以下那些选项是公司级人工智能“两库一平台”建设中存在的问题？', '多选题', '模型运行服务支撑能力不足', '样本、模型资源共享能力不足', '两级资源共建共享机制尚未建立', '模型训练支撑能力有待提高', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4735, '以下针对缺失值的处理方法中，当一个连续变量缺失值超过85%，则哪种最合理？（）', '单选题', '直接使用该变量', '根据是否缺失，生成指示变量，仅使用指示变量作为解释变量', '使用多重插补的方法进行缺失值填补', '直接删除该变量', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4736, '以下问题求解是基于监督学习的是', '单选题', '求数据集的主分量', 'CT图像的分割', '汉字识别', '自组织特征映射', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4737, '以下集合是凸集的是（）', '单选题', '{(x，y)|y=x+1}', '{(x，y)|x的平方＋y的平方=1}', '{(x，y)|x的平方+y的平方=1}', '{(x，y)|x=1|y=1', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4738, '以下（    ）是数据标注员需要具备的素质。', '单选题', '学习力', '责任感', '专注力', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4739, '以下（ ）不属于线性分类器最佳准则？', '单选题', '感知准则函数', '贝叶斯分类', '支持向量机', 'Fisher准则', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4740, '以下（ ）属于线性分类器最佳准则？', '多选题', '支持向量机', '感知准则函数', '贝叶斯分类', 'Fisher准则', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4741, '以下（）不属于广义上的数据可视化技术。', '单选题', '类别可视化', '科学可视化', '信息可视化', '可视分析学', 'A', '数据可视化（Data Visualization）和信息可视化是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4742, '以下（）不是NoSQL数据库。', '单选题', 'MongoDB', 'BigTable', 'HBase', 'Access', 'D', 'NoSQL 是指那些非关系型的、分布式的、不保证遵循ACID 原则的数据存储系统。典型的NoSQL产品有Danga Interactive的Memcached、10gen 的MongoDB 、Facebook的Cassandra、Google 的BigTable及其开源系统HBase、Amazon 的Dynamo、Apache 的Tokyo Cabinet、CouchDB和Redis等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4743, '以下（）函数是累积函数。', '多选题', 'cumsum', 'argmin', 'cumprod', 'argmax', 'AC', 'cumsum、cumprod 分别为累加和累乘函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4744, '以下（）属于数据可视化方法体系中的基础方法。', '单选题', '视觉编码方法论', '视觉隐喻', '地理信息可视化', '时变数据可视化', 'B', '数据可视化方法体系中的基础方法主要包括统计图表、视觉隐喻、形式化表达、图形符号学，方法论基础包括视觉编码和方法论。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4745, '以下（）属于数据统计分析工具。', '多选题', 'Weka', 'SAS', 'SPSS', 'Matlab', 'ABCD', '常用统计软件的种类包含Weka、SAS、SPSS、Excel、S-plus、Minitab、Matlab、Statistica、Eviews。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4746, '以下（）属于线性分类器最佳准则？', '多选题', '感知准则函数', '贝叶斯分类', '支持向量机', 'Fisher准则', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4747, '以下（）指令无法增加记录。', '单选题', 'insert into..values.', 'insert into select.', 'insert into..set', 'insert into update..alter into select', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4748, '以下（）指令无法增加记录。', '单选题', 'insert into..values.', 'insert into select.', 'insert into..set', 'insert into update..', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4749, '以下（）是一元通用函数。', '多选题', 'np.add）', 'np.maximum）', 'np.exp）', 'np.sqrt）', 'CD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4750, '以下（）是对DMM（数据管理成熟度模型）中“已管理级”基本特点的正确表述。', '单选题', '组织机构的数据管理关键活动能够根据结构自身的反馈以及外部环境的变革进行不断优化', '组织机构已用定量化的方式管理其关键过程的执行过程', '组织机构只有在项目管理过程中执行了D.M给出的关键过程，而缺乏机构层次的统筹与管理', '组织机构的数据管理工作超出了项目管理的范畴，由组织机构统一管理其数据管理关键过程', 'D', 'DMM（数据管理成熟度模型）中“已管理级”的基本特点是组织机构的数据管理工作超出了项目管理的范畴，由组织机构统一管理其数据管理关键过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4751, '以下（）系统是属于实时业务。', '多选题', '变电站监控系统', '五防系统', '一次设备在线监测', '辅助设备监控', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4752, '以下，关于python语言描述错误的是', '单选题', '简单，易上手，应用领域较为广泛', 'Python包含2.0和3.0版本，但3.0不兼容2.0', 'Python有四种类型的标量对象，分别为，int整形，float浮点型，bool布尔型以及None表空值。', '定义变量时，需要先声明变量名和类型', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4753, '以个人所得税纳税人为基础，按照征管事项、（）、资产状况、信用及风险状况等维度对自然人进行分类。', '单选题', '户籍所在地', '单位所在地', '收入水平', '国籍', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4754, '以写模式打开的文件无法进读操作。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4755, '以图形化的方式展现神经网络的计算逻辑又称为计算图', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4756, '以图形或图标格式通过人工或以其他方式组织和显示数据是指', '单选题', '绘图', '数据说明', '数据可视化', '数据展示', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4757, '以才哪种组合在CNN不常见', '单选题', 'conv+relu', 'conv+relu+pool', 'conv+relu+pool+fc', 'conv+k-means', 'D', 'conv+k-means组合在CNN不常见');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4758, '以神经网络为代表的深度学习技术的发展可以大力提升数据分类分级精准度和数据内容识别准确率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4759, '以等可能性为基础的概率是（）。', '单选题', '古典概率', '经验概率', '试验概率', '主观概率', 'A', '古典概率是以这样的假设为基础的，即随机现象所能发生的事件是有限的、互不相容的，而且每个基本事件发生的可能性相等。根据大量的、重复的统计试验结果计算随机事件中各种可能发生结果的概率，称为试验概率或频率概率。主观概率，是指建立在过去的经验与判断的基础上，根据对未来事态发展的预测和历史统计资料的研究确定的概率，反映的只是一种主观可能性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4760, '以网络为本的知识文明，人们所关心的主要安全是', '单选题', '人身安全', '社会安全', '信息安全', '设备安全', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4761, '以风电转换率为研究对象，电-热综合能源系统运营商根据用户的用热、用电需求以及上层电网实时电价制定基于（）的动态能量转换策略。', '单选题', '深度强化学习', '深度学习', '机器学习', '无监督学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4762, '以（）为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。', '单选题', '大数据挖掘', '深度学习', '模糊聚类', '强化学习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4763, '以（）模式打开文件时，文件指针位于文件尾部', '多选题', 'a', 'ab', 'w', 'a+', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4764, '任一随机事件出现的概率为（）。', '单选题', '在–1与1之间', '小于0', '不小于1', '在0与1之间', 'D', '如果没有其他的附加条件的话，一般概率P的取值范围是0≤P≤1。0代表不可能发生，1代表一定会发生。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4765, '任何App或个人需要获取他人个人信息，应当依法取得同意并确保信息安全。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4766, '任何Java程序都必须以类的形式出现', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Java语言是面向对象的程序设计语言，类和对象是面向对象的核心');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4767, '任何一个有效的机器学习算法必须有其归纳偏好', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4768, '任何一个核函数都隐式地定义了一个（）空间。', '单选题', '希尔伯特空间', '再生希尔伯特空间', '再生核希尔伯特空间', '欧式空间', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4769, '任何一个精心编程的计算机，它本身的句法操作不足以支持起语义理解A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4770, '任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息，不得非法出售或者非法向他人提供个人信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4771, '任何函数都可以修改，所以尽量少用全局变量，主要原因包括（）。', '多选题', '不够安全', '一直占用内存', '容易失效', '一直占用字符', 'AB', '全局变量安全性差、相关内存一直无法释放。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4772, '任何单位和个人不得自行建立或者使用其他信道进行国际联网', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4773, '任何类型的Pandas对象都可以进行重采样。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4774, '任务一直处于未触发或者创建成功状态是什么原因？', '单选题', '前置程序未完成', '依赖的表还未生成', '依赖的外部接口，目标库的usysbass_ctrol_objstatus 表没有相应账期数据', '以上皆有可能', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4775, '任务的分配及管理不能对随意对待，要根据实际情况进行调整', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4776, '任务监控时，发现任务一直处于排队状态，是由以下哪个原因造成的', '单选题', '前几个批次没有正常执行', '依赖的源表数据未生成', '数据库资源紧张', '以上均是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4777, '任意长度的Python列表、元组和字符串中最后一个元素的下标为-1。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4778, '仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4779, '企业RPA实施和推广过程中面临的四个挑战是：（）、（）、（）、企业的流程标准化和规范化程度不够。', '多选题', '缺乏企业级的RPA战略和路线图', '推动过程中没有考虑相匹配的流程和组织变革管理', '缺乏专业的RPA开发人员', '缺乏经验丰富的RPA专家资源', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4780, '企业内部只需在网关和各服务器上安装防病毒软件，客户端不需要安装（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4781, '企业数据质量差需要系统性的数据质量管理。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4782, '企业标注虚假的产品信息违背了？原则。', '单选题', '精益求精', '公平公正', '爱岗敬业', '诚实守信', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4783, '企业注销不影响个人年度汇算。企业注销后，纳税人仍可以查询到在该企业的收入和纳税数据，可通过自行申报的方式正常办理年度汇算。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4784, '企业要建立预测模型，需要准备建模数据集，以下四条描述建模数据集正确的是（）。', '单选题', '数据越多越好', '尽可能多的合适的数据', '训练集数据是建模集数据的一部分', '以上三条都正确', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4785, '企业道德是伴随企业的产生和发展而自然形成的一种深刻影响企业的管理力量，\n而且它比纯粹的经济手段、行政手段乃至法律手段的作用更广泛、更深刻和持久', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4786, '众所周知，百度和谷歌是非常着名的【选择（1）】，我们可以通过它们获得很多信息', '单选题', '移动互联网是由移动通信技术和互联网技术融合而生', '移动互联网需要实现用户在移动过程中通过移动设备随时随地访问互联网', '移动互联网由接入技术、核心网、互联网服务三部分组成', '移动互联网指的是互联网在移动', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4787, '优化问题\nMax 4x1 + 2x2 + 4x3 + 2x4 + x5 + x6\nS.t. 4x1 + 4x2 + 6x3 + 2x4 + 3x5 + 2x6《= 11\nX1， x2， x3， x4， x5， x6 ∈{0，1}\n的最优目标函数值为（）', '单选题', '9', '8', '7', '6', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4788, '优秀的编程规范应该是', '单选题', '模块的内聚程度要尽量高，且各模块间的耦合程度要尽量强', '模块的内聚程度要尽量高，且各模块间的耦合程度要尽量弱', '自模块的内聚程度要尽量低，且各模块间的耦合程度要尽量弱', '模块的内聚程度要尽量低，且各模块间的耦合程度要尽量强', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4789, '传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的类型，称为什么？', '单选题', '给定标签', '离散', '分类', '回归', 'D', '在监督学习中，预测变量离散，称为分类，预测变量连续，称为回归，两者本质一样，都是对输入做预测，不过分类输出的是物体所属的类别，回归输出的是物体的值。答案选D');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4790, '传统BP算法由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '传统BP算法由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4791, '传统GBDT以（）作为基分类器', '单选题', '线性分类器', 'CART', 'gblinear', 'svm', 'B', '传统GBDT以CART作为基分类器');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4792, '传统技术方法已无法满足电网业务的快速发展需求和解决相关业务痛点，需借助人工智能技术，从模型、样本、平台、通用组件、各专业智能化应用、运营机制、开放生态等多个方面统筹开展人工智能体系设计，加快人工智能的应用落地。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4793, '传统数据处理的数据单位？', '单选题', 'TB', 'EB', 'PB', 'GB', 'D', '传统数据处理的数据单位是GB。TB 太字节（Terabyte），计算机存储容量单位，也常用TB来表示。1TB=1024GB=2^40字节。\nEB 病毒（epstein-barr virus，EBv），又称人类疱疹病毒4型（Human herpesvirus 4 （HHV-4））。在性病临床上是epstein和barr于1964年首次成功地将burkitt非洲儿童淋巴瘤细胞通过体外悬浮培养而建株，并在建株细胞涂片中用电镜观察到疱疹病毒颗粒，故名 。\nPB PB中文名叫平均市净率，是股票投资基本分析最常见的参考指标之一，与市盈率、市销率、现金流量折现等指标一样。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4794, '传统数据密集型行业积极探索和布局大数据应用的表现是（）', '多选题', '投资入股互联网电商行业', '打通多源跨域数据', '提高分析挖掘能力', '自行开发数据产品', 'BC', '传统数据密集型行业积极探索和布局大数据应用的表现是打通多源跨域数据和提高分析挖掘能力');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4795, '传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术，在工程流程上略有差别，以下步骤在深度学习中不需要做的是', '单选题', '模型评估', '特征工程', '数据清洗', '模型构建', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4796, '传统的人脸识别技术主要是基于（ ）图像的人脸识别。', '单选题', '不可见光', '可见光', '三色光', '白光', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4797, '传统的机器学习包括符号学习和（         ）', '单选题', '建模学习', '连接学习', '分类学习', '数据挖掘', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4798, '传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的数字，又称为什么呢', '单选题', '给定标签', '离散', '分类', '回归', 'D', '其中监督学习是学习给定标签的数据集。标签为连续的话被称为回归');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4799, '传统的机器学习方法的表现主要算法，目前的机器学习主要是强化学习，具有自学习能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4800, '传统的磁带备份有磁带的保存和清洗难存在。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4801, '传统的高效率的统计机器翻译方法是目前各家机器翻译厂商使用的主流机器翻译技术，神经网络的模型方法都还在实验室早期的研究阶段中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4802, '传统目标检测流程包括（）。', '单选题', '区域选择', '特征提取', '分类器分类', '以上答案都正确', 'D', '传统目标检测需要选择检测区域、然后提取特征、分类器再根据特征进行分类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4803, '传统科学计算中的建模方法可分为从（）出发的建模和从数据出发的建模两类', '单选题', '机理', '检索', '设计', '存储', 'A', '传统科学计算中的建模方法可分为从机理出发的建模和从数据出发的建模两类');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4804, '传统程序无学习能力，通过答案+数据=规则，正确率没有变化（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4805, '传统程序无学习能力，通过规则＋数据=答案，正确率没有变化（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4806, '传统行业没有AI的应用空间', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '传统的也有');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4807, '传统配电网的可靠性评估可以建模为一个二分类问题，以下可应用于该问题的算法是（）。', '单选题', '感知机模型神经网络', '线性回归模型y=ax+b【注：逻辑回归是分类y=sigmoid（ax+b）】', '多项式回归模型y=kx2', 'DBSCAN模型聚类模型，根据密度进行聚类', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4808, '传输控制协议TCP属于传输层协议，而用户数据报协议UDP属于网络层协议。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4809, '估价函数值越小表示位于解路径上的“希望”越小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4810, '伴随着人工智能技术的发展，出现了多种新的交互方式，如（）', '多选题', '语音交互', '情感交互', '体感交互', '脑机交互', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4811, '位于左上角的子图编号为1', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4812, '位于左上角的子图编号为1。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4813, '位于量词后面的单个谓词或用括号括起来的谓词公式称为量词的（         ）', '单选题', '范围', '区间', '辖域', '限制', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4814, '位势函数法的积累势函数K（x）的作用相当于Bayes判决中的（）。', '多选题', '后验概率', '先验概率', '类概率密度', '类概率密度与先验概率的乘积', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4815, '低方差的优化结果比高方差的优化结果更集中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4816, '低质量的数据可以产生好的挖掘结果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4817, '余弦相似度与向量的幅值无关，只与向量的方向相关', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4818, '余弦相似度与向量的幅值无关，只与向量的方向相关。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4819, '作为分布式消息队列，既有非常优秀的吞吐量，又有较高的可靠性和扩展性，同时接受Spark Streaming的请求，将流量日志按序发送给Spark Streaming集群是 （   ）', '单选题', 'Flume', 'Zookeeper', 'Kafka', 'Sparkstreaming', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4820, '作为参考标准的时钟的准确度和测量仪器的精确度应优于被测设备（装置）标称准确度的（）倍。', '单选题', '相同', '1倍', '2倍', '3倍以上', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4821, '作为能源领域的“国家队”，国家电网有限公司贯彻落实党中央、国务院部署，坚持清洁低碳是方向、能源保供是基础、能源安全是关键、能源独立是根本、能源创新是动力、节能提效要助力，努力争当能源革命的推动者、先行者、引领者。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4822, '你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？', '单选题', '把除了最后一层外所有的层都冻结，重新训练最后一层', '对新数据重新训练整个模型', '只对最后几层进行调参（fine tune）', '对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4823, '你正在一家酒店开会的时候，需要发送一封紧急的邮件。你带着公司配备的智能手机，可是酒店里的5G网络信号不好，你扫描到了一个开放式的无线网络接入点，便打算通过无线网络传输邮件，这方法正确么（）？', '单选题', '正确，反正是开放的，无所谓', '不正确，开放式的无线网络很慢，且邮件会等很久', '正确，因为邮件很重要', '不正确，开放式的无线网络接入点不安全', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4824, '你正在构建一个识别足球（y = 1）与篮球（y = 0）的二元分类器。你会使用哪一种激活函数用于输出层？', '单选题', 'ReLU', 'tanh', 'sigmoid', 'Leaky ReLU', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4825, '你正在训练一个RNN网络，你发现你的权重与激活值都是NaN，下列选项中导致这个问题的最有可能的原因是（）。', '单选题', '梯度消失', '梯度爆炸', 'ReLU函数作为激活函数g（.），在计算g（z）时，z的数值过大了', 'Sigmoid函数作为激活函数g（.），在计算g（z）时，z的数值过大了', 'B', '训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如：①模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）；②模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化；③训练过程中，模型损失变成 NaN。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4826, '你认为下面那个命令是验证paddle安装成功的（）。', '单选题', 'python -m pip uninstall paddlepaddle', 'import paddle paddle.utils.run_check（）', 'python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu', 'python -m pip --version', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4827, '你轻易击败了你的竞争对手，你的系统现在被部署在和平之城中，并且保护公民免受鸟类攻击！ 但在过去几个月中，一种新的鸟类已经慢慢迁移到该地区，因此你的系统的性能会逐渐下降，因为您的系统正在测试一种新类型的数据。你只有1000张新鸟类的图像，在未来的3个月里，城市希望你能更新为更好的系统。你应该先做哪一个？', '单选题', '使用所拥有的数据来定义新的评估指标（使用新的开发/测试集），同时考虑到新物种，并以此来推动团队的进一步发展。', '把1000张图片放进训练集，以便让系统更好地对这些鸟类进行训练。', '尝试数据增强/数据合成，以获得更多的新鸟的图像。', '将1，000幅图像添加到您的数据集中，并重新组合成一个新的训练/开发/测试集', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4828, '使⽤Pig的优势在于：', '单选题', 'Pig是⼀种数据流语⾔', 'Pig可以使⽤⼀个类SQL的语⾔，降低了学习成本。', '⽬前Pig主要由开源社区维护', 'Pig的语⾔编辑器可以把类SQL语⾔转换为⼀系列经过优化处理的MapReduce运算', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4829, '使下面哪个函数可以将线性回归线转为逻辑回归线？', '单选题', 'Sigmoid', '高斯核函数', 'P（A）', 'H（x）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4830, '使得深度学习任务得以在各行业广泛应用的主要原因是（）。', '多选题', '行业需求', '强大的计算资源', '海量的数据', '先进的算法', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4831, '使机器听懂人类的话最重要的是（   ）。', '单选题', '研发算法', '距离近', '高精度传感器', '清晰的话语', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4832, '使用 Requests 库配置代理IP发送请求的参数是', '单选题', 'proxies', 'agency', 'IP', 'url', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4833, '使用 describe0方法会输出 Pandas 对象的多个统计指标。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4834, '使用 high（infinite） regularisation时偏差会如何变化？\n\n有散点图“a”和“b”两类（蓝色为正，红色为负）。在散点图“a”中，使用了逻辑回归（黑线是决策边界）对所有数据点进行了正确分类。', '单选题', '偏差很大', '偏差很小', '不确定', '都不是', 'A', '模型变得过于简单，所以偏差会很大。\nBias：误差，对象是单个模型，期望输出与真实标记的差别（可以解释为描述了模型对本训练集的拟合程度）\nVariance：方差，对象是多个模型（这里更好的解释是换同样规模的训练集，模型的拟合程度怎么样；也可以说方差是刻画数据扰动对模型的影响，描述的是训练结果的分散程度）\n从同一个数据集中，用科学的采样方法得到几个不同的子训练集，用这些训练集训练得到的模型往往并不相同。\n\n以上图为例：');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4835, '使用Anconda进行开发，可以有效的解决包配置与包冲突的问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4836, '使用Dlib库进行人脸识别时，通常使用face_locations（img， number_of_times_to_upsample=1，model=“hog“）函数检测人脸，其中，可选参数number_of_times_to_upsample的含义是？', '单选题', '为寻找人脸进行多少次图片变换，值越小，越能找到更小的人脸', '为寻找人脸进行多少次图片变换，值越大，越能找到更小的人脸', '为寻找人脸进行多少采样，值越大，越能找到更小的人脸', '为寻找人脸进行多少采样，值越小，越能找到更小的人脸', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4837, '使用Flask框架时必须要使用Flask类实例化一个app对象', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4838, '使用Hbase客户端批量写入10条数据，某个Hregionserver节点上包含该表的2 个Region，分别为A和B，10条数据中有6条属于A.4条属于B，请问写入这10条 数据需要向该Hregion Server发送几次RPC请求？', '单选题', '10.0', '6.0', '2.0', '1.0', 'D', '使用Hbase客户端批量写入10条数据，某个Hregionserver节点上包含该表的2 个Region，分别为A和B，10条数据中有6条属于A.4条属于B，写入这10条 数据需要向该Hregion Server发送1次RPC请求');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4839, '使用INSERT命令一次只能插入一行数据。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4840, '使用JAVA API进行HBase操作，以下命令输写正确的是（）。', '单选题', 'HBaseTestCase.get（tablename）；', 'HBaseTestCase.get（tablename，‘row1‘）；', 'HBaseTestCase.delete（tablename，‘ row1‘ ，‘row2‘）；', 'HBaseTestCase.scan （table name，‘row1‘，‘row2‘）；', 'B', '使用HBaseTestCase.get语句，并索引所有属性。delete/scan 需要通过列簇个。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4841, '使用JAVA API进行HBase表数据添加操作，以下命令输写正确的是（）。c', '单选题', 'HTable.add （new Put（Bytes.toBytes （row））；', 'HTable.insert（new Put（Bytes.toBytes （row））', 'HTable.putfnew Put（Bytes.toBytes（row））；', 'HTable.updatefnew Put（Bytes.toBytes（row））', 'C', '即table.get （table） .scan （）；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4842, '使用KNN（K-Nearest Neighbor）算法解决分类问题的步骤包括', '多选题', '对未知数据进行正则化', '计算未知数据与已知标签数据之间的距离', '得到距离未知数据最近的k个已知标签数据', '通过已知标签数据的数量进行多数表决，作为未知数据的分类结果', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4843, '使用Mermaid生成图表的步骤包括以下哪些？（）', '多选题', '安装Mermaid插件或工具', '编写Mermaid代码', '将代码转换为图表图片', '将图表插入到文档或网页中', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4844, '使用Numpy读取csv文件应使用以下哪个的函数是（）。', '单选题', 'save）', 'read_csv）', 'loadtxt）', 'open）', 'C', 'Numpy中设有读取csv文件的函数，使用np.loadtxt可读取csv文件。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4845, '使用OCR技术对智能电表的电量信息进行识别时，以下（）不是OCR系统的衡量指标。', '单选题', '电量信息拒识率', '电量信息误识率', '识别速度', '电量信息分类准确率', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4846, '使用ORM模型插入数据时，需要将实例化对象添加到用户会话，使用的代码是（ ）。', '单选题', 'db.add（）', 'db.session.add（）', 'db.session（）', 'add.session（）', 'B', '使用ORM模型插入数据时，使用的代码db.session.addf（）将实例化对象添加到用户会话。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4847, '使用Python操作目录，以下哪些符合说法正确的是（）。', '多选题', 'mkdir：用于以数字权限模式创建目录', 'getcwd：用于返回当前工作目录', 'chdir：用于改变当前工作目录到指定的路径', 'rmdir：用于删除指定路径的目录。仅当这文件夹是空的才可以，否则，抛出OSError。', 'ABCD', '本题考查os模块常用指令。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4848, '使用RPA抓取多变的元素数据时，可插入通配符来代替变动的元素。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4850, '使用SQLAIchemy完成指定规则过滤记录的方法是', '单选题', 'filter（）', 'group（）', 'limit（）', 'order by（）', 'A', '过滤是数据提取的一个很重要的功能，以下对一些常用的过滤条件进行解释，并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现的：');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4851, '使用SQLAIchemy定义关系时，使用的代码是', '单选题', 'relationship（）', 'app.relationship（）', 'db.relationship（）', 'flask.relationship（）', 'C', '使用关系函数db.relationship（）定义关系');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4852, '使用SSH 服务后，就可以不禁止telnet 服务了。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4853, '使用Series对象做为分组键时，必须保证Series对象的长度与被分组数组的长度相等。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '如果S如果Series对象的索引长度与Pandas对象的索引长度不相同时，则只会将部分（具有相同索引长度）数据进行分组，而不会将全部的数据进行分组。eries对象的索引长度与Pandas对象的索引长度不相同时，则只会将部分（具有相同索引长度）数据进行分组，而不会将全部的数据进行分组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4854, '使用Shell命令create在HBase系统中添加新表操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'create ‘表名‘， ‘列族名1‘，‘列族名2‘，‘列族名N‘');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4855, '使用Shell命令insert对HBase中的一张表进行数据添加操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'put  ‘表名’， ‘rowKey’， ‘列族 ： 列‘  ，  ‘值‘');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4856, '使用TCP79端口的服务是telnet。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4857, '使用agg（）方法进行聚合运算会对产生的标量值进行广播。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4858, '使用concat（）函数合并数据时，可以通过左连接和右连接这两种方式连接。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4859, '使用delete命令将HBase中的一张表进行删除操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '先要屏蔽该表，才能对该表进行删除，第一步 disable “表名”，第二步drop “表名”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4860, '使用describe（）方法会输出Pandas对象的多个统计指标', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4861, '使用groupby（）方法进行分组时，其分组键中的数据类型必须是相同的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4862, '使用insert命令插入记录时，使用（）关键字会忽略导致重复关键字的错误记录。', '单选题', 'no same', 'ignore', 'repeat', 'unique', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4863, '使用k折交叉验证，下面说法正确的是（）', '多选题', '模型性能对数据划分非常敏感', '避免了在划分训练集和验证集时的随机性', '通过平均模型评论指标来考查拟合优度', '可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4864, '使用merge()函数进行数据合并时，不需要指定合并键。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4865, '使用paddle.nn.LinearAPI定义优化器', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4866, '使用paddle.optimizer.SGDAPI加载MNIST数据集', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4867, '使用paddle.vision.datasets.MNISTAPI定义全连接层', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4868, '使用pip命令也可以查看Anconda安装的包。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4869, '使用pip安装Labelme的命令是？', '单选题', 'labelme', 'install labelme', 'pip labelme', 'pip install labelme', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4870, '使用pip工具查看当前已安装的Python扩展库的完整命令是（）。', '单选题', 'pip update', 'pip list', 'pip install', 'pip showall', 'B', '使用pip工具查看当前已安装的Python扩展库的完整命令pip list。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4871, '使用pivot_table函数制作透视表时，要用下列（）参数设置行分组键。', '单选题', 'data', 'values', 'columns', 'Index', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4872, '使用print函数输出“Hello World”，要求将这两个单词分两行输出，以下不正确的是（）。', '单选题', 'A：》》》print（“Hello\\nWorld“）', 'B：》》》print（‘‘‘Hello World‘‘‘）', 'C：》》》print（‘Hello \\ World‘）', 'D：》》》print（“““Hello World“““）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4873, '使用pyplot.plot画图时，x，、y的参数的值的数据类型是（）。', '单选题', 'char', 'float', 'array', 'DataFrame', 'C', '在使用pyplot进行绘图时，x，、y是相同长度的数组序列。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4874, '使用python编写的.py文件属于模块的通用类别。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4875, '使用to_numberic（）函数可以对任何数据类型进行修改。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'to_numberic（）只能对字符串类型的数字进行修改。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4876, '使用transform()方法进行聚合运算，其结果可以保持与原数据形状相同。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4877, '使用transform()方法进行聚合运算，所得对象的行索引与被分组对象的行索引大小一定相等。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4878, '使用transpose函数可以实现numpy数组按轴进行转置。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4879, '使用{}定义的数据类型是（）。', '单选题', '字典', '集合', '列表', '字典或集合', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4880, '使用一个滑动窗口对语料（）扫描，在每个窗口内，中心词需要预测它的上下文，并形成训练数据', '单选题', '从左到右', '从上到下', '从右到左', '从下到上', 'A', '使用一个滑动窗口对语料从左到右扫描，在每个窗口内，中心词需要预测它的上下文，并形成训练数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4881, '使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做（）', '单选题', '语义网络法', '过程表示法', '剧本表示法', '框架表示法', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4882, '使用下列二维图形变换矩阵A=T*a，将产生的变换结果为：', '单选题', '图形放大2倍', '图形放大2倍，同时沿X、Y坐标轴方向各移动一个单位', '沿x坐标轴方向移动2个单位', '沿X坐标轴放大2倍，同时沿X、Y坐标轴方向各移动一个单位', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4883, '使用下标可以访问字符串中的每个字符。（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '四、 简答题 （共2题，30分）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4884, '使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？', '单选题', '探索性数据分析', '建模描述', '预测建模', '寻找模式和规则', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4885, '使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用什么辅助函数？', '单选题', 'cross_val_score', 'cross_val%', 'val_score', 'cross_score', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4886, '使用从基础设施到数据呈现调度的架构，MRS提供了包括基础设施和大数据处理流程各个阶段的能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4887, '使用以下哪种可视化工具不需要编程基础？（）', '单选题', 'D3js', 'Tableau', 'SAC', 'Vega', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4888, '使用以下哪种算法进行变量选择？（）', '单选题', 'LASSO', 'Ridge', '两者', '都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4889, '使用似然函数的目的是（）。', '单选题', '求解目标函数', '得到最优数据样本', '找到最适合数据的参数', '改变目标函数分布', 'C', '似然估计是一种确定模型参数值的方法。确定参数值的过程，是找到能最大化模型产生真实观察数据可能性的那一组参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4890, '使用公有云，能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创造新的业务价值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4891, '使用其本身可以达到数据透视功能的函数是（   ）', '单选题', 'groupby', 'transform', 'crosstab', 'pivot_table', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4892, '使用内置函数open（）只可以打开已有的文件，不可以创建新文件', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4893, '使用内置函数open（）且以”w”模式打开的文件，文件指针默认指向文件尾。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '使用内置函数open）且以”w”模式打开的文件，文件指针默认为0。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4894, '使用决策树分类时，如果输入的某个特征的值是连续的，通常使用二分法对连续属性离散化，即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分，每个出现的值都划分为一个分支，这种方式的最大问题是', '单选题', '计算量太大', '验证集和测试集表现很差', '验证集表现良好，测试集表现很差', '验证集表现很差，测试集表现很好', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4895, '使用切片可以返回列表中部分元素组成的新列表', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4896, '使用列表对象的remove（）方法可以删除列表中首次出现的指定元素，如果列中不存在要删除的指定元素则抛出异常。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4897, '使用多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（）。', '单选题', '集成（ensemble）', '聚集（aggregate）', '合并（combination）', '投票（voting）', 'A', '使用多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为集成（ensemble）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4898, '使用字典做为分组键时，字典的键必须和数据中的列名相映射。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4899, '使用小括号定义的数据类型是（', '单选题', '列表', '集合', '字典', '元组', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4900, '使用批量归一化可以解决以下哪种神经网络的训练？', '单选题', '过拟合Overfitting', 'Restrict activations to become too high or low', '训练过慢', 'B和C都有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4901, '使用批量归一化可以解决神经网络训练中的哪些问题？', '单选题', '过拟合Overfitting', 'Restrict activations to become too high or low', '训练过慢', '以上所有', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4902, '使用最新版本的网页浏览器软件可以防御黑客攻击', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4903, '使用有监督学习的问题可以分为哪两大类（）', '多选题', '回归问题', '抽样问题', '聚类问题', '分类问题', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4904, '使用机器学习—深度学习—的目的：寻找一个合适的（）。', '单选题', '参数', '数据', '算法', '函数', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4905, '使用极大似然估计的前提条件有（）。', '多选题', '数据服从某种已知的特定数据分布型', '已经得到了一部分数据集', '提前已知某先验概率', '数据集各个属性相对独立', 'AB', '极大似然估计要求样本独立同分布，否则无法用概率密度函数乘积的形式。假设的分布与真实的分布要一致，否则会南辕北辙。如果对总体分布一无所知是无法使用MLE的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4906, '使用消息队列的好处不包括（）', '单选题', '能够有效解耦', '可恢复性增强', '提供缓冲空间', '能够同步通信', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4907, '使用深度学习的情感分析是多对一的预测任务', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4908, '使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4909, '使用网络搜索时，每次只能使用一个关键词', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4910, '使用自动填充方法输入数据时，若在A1输入2，A2输入4，然后选中A1：A2单元格区域，再拖动填充柄至A10，则A1：A10区域内单元格填充的数据为（）。', '单选题', '全2', '全0', '全4', '2，4，6，20', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4911, '使用自动填充方法输入数据时，若在A1输入2，然后选中A1，再拖动填充柄至A10，则A1：A10区域内单元格填充的数据为（）。', '单选题', '全2', '全4', '全0', '2，3，4，11', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4912, '使用计算机上网时，不应该做的是', '单选题', '保管好自己的账号和密码', '告诉他人自己的账号和密码', '定期更新自己的密码', '安装防火墙和反黑软件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4913, '使用计算机进行文字翻译、语音识别，属于', '单选题', '自然语言交流范畴', '人工智能技术应用范畴', '现代通讯技术应用范畴', '语言技术应用范畴', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4914, '使用飞桨神经网络学习模型中数据处理的第三个步骤（）。', '单选题', '数据导入', '数据集划分', '数据归一化处理', '数据形状变换', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4915, '使用马氏距离作为度量时，两个样本之间的距离越小，相似度越小；距离越大，相似度越大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4916, '使用？可以展现数据的变化趋势', '单选题', '饼图', '折线图', '雷达图', '散点图', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4917, '使网络服务器中充斥着大量要求回复的信息，消息带宽，导致网络或系统停止正常服务，这属于拒绝服务类型。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4918, '使计算机能模拟人的学习能力，自动通过学习来获取知识和能力的方法叫（         ）', '单选题', '机器学习', '机器人', '机器识别', '机器模拟', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4919, '供应链管理是把正确数量的商品在正确的时间配送到正确的地点的一套管理方法。它控制和管理的各种“流不包括（）', '单选题', '物流', '资金流', '信息流', '控制流', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4920, '信噪比即通信电路中信号功率与噪声功率的比值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4921, '信心技术是指指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（ ）部门', '单选题', '技术', '研究', '信息', '管理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4922, '信息一体化平台可以采集以下哪些数据（）？', '多选题', 'SCADA数据', '视频图像', '故障录波数据', '管理信息数据', 'AC', '采集SCADA数据和故障录波数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4923, '信息业者处理个人信息应当具有特定目的，可以不经过主题同意', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4924, '信息从输入层到输出层单向传输，学习训练时将学习信号按连接通路返回以修改各层神经元连接权重的神经网络是（         ）', '单选题', 'Kohonen神经网络', 'BP神经网络', '单层感知器', '多层感知器', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4925, '信息加密技术是计算机网络安全技术的基础，为实现信息的保密性完整性可用性以及抗抵赖性提供了丰富的技术手段。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4926, '信息化是人类社会发展的一个高级进程，它的目标是（）', '单选题', '建设基于现代化信息的先进社会生产工具', '创建信息时代的社会生产力', '推动社会生产及社会上层建筑的改革', '使国家综合实力。社会文明素质和人民生活质量全面达到现代化水平', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4927, '信息增益对可取值数目（）的属性有所偏好，增益率对可取值数目（）的属性有所偏好。', '单选题', '较高，较高', '较高，较低', '较低，较高', '较低，较低', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4928, '信息安全事件管理与应急响应过程包括准备、确认、遏制、根除、恢复、跟踪。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4929, '信息安全从社会层面来看，反映在（）这三个方面', '单选题', '网络空间的幂结构规律、自主参与规律和冲突规律', '物理安全、数据安全和内容安全', '网路空间中的舆论文化、社会行为和技术环境', '机密性、完整性、可用性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4930, '信息安全保护的内涵，体现四个过程，即PDRR，是指保护、检测、反应、恢复。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4931, '信息安全应急响应，通常是指一个组织为了应对各种安全意外事件的发生所采取的防范措施，既包括预防性措施，也包括事业发生后的应对措施。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4932, '信息安全数据提取现场勘查主要包括取证前期准备、证据识别、电子证据收集、电子证据提取与固定4个环节。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4933, '信息安全机制的认证交换机制用来加密数据或通信中的信息。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4934, '信息安全的威胁主体包括内部人员准内部人员外部人员系统自身等方面。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4935, '信息安全管理体系应强调全过程和动态控制的思想，因为安全问题是动态的，系统所处的安全环境也不会一成不变的，不可能建设永远安全的系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4936, '信息安全管理最关注的是病毒对PC的影响。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4937, '信息安全风险应该是信息资产的价值、面临的威胁以及自身存在的脆弱性等的函数。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4938, '信息技术的发展经历了（）个阶段', '单选题', '4.0', '5.0', '6.0', '7.0', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4939, '信息技术虽然给人们带来了便利和实惠但同时也带来了一系列的问题，所以我们最好远离它', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4940, '信息是摸不着看不到的，是不依附任何载体而存在的', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4941, '信息熵是度量样本集合纯度最常⽤的⼀种指标。信息熵的值越⼤，说明样本集合的纯度越⾼。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '化学中熵指的是混乱程度，信息熵越⾼信息越混乱，样本集合脏数据越多。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4942, '信息熵是度量样本集合（）最常用的一种指标。', '单选题', '精确度', '准确率', '召回率', '纯度', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4943, '信息熵是度量（）最常用的一种指标。', '单选题', '样本的个数', '样本的维度', '样本的纯度', '样本的冗余度', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4944, '信息生命周期管理是据生命周期管理的来源，最早由英国企业提出。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4945, '信息的不确定性越大，熵的值也就越大', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4946, '信息的不确定性越大，熵的值也就越大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4947, '信息的价值有时候超过黄金的价值', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4948, '信息社会经历的发展阶段包括云计算时代', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4949, '信息系统安全的总体防护策略：分区、分级、分片。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4950, '信息系统建转运管理审查点审查应包括文档完整性、内容合规性、文档可用性三个方面。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4951, '信息系统承建单位应做好源代码的保密工作，使用U盘或其他介质进行传输，避免源代码外泄。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4952, '信息系统文档的管理主要体现在文档书写规范、图表编号规则、文档目录编写标准和（）等几个方面', '单选题', '文档管理方法', '文档管理制定', '建立文档规范', '文档使用权限控制重', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4953, '信息系统文档的管理主要体现在文档书写规范、图表编号规则、文档目录编写标准和（）等几个方面。', '单选题', '文档管理方法', '文档管理制度', '建立文档规范', '文档使用权限控制重', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4954, '信息论中，熵可以度量随机变量的不确定性。现实世界中.不加约束的事物都会朝着“熵增”的方向发展，也就是向不确定性增加的方向发展。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4955, '信息隐藏的安全性一定比信息加密更高。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4956, '倒传递神经网络（BP神经网络）的训练顺序是什么（1：调整权重；2：计算误差值 ；3：利用随机的权重产生输出的结果）（）。', '单选题', '231.0', '312.0', '213.0', '321.0', 'D', '1.利用随机的权重产生输出的结果 2：计算误差值 3：调整权重');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4957, '借助对数形式的变换曲线可以达到压缩图像灰度动态范围的目的，这是因为？', '单选题', '变换前的灰度值范围比变换后的灰度值范围大；', '变换后仅取了一部分灰度值的范围；', '变换前后灰度值的范围不同；', '对数形式的变换曲线是单增的曲线；', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4958, '假如你使用EM算法对一个有潜变量的模型进行最大似然估计（Maximum likelihood estimate）。这时候要求你将算法进行修改，使得其能找到最大后验分布（Maximum a Posteriori estimation， MAP），你需要修改算法的哪个步骤？', '单选题', 'Expection', 'Maimization', '不需要修改', '都需要修改', 'A', 'E step根据当前参数进行估算，M step根据估算结果更新参数。那么修改估算方法自然在E step中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4959, '假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：\n     如果数据量较少，容易发生过拟合。\n    如果假设空间较小，容易发生过拟合。\n关于这两句话，下列说法正确的是？', '单选题', '1 和 2 都错误', '1 正确，2 错误', '1 错误，2 正确', '1 和 2 都正确', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4960, '假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：\n1. 如果数据量较少，容易发生过拟合。\n2. 如果假设空间较小，容易发生过拟合。\n关于这两句话，下列说法正确的是？', '单选题', '1 和 2 都错误', '1 正确，2 错误', '1 错误，2 正确', '1 和 2 都正确', 'B', '如果数据量较少，容易在假设空间找到一个模型对训练样本的拟合度很好，容易造成过拟合，该模型不具备良好的泛化能力。如果假设空间较小，包含的可能的模型就比较少，也就不太可能找到一个模型能够对样本拟合得很好，容易造成高偏差、低方差，即欠拟合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4961, '假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：\n（1）如果数据量较少，容易发生过拟合。\n（2）如果假设空间较小，容易发生过拟合。\n关于这两句话，下列说法正确的是？', '单选题', '1和2都错误', '1正确，2错误', '1错误，2正确', '1和2都正确', 'B', '先来看第 1 句话，如果数据量较少，容易在假设空间找到一个模型对训练样本的拟合度很好，容易造成过拟合，该模型不具备良好的泛化能力。\n再来看第 2 句话，如果假设空间较小，包含的可能的模型就比较少，也就不太可能找到一个模型能够对样本拟合得很好，容易造成高偏差、低方差，即欠拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4962, '假如你用logistic Regression 算法去预测用户在网上的购买项目，然而，当你在新的用户集上验证你的假设时，你发现预测值有很大的偏差。并且你的假设在训练集上表现也很差，下面那些步骤你应该采纳，选择出正确的选项（）', '多选题', '尝试着减小正则项 λ', '尝试增加交叉特征', '减小样本量', '尝试更小的测试集或者特征', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4963, '假如你的手机上收到这样的短信：“您好，这里是中国移动客服服务热线，由于我们设备故障，您的本月话费多收取了108 元，如须确认退费，请点......”。你最好从哪方面鉴别此信息的真伪', '单选题', '信息的价值', '信息的时效', '信息的来源', '信息的诱惑度', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4964, '假如使用YOLO算法时，使用19x19格子来检测20个分类，使用5个锚框（anchor box）。在训练的过程中，对于每个图像你需要输出卷积后的结果y作为神经网络目标值（这是最后一层），y可能包括一些“？”或者“不关心的值”。请问最后的输出维度是多少？', '单选题', '19x19x（25x20）', '19x19x（20x25）', '19x19x（5x25）', '19x19x（5x20）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4965, '假如使用一个较复杂的回归模型来拟合样本数据，使用 Ridge 回归，调试正则化参数 λ，来降低模型复杂度。若 λ 较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是？', '单选题', '若 λ 较大时，偏差减小，方差减小', '若 λ 较大时，偏差减小，方差增大', '若 λ 较大时，偏差增大，方差减小', '若 λ 较大时，偏差增大，方差增大', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4966, '假如使用一个较复杂的回归模型来拟合样本数据，使用 Ridge 回归，调试正则化参数 λ，来降低模型复杂度。若 λ 较小时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是？', '单选题', '若 λ 较小时，偏差减小，方差减小', '若 λ 较小时，偏差减小，方差增大', '若 λ 较小时，偏差增大，方差减小', '若 λ 较小时，偏差增大，方差增大', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4967, '假如使用一个较复杂的回归模型来拟合样本数据，使用Ridge回归，调试正则化参数λ，来降低模型复杂度。若λ较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是（）', '单选题', '若λ 较大时，偏差减小，方差减小', '若λ 较大时，偏差减小，方差增大', '若λ 较大时，偏差增大，方差减小', '若λ 较大时，偏差增大，方差增大', 'C', 'λ较小，偏差减小，方差增大，容易发生过拟合；λ较大：偏差增大，方差减小，容易发生欠拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4968, '假如使用一个较复杂的脊回归模型 （Ridge Regression），来拟合样本数据时，通过调整正则化参数λ，来调整模型复杂度。当λ较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是？（）', '单选题', '当λ增大时，偏差减小，方差减小', '当λ增大时，偏差减小，方差增大', '当λ增大时，偏差增大，方差减小', '当λ增大时，偏差增大，方差增大', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4969, '假如使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是（）。', '单选题', '训练样本准确率一定会降低', '训练样本准确率一定增加或保持不变', '测试样本准确率一定会降低', '测试样本准确率一定增加或保持不变', 'B', '在模型中增加更多特征一般会增加训练样本的准确率，减小偏差。但测试样本准确率不一定增加，除非增加的特征是有效特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4970, '假如使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象，如何保证模型线性可分（）？', '单选题', '设C=1', '设C=0', '设C=无穷大', '以上都不对', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4971, '假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集，该数据集输入特征有 100 个（X1，X2，...，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大 10 倍（例如是特征 X1），然后用相同的正则化参数对 Lasso 回归进行修正。\n那么，下列说法正确的是？', '单选题', '特征 X1 很可能被排除在模型之外', '特征 X1 很可能还包含在模型之中', '无法确定特征 X1 是否被舍弃', '以上说法都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4972, '假如我们使用Lasso回归来拟合数据集，该数据集输入特征有100个（X1，X2，...，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大10倍（如特征X1），然后用相同的正则化参数对Lasso回归进行修正。那么，下列说法正确的是（）。', '单选题', '特征 X1 很可能被排除在模型之外', '特征 X1 很可能还包含在模型之中', '无法确定特征 X1 是否被舍', '以上答案都不正确', 'B', '将特征X1数值扩大10倍，它对应的回归系数将相应会减小，但不为 0，仍然满足 β 的正则化约束，因此可能还包含在模型之中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4973, '假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象，我们怎么保证模型线性可分（）。', '单选题', '设C=1', '设C=0', '设C为无穷大', '以上答案都不正确', 'C', 'C无穷大保证了所有的线性不可分都是可以忍受的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4974, '假如我们利用Y是X的3阶多项式产生一些数据（3阶多项式能很好地拟合数据）。那么，下列说法正确的是？（）', '多选题', '简单的线性回归容易造成高偏差（bias）、低方差（variance）', '简单的线性回归容易造成低偏差（bias）、高方差（variance）', '3阶多项式拟合会造成低偏差（bias）、高方差（variance）', '3阶多项式拟合具备低偏差（bias）、低方差（variance）', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4975, '假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练', '单选题', '对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练', '应用PCA算法降维，减少特征数量', '根据重要性对特征进行筛选', '以上所有', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4976, '假如现在有个神经网络，激活函数是 ReLU，若使用线性激活函数代替 ReLU，那么该神经网络还能表征 XNOR 函数吗？', '单选题', '可以', '不可以', '', '', 'B', '异或（XNOR）关系是非线性的，线性激活函数只能解决线性问题，不能解决非线性问题。如果用线性激活代替 ReLU，则神经网络失去逼近非线性函数的能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4977, '假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用松弛变量C作为超参之一。\n当你使用较大的C（C趋于无穷），则（）。', '单选题', '仍然能正确分类数据', '不能正确分类', '不确定', '以上均不正确', 'A', '采用更大的C，误分类点的惩罚就更大，因此决策边界将尽可能完美地分类数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4978, '假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用松弛变量C作为超参之一。 如果使用较小的C（C趋于0），则：', '单选题', '误分类', '正确分类', '不确定', '以上均不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4979, '假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用松弛变量C作为超参之一。 当你使用较大的C（C趋于无穷），则：', '单选题', '仍然能正确分类数据', '不能正确分类', '不确定', '以上均不正确', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4980, '假定你使用了一个很大γ值的RBF核，这意味着：', '单选题', '模型将考虑使用远离超平面的点建模', '模型仅使用接近超平面的点来建模', '模型不会被点到超平面的距离所影响', '以上都不正确', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4981, '假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定任意输入，你会得到输出 -0.01。X 可能是以下哪一个激活函数？', '单选题', 'ReLU', 'tanh', 'Sigmoid', '以上都有可能', 'B', 'ReLU 的输出范围是 【0，+∞），tanh 的输出范围是 （-1，+1），Sigmoid 的输出范围是 （0，+1）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4982, '假定你已经搜集了10000行推特文本的数据，不过没有任何信息。现在你想要创建一个推特分类模型，好把每条推特分为三类：积极、消极、中性。以下哪个模型可以执行做到（）', '单选题', '朴素贝叶斯', '支持向量机', '以上都不是', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4983, '假定你已经搜集了10000行推特文本的数据，不过没有任何信息。现在你想要创建一个推特分类模型，好把每条推特分为三类：积极、消极、中性。通过把每个推特视为一个文档，我们创建一个数据化的文档词矩阵。关于文档矩阵，以下哪项是正确的？', '多选题', '从数据中移除停用词（stopwords）将会影响数据的维度', '数据中词的归一化将会减少数据的维度', '转化所有的小写单词将不会影响数据的维度', '', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4984, '假定你正在处理类属特征，并且没有查看分类变量在测试集中的分布。现在你想将onehotencoding（OHE）应用到类属特征中。那么在训练集中将OHE应用到分类变量可能要面临的困难是什么？（）', '单选题', '分类变量所有的类别没有全部出现在测试集中', '类别的频率分布在训练集和测试集是不同的', '训练集和测试集通常会有一样的分布', 'A和B都正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4985, '假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取的措施是（）。', '单选题', '增加数据点', '减少数据点', '增加特征', '减少特征', 'C', '欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。可通过增加特征解决。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4986, '假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题，如下图所示，这些用红色圆圈起来的点表示支持向量\n\n如果移除这些圈起来的数据，决策边界（即分离超平面）是否会发生改变？', '单选题', 'Yes', 'No', '', '', 'B', '从数据的分布来看，移除那三个数据，决策边界不会受影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4987, '假定单元格B2的内容为2015/6/18，则函数=day（B2）的值为日期数据有两种表示形式，即为2011-12-20和2011/12/20。Day函数读取日期型函数中的日。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4988, '假定某同学使用Naive Bayesian（NB）分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中不正确的是？', '单选题', '模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低', '如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样', '当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题', '若高度相关的特征在模型中引入两次，性能因数据包含高度相关的特征而下降', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4989, '假定某同学使用Naive Bayesian（NB）分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中正确的是：', '多选题', '这个被重复的特征在模型中的决定作用会被加强', '模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低', '如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样。', '当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4990, '假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70， 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：', '单选题', '18.3', '22.6', '26.8', '27.9', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4991, '假定目标变量的类别非常不平衡，即主要类别占据了训练数据的99%。现在你的模型在测试集上表现为99%的准确度。那么下面哪一项表述是正确的？', '多选题', '准确度并不适合于衡量不平衡类别问题', '准确度适合于衡量不平衡类别问题', '精确率和召回率适合于衡量不平衡类别问题', '精确率和召回率不适合于衡量不平衡类别问题', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4992, '假设12个销售价格记录组已经排序如下：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？', '单选题', '第一个', '第二个', '第三个', '第四个', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4993, '假设HDFS在写入数据是只存2份，那么在写入过程中，HDFS Client先将数据写入Datanodel，再将数据写入Datanode2。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Client向HDFS写入数据，首先需要向NameNode申请Block；申请Block完成后，申请DataNode（包括备份存储的DataNode）；二者完成后，Clent进行与DataNode之间的数据存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4994, '假设X和Y都服从正态分布，那么P（X《5，Y《0）就是一个（ ），表示X《5，Y《0两个条件同时成立的概率，即两个事件共同发生的概率。', '单选题', '先验概率', '后验概率', '联合概率', '以上说法都不对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4995, '假设a = 【1，2，3】，得到【4，1，2，3】正确的方法是', '单选题', 'a.append（4）', 'a.insert（4）', 'a.append（0，4）', 'a.insert（0，4）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4996, '假设a=9，b=2，那么下列运算中，错误的是（ ）。', '单选题', 'a+b的值是11', 'a//b的值是4', 'a%b的值是1', 'a**b的值是18', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4997, '假设precision=TP/（TP+FP），recall=TP/（TP+FN），则在二分类问题中，当测试集的正例和负例数量不均衡时，以下评价方案中（）是相对不合理的。', '单选题', 'Accuracy：（TP+TN）/all', 'F-value：2recallprecision/（recall+precision）', 'G-mean：sqrt（precision*recall）', 'AUC：曲线下面积', 'A', '测试集正例和负例数量不均衡，那么假设正例数量很少占10%，负例数量占大部分90%。而且算法能正确识别所有负例，但正例只有一半能正确判别。那么TP=0.05×all，TN=0.9×all，Accuracy=95%。虽然Accuracy很高，precision是100%，但正例recall只有50%。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4998, '假设random模块已导入，那么表达式random.sample（range（10），20）的作用是生成20个不重复的整数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (4999, '假设random模块已导入，那么表达式random.sample（range（10），7）的作用是生成7个不重复的整数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5000, '假设x为列表对象，那么x.pop（）和x.pop（-1）的作用是一样的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5001, '假设x是含有5个元素的列表，那么切片操作x【10：】是无法执行的，会抛出异常。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '超出索引。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5002, '假设一个具有 3 个神经元和输入为 【1， 2， 3】 的简单 MLP 模型。输入神经元的权重分别为 4， 5 和 6。假设激活函数是一个线性常数值 3 （激活函数为：y = 3x）。输出是什么？', '单选题', '32', '643', '96', '48', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5003, '假设一个工作组中有100台计算机，如果一个用户希望访问每台计算机上的资源，那么只需要在工作组中为他创建一个用户账户即可。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5004, '假设一个线性回归模型完美适合训练数据（训练误差为0），下面那个说法是正确的（）。', '单选题', '测试集误差一直为0', '测试集误差可能为0', '测试集误差不会为0', '以上都不对', 'B', '测试误差有可能为0，假如测试数据里面没有噪声数据。或者说，如果测试数据能够完美表征训练数据集，测试误差即可为0，但测试数据不会总这样。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5005, '假设一个随机变量服从正态分布，则随机变量的概率分布跟其（）有关。', '多选题', '众数', '频数', '平均值', '方差', 'CD', '正态分布一般用均值和方差来刻画。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5006, '假设下方是传入最大池化层的一个输入，该层中神经元的池化大小为（3，3）。那么，该池化层的输出是多少？', '单选题', '3', '7', '5', '5.5', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5007, '假设会开车的本科生比例是15%，会开车的研究生比例是23%。若在某大学研究生占学生比例是20%，则会开车的学生是研究生的概率是多少？', '单选题', '27.7%', '16.6%', '23%', '15%', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5008, '假设你使用log-loss函数作为评估标准。下面这些选项，（____）是对作为评估标准的log-loss的正确解释。', '单选题', '如果分类器对不正确分类结果的置信度高，log-loss会对分类器作出惩罚', '对一个特别的观察而言，分类器为正确的分类结果分配非常小的概率，然后对log-loss的相应分布会非常大', 'log-loss越低，模型越好', '全部都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5009, '假设你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7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是（）。', '单选题', '217 x 217 x 3', '217 x 217 x 8', '218 x 218 x 5', '220 x 220 x 7', 'C', '如果原始图片尺寸为 nxn，filter 尺寸为 fxf，则卷积后的图片尺寸为 （n-f+1）x（n-f+1），f一般为奇数。若考虑存在填充和步幅，用 s 表示 stride 长度，p 表示 padding 长度，如果原始图片尺寸为 nxn，filter 尺寸为 fxf，则卷积后的图片尺寸为 【（n+2p-f）/s+1】x【（n+2p-f）/s+1】（中括号内向下取整）。此例中， n=224，p=0，f=7，s=1，因此，该层输出的尺寸为 218x218.输出的第三个维度由滤波器的个数决定，即为5。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5010, '假设你建立一个神经网络。你决定将权重和偏差初始化为零。以下哪项陈述是正确的？', '单选题', '第一个隐藏层中的每个神经元将在第一次迭代中执行相同的计算。但经过一次梯度下降迭代后，他们将会计算出不同的结果。', '第一个隐藏层中的每个神经元节点将执行相同的计算。所以即使经过多次梯度下降迭代后，层中的每个神经元节点都会计算出与其他神经元节点相同的结果。', '第一个隐藏层中的每一个神经元都会计算出相同的结果，但是不同层的神经元会计算不同的结果。', '即使在第一次迭代中，第一个隐藏层的神经元也会执行不同的计算，他们的参数将以各自方式进行更新。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5011, '假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核，同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是（）。', '单选题', '218x218x5', '217x217x8', '217x217x3', '220x220x5', 'A', '（224-7）/1+1=218，因为是5个卷积核，所以输出通道肯定是5，选A。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5012, '假设你有一个非常大的训练集合，如下机器学习算法中，你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练（）', '多选题', '逻辑斯特回归（LR），以及随机梯度下降（SGD）', '线性回归及批量梯度下降（BGD）', '神经网络及批量梯度下降（BGD）', '针对单条样本进行训练的在线学习', 'BC', 'LR，SVM，NN，KNN，KMeans，DT，NB都可以用map reduce并行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5013, '假设你有以下数据：输入和输出都只有一个变量。使用线性回归模型（y=wx+b）来拟合数据。那么使用留一法（Leave-One Out）交叉验证得到的均方误差是多少？', '单选题', '10/27', '39/27', '49/27', '55/27', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5014, '假设你正在训练一个LSTM网络，你有一个10000词的词汇表，并且使用一个激活值维度为100的LSTM块，在每一个时间步中，Γu的维度是（）。', '单选题', '1', '100', '300', '10000', 'B', 'Γu的向量维度等于LSTM中隐藏单元的数量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5015, '假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。假如你想修改SVM的参数，同样达到模型不会欠拟合的效果，应该怎么做？（）', '单选题', '增大参数C', '减小参数C', '改变C并不起作用', '以上均不正确', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5016, '假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时，应该考虑：', '单选题', '增加训练数据', '减少训练数据', '计算更多变量', '减少特征', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5017, '假设你训练了一个基于线性核的SVM，多项式阶数为2，在训练集和测试集上准确率都为100%。 如果增加模型复杂度或核函数的多项式阶数，将会发生什么？', '单选题', '导致过拟合', '导致欠拟合', '无影响，因为模型已达100%准确率', '以上均不正确', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5018, '假设你需要调整参数来最小化代价函数（costfunction），会使用（）技术。', '单选题', '穷举搜索', '随机搜索', 'Bayesian优化', '以上全是', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5019, '假设你需要调整参数来最小化代价函数（costfunction），可以使用下列哪项技术？（）', '单选题', '穷举搜索', '随机搜索', 'Bayesian优化', '以上任意一种', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5020, '假设你需要调整超参数来最小化代价函数（costfunction），会使用下列哪项技术？', '单选题', '穷举搜索', '随机搜索', 'Bayesian优化', '都可以', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5021, '假设使用维数降低作为预处理技术，使用PCA将数据减少到k维度。然后使用这些PCA预测作为特征，以下哪个声明是正确的？', '单选题', '更高的“k”意味着更正则化', '更高的“k”意味着较少的正则化', '都不对', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5022, '假设使用逻辑回归进行 n 多类别分类，使用 One-vs-rest 分类法。下列说法正确的是？', '单选题', '对于 n 类别，需要训练 n 个模型', '对于 n 类别，需要训练 n-1 个模型', '对于 n 类别，只需要训练 1 个模型', '以上说法都不对', 'A', 'One-vs-rest 分类法中，假设有 n 个类别，那么就会建立 n 个二项分类器，每个分类器针对其中一个类别和剩余类别进行分类。进行预测时，利用这 n个二项分类器进行分类，得到数据属于当前类的概率，选择其中概率最大的一个类别作为最终的预测结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5023, '假设函数中不包括global保留字，对于改变参数值的方法，以下选项中错误的是（）。', '单选题', '参数是列表类型时，改变原参数的值', '参数的值是否改变与函数中对变量的操作有关，与参数类型无关', '参数是整数类型时，不改变原参数的值', '参数是组合类型（可变对象）时，改变原参数的值', 'B', '假设函数中不包括global保留字，对于改变参数值的方法，参数的值是否改变与函数中对变量的操作有关，与参数类型无关是错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5024, '假设列表A象alist为【1，3，5，15】，那么切片alist【1：3】得到的值是【3，5】', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5025, '假设列表对象aList的值为【3， 4， 5， 6， 7， 9， 11， 13， 15， 17】，那么切片aList【3：7】得到的值是（ ）', '单选题', '【6， 7， 9， 11， 13】', '【6， 7， 9， 11】', '【5， 6， 7， 9】', '【 5， 6， 7， 9，11】', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5026, '假设在写入数据时只存2份，那么写入过程中，HDFS CLIENT/编将数据写入 Datanodel，再将数据写入 Datanode2.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5027, '假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型，可能遇到一个问题，Logistic回归需要很长时间才能训练，如果对相同的数据进行逻辑回归，如何花费更少的时间，并给出比较相似的精度（）。', '单选题', '降低学习率，减少迭代次数', '降低学习率，增加迭代次数', '提高学习率，增加迭代次数', '增加学习率，减少迭代次数', 'D', '如果在训练时减少迭代次数，就能花费更少的时间获得相同的精度，但需要增加学习率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5028, '假设在训练中我们突然遇到了一个问题：在几次循环之后，误差瞬间降低。你认为数据有问题，于是你画出了数据并且发现也许是数据的偏度过大造成了这个问题，可以处理这个问题的方式是（____）。', '单选题', '对数据作归一化', '对数据取对数变化', '对数据作主成分分析和归一化', '都不对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5029, '假设对给定数据应用了Logistic回归模型，并获得了训练精度X和测试精度Y。现在要在同一数据中添加一些新特征，以下哪些选项是错误的？（注：假设剩余所有参数相同）', '单选题', '训练精度提高', '训练准确度提高或保持不变', '测试精度提高或保持不变', '以上均错', 'B', '将更多的特征添加到模型中会增加训练精度，因为模型必须考虑更多的数据来适应逻辑回归。但是，如果发现特征显着，则测试精度将会增加');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5030, '假设将单词保存在变量 word 中，使用一个字典类型 counts={}，统计单词出现的次数可采用以下代码（ ）。', '单选题', 'counts【word】 = counts【word】 + 1', 'counts【word】 = 1', 'counts【word】 = counts.get（word，1） + 1', 'counts【word】 = counts.get（word，0） + 1', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5031, '假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：', '单选题', '0.821', '1.224', '1.458', '0.716', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5032, '假设属性income的最大最小值分别是15000元和78000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的53600元将被转化为（ ）', '单选题', '0.61299999999999999', '0.23400000000000001', '1.242', '0.71599999999999997', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5033, '假设左上角的框是2x2大小，右下角的框是2x3大小，重叠部分是1x1。则这两个框中IoU大小是多少？', '单选题', '0.16666666666666666', '0.1111111111111111', '0.1', '以上都不是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5034, '假设已成功导入os和sys标准库，那么表达式 os.path.dirname（sys.executable） 的值为Python安装目录。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '当“print os.path.dirname（__file__）“所在脚本是以完整路径被运行的，那么将输出该脚本所在的完整路径；当“print os.path.dirname（__file__）“所在脚本是以相对路径被运行的， 那么将输出空目录；sys.executable代表的是Python解释程序路径。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5035, '假设已经使用python第三方库sklearn创建线性模型实例linear_model，则linear_model.coef中，属性coef的作用是（    ）', '单选题', 'sigmoid函数', '激活函数', '模型的参数', '以上都不是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5036, '假设当前主类为Main，MapReduce作业实例为job，则设置Jar包类的方法是？', '单选题', 'job.setJarByClass（Main.class）', 'job.setJarByClass（Main）', 'job.setJarByClass（Main.this）', 'job.setJarByClass（Main.java）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5037, '假设当前有一个3行3列的ndarray数组，如果想要获取第3行第2列的元素，可以使用ndarray【3，2】。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '索引从0开始计数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5038, '假设您已在数据集上拟合了一个复杂的回归模型。现在，您正在使用Ridge回归，并调整参数λ以减少其复杂性。选择下面的描述，哪个表达了偏差和方差与λ的关系（）。', '单选题', '在λ非常小的情况下，偏差低，方差低', '在λ非常小的情况下，偏差低，方差高', '在λ非常小的情况下，偏差高，方差低', '在λ非常小的情况下，偏差低，方差低', 'B', 'λ很小，则意味着模型比较复杂，在这种情况下，会产生偏差低且方差高的结果，模型会对数据过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5039, '假设我们使用 kNN 训练模型，其中训练数据具有较少的观测数据（下图是两个属性 x、y 和两个标记为 “+” 和 “o” 的训练数据）。现在令 k = 1，则图中的 Leave-One-Out 交叉验证错误率是多少？', '单选题', '0%', '20%', '50%', '100%', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5040, '假设我们使用原始的非线性可分版本的Soft-SVM优化目标函数。我们需要做什么来保证得到的模型是线性可分离的（）', '单选题', 'C=0', 'C=1', 'C正无穷大', 'C负无穷大', 'C', 'C为分类错误项的参数，即正则化中的惩罚因子，C的值越大，边界越窄，尽可能把更多点正确分类，分类错误越少。C的值越小，边界越宽，分类错误点的个数增加。因此，C 正无穷大时，可以实现没有分类错误的点，模型线性可分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5041, '假设我们在支持向量机（SVM）算法中对 Gamma（RBF 核系数 γ）的不同值进行可视化。由于某种原因，我们忘记了标记伽马值的可视化。令 g1、g2、g3 分别对应着下面的图 1、图 2 和图 3。则关于 g1、g2、g3 大小下列说法正确的是？', '单选题', 'g1 》 g2 》 g3', 'g1 = g2 = g3', 'g1 《 g2 《 g3', 'g1 》 g2 = g3', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5042, '假设我们已经在ImageNet数据集（物体识别）上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗（）。', '单选题', '对的', '不知道', '看情况', '不对', 'D', '不对，神经网络对于未知的数据不是均匀预测的，会对莫一种或多种类别存在偏向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5043, '假设我们已经在ImageNet（物体识别）数据集上训练好了一个卷积神经网络，然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入，输出结果为任何种类物体的可能性都是一样的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5044, '假设我们想估计A和B这两个参数，在开始状态下二者都是未知的，但如果知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某种初值，以此得到B的估计值，然后从B的当前值出发，重新估计A的取值，这个过程一直持续到收敛为止，该算法是（      ）的算法思想。', '单选题', '极大似然法', '朴素贝叶斯分类器', 'EM算法', '贝叶斯决策论', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5045, '假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置，则应采取的方法是（）。', '单选题', '除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练', '对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层', '使用新的数据集重新训练模型', '所有答案均不对', 'B', '由于神经网络浅层网络主要提取图像的低维特征，对于相近领域进行迁移学习时，这些低维特征相同，因此只需要对最后几层进行微调，而检测位置相当于回归任务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5046, '假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为0.5，超过0.5概率估计，就判别为1，否则就判别为0；如果我们现在用另一个大于0.5的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是（）。', '多选题', '模型分类的召回率会降低或不变', '模型分类的召回率会升高', '模型分类准确率会升高或不变', '模型分类准确率会降低', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5047, '假设文件不存在，如果使用open方法打开文件会报错，那么该文件的打开方式是下列哪种模式（）。', '单选题', '‘r‘', '‘w‘', '‘a‘', '‘w‘', 'A', 'r模式需要文件存在。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5048, '假设有 n 组数据集，每组数据集中，x 的平均值都是 9，x 的方差都是 11，y 的平均值都是 7.50，x 与 y 的相关系数都是 0.816，拟合的线性回归方程都是 y = 3.00 + 0.500*x。那么这 n 组数据集是否一样？', '单选题', '一样', '不一样', '无法确定', '', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5049, '假设有100张照片，其中，猫的照片有60张，狗的照片是40张。\n识别结果：TP=40，FN=20，FP=10，TN=30，则可以得到：（ ）。', '单选题', 'Accuracy=0.8', 'Precision=0.8', 'Recall=0.8', '以上都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5050, '假设有Hadoop系统中有DataNode节点1、2、3，且DataNode节点1、2、3上有Block1，Client请求上传文件file1至Hadoop系统，下面描述该Hadoop系统写流程错误的是（）', '单选题', 'Client第一次请求NameNode上传文件file1', '当NameNode返回可以上传后，Client第二个请求会请求file1上传到哪个DataNode节点上', '当Client第三次请求时，DataNode数据管道搭建完毕后，会由NameNode应答Client', '当Client第三次请求时，DataNode数据管道搭建完毕后，会由多个DataNode节点等依次逐级应答Client', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5051, '假设有n组数据集，每组数据集中，x的平均值都是9，x的方差都是11，y的平均值都是7.50，x与y的相关系数都是0.816，拟合的线性回归方程都是y=3.00+0.500x。那么这n组数据集（）。', '单选题', '一样', '不一样', '无法确定是否一样', '-', 'C', '只比较平均值、方差、相关系数和回归方程，无法确定数据集是否相同，还需比较Anscombe‘s quartet。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5052, '假设有一个如下定义的神经网络，如果去掉ReLU层，这个神经网络仍能处理非线性函数，这种说法是（）', '单选题', '正确的', '错误的', '两者并没有关系', '以上都不对', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5053, '假设某事件发生的概率为p，则此事件发生的几率为（     ）。', '单选题', 'p', '1-p', 'p/（1-p）', '（1-p）/p', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5054, '假设某商品需求函数为y1=B0+B1x1+u， 为了考虑包装外观因素（黑，蓝，白，金四种不同的颜色），引入4个虚拟变量形式形成截距变动模型，则模型的参数估计量（）', '单选题', '是有偏估计量', '是非有效估计量', '是非一致估计量', '无法估计', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5055, '假设检验中显著性水平是（）。', '单选题', '推断时犯取伪错误的概率', '推断时取伪弃真的概率', '正确推断的概率', '是推断的可信度', 'B', '假设检验中显著性水平是推断时取伪弃真的概率');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5056, '假设检验中，首先需要提出零假设和备择假设，零假设是（），备择假设是（）。', '多选题', '只有出现的概率大于阈值才会被拒绝的，只有零假设出现的概率大于阈值才会被承认的', '希望推翻的结论，希望证明的结论', '只有出现的概率小于阈值才会被拒绝的，只有零假设出现的概率小于阈值才会被承认的', '希望证明的结论，希望推翻的结论', 'BC', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5057, '假设检验的结论为：当检验统计量的观察值落入危险域，放弃虚拟假设：反之，则接受', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5058, '假设正在处理10类分类问题，并且想知道LDA最多可以产生几个判别向量。以下哪个是正确答案？（）', '单选题', '20', '9', '21', '11', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5059, '假设每个用户最低资源保障设置为yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent=24，则以下说法错误的 是？（）', '单选题', '第3个用户提交任务时，每个用 户最多获得33.33%的资源', '第2个用户提交住务时，每个用户 最多获得50%的资源', '第4个用户提交任务时，每个用户 最多获得25%的资源', '第5个用户提交任务时，每个用户 最多获得20%的资源', 'D', '第5个用户提交任务时每个用户最多获得20%的资源');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5060, '假设现在只有两个类，这种情况下SVM需要训练几次？（）', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5061, '假设目标遍历的类别非常不平衡，即主要类别占据了训练数据的99%，现在你的模型在训练集上表现为99%的准确度，那么下面说法正确的是：（）。', '多选题', '准确度并不适合衡量不平衡类别问题', '准确度适合衡量不平衡类别问题', '精确度和召回率适合于衡量不平衡类别问题', '精确度和召回率不适合衡量不平衡类别问题', 'AC', '精确度和召回率适合于衡量不平衡类别问题，准确度并不适合衡量不平衡类别问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5062, '假设要研制一台服务机器人工作环境为写字楼，楼层内存在大量透明玻璃墙及玻璃门， 要求机器人能够自主避障，应该选择以下哪种传感器用于避障（   ）。', '单选题', 'ToF激光雷达', '超声波传感器', '三角测距激光雷达', 'RGBD相机', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5063, '假设订单表orders用来存储订单信息，cid代表客户编号，money代表单次订购额，现要查询每个客户的订购次数和每个客户的订购总金额，下面（）sql语句可以返回正确结果。', '单选题', 'select cid，count（distinctcid）），sum（money） from orders group by cid', 'select cid，count（distinct（cid），sum（money） from orders order by cid', 'select cid，count（cid），sum（money） from orders order by cid', 'select cid，count（cid），sum（money） from orders group by cid', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5064, '假设训练SVM后，得到一个线性决策边界，但该模型可能是欠拟合的，那么在迭代训练模型时，可以考虑（）。', '单选题', '增加训练数据', '减少训练数据', '计算更多变量', '减少特征', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5065, '假设输入图片尺寸为100×100，卷积核大小为3×3，填充为1，步长为2，那么输出特征图的尺寸：H=10，W=10', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5066, '假负率是指（）。', '单选题', '正样本预测结果数 / 正样本实际数', '被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数', '被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数', '负样本预测结果数 / 负样本实际数', 'B', '假负率是指被预测为负的正样本结果数/正样本实际数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5067, '做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率大于等于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n》0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面哪一种说法正确（）。', '多选题', '增加阈值不会提高召回率', '增加阈值会提高召回率', '增加阈值不会降低查准率', '增加阈值会降低查准率', 'AC', '召回率=TP/TP+FN，查准率=TP/TP+FP。当概率阈值增加时，TP、FP减少或者持平， TP+FN不变，所以召回率不会增加。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5068, '做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率大于等于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n》0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面说法中正确是（）\n1   增加阈值不会提高召回率；\n2   增加阈值会提高召回率；\n3   增加阈值不会降低查准率；\n4   增加阈值会降低查准率。', '单选题', '1', '2', '1 and 3', '2 and 4', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5069, '做文本标注时需注意？。', '单选题', '充分了解语言学', '追求速度', '审核随意', '标注的随机性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5070, '元组x=（1，2，3，【4，5，6】，【7，8，9】），则x【3】【2】为', '单选题', '【4，5】', '3', '9', '6', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5071, '元组中的元素是无序的散列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5072, '元组是不可变的，所以不能修改元素的值。字典也是如此。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5073, '先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '如果一个项集是频繁的，那包含它的所有非空子集也是频繁的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5074, '入侵检测具有对操作系统的校验管理，判断是否有破坏安全的用户活动。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5075, '入侵检测和防火墙一样，也是一种被动式防御工具。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5076, '全局变量会增加不同函数之间的隐式耦合度，从而降低代码可读性，因此应尽量避免过多使用全局变量。 （ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5077, '全局最优解的函数损失值最小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5078, '全称化推理就是由合适公式W1和W1-》W2产生合适公式W2的运算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5079, '全角指一个字符占用两个标准字符位置，半角指一字符占用一个标准的字符位置。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5080, '全面推广输电移动巡检，将安全管控卡、作业指导书等必备文本及运维要求固化至移动巡检流程，推动运维作业标准化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5081, '八种物品A.B.C.D.E.F.G.H要装箱运输，虽然量不大，仅装1箱也装不满，但出于安全考虑，有些物品不能同装一箱，在下表中，符号表示相应的两种物品不能同装一箱。运输这八种物品至少需要装（）箱', '单选题', '2', '3', '4', '5', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5082, '公司人工智能“两库一平台”包括哪些？', '多选题', '样本库', '模型库', '人工智能平台', '通用组件', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5083, '关于 ARMA 、 AR 、 MA 模型的功率谱，下列说法正确的是（ ）', '单选题', 'MA模型是同一个全通滤波器产生的', 'MA模型在极点接近单位圆时，MA谱是一个深谷', 'AR模型在零点接近单位圆时，AR谱是一个尖峰', 'RMA谱既有尖峰又有深谷', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5084, '关于 Anaconda 的组件中，可以编辑文档且展示数据分析过程的是（）', '单选题', 'Anaconda Navigator', 'Anaconda Prompt', 'Spyder', 'Jupyter Notebook', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5085, '关于 EM 算法的收敛性，EM 算法理论上不能够保证收敛。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5086, '关于 Hive 与 Hadoop 其他组件的关系，以下描述错误的是', '单选题', 'Hive 最终将数据存储在 HDFS中', 'Hive SQL 其本质是执行 MapReduce 任务', 'Hive 是 Hadoop 平台的数据仓库工具', 'hive 对 HBase 有强依赖', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5087, '关于 L1、L2 正则化下列说法正确的是？', '单选题', 'L2 正则化能防止过拟合，提升模型的泛化能力，但 L1 做不到这点', 'L2 正则化技术又称为 Lasso Regularization', 'L1 正则化得到的解更加稀疏', 'L2 正则化得到的解更加稀疏', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5088, '关于 Python 字符串，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', '可以使用 datatype（） 测试字符串的类型', '输出带有引号的字符串，可以使用转义字符', '字符串是一个字符序列，字符串中的编号叫“索引“', '字符串可以保存在变量中，也可以单独存在', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5089, '关于 Python 程序格式框架的描述，以下选项中错误的是（）。', '单选题', 'Python 语言不采用严格的“缩进”来表明程序的格式框架', 'Python 单层缩进代码属于之前最邻近的一行非缩进代码，多层缩进代码根据缩进关系决定所属范围', 'Python 语言的缩进可以采用 Tab 键实现', '判断、循环、函数等语法形式能够通过缩进包含一批 Python 代码，进而表达对应的语义', 'A', 'Python 语言采用严格的“缩进”来表明程序的格式框架，缩进可以用Tab键或者空格实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5090, '关于 Python 组合数据类型，以下选项中描述正确的是（）。', '多选题', 'Python 的 str、tuple 和 list 类型都属于序列类型', 'Python 组合数据类型能够将多个同类型或不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序更容易', '组合数据类型可以分为 3 类：序列类型、集合类型和映射类型3 类', '序列类型是二维元素向量，元素之间存在先后关系，通过序号访问', 'ABC', '序列类型是一维元素向量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5091, '关于 Python 组合数据类型，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', '组合数据类型可以分为 3 类：序列类型、集合类型和映射类型', '序列类型是二维元素向量，元素之间存在先后关系，通过序号访问', 'Python 的 str、tuple 和 list 类型都属于序列类型', 'Python 组合数据类型能够将多个同类型或不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5092, '关于 Python 语言的注释，以下选项中描述错误的是（ ）', '单选题', 'Python 语言的单行注释以#开头', 'Python 语言的单行注释以单引号‘开头', 'Python 语言的多行注释以‘‘‘（三个单引号）开头和结尾', 'Python 语言有两种注释方式：单行注释和多行注释', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5093, '关于 eval 函数，以下选项中描述错误的是', '单选题', '如果用户希望输入一个数字，并用程序对这个数字进行计算，可以采用 eval（input（）） 组合', '执行 eval（“Hello”） 和执行 eval（“ ‘Hello’ “） 得到相同的结果', 'eval（“3+5”）的结果为8，eval（“3”+”5”）的结果为35', 'eval的括号里面必须是一个字符型的数据', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5094, '关于 eval 函数，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', 'eval 函数的作用是将输入的字符串转为 Python 语句，并执行该语句', 'eval 函数的定义为：eval（source， globals=None， locals=None， /）', '如果用户希望输入一个数字，并用程序对这个数字进行计算，可以采用 eval（input（）） 组合', '执行 eval（“Hello“） 和执行 eval（“ ‘Hello‘ “） 得到相同的结果', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5095, '关于 eval 函数，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', 'eval 函数的作用是将输入的字符串转为 Python 语句，并执行该语句', '如果用户希望输入一个数字，并用程序对这个数字进行计算，可以采用 eval（input（《输入提示字符串》） 组合', '执行 eval（“Hello“） 和执行 eval（“ ‘Hello‘ “） 得到相同的结果', 'eval 函数的定义为：eval（source，globals=None，locals=None，/）', 'C', 'eval）函数将去掉字符串的两个引号，将其解释为一个变量，因此C应该分别报错和输出‘Hello‘。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5096, '关于 import 引用，以下选项中描述错误的是（）', '单选题', '使用 import turtle 引入turtle 库', '可以使用 from turtle import setup 引入 turtle 库', '使用 import turtle as t 引入 turtle 库，取别名为 t', 'import 保留字用于导入模块或者模块中的对象', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5097, '关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是（）', '单选题', 'k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度', '选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训练样本', '选择合适的 k 值，能减小验方差', '以上说法都正确', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5098, '关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？', '多选题', 'k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度', '选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训练样本', '选择合适的 k 值，能减小验方差', 'k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5099, '关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？', '多选题', 'k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度', '选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训练样本', '选择合适的 k 值，能减小验方差', '', 'ABC', '机器学习中，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集随机分为 k 个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下 k-1 个包作为训练集进行训练。\nK 折交叉验证的的 k 值不能太大，也不能太小。k 值过大，会降低运算速度。若 k 与样本数量 N 相同，则是留一法（Leave-One-Out）。k 值较大，训练集越接近整个训练样本，有利于减小模型偏差（bias）。一般可以将 k 作为超参数调试，根据表现选择合适的 k 值。\nK 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力，类似于增加了训练样本数量，使得学习的模型更加稳健，鲁棒性更强。选择合适的 k 值能够有效避免过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5100, '关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？', '单选题', 'k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度', '选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训练样本', '选择合适的 k 值，能减小验方差', '以上说法都正确', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5101, '关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（）', '单选题', 'Logit回归目标函数是最小化后验概率', 'Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小', 'SVM目标是结构风险最小化', 'SVM可以有效避免模型过拟合', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5102, '关于 函数说法错误的是（    ）。', '单选题', '函数可以没有参数', '函数可以有多个返回值', '函数可以没有return语句', '函数都有返回值', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5103, '关于A3C算法说法的是（     ）。', '多选题', '使用了多个线程，每个线程对应了不同的探索方式', '需要使用经验池存储样本', 'A3C是off-policy的算法', 'A3C是on-policy的算法', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5104, '关于AnacOnda的说法中，下列描述错误的是（）', '单选题', 'AnacOnda是一个可以对包和环境进行统一管理的发行版本', 'AnacOnda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项', 'AnacOnda是完全开源的、付费的', 'AnacOnda避免了单独安装包时需要配置或兼容等各种问题', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5105, '关于Anaconda的组件中，可以编辑文档且展示数据分析过程的是（ ）。', '单选题', 'Anaconda Navigator', 'Anaconda Prompt', 'Spyder', 'Jupyter Notebook', 'D', 'Jupyter Notebook可以重现整个分析过程，并将说明文字、代码、图表、公式和结论都整合在一个文档中');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5106, '关于Anaconda的说法中，下列描述错误的是（）。', '单选题', 'Anaconda是一个可以对包和环境进行统一管理的发行版本。', 'Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。', 'Anaconda是完全开源的、付费的。', 'Anaconda避免了单独安装包时需要配置或兼容等各种问题。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5107, '关于Anconda的特点，下列描述不正确的是（）。', '单选题', '完全开源和免费', '仅支持Linnux、windows系统', '包含了众多流行的科学、数学、工程和数据分析的Python库', 'Anconda支持Python2.x以上的版本', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5108, '关于Anconda的特点，下列描述正确的是（）。', '多选题', '完全开源和免费｜', '仅支持Linnux、windows系统｜', '包含了众多流行的科学、数学、工程和数据分析的Python库｜', 'Anconda支持Python3.x以上的版本“', 'AC', '“Anaconda发行版本具有以下的特点：\n（1） 包含了众多流行的科学、数学、工程和数据分析的Python库。\n（2） 完全开源和免费。\n（3） 额外的加速和优化是收费的，但对于学术用途，可以申请免费的License。\n（4） 全平台支持Linux、Windows、Mac OS X，支持Python 2.6、2.7、3.4、3.5、3.6，可以自由切换。“ 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5109, '关于Anconda组件的说法中，下列描述错误的是（）。', '单选题', 'Anaconda Prompt是Anaconda自带的命令行｜', 'Jupyter Notebook是基于客户端的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程｜', 'Spyder是一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境｜', 'Anaconda Navigator是用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在Navigator中手动实现“', 'B', 'Jupyter Notebook是基于Web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5110, '关于Anconda组件的说法中，下列描述错误的是（）。', '单选题', 'Anaconda', 'Jupyter', 'Spyder是一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境', 'Anaconda', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5111, '关于Apriori算法的原理中叙述错误的是（）。', '单选题', 'Apriori算法通常使用先验知识或者假设', '如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的', '如果一个项集是非频繁集，那么它的所有超集也是非频繁的', 'Apriori算法不可以用来发现频繁集', 'D', 'Apriori算法可以用来发现频繁集。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5112, '关于Attention-based Model，下列说法正确的是（）', '单选题', '相似度度量模型', '是一种新的深度学习网络', '是一种输入对输出的比例模型', '都不对', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5113, '关于BP神经网络说法正确的是（      ）', '多选题', '是一种非线性模型', 'sigmoid是其常用的一种激活函数', '可用于分类或回归', '有良好的自组织自学习能力机器学习方法', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5114, '关于BP算法优点说法正确的是（ ）。', '多选题', 'BP算法能够自适应学习', 'BP算法有很强的非线性映射能力', 'BP算法反向传播采用链式法则，推导过程严谨', 'BP算法泛化能力不强', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5115, '关于BP算法优缺点的说法错误的是 （ ）。', '单选题', 'BP算法不能用于处理非线性分类问题', 'BP算法训练时间较长', 'BP算法容易陷入局部最小值', 'BP算法训练时候可能由于权值调整过大使得激活函数达到饱和', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5116, '关于CAP理论说法正确的是（）。', '多选题', '一个分布式系统不能同时满足一致性、可用性和分区容错性等需求', '一致性主要指强一致性', '一致性、可用性和分区容错性中的任何两个特征的保证（争取）可能导致另一个特征的损失（放弃）', '可用性指每个操作总是在“给定时间”之内得到返回“所需要的结果”', 'ABCD', 'CAP理论认为，一个分布式系统不能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）等需求，而最多只能同时满足其中的两个特征。CAP 理论告诉我们，数据管理不一定是理想的——一致性、可用性和分区容错性中的任何两个特征的保证（争取）可能导致另一个特征的损失（放弃）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5117, '关于CBOW与Skip-Gram算法。以下说法不正确的是？', '单选题', 'Skip-Gram是根据某个词然后分别计算它前后几个词的各个概率。', '无论是CBOW模型还是Skip-gram模型。都是以Huffman树作为基础的。', 'CBOW和Skip-gram都是可以训练词向量的方法。', 'CBPOW是根据某个词前面的n个词或者前后n个连续的词，来计算某个词出现多现的概率。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5118, '关于CBOW与Skip-Gram算法，以下说法不正确的是（）', '单选题', 'CBOW是根据某个词前面的n个词或者前后n个连续的词，来计算某个词出现的概率', 'Skip-Gram是根据某个词然后分别计算它前后几个词的各个概率', 'CBOW和Skip-Gram都是可以训练词向量的方法，但是Skip-Gram要比CBOW更快一些', '无论是CBOW模型还是skip-gram模型，都是以Huffman树作为基础的', 'C', 'Skip-Gram要比CBOW慢，因为skip-gram的预测次数多于CBOW');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5119, '关于CSW文件的描述，以下选项中错误的是（）。', '单选题', 'CSV文件通过多种编码表示字符', 'CSV文件格式是种通用的相对简单的文件格式，应用于程序之间转移装格数据', 'CSV文件的每行是一 维数据可以用Python中的列表类型表示', '整个CSV文件是一个二维数据', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5120, '关于DACP的数据字典描述错误的是哪项？', '单选题', '大数据平台的数据字典不仅包含大数据的数据字典，还有源系统的数据字典。', '大数据的数据字典里不仅有全数据目录，还有业务数据目录。', '在大数据数据目录里可以直接查看当前周期的记录数', '在大数据数据目录里可以直接查看样例数据', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5121, '关于DQN说法的是（     ）。', '多选题', '网络最开始使用卷积神经网络或全连接网络，目的是为了提取图像特征信息', '对于atari游戏中，一般将连续4帧图像放在一起作为一个state送到神经网络中', '网络的输出是动作', '网络的输出是Q值', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5122, '关于DataNode描述中，不正确的是（）', '单选题', 'DataNode负责管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。', '为了减轻NameNode的负担，DataNode会在启动时的上报来更新其在NameNode上的映射表', 'DataNode之间不会相互通信，NameNode只会与DataNode进行通信', 'Hadoop集群中存储数据的节点，每个节点都会运行一个DataNode守护进程', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5123, '关于DataNode的描述错误的是（）。', '单选题', 'DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写请求', 'DataNode进行数据块的创建、删除和复制工作', '集群中的DataNode一般是一个节点一个', '文件的副本系数由DataNode储存', 'D', '文件副本的数目称为文件的副本系数，这个信息是由NameNode保存的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5124, '关于Dataset，下列说法不正确的是？', '单选题', 'Dataset不需要反序列化就可执 行大部分操作', 'Dataset是一个由特定域的对象 组成的强类型集合', 'Dataset与RDD高度类似＞性能 比RDD好', 'Dataset 执行sort， filter， shuffl e登操作需要进行反序列 化', 'D', 'Dataset 执行sort， filter， shuffl e登操作不需要进行反序列化。Java序列化就是指把Java对象转换为字节序列的过程\nJava反序列化就是指把字节序列恢复为Java对象的过程。\n序列化最重要的作用：在传递和保存对象时.保证对象的完整性和可传递性。对象转换为有序字节流，以便在网络上传输或者保存在本地文件中。\n 反序列化的最重要的作用：根据字节流中保存的对象状态及描述信息，通过反序列化重建对象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5125, '关于Double DQN说法的是（     ）。', '多选题', 'Q值的目标值中的max操作会产生过估计，从而影响找到最佳策略', 'Double DQN可以减小偏差', 'Double DQN的目标函数与DQN的完全相同', 'Double DQN引入了优势函数（advantage function）', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5126, '关于Dropout说法，正确的是（）。', '多选题', 'Dropout 背后的思想其实就是把DNN当作一个集成模型来训练，之后取所有值的平均值，而不只是训练单个DNN', 'DNN网络将Dropout率设置为p，也就是说，一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0', '丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。由于这个原因，每一次训练它都像是在训练一个新的网络', 'Dropout 方法通常和 L2 正则化或者其他参数约束技术（比如Max Norm）一起使用，来防止神经网络的过拟合', 'ABCD', 'dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。防止过拟合的方法：提前终止（当验证集上的效果变差的时候）；L1和L2正则化加权；soft weight sharing dropout。dropout率的选择：经过交叉验证，隐含节点dropout率等于0.5的时候效果最好，原因是0.5的时候dropout随机生成的网络结构最多。dropout也可以被用作一种添加噪声的方法，直接对input进行操作。输入层设为更接近1的数。使得输入变化不会太大（0.8）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5127, '关于ELM神经网络的描述，下列选项中正确的是（      ）', '多选题', '通过梯度下降法，利用反向传播的方式来进行学习', '是一种泛化的单隐层前馈神经网络', '容易形成局部极小值而得不到全局最优值', '输入层和隐含层之间的权重和隐含层节点的阈值是通过随机初始化得到的', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5128, '关于EM算法的收敛性，EM算法理论上不能够保证收敛', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5129, '关于EM算法的用途，EM算法只适用不完全数据的情形。（      ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5130, '关于EXCEL中创建图表，叙述正确的是', '多选题', '嵌入式图表建在工作表之内，与数据同时显示', '如果需要修饰图表，只能使用格式栏上的按钮', '创建了图表之后，便不能修改', '图表工作表在工作之外，与数据分开显示', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5131, '关于EXCEL图表中“系列”的正确描述包括（）', '多选题', '一个系列对应工作表中的一行或一列数据', '一个系列对应工作表中的一个矩形区域的数据', '一个系列在图表上用同一种颜色表示', '一个图表中可以有多个系列', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5132, '关于Excel的数据库叙述正确的是（）。', '多选题', '一行为一个记录', '一列为一个字段', '数据库通常又称数据清单', '它是一个二维表', 'ABCD', 'Excel的数据库是一个二维表，其中一行是记录，一列是字段。数据库通常又称作数据清单');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5133, '关于Flume，下列说法错误的是？', '多选题', 'Flume级联节点之间的数据传输支持加密', 'Flume支持多级联和多路复用', 'Source到Channel到Sink等进程内部有加密的必要', 'Flume级联节点之间的数据传输不支持压缩', 'CD', 'Flume级联节点之间的数据传输支持加密\nFlume支持多级联和多路复用\nSource到Channel到Sink等进程内部可进行加密\nFlume级联节点之间的数据传输支持压缩\nFlume 级联节点之间的数据传输不支持压缩');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5134, '关于GoogLeNet描述正确的有：', '单选题', 'GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络', 'GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路', 'GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本', 'GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构', 'B', 'GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5135, '关于GroupBy对象，下列描述正确的是（）', '多选题', 'DataFrame经过分组后得到了一个', 'Series经过分组后得到了一个SeriesGroupBy对象', '能够直接查看结果', '采用惰性计算', 'ABD', 'DataFrameGroupBy对象');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5137, '关于HBase Region的定位说法错误的是', '单选题', '元数据表，又名.META.表，存储了Region和Region服务器的映射关系。当HBase表很大时， .META.表也会被分裂成多个Region', '为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中', '根数据表，又名-ROOT-表，记录所有元数据的具体位置。-ROOT-表只有唯一一个Region，名字是在程序中被写死的。Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置', '为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，寻址过程客户端只需要询问Zookeeper服务器，不需要连接Master服务器，由于数据放在内存中，因此不存在缓存失效问题。', 'D', '客户端访问数据时的“三级寻址”\n•为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题\n•寻址过程客户端只需要询问Zookeeper服务器，不需要连接Master服务器');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5138, '关于HBase shell命令，哪个命令是使表无效。（）', '单选题', 'alert', 'disable', 'drop', '以上都不是', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5139, '关于HBase下面说法正确的是（）。', '单选题', 'HBase®一个稀疏、多维度、排 序的映射表，这张表的索引是行 键、列', '每个值是一个未经解释的字符 串，没有数据类型，程序员要自 己去对它进', '用户在表中存储数据，每一行都 有一个可排序的行键和任意多的 列', '以上说法都正确', 'D', 'Hbase是Hadoop Database的简称，Hbase是分布式、面向列的开源数据库（准确是面向列族）。HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务，Map Reduce为Hbase提供高性能的计算能力，Zookeeper为Hbaset提供稳定服务和Failover机制，因为我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。\n Hbase的特点：1，海量存储2，列式存储3，极易扩张4，高并发5，稀疏（主要针对Hbase的灵活性）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5140, '关于HBase与传统的关系数据库的区别说法错误的是', '单选题', '数据类型：关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和存储方式，HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串', '数据操作：关系数据库中包含了丰富的操作，其中会涉及复杂的多表连接。HBase则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系', '存储模式：关系数据库是基于行模式存储的。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的', '数据维护：在关系数据库中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留。在HBase中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。', 'D', '数据维护：在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中的原来的旧值，旧值被覆盖够就不会存在，而在HBase中执行更新操作时，不糊并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧的有的版本保留。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5141, '关于HBase二级索引的描述，哪些是正确的？', '多选题', '核心是倒排表', '二级索引概念是对应Rowkey这个“一级”索引', '二级索引使用平衡二叉树', '二级索引使用LSM结构', 'AB', 'HBase二级索引的核心是倒排表，二级索引概念是对应Rowkey这个“一级”索引，其本身没有二级索引，通过管理一组索引文件，lsm将结构复杂的随机IO变得更快，但要处理大量的索引文件');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5142, '关于HBase和BigTable说法错误的是', '单选题', 'HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据', 'BigTable和HBase均采用Chubby提供协同服务管理', 'BigTable和HBase都是一个分布式存储系统', 'HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表', 'B', 'BigTable 是一个分布式存储系统，它利用谷歌提出的MapReduce分布式并行计算模型来处理海量数据，使用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储，采用Chubby提供协同服务管理。\nHadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。\n利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Zookeeper作为其分布式协同服务主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5143, '关于HBase实现的三个主要的功能组件说法错误的是', '单选题', '主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息，维护Region服务器列表，分配Region，负载均衡', 'Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region，处理来自客户端的读写请求', '客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据，而是在获得Region的存储位置信息后，直接从Region服务器上读取数据', '客户端并不依赖Master，而是通过Zookeeper来获得Region位置信息，大多数客户端甚至从来不和Master通信，所以这种设计方式使得Master负载比较高', 'D', '客户端并不依赖Master，而是通过Zookeeper来获得Region位置信息，大多数客户端甚至从来不和Master通信，这种设计方式使得Master负载很小。\n主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：\n–管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作\n–实现不同Region服务器之间的负载均衡\n–在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布\n–对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5144, '关于HBase用户读写数据过程说法错误的是', '单选题', '用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行', '用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中', '只有当操作写入Hlog之后，commit（）调用才会将其返回给客户端', '当用户读取数据时，先去磁盘上面的StoreFile中寻找', 'D', '数据读写的过程：\n•用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行\n•用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中\n•只有当操作写入Hlog之后，commit（）调用才会将其返回给客户端\n•当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5145, '关于HBase的HLog工作原理说法错误的是', '单选题', '分布式环境必须要考虑系统出错。HBase采用HLog保证系统恢复', 'HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件，它是一种预写式日志（Write Ahead Log）', '用户更新数据不需要先写入日志后，才能写入MemStore缓存，并且，直到MemStore缓存内容对应的日志已经写入磁盘，该缓存内容才能被刷写到磁盘', '发生故障后，系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分别放到相应Region对象的目录下，然后，再将失效的Region重新分配到可用的Region服务器中，并把与该Region对象相关的HLog日志记录也发送给相应的Region服务器', 'C', 'Region 服务器领取到分配给自己的 Region 对象以及与之相关的 HLog 日志记录以后，会重新做一遍日志记录中的各种操作，把日志记录中的数据写入到MemStore缓存中，然后，刷新到磁盘的 StoreFile 文件中，完成数据恢复。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5146, '关于HBase，下面说正确的是（）', '单选题', 'HBase中可以根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格数据版本', 'HBase中可以根据行键、列族、列限定符来确定-个单元格数据版本', 'HBase中可以根据行键、列族来确定一个单元格数据版本', '以上都不对', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5147, '关于HBase，下面说法正确的是（）', '单选题', 'HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列', '每个值是一个未经解释的字符串，没有数据类型程序员要自己去对它进', '用户在表中存储数据，每一行都有一个可排序的行键和任意多的列', '以上说法都正确', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5148, '关于HDFS Shell命令，从HDFS集群中下载文件到本地可以使用（ ）。', '多选题', '-copyToLocal', '-get', '-cat', '-du', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5149, '关于HDFS Shell命令，将本地文件上传到HDFS集群可以使用的命令有（ ）。', '多选题', '-moveFromLocal', '-copyFromLocal', '-put', '-setrep', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5150, '关于HDFS安全模式说法正确的是？（）', '单选题', '在安全模式下只能写不能读', '在安全模式下只能读不能写', '在安全模式下读写都不允许', '在安全模式下读写都可以', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5151, '关于HDFS的文件写入，正确的是（ ）。', '单选题', '支持多用户对同一文件的写操作', '用户可以在文件任意位置进行修改', '默认将文件块复制成三份存放', '复制的文件块默认都存在同一机架上', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5152, '关于HDFS的文件写入，正确的是（）。', '多选题', '不支持多用户对同一文件的写操作', '用户不可以在文件任意位置进行修改', '默认将文件复制成三份存放', '复制的文件块默认不存在同一机架上', 'ABCD', '根据HDFS定义，以上答案都为正确选项。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5153, '关于HDFS的特征，下列说法错误的是（）。', '单选题', '支持超大文件', '基于商用硬件', '流式数据访问', '低吞吐量', 'D', 'HDFS设计中重视“数据的高吞吐量”，因此其数据吞吐量高，但也造成了其数据延迟访问的特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5154, '关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是？', '单选题', '—个DataNode上存储的所有数据块可以有相同的', '存储客户端上传的数据的数据块', 'DataNode之间可以互相通信', '响应客户端的所有读写数据请求， 为客户端的存储和读取数据提供支撑', 'A', '出于安全性和高可用性考虑，并不会把一个block的多个副本放在同一个datanode上');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5155, '关于HIVE的描述不正确的？', '单选题', 'Hive最佳使用景是大数据的批 处理作业', 'Hive可以实现大规模数据集上 实现低延迟快速的查询', 'Hive构建在基于静态批处理的 Hadoop之上，Hadoop通常有 较高的延迟并且在作业提交和调 度的时候需要大量开销', 'Hive查询操作过程严格遵循 Hadoop Mapreduce 的作用执 行模型.Hive将用户的HveQL语 句通过解释器转换为 Mapreduce Hadoop 集群上', 'B', 'Hive不可以实现大规模数据集上 实现低延迟快速的查询。Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5156, '关于Hadoop HDFS1.0的局限性包括（）。', '多选题', '命名空间的限制，名称节点是保存在内存中的，因此名称节点能够容纳的对象（文件、块）的个数会受到内存空间大小的限制', '性能的瓶颈，整个分布式文件系统的吞吐量，受限于单个名称节点的吞吐量', '隔离问题，由于集群中只有一个名称节点，只有一个命名空间，因此无法对不同应用程序进行隔离', '集群的可用性，一旦这个唯一的名称节点发生故障，会导致整个集群变得不可用', 'ABCD', 'HDFS只设置唯一一个名称节点，这样做虽然大大简化了系统设计，但也带来了一些明显的局限性，具体如下：（1）命名空间的限制：名称节点是保存在内存中的，因此，名称节点能够容纳的对象（文件、块）的个数会受到内存空间大小的限制。（2）性能的瓶颈：整个分布式文件系统的吞吐量，受限于单个名称节点的吞吐量。（3）隔离问题：由于集群中只有一个名称节点，只有一个命名空间，因此，无法对不同应用程序进行隔离。（4）集群的可用性：一旦这个唯一的名称节点发生故障，会导致整个集群变得不可用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5157, '关于Hadoop HDFS名称节点中的Fslmage中，主要信息包括（）。', '多选题', '文件的复制等级', '文件的修改访问时间', '文件的访问权限', '组成文件的块', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5158, '关于Hadoop HDFS名称节点中的元数据信息，下面说法正确的是（）。', '多选题', '文件是什么：包括目录自身的属性信息，例如文件名，目录名， 修改信息等', '文件被分成了多少块', '每个块和文件之间的映射信息', '每个文件具体被存储到哪个服务器上', 'ABCD', '关于Hadoop HDFS名称节点中的元数据信息：文件是什么：包括目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等，文件被分成了多少块，每个块和文件之间的映射信息，每个文件具体被存储到哪个服务器上等');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5159, '关于Hadoop HDFS块的概念，下面说法正确的是（）。', '多选题', '块是HDFS的核心概念，HDFS为了分摊磁盘读写的开销，也就是在大量数据间分摊磁盘寻址的开销', 'Hadoopl.x中，默认为64MB， 可以调大，但不是越大越好，块的大小设定不变', 'Hadoop1.x中，默认为 128MB，可以调大，越大越好，块的大小设定不变', 'HDFS的一个块通常要比普通文件大的多', 'ABD', 'Hadoop HDFS块的概念：块是HDFS的核心概念，HDFS为了分摊磁盘读写的开销，也就是在大量数据间分摊磁盘寻址的开销。Hadoop 1.x中，默认为64MB， 可以调大，但不是越大越好，块的大小设定不变。HDFS的一个块通常要比普通文件大的多。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5160, '关于Hadoop HDFS块的设计的优点，下面说法正确的是（）。', '多选题', '支持大规模的文件的存储', '简化系统设计', '适合数据备份', '能够实现冗余备份机制', 'ABCD', '关于Hadoop HDFS块的设计的优点有：支持大规模的文件的存储，简化系统设计，适合数据备份，能够实现冗余备份机制。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5161, '关于Hadoop HDFS的冗余数据存储设计的优点，下面说话正确的是（）。', '多选题', '加快数据的传输速度，冗余备份可以并行访问数据，加快了操作访问效率', '容易的检查数据错误，冗余备份机制可以用来互相参照，容易检查数据错误', '容易保持数容易保持数据的一致性，冗余备份机制使得即使有一个副本坏掉了，只要副本量低于预设值，系统会自动复制副本达到预设值据的一致性', '提升磁盘空间的利用率，冗余备份机制使得磁盘空间有效利用', 'ABC', '关于Hadoop HDFS的冗余数据存储设计的优点有：加快数据的传输速度，冗余备份可以并行访问数据，加快了操作访问效率。容易的检查数据错误，冗余备份机制可以用来互相参照。容易检查数据错误，容易保持数容易保持数据的一致性，冗余备份机制使得即使有一个副本坏掉了，只要副本量低于预设值，系统会自动复制副本达到预设值据的一致性。但是HDFS是小文件索引不管数据在1M还是127M，都应该对应元数据存放在NameNode上，如果小文件很多，也就意味着所占用的内存信息也越大，那么对于hdfs的NameNode的压力也就越大。空间得不到有效利用。所以不选D。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5162, '关于Hadoop HDFS的文件操作，正确的是（）。', '多选题', 'HDFS可以创建文件并写入数据', 'HDFS可以查看文件内容', 'HDFS可以更改文件名', 'HDFS可以更改文件内容', 'ABC', 'Hadoop HDFS的文件操作有：HDFS可以创建文件并写入数据，HDFS可以查看文件内容，HDFS可以更改文件名。但HDFS上的文件不支持直接修改，是因为HDFS只支持一次写入，如果想要修改HDFS上的文件则需要将HDFS的文件下载到本地（hdfs dfs -get hdfs路径 本地路径），从本地进行修改，然后再上传到HDFS上（hdfs dfs -put 本地路径 hdfs路径），故不选D。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5163, '关于Hadoop MapReduce分片（spit）概念，下列说法不正确的是（）。', '单选题', 'Hadoop为每个split创建一个Map任务', 'split的多少决定了Map任务的数目', '大多数情况下，理想的分片大小是一个HDFS块对应一个spit', 'split是一个物理概念', 'D', 'split不是一个物理概念，是一个概念上的切片，block是物理概念。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5164, '关于Hadoop MapReduce，以下描述中正确的是（）。', '多选题', 'reduce（）函数的输入是value集', 'reduce（）函数将最终结果写到HDFS系统中', '用户可以自己定义reduce（）函数', 'reduce（）函数的输入数据是经过map（）函数处理之后的数据', 'BCD', 'reduce（）函数的输入是key-value集。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5165, '关于Hadoop中MapReduce说法正确的是（）。', '单选题', '可以没有Reduce任务', 'Reducer输入为随机输入', 'Shuffle主要实现数据可视化功能', '一个Reducer只能从一个Map复制所需要的partition', 'A', 'MapReduce中的Reduce并不是必须存在的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5166, '关于Hadoop单机模式和伪分布式模式的说法正确的是（）。', '单选题', '两者都有守护进程，且守护进程运行在一台机器上', '单机模式不使用HDFS，但加载守护进程', '两者都不与守护进程交互，避免复杂性', '后者比前者增加了HDFS输入输出以及可检查内存使用情况', 'D', '伪分布模式比单机模式增加了HDFS入输出以及可检查内存使用情况');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5167, '关于Hadoop技术描述错误的是？（）', '单选题', 'HDFS是一个分布式文件系统', '联盟链', 'HDFS适合存储大量的小文件', 'HDFS存储空间由数据节点数决定', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5168, '关于Hadoop生态系统软件说法错误的是', '单选题', 'HDFS是分布式文件系统', 'YARN是资源管理和调度器', 'Tez是运行在YARN之上的下一代Hadoop查询处理框架', 'Hive是Hadoop上的数据仓库，为了提高效率，可以越过HDFS直接管理数据的存储', 'D', 'hive的表使用的默认存储是hdfs的文件系统，相当于表的数据是存储在hdfs文件系统中的。因此无法越过HDFS直接管理数据的存储');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5169, '关于Hadoop的负载均衡的描述错误的是（）', '单选题', '未新增节点时，HDFS的数据在各个DataNode中的分布可能很不均匀', '尤其是在DataNode节点出现故障或新增DataNode节点时，数据分布很容易不均匀', '当数据块分布的不均匀时，使用命令 /usr/local/hadoop$bin/start-balancer.sh，重新平衡DataNode上的数据块的分布', '未新增节点时，HDFS的数据在各个DataNode中的分布是均匀的', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5170, '关于Hbase存储型的描述正确的是？', '多选题', '即使是key值相同，qualifier也 相同的多个keyvalue .也可能有 多个，此时使用时间戳', '同一个key值可以关联多个 value', 'keyvalue期有时间戳，类型等关 键信息', '每一个keyvalue都有一个 qualifier 标识', 'ABCD', 'HBase引入了LSM树的概念，即Log-Structured Merge-Trees。 HFile格式 HFile分为六个部分： Data Block 段 —–保存表中的数据，这部分可以被压缩。每一个数据块由块头和一些KeyValue组成，key的值是严格按照顺序存储的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5171, '关于Hbase的使用场景，以下说法正确的有哪些', '多选题', '需对数据进行随机读操作或者随机写操作', '大数据量并发操作', '需要进行多表联合查询', '读写访问均是非常简单的操作', 'ABD', 'Hbase需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据量并发操作、读写访问均是非常简单的操作');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5172, '关于Hive 在Fusioninsight HD 中的架构描述错误的是', '单选题', '只要有一个Hiveserver 不可用，整个Hive 集群便不可用', 'Motastore 用于提供元数据服务，依赖于DBService', '在同一时间点，HiveServer 只要一个处于Active 状态，另一个则处于Standby 状态', 'Hiveserver 负责接收客户端请求，解析，执行 HQL 命令并返回查询结果', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5173, '关于Hive与Hadoop其他组件的关系。以下描述错误的是（）', '单选题', 'Hive最终将数据存储在HDFS中', 'Hive是Hadoop平台的数据仓库工具', 'HQL可以通过Mapreduce执行任务', 'Hive对Hbase有强依赖', 'D', 'hive不是数据库，而是数据仓库，主要依赖于hadoop来实现');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5174, '关于Hive与Pig的⽐较正确的⼀项是', '单选题', 'Pig更适合于数据呈现的⼯作', 'Pig能对中⼩规模的数据进⾏迭代处理', 'Hive更适合做数据准备阶段的⼯作', 'Hive会按照⽤户所需要的形式呈现', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5175, '关于Hive中的桶说法不正确的是（）？', '单选题', '每个桶是一个目录', '建表时指定桶个数，桶内可排序', '数据按照某个字段的值Hash后放入某个桶中', '对于数据抽样、特定join的优化很有意义', 'A', '一个分区就是一个目录，而不是桶');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5176, '关于Hive在Fusioninsight HD中的架构描述错误的是？（）', '单选题', '只要有一个Hive server不可用， 整个Hive集群便不可用。', 'Mota store用于提供元数据服务，依赖于DB Service', '在同一时间点，Hive Server只要 —个处于Active状态，另一个则 处于Stand by状态', 'Hiveserver负责接收客户端请求，解析，执行HQL命令并返 回查询结果', 'A', '一个Hiveserver不可用， 整个Hive集群仍可用');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5177, '关于Hive的说法正确的是（）。', '多选题', 'Hive是基于Hadoop的数据仓库工具', 'Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表', '最初，Hive由Google开源，用于解决海量结构化日志数据统计问题', 'Hive的主要应用场景是离线分析', 'ABD', 'Hive不是由谷歌提出和开源的，谷歌提出的三大核心技术是GFS、BigTable、MapReduce。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5178, '关于Hive说法正确的是（）。', '单选题', '一种数据仓库', '一种数据处理工具', '一种可视化工具', '一种分析算法', 'A', 'Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5179, '关于IoU的理解不正确的一项是（）', '单选题', '模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率', '检测结果（DetectionResult）与 Ground Truth 的交集比上它们的并集', '检测的准确率', '检测的召回率', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5180, '关于K-Means算法的表述不正确的是（ ）', '单选题', '算法开始时，K-Means算法需要指定质心', 'K-Means算法的效果不受初始质心选择的影响', 'K-Means算法需要计算样本与质心之间的距离', 'K-means属于无监督学习', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5181, '关于K-means说法不的是（     ）。', '单选题', '算法可能终止于局部最优解', '簇的数目k必须事先给定', '对噪声和离群点数据敏感', '适合发现非凸形状的簇', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5182, '关于KNN最近邻分类算法的过程：①计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离、马氏距离等）；②对上面所有的距离值进行排序；③选前k个最小距离的样本；④根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别。正确的排序为（）。', '单选题', '①③②④', '②④①③', '①②③④', '①②④③', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5183, '关于KNN算法的描述，不正确的是', '单选题', '可以用于回归', '距离度量的方式通常用曼哈顿距离', 'k值的选择一般选择一个较小的值', '可以用于分类', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5184, '关于Kafka的基本概念描述错误的是（）？', '单选题', 'Kafka集群包含一个或多个服务实例，这些服务实例被称为 Broker', '每条发布到Kafka集群的消息都 有一个类别，这个类别被称为 Topic', '每个Consumer属于多个的 Consumer Group', 'Kafka将Topic分成一个或者多个 Partition，每个Partition在物理 上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息', 'C', '每个Consumer进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5185, '关于Kafka磁盘容量不足的告警，对于可能的原因以下分析不正确的是？', '单选题', '业务规划不合理导致数据分配不 均，使部分磁盘达到使用率上限', '数据保存时间配置过长，数据累计 达到磁盘使用率上限', 'Broker节点故障导致', '用于存储Kafka数据的磁盘配置 （如磁盘数目，磁盘大小等），无法满 足当前业务数据流量，导致磁盘使 用率达到上限', 'C', 'Broker故障之后，会不断重试（默认2147483647次，可通过retries配置）直到消息提交成功，如果超过配置的重试次数还是失败，则返回给客户端异常。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5186, '关于Kafka磁盘容量不足的告警，对于可能的原因以下分析不正确的是？', '单选题', '用于存储Kafka数据的磁盘配置 （如磁盘数目、磁盘大小等）， 无法满足当前业务数据流里，导 致磁盘使用率达到上限', '数据保存时间配置过长，数据累 积达到磁盘使用率上限', '业务规划不合理，导致数据分配 不均，使部分盘达到使用率上限', 'Broker节点故障导致', 'D', '由于Kafka的消息需要持久化到磁盘中，磁盘故障会影响Kafka的使用，严重时会造成数据丢失。一个Broker节点的磁盘发生故障，导致这个Broker节点的进程退出【3】，进而影响了Kafka中的某一个Topic的正常使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5187, '关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）。', '单选题', 'K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。', 'K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。', 'K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。', 'K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5188, '关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法正确的是（）', '多选题', 'K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念', 'K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。', 'K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇', 'K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5189, '关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法正确的是（）。', '多选题', 'K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。', 'K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。', 'K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。', 'K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5190, '关于L1、L2正则化，下列说法正确的是（）。', '单选题', 'L2 正则化能防止过拟合，提升模型的泛化能力，但 L1 做不到这点', 'L2 正则化技术又称为 Lasso Regularization', 'L1 正则化得到的解更加稀疏', 'L2 正则化得到的解更加稀疏', 'C', 'L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择；L2正则化可以防止模型过拟合，一定程度上L1也可以防止过拟合，L1正则化又称Lasso Regression。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5191, '关于LDA模型中的K，K的指定，必须考虑数据集合的特点，选择一个较为优化的数值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5192, '关于LWPCookieJar对象，下列说法错误的是（）。', '单选题', '用于存储和加载Cookie', '存储Cookie的方法是save', '加载Cookie的方法是load', 'FileCookieJar 是 LWPCookieJar的子类', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5193, '关于Logistic回归和SVM的描述，不正确的是（）。', '单选题', 'Logistic回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，用先验概率的乘积代替后验概率', 'Logistic回归的输出就是样本属于正类别的概率', 'SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，属于结构风险最小化', 'SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合', 'A', 'Logistic回归目标函数是最小化后验概率，Logistic回归可以用于预测事件发生概率的大小，SVM目标是结构风险最小化，SVM可以有效避免模型过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5194, '关于Logistic回归和SVM，以下说法错误的是（）', '单选题', 'Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小', 'Logistic回归的目标含税是最小化后验概率', 'SVM的目标的结构风险最小化', 'SVM可以有效避免模型过拟合', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5195, '关于Logit回归和SVM不正确的是（）', '单选题', 'Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。A错误', 'Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率，正确', 'SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化。', 'SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5196, '关于Logit回归和SVM不正确的是（）。', '单选题', 'Logit回归目标函数是最小化后验概率', 'Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小', 'SVM目标是结构风险最小化', 'SVM可以有效避免模型过拟合', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5197, '关于MNIST，下列说法错误的是（）。', '单选题', '是著名的手写体数字识别数据集', '有训练集和测试集两部分', '训练集类似人学习中使用的各种考试试卷', '测试集大约包含10000个样本和标签', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5198, '关于MapReduce Shuffle过程合并（combine）操作，两个健值对《“a”，1》和《“a”，1》经过合并操作结果为（）', '单选题', '《“a“，2》', '《“a“，《1，1》》', '《“a，a“，2》', '《“a，a“，《1，1》》', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5199, '关于MapReduce优点，下列说法不正确的是（）。', '单选题', '高容错性', '适合PB级以上海量数据的离线处理', '良好的扩展性', '适合做实时计算', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5200, '关于MapReduce框架中一个作业的reduce任务数，下列说法正确的是（）', '单选题', '由自定义的Partitioner来确定', '是分块总数目的一半', '可以由用户来自定义，通过 JobConf.setNumReducetTask （int）来设定一个作业中reduce的 任务数目', '由MapReduce随机确定其数目', 'C', '一个job的ReduceTasks数量是通过mapreduce.job.reduces参数设置\n也可以通过编程的方式，调用Job对象的setNumReduceTasks（）方法来设置目');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5201, '关于MapReduce的特点，下列说法不正确的是（）。', '单选题', '高容错性', '适合PB级以上海量数据进行离线处理', '良好的扩展性', '适合做实时计算', 'D', '不擅长实时计算\nMapReduce无法像MySQL-样，在毫秒或者秒级内返回结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5202, '关于MapReduce的说法正确的是（）', '单选题', 'MapReduce1.0用YARN框架来进行资源调度的', 'MapReduce是基于内存计算的框架', 'MapReduce是分布式文件存储系统', 'MapReduce1.0既是一个计算框架又是一个资源调度框架', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5203, '关于Matplotlib的说法中，下列描述正确的是（）', '单选题', 'Matplotlib是一个Python', '它使用简单，仅用几行代码就能生成各种图表', '仅仅适用于IPython平台', '只能输出PNG或PDF格式', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5204, '关于Mnesia说法错误的是', '单选题', 'Mnesia是一个分布式数据库管理系统', 'Mnesia支持事务，支持透明的数据分片，利用两阶段锁实现分布式事务，可以线性扩展到至少50个节点', 'Mnesia的数据库模式（schema）可在运行时动态重配置，表能被迁移或复制到多个节点来改进容错性', 'Mnesia的特性，使其很适合在开发HDFS时被用来提供分布式文件系统服务。', 'D', 'Mnesia：分布式数据库管理系统 \nMnesia运行在controller 服务器上支持事务、提供透明的数据分片、利用两阶段锁来实现分布式事务、具有线性扩展性（可扩展到至少50个节点）。 \nMnesia的数据库模式可在运行时动态重配置，表可被迁移或复制至多节点来实现高容错性。这一点是不同于一般关系型数据库最明显的地方。 \nMnesia是一个分布式数据库管理系统DBMS，适合于需要连续运算和软实时特性的电信应用及其他Erlang应用');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5205, '关于Ndarray.itemsize的描述，错误的是（）。', '单选题', '以字节的形式返回数组中每一个元素的大小', '一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8', '一个元素类型为 complex32 的数组 itemsize 属性为 4', '一个元素类型为 complex64 的数组 itemsize 属性为 4', 'D', 'complex64的itemsize字节数为8。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5206, '关于Numpy.arange参数描述错误的是（）。', '单选题', 'start 起始值，默认为0', 'stop 终止值（不包含）', 'step 步长，默认为-1', 'dtype 返回Ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。', 'C', 'np.arange）默认的步长为1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5207, '关于OLAP和OLTP的区别描述，不正确的是：', '单选题', 'OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.', '与OLAP应用程序不同，OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.', 'OLAP的特点在于事务量大，但事务内容比较简单且重复率高.', 'OLAP是以数据仓库为基础的，但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，两者面对的用户是相同的.', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5208, '关于OLAP和OLTP的说法，下列不正确的是：', '单选题', 'OLAP事务量大，但事务内容比较简单且重复率高.', 'OLAP的最终数据来源与OLTP不一样.', 'OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.', 'OLTP以应用为核心，是应用驱动的.', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5209, '关于OLAP的特性，下面正确的是（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性（5）共享性', '单选题', '（1）（2）（3）', '（2）（3）（4）', '（1）（2）（3）（4）', '（1）（2）（3）（4）（5）', 'D', '多选题（总共100题）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5210, '关于OLAP的特性，下面正确的是： （1）快速性 （2）可分析性 （3）多维性 （4）信息性 （5）共享性', '单选题', '（2） （3）', '（3） （4）', '（2） （3） （4）', '（2） （3） （4） （5）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5211, '关于OLAP的特性，下面正确的是：①快速性；②可分析性；③多维性；④信息性；⑤共享性（）', '单选题', '①②③', '②③④', '①②③④', '①②③④⑤', 'D', 'OLAP具有快速性、可分析性、多维性、信息性、共享性等特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5212, '关于PCA（主成分分析）说法不正确的是', '单选题', '进行主成分分析之前要对数据进行中心化', '要选出方差最大的作为主成分', '要选出方差最小的作为主成分', '主成分分析法可用于低维数据的可视化处理', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5213, '关于Pandas中数据排序，下列说法正确的是（）', '单选题', '即可以按照行索引排序，也可以按照列索引排序', 'sort_index（）方法表示按照值进行排序', 'sort_values（）方法表示按照索引进行排序', '默认情况下，sort_index（）方法按照降序排列', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5214, '关于Pandas中的数据重塑，下列说法正确的是（ ）。', '多选题', 'stack（）方法可以将列索引转换为行索引', 'unstack（）方法可以将列索引转换为行索引', '当一个DataFrame通过pivot（）方法经过轴向旋转后返回一个新的DataFrame', 'pivot（）方法可以将列索引转换为行索引', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5215, '关于Pandas层次化索引，下列说法错误的是（ ）。', '单选题', '层次化索引是指Pandas对象在一个轴方向上具有多层索引', '层次化索引至多只能有两层索引', '可以使用swaplevel（）方法对层次化索引的位置交换顺序', '使用sort_index（）可以对索引进行排序', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5216, '关于Pandas数据读写的说法中，下列描述错误的是（）。', '单选题', 'statistics（）', 'describe（）', 'all（）', 'results（）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5217, '关于Pandas数据读写的说法中，下列描述错误的是（）。', '单选题', 'read_csv（）能够读取所有文本数据', 'read_sql（）可以读取数据库中的数据', 'to_csv（）能够将结构化数据写入到csv文件中', 'to_excel（）能够将结构化数据写入到excel文件中', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5218, '关于Pandas特点的描述中，下列描述正确的是（）。', '多选题', '智能数据对齐和缺失数据的集成处理｜', '基于标签的切片、花式索引和大数据集的子集｜', '按数据分组进行聚合和转换｜', '具有时间序列功能', 'ABCD', '暂无解析 一般');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5219, '关于Python Numpy，、Scipy，、Pandas这些库的区别，描述不对的是（）。', '单选题', 'Numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学', 'Scipy基于Numpy，科学计算库，有一些高阶抽象和物理模型', 'Pandas提供了一套名为DataFrame的数据结构', '三个模块分别独立', 'D', '模块之间不是相互独立的，例如Pandas和Scipy都基于Numpy。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5220, '关于Python中的复数，下列说法错误的是（ ）。', '单选题', '表示复数的语法是real+imagej', '实部和虚部都是浮点数', '虚部必须后缀j，且必须是小写', 'complex（x）会返回以x为实部，虚部为0的复数', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5221, '关于Python内存管理，下列说法错误的是哪项（）。', '单选题', '变量不必事先声明', '变量无须先创建和赋值而直接使用', '变量无须指定类型', '可以使用del释放资源', 'B', 'Python变量需要事先声明并赋值才能使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5222, '关于Python分隔代码块，描述错误的是（）。', '多选题', '内嵌代码的每一行，都比外面的if语句的缩进更多', '代码以“begin”开头，“end”结尾', '每行代码的缩进都一致', '代码块被封装在花括号中', 'BCD', 'python代码没有开头与结尾标识；不同级别的语句缩进不同；python代码用缩进区分代码块，不用{}。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5223, '关于Python包，以下说法正确的是（）。', '单选题', '利用pip包管理器更新已安装包的代码是：pip update 包名', '单独导入包名即可导入包中所包含的所有子模块', '下载安装、更新、查看、移除包等行为可以在命令行中进行，但不可以在Jupyter notebook中进行', '下载安装、更新、查看、移除包等行为既可以用pip工具，也可以用conda工具', 'D', 'pip更新包指令为pip install --upgrade Package；单独导入包之后访问子模块需要用“模块.子模块”方式；在Jupyter中也可以通过指令管理包。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5224, '关于Python变量，下列说法错误的是', '单选题', '变量不必事先声明类型但区分大小写', '变量无须先创建和赋值而直接使用', '变量无须指定类型', '可以使用del关键字释放变量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5225, '关于Python布尔值，下列选项描述正确的是（）。', '单选题', '整型的0不可以表示False', '浮点型的0不可以表示False', '0+0j可以表示False', '布尔值不可以进行算术运算', 'C', '整型、浮点型0均可表示False，布尔值可参加运算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5226, '关于Python序列类型的通用操作符和函数，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '如果s是一个序列，x是s的元素，x in s返回True', '如果s是一个序列，s =【1，“kate“，True】，s【–1】 返回True', '如果s是一个序列，s =【1，“kate“，True】，s【3】 返回True', '如果s是一个序列，x不是s的元素，x not in s返回True', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5227, '关于Python循环结构，以下选项中描述正确的是（ ）', '多选题', '遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range（）函数等', 'break用来结束当前当次语句，但不跳出当前的循环体', 'continue只结束本次循环', 'Python通过for、while等保留字构建循环结构', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5228, '关于Python循环结构，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', '遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range（）函数等', 'break用来跳出最内层for或者while循环，脱离该循环后程序从循环代码后继续执行', '每个continue语句只有能力跳出当前层次的循环', 'Python通过for、while等保留字提供遍历循环和无限循环结构', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5229, '关于Python循环结构，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', 'Python通过for、while等保留字构建循环结构', 'continue结束整个循环过程，不再判断循环的执行条件', 'continue用来结束当前当次语句，但不跳出当前的循环体', '遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range（）函数等', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5230, '关于Python数字类型，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', 'Python语言提供 int、float，complex等数字类型', 'Python整数类型提供了4种进制表示：十进制、二进制、八进制和十六进制', 'Python语言要求所有浮点数必须带有小数部分', 'Python语言中，复数类型中实数部分和虚数部分的数值都是浮点类型，复数的虚数部分通过后缀“C”或者“c”来表示', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5231, '关于Python数据类型的描述，错误的选项是：', '单选题', 'Python内置的数值运算的函数包括abs（），divmod（），max（）', '基本的字符串操作符包括+，*，in', 'Python的整数类型有取值范围限制，不能超过64位二进制长度', '内置的字符串操作方法包括lower（），split（），chr（）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5232, '关于Python整数类型，以下选项描述正确的是（ ）。', '单选题', '3.14不是整数类型的数值', 'type（100）表达式结果可能是，也可能是', 'oct（100）表达式结果获得十六进制数', 'hex（100）表达式结果获得八进制数', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5233, '关于Python文件处理，以下选项中描述错误的是（）', '单选题', 'Python能处理JPG图像文件', 'Python不可以处理PDF文件', 'Python能处理CSV文件', 'Python能处理Excel文件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5234, '关于Python文件的‘+’打开模式，哪个选项的描述是正确的？', '单选题', '覆盖写模式', '只读模式', '追加写模式', '与r/w/a/x一同使用，在原功能基础上增加同时读写功能', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5235, '关于Python无限循环，以下选项描述错误的是（ ）。', '单选题', '无限循环在判断条件满足时一直执行循环操作', '无限循环通过while保留字构建', '无限循环可以与break、continue和else一起使用', '需要提前确定循环次数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5236, '关于Python正确的是（    ）', '多选题', 'Python中的异常只是系统抛出', '使用try语句可以捕捉异常', '用户可以自定义异常', '异常不会终止程序的执行', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5237, '关于Python注释，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', 'Python注释语句不被解释器过滤掉，也不被执行', '注释可以辅助程序调试', '注释可用于标明作者和版权信息', '注释用于解释代码原理或者用途', 'A', 'Python注释语句会被解释器过滤掉，不被执行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5238, '关于Python的lambda函数，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '可以使用lambda函数定义列表的排序原则', 'f = lambda x，y：x+y 执行后，f的类型为数字类型', 'lambda函数是匿名函数', 'lambda用于定义简单的能够在一行内表示的函数', 'B', 'f是函数，执行后返回函数结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5239, '关于Python的‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬复数类型，以下描述错误的是（ ）', '单选题', '对于复数z，可以用z.real获得它的实数部分', '对于复数z，可以用z.imag获得它的实数部分', '复数类型表示数学中的复数', '复数的虚数部分通过后缀“ J”或“ j”来表示', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5240, '关于Python的元组类型，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '元组一旦创建就不能被修改', '一个元组可以作为另一个元组的元素，可以采用多级索引获取信息', '元组中元素不可以是不同类型', 'Python中元组采用逗号和圆括号（可选）来表示', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5241, '关于Python的全局变量和局部变量，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '局部变量指在函数内部使用的变量，当函数退出时，变量依然存在，下次函数调用可以继续使用', '使用global保留字声明简单数据类型变量后，该变量作为全局变量使用', '简单数据类型变量无论是否与全局变量重名，仅在函数内部创建和使用，函数退出后变量被释放', '全局变量指在函数之外定义的变量，一般没有缩进，在程序执行全过程有效', 'A', '局部变量指在函数内部使用的变量，当函数退出时，变量即不存在。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5242, '关于Python的分支结构，以下选项中描述错误的是（ ）', '单选题', '分支结构使用if保留字', 'Python中if-else语句用来形成二分支结构', 'Python中if-elif-else语句描述多分支结构', '分支结构可以向已经执行过的语句部分跳转', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5243, '关于Python的分支结构，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '分支结构可以向已经执行过的语句部分跳转', 'Python中if-elif-else语句描述多分支结构', 'Python中if-else语句用来形成二分支结构', '分支结构使用if保留字', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5244, '关于Python的列表，描述错误的选项是（ ）。', '单选题', 'Python列表是包含0个或者多个对象引用的有序序列', 'Python列表用中括号【】表示', 'Python列表是一个可以修改数据项的序列类型', 'Python列表的长度不可变的', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5245, '关于Python程序中与“缩进”有关的说法中，以下选项中正确的是（）。', '单选题', '缩进统一为4个空格', '缩进是非强制性的，仅为了提高代码可读性', '缩进在程序中长度统一且强制使用', '缩进可以用在任何语句之后，表示语句间的包含关系', 'C', '本题考查缩进。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5246, '关于Python语句`P=-P`，以下选项中描述正确的是', '单选题', 'P和P的负数不相等，返回False', '该语句语法错误', '给P赋值为`‘-P‘`', '给P赋值为它的相反数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5247, '关于Python语言和人工智能，以下哪个说法不正确？（）。', '单选题', '人工智能算法在计算机底层的并行和加速都采用Python语言实现', '人工智能（机器学习和深度学习）框架基本都采用Python语言开发', '掌握“人工智能应用“能力，必须学习并掌握Python语言', 'Python是支撑“人工智能应用“的主流语言', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5248, '关于Python语言数值操作符，以下选项中描述错误的是', '单选题', 'x**y表示x的y次幂，其中，y必须是整数', 'x//y表示x与y之整数商，即不大于x与y之商的最大整数', 'x/y表示x与y之商', 'x%y表示x与y之商的余数，也称为模运算', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5249, '关于Python语言数值操作符，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', 'x//y表示x与y之整数商，即不大于x与y之商的最大整数', 'x**y表示x的y次幂，其中，y必须是整数', 'x%y表示x与y之商的余数，也称为模运算', 'x/y表示x与y之商', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5250, '关于Python语言的变量，以下选项中说法正确的是（ ）。', '单选题', '随时声明、随时使用、随时释放', '随时命名、随时赋值、随时使用', '随时声明、随时赋值、随时变换类型', '随时命名、随时赋值、随时变换类型', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5251, '关于Python语言的注释语句的描述，正确的是：‪', '单选题', '#之后的语句被解释器解释，但不执行', '以#开头的语句是注释', '‘‘‘开头的语句也表示注释，用法跟#一样', '#注释符可以注释多行', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5252, '关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是‪', '单选题', 'Python语言有两种注释方式：单行注释和多行注释', 'Python语言的单行注释以单引号‘开头', 'Python语言的多行注释以‘‘‘（三个单引号）开头和结尾', 'Python语言的单行注释以#开头', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5253, '关于Python语言的浮点数类型，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', '浮点数类型表示带有小数的类型', 'Python语言要求所有浮点数必须带有小数部分', '小数部分不可以为0', '浮点数类型与数学中实数的概念一致', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5254, '关于Python语言的特点，以下选项中描述错误的是', '单选题', 'Python语言是非开源语言', 'Python语言是跨平台语言', 'Python语言是多模型语言', 'Python语言是脚本语言', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5255, '关于Python语言的特点，以下选项描述不正确的是（）。', '多选题', 'Python语言不支持面向对象', 'Python语言是解释型语言', 'Python语言是编译型语言', 'Python语言是非跨平台语言', 'ACD', 'Python语言是面向对象的解释型语言，可跨平台使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5256, '关于Python语言的特点，以下选项描述正确的是（ ）。', '单选题', 'Python语言不支持面向对象', 'Python语言是解释型语言', 'Python语言是编译型语言', 'Python语言是非跨平台语言', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5257, '关于RDD，下列说法错误的是？（）', '单选题', 'RDD具有血统机制（Lineage）', 'RDD默认存储在磁盘', 'RDD是一个只读的，可分区的分布式数据集', 'RDD是Spark基础数据的抽象', 'B', 'RDD默认存储在内存，当内存不足时，溢写到磁盘');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5258, '关于SOM神经网络的描述，错误的是（）。', '单选题', '一种竞争学习型的无监督神经网络', '将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构', 'SOM寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重', '输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间', 'C', 'SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络。它能将高维输入数据映射到低维空间（通常为二维），同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构。SOM 网络中的输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间中，每个神经元都拥有一个权向量。SOM 的训练目标就是为每个输出层神经元找到合适的权向量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5259, '关于SVM泛化误差描述正确的是（）', '单选题', '超平面与支持向量之间距离', 'SVM对未知数据的预测能力', 'SVM的误差阈值', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5260, '关于SecondaryNameNode 哪项是正确的？', '多选题', '它是 NameNode 的热备', '它对内存没有要求', '它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志，减少NameNode 启动时间', 'SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5261, '关于SecondaryNameNode，正确的是（）。', '单选题', '它是NameNode的热备', '它对内存没有要求', '它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode的负担和冷启动时的加载时间', 'SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点', 'C', 'SecondaryNameNode是给NameNode减轻压力的角色，工作职责就是定期合并磁盘元数据文件为序列化的镜像文件，即帮助NameNode合并编辑日志以减少NameNode冷启动时需要加载元数据的时间。在合并的时候也需要把之前的元数据都加载到内存，所以对内存也有一定的依赖，即不能和NameNode启动在同一个节点，否则就起不到任何减轻压力的作用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5262, '关于Series索引方式错误的是（）。', '单选题', 's[0:2]', 's[2]', 's[s>2]', 's[s=2]', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5263, '关于Series结构，下列描述正确的是（ ）。', '单选题', 'Series是一个类似于二维数组的对象｜', 'Series由一组数据和与之相关的索引两部分构成｜', 'Series只能保存整数和字符串类型的数据｜', 'Series的索引默认是从1开始', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5264, '关于Smurf攻击的描述，攻击者最终的目标是在目标计算机上获得一个帐号。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5265, '关于Spark SQL&Hive区别与联系，下列说法正确的是？（）', '多选题', 'Spark SQL依赖HiVe的元数据', 'Spark SQL的执行引擎为Spark core.，Hive默认执行引擎为 Mapreduce', 'Spark SQL不可以使用Hive的 自定义函数', 'Spark SQL兼容绝大部分Hive 的语法和函数', 'ABCD', '区别与联系是Spark SQL依赖HiVe的元数据 Spark SQL的执行引擎为Spark core.，Hive默认执行引擎为 Mapreduce Spark SQL不可以使用Hive的 自定义函数 Spark SQL兼容绝大部分Hive 的语法和函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5266, '关于Spark的说法中，（）是错误的。', '单选题', '采用内存计算模式', '可利用多种语言编程', '主要用于批处理', '可进行map（）操作', 'C', 'Hadoop MapReduce主要用于批处理，与Hadoop不同的是，Spark更为通用一些，可以很好地支持流计算、交互式处理、图计算等多种计算模式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5267, '关于Sqoop的说法，不正确的是（）。', '单选题', '主要设计目的是在Hadoop与传统数据库之间进行数据的ETL操作', '数据导入导出通过MapReduce完成', 'Sqoop具备MapReduce的并行化和容错性', 'Sqoop的Reduce操作速度更快', 'D', 'Sqoop是一个强大的工具，主要用来处理大量的数据传输，并不会影响Reduce的操作速度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5268, '关于TF-IDF模型描述正确的有（）。', '多选题', 'TF是词频', 'IDF是逆文本频率', '该模型基于统计方法', '在信息检索中应用较少', 'ABC', 'TF-IDF算法应用较为广泛，在信息检索中也常用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5269, '关于Tableau中的数据源页面，以下说法正确的是（）', '单选题', '“数据源“页面通常由三个主要区域组成：左窗格，联接区域，预览区域', '“数据源“页面通常由二个主要区域组成：左窗格，联接区域。', '“数据源页面通常由四个主要区域组成：左窗格，联接区域，预览区域和元数据区域.', '“数据源页面通常由四个主要区域组成：右窗格，联接区域，预览区域和元数据区域。', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5270, '关于Tableau中的数据源页面，以下说法正确的是（）', '单选题', '可用于提高效率和实时分析的数据源的已保存子集。', '可用于提高性能和离线分析的数据源的已保存子集。', '可用于降低性能和离线分析的数据源的已保存子集。', '以上都是。', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5271, '关于TensorFlow的描述，以下选项中错误的是（）', '单选题', 'TensorFlow是Python语育的一套优秀的CU图形库', 'TensorFlow是谷歌公司基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统', 'Tensor（张量）指N维数组，Flow（流）指基于数据流图的计算', 'TensorFlow描述张量从流图的一端流动到另三端的计算过程', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5272, '关于VGG描述正确的是（）。', '单选题', '使⽤全局平均池化层对每个通道中所有元素求平均并直接⽤于分类。', '通过不同窗口形状的卷积层和最⼤池化层来并⾏抽取信息。', '与AlexNet相比，难以灵活地改变模型结构。', '通过重复使⽤简单的基础块来构建深度模型。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5273, '关于Word2vec，下列哪些说法是正确的（ABCD）', '多选题', 'Word2vec是无监督学习', 'Word2vec利用当前特征词的上下文信息实现词向量编码，是语言模型的副产品', 'Word2vec能够表示词汇之间的语义相关性', 'Word2vec没有使用完全的深度神经网络模型', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5274, '关于Yarn的说法错误的是（ ）。', '单选题', 'Yarn可以支持除了MapReduce之外的其他计算框架', 'Yarn是YetAnotherResourceNegotiator的缩写', 'Yarn可以为上层应用提供统一的资源管理和调度', 'Yarn不是通用的资源管理器', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5275, '关于ZooKeeper临时节点的说法正确的是（）', '单选题', '创建临时节点的命令为：create-s/tmpmyvalue', '一旦会话结束，临时节点将被自动删除', '临时节点不能手动删除', '临时节点允许有子节点', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5276, '关于ZooKeeper的说法不正确是（）', '单选题', '采用层次化的数据结构', '采用类似于LINUX命令进行数据访问', '具备临时节点和永久节点', '永久节点会随客户端会话的结束而结束其生命周期', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5277, '关于ZooKeeper的说法描述正确的是（）', '多选题', '是一个分布式应用程序协调服务', 'Google的Chubby一个开源实现', '是Hadoop的重要组件', '提供的服务包括配置维护、域名服务、分布式同步、组服务', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5278, '关于ZooKeeper顺序节点的说法正确的是（）', '单选题', '创建顺序节点的命令为：create/testvalue1', '创建顺序节点时不能连续执行创建命令，否者报错节点已存在', '通过顺序节点，可以创建分布式系统唯一ID', '顺序节点的序号能无限增加', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5279, '关于Zookeeper可用性的说法，正确的有（）', '多选题', 'Follower 宕机：还有2台服务器提供访问，因为Zookeeper 上的数据是有多个副本的，数据并不会丢失', 'Leader 宕机：Zookeeper 会选举出新的Leader', 'ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务', 'Leader 宕机：Zookeeper无法使用', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5280, '关于Zookeeper客户端命令行操作，其中可以监听节点的命令有（）', '多选题', 'ls -w path', 'create -w', 'get -w path', 'set -w', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5281, '关于Zookeeper的Watcher，说法正确的有（）', '多选题', '无论服务端还是客户端，一旦一个Watcher被触发，Zookeeper都会将其从相应的存储中移除', 'Watcher通知非常简单，只会告诉客户端发生了事件，并不会说明事件的具体内容', 'Watcher通知不仅会告诉客户端发生了事件，还会说明事件的具体内容', '无论是客户端还是服务端，一旦一个Watcher被触发，Zookeeper都不会将其从对应的存储中移除', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5282, '关于Zookeeper的数据结构，以下说法正确的有（）', '多选题', '与Unix文件系统类似', '整体可以看做成一棵树', '每个节点称为一个Znode', '每个Znode默认存储128MB数据', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5283, '关于Zookeeper的特点，说法正确的有（）', '多选题', 'Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群', '集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务', '全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的', '数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5284, '关于Zookeeper相关配置（zoo.cfg），说法正确的有（）', '多选题', 'ickTime =2000：通信心跳数，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒', 'initLimit =10：LF初始通信时限集群中的Follower跟随者服务器与Leader领导者服务器之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限', 'dataDir：数据文件目录+数据持久化路径主要用于保存Zookeeper中的数据', 'clientPort =2181：客户端连接端口监听客户端连接的端口', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5285, '关于Zookeeper选举机制，说法正确的有（）', '多选题', '优先检查ZXID，ZXID比较大的服务器优先作为Leader', '如果ZXID相同，那么就比较myid，myid较大的服务器作为Leader服务器', '集群的每个服务器收到投票后，首先判断该投票的有效性，如检查是否是本轮投票，是否来自LOOKING状态的服务器', '每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5286, '关于Zookeeper集群容错性的说法，正确的有（）', '多选题', '3个节点的cluster可以挂掉1个节点', '3个节点的cluster可以挂掉2个节点', '4个节点的cluster可以挂掉2个节点', '2个节点的cluster不能挂掉任何1个节点', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5287, '关于__name__的说法，下列描述错误的是（）。', '单选题', '它是Python提供的一个方法；', '每个模块内部都有一个__name__属性；', '当它的值为‘__main__‘时，表示模块自身在运行；', '当它的值不为‘__main__‘时，表示模块被引用；', 'A', '__name__是Python提供的一个属性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5288, '关于__new__和__init__的区别，下列说法不正确的是（）。', '单选题', '__new__是一个实例方法，而__init__是一个静态方法', '__new__方法会返回一个创建的实例，而__init__什么都不返回', '只有在__new__返回一个cls的实例时，后面的__init__才能被调用', '当创建一个新实例时调用__new__，初始化一个实例时用__init__', 'A', '__init__是一个实例方法，而__new__是一个静态方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5289, '关于agg()方法的使用中，下列描述错误的是（ ）。', '单选题', 'agg（）方法中func参数只能传入一个函数', 'agg（）方法中func参数可以传入多个函数', 'agg（）方法中func参数可以传入自定义函数', 'agg（）方法不能对产生的标量值进行广播', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5290, '关于agg方法下列说法错误的是（）', '单选题', '返回标量值和数组', '可接收Numpy函数', '可对分组的不同列指定作用的函数', '可同时接收多个函数', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5291, '关于all（）函数与any（）函数，下列选项中描述正确的是（ ）。', '多选题', 'all（）用于判断整个数组中的元素的值是否全部满足条件，如果满足条件返回True，否则返回False｜', 'any（）用于判断整个数组中的元素的值是否全部满足条件，如果满足条件返回False，否则返回True｜', 'any（）函数用于判断整个数组中的元素至少有一个满足条件就返回True，否则就返回False｜', 'all（）函数用于判断整个数组中的元素至少有一个满足条件就返回False，否则就返回True“', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5292, '关于apply（）方法的功能，下列选项中说法正确的是（）。', '单选题', 'apply（）方法是对DataFrame', 'apply（）方法能够实现所有agg方法的功能', 'apply（）方法和map方法都能够进聚合操作', 'apply（）方法只能够对行列进行操作', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5293, '关于bagging下列说法错误的是（）。', '单选题', '各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练', '最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林', '当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠', '为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集', 'A', 'Bagging方法在训练过程中，各基分类器之间无强依赖，可以进行并行训练，随机森林就是一种典型的例子。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5294, '关于boosting下列说法错误的是（）。', '单选题', 'boosting方法的主要思想是迭代式学习', '训练基分类器时采用并行的方式', '测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果', '基分类器层层叠加，每一层在训练时，对前一层基分类器分错的样本给予更高的权值', 'B', 'Boosing训练基分类器时只能采用顺序的方式，Bagging训练基分类器时采用并行的方式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5295, '关于dict的说法，下列选项中描述正确的是：', '多选题', '包含若干个键值对，可以根据“键”索引“值”的内容', '能够保持各个元素的顺序', '能够实现映射功能', '键值对中的键必须是整数', 'AC', 'dict的特点就是通过key来索引value，从而实现了key-value映射。但是它有自己的算法来排列加入到dict中的各个键值对数据，也就是说，并不会按照添加时的先后顺序来保存各个键值对。键可以是任意数据类型，不必是整数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5296, '关于drop_duplicates函数下列说法中错误的是（）', '单选题', '对Dataframe的数据有效', '仅支持单一特征的数据去重', '数据有重复时默认保留第一个数据', '该函数不会改变原始数据排列', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5297, '关于episode说法错误的是（     ）。', '单选题', '一个episode就是一个从起始状态到结束的经历', '蒙特卡洛方法需要很少的episode就可以得到准确结果', 'TD方法每次更新不需要使用完整的episode', '蒙特卡洛的方法需要等到整个episode结束才能更新', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5298, '关于eval函数，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', 'A：eval函数的定义为：eval（source， globals=None， locals=None， /）', 'B：执行“》》》 eval（“Hello“）”和执行“》》》 eval（“‘Hello‘“）”得到相同的结果', 'C：如果用户希望输入一个数字，并用程序对这个数字进行计算， 可以采用eval（input（））组合', 'D：eval函数的作用是将输入的字符串转为Python语句，并执行该语句', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5299, '关于find和index函数的说法，下列描述错误的是（）', '单选题', 'find函数没有找到时会抛出异常', '都支持指定搜索范围', '默认查找的范围均为整个长度', '', 'A', 'B两个都拥有检测某个字符串包含子串');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5300, '关于for（表达式1，表达式2，表达式3）循环，以下正确的是（）', '多选题', '三个表达式都不可省略', '表达式1可以省略', '表达式2可以省略', '表达式3可以省略', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5301, '关于fusion Insight HD Streaming 的Supervisor 描述正确的是（）', '单选题', 'Supervisor是在Topology中接受数据然后执行处理的组件', 'Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的Worker进程', 'Supervisor负责资源分配和任务调度', 'supervisor是运行具体处理逻辑的过程', 'B', 'Bolt是在Topology中接受数据然后执行处理的组件；Nimbus：负责资源分配和任务调度；Supervisor：负责接收Nimbus分配的任务');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5302, '关于fusioninsight manager界面hive日志收集的描述中，哪个不对？', '单选题', '可指定实例进行日志收集，比如 指定收集metastore的日志', '可指定节点ip进行下载某个ip 的日志', '可指定特定用户进行日志收集， 例如仅下载用户的日志', '可指定时间进行日志收集，如： 只收集 2016-1-1 到 2016-1 -10的日志', 'C', '可指定实例、节点ip、时间进行日志收集');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5303, '关于groupby()方法的返回值，下列说法错误的是', '单选题', 'groupby（）方法返回的是一个GroupBy对象', '返回的GroupBy对象采用的是惰性计算', '使用for循环可以遍历该对象中的分组信息', 'groupby（）方法没有返回值', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5304, '关于hbase的特性哪些是正确的（）？', '多选题', '高可靠性', '高性能', '面向列', '可伸缩', 'ABCD', 'hbase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩类型的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5305, '关于hive与传统据仓库的对比，以下描述错误的是？', '单选题', '数据存储独位于数据存储之外，从而解耦合元数据和数据，灵活性高，而传统数据，灵活性低', 'Hive基于HDFS存储理论上存储量可无限扩展，而传统数据仓库存储量会有上限', '由于hive的数据存储在HDFS中，所以可以保证数据的高容错，高可靠', '由于Hive基于大数据平台，所以查询效率比传统数据仓库快', 'D', 'Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5306, '关于hive建表基本描述正确的是（）', '单选题', '不可再修改表名', '可再增加新列', '创建外部表需要制定external关 键字', '不可再修改列名', 'C', '创建外部表需要制定external关键字');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5307, '关于iloc的说法不正确的是（）', '单选题', '既可以行索引又可以列索引', '不能使用标签索引', '当传入的行索引位置或列索引位置为区间时，其为前闭后开区间', '可以接收Series', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5308, '关于import引用，以下选项中描述错误的是（）', '单选题', '使用import turtle引入turtle库', '可以使用from turtle import setup引入turtle库', '使用import turtle as t引入turtle库，取别名为t', 'import保留字用于导入模块或者模块中的对象', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5309, '关于k-means算法的优点，不正确的是', '单选题', '是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速。', '对处理大数据集，该算法是相对可伸缩和高效率的。', '它对于“躁声”和孤立点数据并不敏感', '它的复杂度是0（nkt），其中，n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5310, '关于k-means聚类，说法正确的是（）', '多选题', '可以在簇完全不发生任何更新时停止', '可以设定簇的最大更新次数', 'k值设定一般来源于经验值和场景设定', '最佳k值设定需要多次重复试验进行优化。', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5311, '关于k-均值算法，以下说法错误的是', '单选题', 'k-均值算法求出的是最优划分聚类结果', 'k值需要人工指定', 'k均值算法是一个迭代求解过程', '初始点会影响聚类结果', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5312, '关于kafka逍息消费者Consumer读取消息的描述，错误的有？', '单选题', 'Consumer使用Offset来记录读取的位置', '图片中的蓝色框为Kafka的一个Topic，即可以理解为一个队列，每个格子代表一条消', '生产者产生的消息逐条放到Topic的末尾', '消费者从右至左顺序读取消息', 'D', 'Consumer 通过拉（pull）的模式从 broker 中读取数据；另一种是broker 向消费者推（push）数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5313, '关于knn说法不正确的是（）', '单选题', '需要及时测试样本与所有训练样本的距离', '可以用于分类和回归', '有参模型', '是一种基于样本的算法', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5314, '关于lambda表达式描述正确的是（ ）', '多选题', '对于逻辑简单的函数，使用lambda表达式代码更简洁', '对于不需要重复调用的函数，使用lambda表达式之后可以立即释放，提高性能', '由于选择语句不是表达式，因此lambda表达式中不能包含选择语句', '以上答案都不对', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5315, '关于logit 回归和SVM 不正确的是（ ）', '单选题', 'Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。', 'Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率。', 'SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化。', 'SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5316, '关于math库，以下错误的是', '单选题', 'math库是Python提供的内置数学类函数库', '执行import math 后， 在表达式中采用math.（）形式使用math库的函数', '执行from math import * 后 可以在表达式中直接采用（）形式使用math库中的函数', 'dir（math）可以显示所有math库的帮助信息 help（math）可以显示所有math库的常量和函数名称。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5317, '关于ndarray对象属性，下列描述错误的是（ ）。', '单选题', 'ndim属性表示数组轴的个数', 'shape属性表示每个维度上数组的大小', 'size属性表示数组元素的总个数，等于shape属性元组元素的和', 'dtype属性表示数组中元素类型的对象', 'C', 'size属性表示数组元素的总个数，等于shape属性元组元素的乘积');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5318, '关于pandas库的文本操作，下列说法错误的是（）。', '单选题', 'Replace方法用于替换字符串', 'Slice方法不是通过截取字符实现文本索引操作的', 'Upper方法可将Series各元素转换为大写', '存在一些特殊的方法是Python原生str类型所没有的', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5319, '关于python列表，下列选项中，描述错误的选项是。（    ）', '单选题', '列表中的元素之间用逗号分隔', '列表中的元素可以是列表类型', '列表中可以包含数字类型的元素', '列表中的元素类型必须相同', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5320, '关于python的类 ，说法错误的是（）。', '单选题', '类的实例方法必须创建对象后才可以调用', '类的实例方法必须创建对象前才可以调用', '类的类方法可以用对象和类名来调用', '类的静态属性可以用类名和对象来调用', 'B', '类的实例方法必须创建对象后才可以调用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5321, '关于python类 说法错误的是（    ）。', '单选题', '类的实例方法必须创建对象后才可以调用', '类的实例方法必须创建对象前才可以调用', '类的类方法可以用对象和类名来调用', '类的静态属性可以用类名和对象来调用', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5322, '关于python编程语言，下列描述正确的是', '单选题', 'Python中整型有限制大小', 'append函数用于给列表增加元素', 'del用于删除变量', 'Python中列表无法嵌套', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5323, '关于random.uniform（a，b）的作用描述，以下选项中正确的是（）。', '单选题', '生成一个均值为a，方差为b的正态分布', '生成一个（a，b）之间的随机数', '生成一个【a，b】之间的随机整数', '生成一个【a，b】之间的随机小数', 'D', 'uniform（a，b）函数用来生成闭区间随机小数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5324, '关于random库，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', '设定相同种子，每次调用随机函数生成的随机数相同', '通过from random import *可以引入random随机库', '通过import random可以引入random随机库', '生成随机数之前必须要指定随机数种子', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5325, '关于range函数描述正确的是', '单选题', 'range函数包含三个参数，start，end和step，均不可缺省', 'range函数的范围为左开右闭区间', 'range函数返回的结果为列表', 'range函数的的范围为左闭右开，且step默认值为1', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5326, '关于return语句，以下选项描述正确的是 （ ）', '单选题', '函数必须有一个return语句', '函数中最多只有一个return语句', 'return只能返回一个值', '函数可以没有return语句', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5327, '关于spark中数据倾斜引发原因正确的选项有（）', '多选题', 'key本身分布不均衡', '计算方式有误', '过多的数据在一个task里面', 'shuffle并行度不够', 'ABCD', '数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5328, '关于time库的描述，以下选项中错误的是（ ）。', '单选题', 'time库提供获取系统时间并格式化输出功能', 'time.sleep（s）的作用是休眠s秒', 'time.perf_counter（）返回一个固定的时间计数值', 'time库是Python中处理时间的标准库', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5329, '关于transform()方法的说法中，下列描述错误的是（）。', '单选题', '可以对每列数据应用同一个函数', '可以对一列数据应用不同的函数', '每列的数据只能使用相同的函数', '可以对不同的列使用不同的函数“', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5330, '关于wordembedding下列叙述正确的是①.向量维数较低②.向量之间有更强的相关关系③.向量不再是稀疏的④.向量中的值更容易计算', '单选题', '①③④', '①②③', '①③④', '①②④', 'B', '关于wordembedding下列叙述正确的是①.向量维数较低②.向量之间有更强的相关关系③.向量不再是稀疏的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5331, '关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是（ ）。', '单选题', '“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系', '“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系', '“与/或”图就是用“与”结点和“或”结点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系', '“与/或”图就是用“与”结点和“或”结点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5332, '关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（ ）。', '单选题', '用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。', '“与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。', '“与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。', '能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5333, '关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x 是自变量，y 是因变量。', '单选题', '回归和相关在 x 和 y 之间都是互为对称的', '回归和相关在 x 和 y 之间都是非对称的', '回归在 x 和 y 之间是非对称的，相关在 x 和 y 之间是互为对称的', '回归在 x 和 y 之间是对称的，相关在 x 和 y 之间是非对称的', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5334, '关于⼴播变量，下⾯哪个是错误的', '单选题', '任何函数调⽤', '是只读的', '存储在各个节点', '存储在磁盘或 HDFS', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5335, '关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（    ）。', '单选题', '人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域', '专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能', '真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统', '通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5336, '关于中位数描述错误的是（）。', '单选题', '在有极端数值出现时，中位数作为分析现象中集中趋势的数值，比平均数更有代表性', '主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能用于分类数据', '各变量值与中位数的离差绝对值 之和最小', '中位数一般与算数平均值接近', 'D', '中位数的作用与算术平均数相近 一组数据的平均数和中位数差不多，说明分布比较均匀，没有偏离总体特别大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5337, '关于中标条件的叙述中，（）是最为完整正确的', '单选题', '能够最大限度地满足招标文件中规定的各项综合评价标准', '能够满足招标文件的实质性要求，并且经评审的投资价格最低', '能够很好地满足招标文件中规定的各项综合评价标准', '能够满足招标文件的实质性要求，并且经评审的投标价格合理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5338, '关于主成分分析PCA说法不正确的是', '单选题', '我们必须在使用PCA前规范化数据', '我们应该选择使得模型有最大variance的主成分', '我们应该选择使得模型有最小variance的主成分', '我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5339, '关于主成分分析PCA说法正确的是（）', '多选题', '我们必须在使用PCA前规范化数据', '我们应该选择使得模型有最大variance的主成分', '我们应该选择使得模型有最小variance的主成分', '我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5340, '关于交叉验证与自动调参，下列说法错误的是', '单选题', '交叉验证将数据集分为多组训练集与测试集对', '交叉验证能有效降低测试准确率的差异', 'GridSearchCV类会遍历所有参数值的组合', 'GridSearchCV类适用于数据量较大的数据集', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5341, '关于交叉验证与自动调参，下列说法错误的是（）。', '单选题', '交叉验证将数据集分为多组训练集与测试集对', '交叉验证能有效降低测试准确率的差异', 'GridSearchCV类会遍历所有参数值的组合', 'GridSearchCV类适用于数据量较大的数据集', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5342, '关于产生式系统中的控制系统叙述错误的是（         ）', '单选题', '按一定的策略从规则库选择与综合数据库中的已知事实进行匹配', '执行规则', '冲突销解', '设置迭代条件', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5343, '关于人工智能的发展历史下列说法中不正确的是（）。', '单选题', '其发展阶段经历了三次大的浪潮。', '第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代。', '人工智能的概念形成于20世纪40年代。', '第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代。', 'C', '人工智能的概念形成于20世纪60年代。。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5344, '关于人工智能的说法，错误的是', '单选题', '是信息技术发展的热点之一', '可以应用于人脸识别和语音识别等领域', '可以模拟人的思维，其某些应用具备的学习能力', '应用了人工智能技术的机器具有和人类一样的直觉', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5345, '关于人工智能程序，表述不正确的是______。（    ）', '单选题', '能根据不同环境的感知做出合理行动，并获得最大收益的计算机程序', '任何计算机程序都具有人工智能', '针对特定的任务，人工智能程序具有自主学习的能力', '人工智能程序是模拟人类思维过程来设计的', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5346, '关于人工智能，比较合理的认识是？', '单选题', '人工智能在许多特定任务上远超人类', '人工智能的奇点即将到来', '强人工智能已有突破性进展', '人工智能都是泡沫', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5347, '关于众数说法正确的是（）。', '多选题', '不受分布数列的极大或极小值的 影响', '若将无众数的分布数列重新分组 或各组频数依序合并，又会使分 配数列再现出明显的集中趋势', '如果与众数组相比邻的上下两组 的次数相等，则众数组的组中值 就是众数值，以此类推', '缺乏敏感性', 'ABCD', '众位数不受分布数列的极大或极小值的影响；同时众位数缺乏敏感性，若将无众数的分布数列重新分组 或各组频数依序合并，又会使分配数列再现出明显的集中趋势；如果与众数组相比邻的上下两组的次数相等，则众数组的组中值就是众数值，以此类推');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5348, '关于位置感知技术，以下表述正确的是（   ）。', '多选题', '移动通信定位一般采用三角定位原理', 'GPS广泛适用于室内外定位', 'RFID除了用于身份标识，也可以用于跟踪定位', 'Wi-Fi定位的前提是无线AP的位置已知', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5349, '关于信息与信息技术，下列说法正确的是', '单选题', '信息不能脱离它所反映的事物被存储、保存与传播', '信息在使用和传输过程中有损耗', '摄影技术属于现代信息技术', '对于不同的人，同样的信息加工处理后的结果可能不同', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5350, '关于信息的一般特征，下列说法正确的是', '单选题', '信息只能被一个信息接收者接收', '信息可以不依附于载体而独立存在', '信息是有价值的', '信息不会随着时间的推移而变化', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5351, '关于信息，以下说法不正确的是', '单选题', '信息可以影响人们的行为和思维', '信息需要通过媒体才能传播', '信息是特指计算机中保存的程序', '信息有多种不同的表示形式', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5352, '关于元组，以下说法正确的是', '单选题', '使用list 函数可以将列表或字符串转换为元组', 'python中采用方括号和逗号来表示元组', '使用append可以在元组尾部增加元素', '一个元组中的元素可以是一个元组', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5353, '关于内存虚拟化正确的是（）', '多选题', '内存虚拟化是将真实的物理内存，通过虚拟化技术，虚拟出一个虚拟的内存区间', '这个虚拟机的内存则用来作为客户虚拟机的物理内存', '这个地址空间并不是真正的物理地址空间', '它只是宿主机虚拟地址空间在客户机地址空间的一个映射', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5354, '关于决策树算法的描述错误的是', '单选题', '决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务。', '决策树代表实例属性值约束的合取的合取式。', '剪枝对决策树泛化性能的影响更为显著。', '决策树剪枝的目的：防止构建的决策树出现过拟合。', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5355, '关于决策树，下列说法正确的是', '单选题', '决策树可以用于不确定型决策的制定', '决策树是风险型决策的决策方法', '使用决策树，必须要知道每种方案发生的确切的结果', '决策树是一种非理性决策方法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5356, '关于函数参数传递中，形参与实参的描述错误的是（    ）。', '单选题', '实参与形参分别存储在各自的内存空间中，是两个不相关的独立变量', 'Python实行按值传递参数。值传递指调用函数时将常量或变量的值传递给函数的参数', '实参与形参的名字必须相同', '在函数内部改变形参的值时，实参的值一般是不会改变的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5357, '关于函数的关键字参数使用限制，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '关键字参数必须位于位置参数之前', '不得重复提供实际参数', '关键字参数必须位于位置参数之后', '关键字参数顺序无限制', 'A', '关键字参数必须位于位置参数之后。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5358, '关于函数的参数，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '可选参数可以定义在非可选参数的前面', '一个元组可以传递给带有星号的可变参数', '在定义函数时，可以设计可变数量参数，通过在参数前增加星号（*）实现', '在定义函数时，如果有些参数存在默认值，可以在定义函数时直接为这些参数指定默认值', 'A', '可选参数需放在最后。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5359, '关于函数，以下选项中描述错误的是', '单选题', 'A函数能完成特定的功能，对函数的使用不需要了解函数内部实现原理，只要了解函数的输入输出方式即可。', '使用函数的主要目的是减低编程难度和代码重用', 'Python 使用 del 保留字定义一个函数', '函数是一段具有特定功能的、可重用的语句组', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5360, '关于分支结构，以下选项中描述不正确的是（ ）。', '单选题', 'if 语句中条件部分可以使用任何能够产生True和False的语句和函数', '二分支结构有一种紧凑形式，使用保留字if和elif实现', '多分支结构用于设置多个判断条件以及对应的多条执行路径', 'if 语句中语句块执行与否依赖于条件判断', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5361, '关于分析学习和归纳学习的比较，说法正确的是（）。', '多选题', '归纳学习拟合数据假设，分析学习拟合领域理论的假设', '归纳学习论证方式为统计推理，分析学习为演绎推理', '归纳学习不需要先验知识', '训练数据不足时归纳学习可能会失败', 'ABCD', '分析学习是相对于归纳学习的一种提法，其特点是使用先验知识来分析或解释每个训练样本，以推理出样本的哪些特征与目标函数相关或不相关。因此，这些解释能使机器学习系统比单独依靠数据进行泛化有更高的精度。分析学习使用先验知识来减小待搜索假设空间的复杂度，减小了样本复杂度并提高了机器学习系统的泛化精度。可见，分析学习与归纳学习的优缺点在一定程度上具有互补性，分析学习方法的优点在于可用先验知识从较少的数据中更精确地泛化以引导学习。但是，当先验知识不正确或不足时，分析学习的缺点也会被突显；归纳学习具有的优点是不需要显式的先验知识，并且主要基于训练数据学习到规律。然而，若训练数据不足时它能会失败，并且会被其中隐式的归纳偏置所误导，而归纳偏置是从观察数据中泛化所必需的过程。因此，我们可以考虑如何将二者结合成一个单独的算法，以获得它们各自的优点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5362, '关于分类汇总，叙述正确的是（）。', '多选题', '分类汇总前首先应按分类字段值对记录排序', '分类汇总只能按一个字段分类', '只能对数值型字段进行汇总统计', '汇总方式只能求和', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5363, '关于分组密码算法的CBC工作模式，以下论述错误的是', '单选题', 'CBC模式的加解密不能并行计算', 'CBC模式中的IV可以是未知的', '加密不仅与明文有关，也与IV有关', '解密只与密文有关', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5364, '关于分组聚合过程的说法中，下列描述不正确的是（ ）。', '单选题', '拆分是指将数据集按照一些标准拆分为若干个组', '应用是指将某个函数或方法应用到每个分组', '合并是指将产生的新值整合到结果对象中', '只能对纵轴方向上的数据进行分组', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5365, '关于列表描述正确的是（ ）', '多选题', '可以用“==”比较两个列表是否相同', 'Python的列表可以嵌套，形成二维列表', '“+”号可以用来拼接两个列表', '列表与字符串一样都是不可变序列', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5366, '关于列表的说法，描述错误的是（ ）。', '单选题', 'list是一个有序集合，没有固定大小', 'list可以存放Python中任意类型的数据', '使用list时其下标可以是负数', 'list是不可变数据类型', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5367, '关于列表，下面描述正确的是', '单选题', '不支持in运算符', '可以不按顺序查找元素', '必须按顺序插入元素', '所有元素类型必须相同', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5368, '关于创建ndarray对象。下列描述错误的是（ ）。', '单选题', '使用list（）函数可以创建一个ndarray对象｜', '通过ones（）函数创建元素值都为1的数组｜', 'ndarray对象可以使用array（）函数创建｜', '通过zeros（）函数创建元素值都是0的数组“', 'A', 'list（）函数不可以创建一个ndarry对象，不过可以将一个列表做为参数传入array（）函数中创建一个ndarray对象');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5369, '关于前馈控制，不正确的说法是（   ）。', '单选题', '生产过程中常用', '一种前馈只能克服一种干扰', '比反馈及时', '属于闭环控制', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5370, '关于剪枝，下列说法错误的是', '单选题', '对于同一颗树，进行预剪枝和后剪枝得到的决策树是一样的', '决策树的剪枝算法可以分为预剪枝与后剪枝两类', '预剪枝会在训练过程中基于“贪心”本质终止某些分支的展开', '后剪枝是在生成完全决策树之后，再自底向上对树中的所有非叶结点进行逐一考察', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5371, '关于卷积层，以下哪种说法是正确的（）。', '多选题', '1×1卷积可以看作是通道维上的全连接', '某个二维卷积层用于处理形状为3×100×100的输入，则该卷积层无法处理形状为3×256×256的输入', '卷积层通过填充、步幅、输入通道数、输出通道数等调节输出的形状', '两个连续的3×3卷积核的感受野与一个5×5卷积核的感受野相同', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5372, '关于卷积神经网络以下说法正确的是（ ）', '多选题', '常见池化层有最大池化与平均池化', '卷积核不可以用来提取图片全局特性', '处理图片时，是以扫描窗口的方式对图像做卷积', '卷积神经网络可以包含卷积层，池化层和全连接层', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5373, '关于卷积神经网络描述不正确的是：', '单选题', '卷积神经网络有效的实现了权值共享', '卷积神经网络有效的实现了全连接', '卷积神经网络有效的实现了特征提取', '卷积神经网络有效的实现了快速运算、降低了参数数量', 'B', '全连接网络网络有效的实现了全连接');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5374, '关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是？', '多选题', '池化操作采用扫描窗口实现', '池化层可以起到降维的作用', '常用的池化方法有最大池化和平均池化', '经过池化的特征图像变小了', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5375, '关于卷积神经网络的叙述中，正确的是（）。', '多选题', '可用于处理时间序列数据', '可用于处理图像数据', '卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算', '至少在网络的一层中使用卷积', 'ABD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5376, '关于反向传播算法，它的主要不足在于（）。', '多选题', '训练时间较长', '完全不能训练，训练时由于权值调整过大使得激活函数达到饱和', '易陷入局部极小值', '训练过程中，学习新样本时有一网旧样本的趋势。', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5377, '关于可视分析学，下列说法错误的是（）。', '单选题', '可视分析学比较典型的模型是D.Keim等（2008年）提出的数据分析模型。', '数据可视化的本质是将数据转换为知识，而不仅仅停留在数据可视化化呈现层次之上。', '可视分析学流程强调可视化分析与自动化建模之间的相互作用。', '数据映射和数据挖掘是数据可视化的两个重要支撑技术。', 'A', '欧洲学者DanielKeim等人提出了可视化分析学的标准流程，数据可视化分析流程中的核心要素包括四个方面：数据表示与转换、数据的可视化呈现、用户交互、分析推理四个方面。因此A选项，提出数据分析模型错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5378, '关于哑变量的说法中，下列选项描述错误的是（）', '单选题', '哑变量是人为虚设的变量', '哑变量在转换成指标矩阵后，其值通常为0或1', 'Pnadas中get', '哑变量的使用没有实际意义', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5379, '关于回归算法，下列说法正确的是（）', '多选题', '线性回归可以让预测值跨越训练集中label的范围', 'KNN回归可以让预测值跨越训练集中label的范围', 'KNN在预测异常样本时是有效的。', '线性回归使用梯度下降法来进行学习。', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5380, '关于回归问题，说法正确的是（）', '单选题', '可以不需要label', 'label列是连续型', '属于无监督学习', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5381, '关于基本数据的元数据是指', '单选题', '基本元数据与数据源，数据仓库，数据集市和应用程序等结构相关的信息', '基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息', '基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息', '基本元数据包括关于装载和更新处理，分析处理以及管理方面的信息', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5382, '关于基本输入输出函数的描述，错误的选项是：', '单选题', '当print（）函数输出多个变量的时候，可以用逗号分隔多个变量名', 'print（）函数可以直接输出一个字符串，也可输出一个或多个变量的值', 'input（）函数从控制台获得用户的一行输入，返回的结果是字符串类型', 'eval（）函数的功能是把输入的数字字符串转换为整数或浮点数', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5383, '关于多层前馈神经网络的描述，错误的是（）。', '单选题', '输出层与输入层之间包含隐含层，且隐含层和输出层都拥有激活函数的神经元', '神经元之间存在同层连接以及跨层连接', '输入层仅仅是接收输入，不进行函数处理', '每层神经元上一层与下一层全互连', 'B', '多层前馈神经网络的特点：①每层神经元与下一层神经元之间完全互连；②神经元之间不存在同层连接；③神经元之间不存在跨层连接。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5384, '关于大数据数据字典的访问方式下面哪个说法是正确的？', '单选题', 'DACP点击大数据字典菜单进入', '访问数据目录的独立页面url', '数据目录的访问必须用chrome浏览器才能正常打开', '以上均正确', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5385, '关于大数据特点说法错误的是', '单选题', '数据量大', '数据类型繁多', '处理速度快', '价值密度高', 'D', '大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。可见价值密度高不是大数据的特点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5386, '关于大数据的主要特征理解和描述正确的有？', '多选题', '来源多，格式多', '增长速度快处理速度快', '存储量大，计算里大', '数据的价值密度较低', 'ABCD', '数据量大（Volume）\n\n第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。\n\n类型繁多（Variety）\n\n第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。价值密度低（Value）\n\n第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。\n\n速度快、时效高（Velocity）\n\n第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。\n\n既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5387, '关于大数据的内涵，以下理解正确的是（）', '多选题', '大数据就是很大的数据', '大数据在不同领域，又有不同的状况', '大数据里面蕴藏看大知识、大智慧、大价值和大发展', '大数据还是一种思维方式和新的 管理、治理路径', 'ABCD', '大数据的基本定义与优势');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5388, '关于大数据的分析历年的说法中，不正确的是（ ）', '单选题', '在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据', '在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析', '在分析效果上更追究效率而不是绝对精确', '在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5389, '关于大数据计算模式及其代表产品说法不正确的是', '单选题', '批处理计算，针对大规模数据的批量处理，有MapReduce、Spark等', '流计算，针对流数据的实时计算，主要有Storm、Flume、Streams等', '图计算，针对大规模图结构数据的处理，主要有Pregel、GraphX、Giraph等', '查询分析计算，大规模数据的存储管理和查询分析，主要有Hive、Cassandra、neo4j等', 'D', '查询分析计算：大规模数据的存储管理和查询分析。主要技术：Hive、Impala、Dremel、Cassandra等。neo4j主要用于图计算');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5390, '关于学习器结合的描述，正确的是（）。', '多选题', '避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳', '降低陷入局部极小点的风险', '假设空间扩大，有可能学得更好的近似', '多学习器结合有可能冲突', 'ABC', '学习器结合可能会从三个方面带来好处：首先，从统计的方面来看，由于学习任务的假设空间往往很大，可能有多个假设在训练集上达到同等性能，此时若使用单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳，结合多个学习器则会减小这一风险；第二，从计算的方面来看，学习算法往往会陷入局部极小，有的局部极小点所对应的泛化性能可能很糟糕，而通过多次运行之后进行结合，可降低陷入糟糕局部极小点的风险；第三，从表示的方面来看，某些学习任务的真实假设可能不在当前学习算法所考虑的假设空间中，此时若使用单学习器则肯定无效，而通过结合多个学习器，由于相应的假设空间有所扩大，有可能学得更好的近似。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5391, '关于学习率初始值设定描述正确的是（）', '单选题', '学习率是网络自己学习得到的', '学习率不同场景是相同的', '学习率是根据不同场景，人为设定的', '学习率不是人为设定的', 'C', '学习率是根据不同场景，人为设定的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5392, '关于学习率的描述正确的是：', '单选题', '学习率和w、b一样是参数，是系统自己学习得到的', '学习率越大系统运行速度越快', '学习率越小系统一定精度越高', '学习率的大小是根据不同场景程序员自己设定的，不宜太大或者太小', 'D', '学习率的大小是根据不同场景程序员自己设定的，不宜太大或者太小');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5393, '关于实例学习，下述哪种说法是正确的是（         ）', '单选题', '生成知识的正确性有保证', '需要很多先验知识', '归纳推理', '生成的知识的正确具有不确定性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5394, '关于层次聚类算法：①不断重复直到达到预设的聚类簇数；②不断合并距离最近的聚类簇；③对初始聚类簇和相应的距离矩阵初始化；④对合并得到的聚类簇进行更新。正确的执行顺序为（）。', '单选题', '①②③④', '①③②④', '③②④①', '③④①②', 'C', '层次聚类算法的过程是对初始聚类簇和相应的距离矩阵初始化；不断合并距离最近的聚类簇；对合并得到的聚类簇进行更新；不断重复直到达到预设的聚类簇数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5395, '关于层次聚类算法：（1）不断重复直达达到预设的聚类簇数（2）不断合并距离最近的聚类簇（3）对初始聚类簇和相应的距离矩阵初始化（4）对合并得到的聚类簇进行更新。正确的执行顺序为（）。', '单选题', '1234', '1324', '3241', '3412', 'C', '层次聚类算法的过程是：\n对初始聚类簇和相应的距离矩阵初始化；不断合并距离最近的聚类簇；对合并得到的聚类簇进行更新；不断重复直达达到预设的聚类簇数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5396, '关于岭回归，下列说法错误的是（）。', '单选题', '属于线性回归', '使用L2正规项', '使用L1正规项', '基于最小二乘法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5397, '关于布尔值：整型、浮点型的 “0“ 和复数 0+0j 也可以表示 False，浮点数不可以精确表示。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5398, '关于幂律分布说法正确的事（）', '多选题', '对集成学习影响较大', '基于相空间的距离进行分类与回归的效果都变差', '对k-means影响不大', '概率模型为基础的算法影响相对比较小', 'BD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5399, '关于广播变量，下面哪个是错误的', '单选题', '任何函数调用', '是只读的', '存储在各个节点', '存储在磁盘或 HDFS', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5400, '关于开源和闭源的说法，正确的是（）。', '多选题', '开源由于对外开放，共同进行代码修改的人员数量会迅速增多，功能也就更丰富，变化更快', '从中长期来看，开源系统和软件需要大量人力和资源来维护，其综合成本通常并不比闭源更低', '开源最大的特点是开放，也就是任何人都可以得到软件的源代码，加以修改学习，也可以在遵循开源协议下进行重新对外开放', '闭源版本存在稳定性隐患，出现问题时没有后援团队进行直接支持', 'ABC', '开源版本存在稳定性隐患，出现问题时没有后援团队进行直接支持，闭源是有稳定的团队支持的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5401, '关于异常值的说法，下列选项中描述错误的是（）。', '单选题', '异常值是指样本中明显偏离其余观测值的个别值', '可以使用3σ原则检测异常值', '可以使用Pandas中的箱线图检测异常值', '异常值可以使用其它的值来替换', 'A', '异常数据并不一定是数据错误，所以会根据实际情况下选择删除或保留。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5402, '关于强化学习，下面说法错误的是', '单选题', '一般可简化建模为一个马尔可夫决策过程', '智能体不断优化策略以获得最大化累计奖励', '由状态、奖励、环境3元组描述', '包括DQN、SAC、DDPG等算法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5403, '关于归一化描述正确的是（）。', '多选题', '归一化可以预防过拟合', '归一化没有实质作用', '归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间', '归一化是一种激活函数', 'AC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5404, '关于循环神经网络设计的叙述中，错误的是（）。', '单选题', '能处理可变长度的序列', '基于图展开思想', '基于参数共享思想', '循环神经网络不可应用于图像数据', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5405, '关于总体和样本的说法，正确的是（）。', '多选题', '总体也就是研究对象的全体', '如果总体是某一条生产线上生产的全部产品，那么样本可以是每间隔10s抽取的产品', '样本是从总体的随机抽样', '如果总体是某一小学的1000名学生，那么样本可以是一年级的100名学生', 'ABC', '小学包括多个年级，样本没有代表性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5406, '关于情感分析描述正确的是（）。', '单选题', '情感分析的难点是语句太长导致精度降低', '为了降低复杂度，循环神经网络无须添加LSTM结构', '对文本进行停用词处理不可以提高情感分析的计算精度', '对文本进行无关词处理不可以提高情感分析的计算精度', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5407, '关于感知机的描述正确的是？', '多选题', '感知机容易受个别特例影响', '感知机模拟了大脑的运作方式', '感知机有一定的容错性', '感知机不能对未知的事物分类', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5408, '关于抛出异常的说法中，描述错误的是（）。', '单选题', '当raise指定异常的类名时，会隐式地创建异常类的实例', '显式地创建异常类实例，可以使用raise直接引发', '不带参数的raise语句，只能引发刚刚发生过的异常', '使用raise抛出异常时，无法指定描述信息', 'D', 'raise语句的第一个参数指定要产生的例外的名字；可选的第二参数指定例外的参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5409, '关于排序算法的以下说法，错误的是（）', '单选题', '归并排序的平均时间复杂度O（nlogn），最坏时间复杂度O（n^2）', '堆排序平均时间复杂度O（nlogn），最坏时间复杂度O（nlogn）', '冒泡排序平均时间复杂度O（n^2），最坏时间复杂度O（n^2）', '快速排序的平均时间复杂度O（nlogn），最坏时间复杂度O（n^2）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5410, '关于搜索与求解，描述正确的是（）', '多选题', '搜索是为了达到某一目标而多次进行某种操作、运算、推理或计算的过程', '所有的智能活动过程，都可以看作或者抽象为一个基于搜索的问题求解', '搜索是人在求解问题时不知现成解法的情况下所采取的一种普遍方法', '搜索可以看作人类和其他生物所具有的一种元知识', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5411, '关于搜索与求解，描述错误的是（         ）', '单选题', '搜索是为了达到某一目标而多次进行某种操作、运算、推理或计算的过程', '不是所有的智能活动过程，都可以看作或者抽象为一个基于搜索的问题求解', '搜索是人在求解问题时不知现成解法的情况下所采取的一种普遍方法', '搜索可以看作人类和其他生物所具有的一种元知识', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5412, '关于搜索算法，以下说法错误的是（ ）。', '单选题', '广度优先搜索是代价一致搜索的一种特殊情况', '代价一致搜索是', '贪婪最佳优先搜索是完备的', '爬山法搜索可在任意位置起始，移动到最好的相邻状态', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5413, '关于支持向量机SVM，下列说法错误的是？', '单选题', 'L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力', 'Hinge 损失函数，作用是最小化经验分类错误', '分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模', '当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5414, '关于支持向量机，哪项说法不正确（）', '单选题', '支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题', '支持向量机只能用于线性可分的分类问题', '支持向量机可用于回归问题', '核函数的选择对支持向量机的性能影响较大', 'B', '支持向量机可用用于线性可分的分类问题，也可于线性不可分的分类问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5415, '关于支持向量机，哪项说法正确？', '多选题', '支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题', '支持向量机只能用于线性可分的分类问题', '支持向量机可用于回归问题', '核函数的选择对支持向量机的性能影响较大', 'ACD', '支持相量机不仅用于线性可分的分类问题，也可用于线性不可分的情况。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5416, '关于敏捷开发的说法，错误的是（）。', '单选题', '敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。', '敏捷开发具有及时快速交付、快速迭代、最大化单位成本收益等特点。', '敏捷开发属于增量式开发，对于需求变更较多的项目而言，可以很大程度上响应及拥抱变化。', '敏捷开发把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件处于间接性可用状态。', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5417, '关于数据产品研发，下列说法错误的是（）。', '多选题', '从加工程度看，可以将数据分为一次数据、二次数据和三次数据', '一次数据中往往存在缺失值、噪声、错误或虚假数据等质量问题', '二次数据是对一次数据进行深度处理或分析后得到的“增值数据”', '三次数据是对二次数据进行洞察与分析后得到的、可以直接用于决策支持的“洞见数据”', 'ABD', '二次数据是一种按照信息的生产过程和加工深度进行对信息进行分类的，是指根据特定的需求，对一次信息进行加工、分析、改编、重组、综合概括生成的信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5418, '关于数据产品，以下说法错误的是（）。', '单选题', '数据产品的存在形式是数据集', '与传统物质产品不同的是，数据产品的消费者不仅限于人类用户.还可以是计算机以及其他软硬件系统', '数据产品不仅包括数据科学项目的最终产品，也包括其中间产品以及副产品', '数据产品开发涉及数据科学项目流程的全部活动', 'A', '数据产品的存在形式不仅限于数据集，还包括文档、知识库、应用系统、硬件系统、服务、洞见、决策或它们的组合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5419, '关于数据分析报告错误的是（）。', '单选题', '展示分析结果', '验证分析质量', '展示分析过程', '提供决策依据', 'C', '数据分析报告用来展示分析结果，验证分析质量以及提供决策依据 https：//zhuanlan.zhihu.com/p/53857057 数据分析报告—项目可行性判断的重要依据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5420, '关于数据分析的说法，下列描述错误的是（）。', '单选题', '数据分析可以通过计算机工具和数学知识处理数据', '可以做出具有针对性的决策', '数据分析没有实际的使用意义', '在大数据环境下，数据分析能够挖掘出更有价值的信息', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5421, '关于数据分析，下列说法正确的是（）。', '单选题', '描述性分析和预测性分析是诊断性分析的基础', '诊断性分析是对规范性分析的进一步理解', '预测性分析是规范性分析的基础', '规范性分析是数据分析的最高阶段，可以直接产生产业价值', 'C', '在数据分析中，流程分为以下方式：描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5422, '关于数据创新，下列说法正确的是（）。', '单选题', '个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加', '于数据的再利用，数据应该永久保存下去', '同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低', '数据开放价值可以得到真正释放', 'D', '略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5423, '关于数据副本的存放策略正确的有那些', '多选题', '第三个副本；与第一个副本相同机架的其他节点上', '更多副本：随机节点', '第一个副本：放置在上传文件的数据节点；', '第二个副本；放置在第一个副本不同的机架的节点上', 'ABCD', '在默认 3 个副本的情况下，HDFS采用如下的放置策略：在机架 1 上放置第一个副本；在另一个机架 2 上放置第二副本；副本三与副本二放置在同一个机架上；');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5424, '关于数据及软件架构的CAP理论不包括下面哪些（   ）', '单选题', '可用性', '一致性', '分区容忍性', '分布性', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5425, '关于数据完整性，以下说法正确的是（）', '多选题', '引用完整性通过主键和外键之间的引用关系实现', '引用完整性通过限制数据类型、检查约束等实现', '数据完整性是通过数据操纵者自身对数据的控制来实现的。', '如果两个表中存储的信息相互关联，那么只要修改了一个表，另外一个表也要做出相应的修改，则称该这两个表中的数据具备完整性', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5426, '关于数据库数据的读写，下列说法正确的有（）。', '单选题', 'read_sql_table可以使用SQL语句读写数据库数据', 'pandas除了read_sql之外，没有其他数据库读写函数', '使用read_sql函数读取数据库数据时不需要使用数据库连接', 'read_sql既可以使用SQL语句读取数据库数据，又可以直接读取数据库表', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5427, '关于数据挖掘的方法论CRISP-DM说法正确的是（）。', '单选题', '这是SPSS公司，Daimler Chrysler提出的数据挖掘流程', '主要分为六步，业务理解，数据理 解数据准备，模型搭建，模型评估 与模型发布', '该方法论已经成功的在SAS EM 中进行了实施', '这六个过程有严格的前后顺序， 分析过程中不能逆转或者跳转', 'B', '数据挖掘的方法论CRISP4JM主要分为六步，业务理解，数据理 解数据准备，模型搭建，模型评估 与模型发布');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5428, '关于数据整合和分组的说法，不正确的是（）。', '单选题', '数据连接可以用concat或merge函数', 'axis=1表示轴向连接', '数据分组可以使用mean函数', '使用agg可以自定义多个聚合函数', 'C', '数据分组不可以使用mean函数，mean函数为求平均数函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5429, '关于数据流转和应用，以下说法正确的是（）。', '多选题', '数据流转和应用过程中应确保可追溯、可复查', '前序环节应保证数据的真实、完整', '前序环节应及时传递到后序环节', '前后环节数据应保持衔接一致', 'ABCD', '数据流转和应用主要包括可追溯、可复查，数据真实、完整，环节衔接完整，环节衔接数据一致。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5430, '关于数据清洗，不正确的说法是（）。', '单选题', '对单数据源，主键取值不能重复', '多数据源会存在数据重复、单位不一致的问题', '连续型数据不存在冗余问题', '缺失值可以采用删除和填补等方法处理', 'C', '连续型数据可能存在冗余问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5431, '关于数据的存储结构，以下选项描述正确的是（）。', '单选题', '数据所占的存储空间量', '存储在外存中的数据', '数据在计算机中的顺序存储方式', '数据的逻辑结构在计算机中的表示', 'D', '关于数据的存储结构是数据的逻辑结构在计算机中的表示。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5432, '关于数据相关性，以下说法错误的是（）。', '单选题', '相关性体现了大数据的灵魂', '相关性思维实现了从“为什么”到“是什么”的思维转变', '相关性关注事物的因果关系', '相关性关注事物的相关关系', 'C', '相关性是指两个变量的关联程度，可以有正相关、负相关、不相关。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5433, '关于数据组织的维度，以下选项中描述错误的是（）', '单选题', '一维数据采用线性方式组织，对应于数学中的数组和集合等概念', '二维数据采用表格方式组织，对应于数学中的矩阵', '高维数据有键值对类型的数据构成，采用对象方式组织', '数据组织存在维度，字典类型用于表示一维和二维数据', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5434, '关于数据组织的维度，哪个选项的描述是错误的？‪', '单选题', '一维数据采用线性方式组织，对应于数学中的数组和集合等概念', '二维数据采用表格方式组织，对应于数学中的矩阵', '数据组织存在维度，字典类型用于表示一维和二维数据', '高维数据由键值对类型的数据构成，采用对象方式组织', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5435, '关于数据通信网关机的数据远传，描述正确的有（）。', '多选题', '应支持周期、突变或者响应总召的方式上送主站', '对未配置的主站IP地址发来的链路请求应拒绝响应', '应支持开关、刀闸等位置信息的单点遥信和双点遥信上送，双点遥信上送时应能正确反映位置不定状态', '数据通信网关机重启后，不上送间隔层设备缓存的历史信息', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5436, '关于数据重塑的说法中，下列选项描述错误的是（ ）。', '单选题', '数据重塑可以将DataFrame转换为Series', 'stack（）方法可以将列索引转换为行索引', '对一个DataFrame使用stack（）方法后返回的一定是一个Series', 'unstack（）方法可以将行索引转换为列索引', 'C', '当一个DataFrame具有层次索引时，使用stack（）方法会返回一个DataFrame对象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5437, '关于数据集划分，下列说法正确的是（）。', '单选题', '训练集的数据总是越多越好', '训练集与测试集的理想划分比例是5：5', '庞大数据集的训练集与测试集的划分比例可以为9：5', '训练集的数据量越大，模型的泛化能力越好', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5438, '关于数据集的标准化，正确的描述是（）', '单选题', '标准化有助于加快模型的收敛速度', '标准化一定是归一化，即数据集的取值分布在【0，1】区间上', '数据集的标准化一定是让标准差变为 1', '所有的模型建模之前，必须进行数据集标准化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5439, '关于数组广播的说法中，下列描述正确的是（ ）。', '单选题', '两个数组的某一维度等长。', '数组的某一维度为1。', '数组广播机制可以对任意两个数组进行扩展', '广播机制优先扩展维度小的数组', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5440, '关于数组排序下例描述正确的是（ ）。', '单选题', '当数组使用sort（）方法后，数组默认从小到大进行排序', '当数组使用sort（）方法后，数组默认从大到小进行排序', 'sort（）方法只能对特定轴上的元素进行排序', 'sort（）方法排序不会修改数组本身', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5441, '关于数组统计运算，下列说法中正确的是（ ）。', '多选题', 'sum（）方法表示对数组中全部或某个轴向的元素求和｜', 'mean（）方法表示计算平均值｜', 'argmin（）方法表示计算数组中的最小值｜', 'argmax（）方法表示计算数组中的最大值“', 'AB', 'argmin表示最小值的索引');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5442, '关于数组运算的说法中，下列描述错误的是（ ）。', '单选题', '数组不需要循环遍历，就可以对每个元素执行算术运算｜', '如果两个数组的形状不同，则它们进行算术运算时会出现广播机制｜', '数组还支持使用算术运算符与标量进行运算｜', '广播机制需要扩展维度大的数组“', 'D', '广播机制需要扩展维度小的数组，使得它与维度最大的数组的shape值相同，以便使用元素级函数或者运算符进行运算');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5443, '关于文件关闭的close（）方法，哪个选项的描述是正确的？', '单选题', '文件处理遵循严格的“打开-操作-关闭”模式', '文件处理后可以不用close（）方法关闭文件，程序退出时会默认关闭', '如果文件是只读方式打开，仅在这种情况下可以不用close（）方法关闭文件', '文件处理结束之后，一定要用close（）方法关闭文件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5444, '关于文件的打开方式，以下选项中描述正确的是（）。', '单选题', '文件只能选择二进制或文本方式打开', '文本文件只能以文本方式打开', '所有文件都可能以文本方式打开', '所有文件都可能以二进制方式打开', 'D', '计算机内保存数据是以二进制保存的，因此都能用二进制方式打开读取。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5445, '关于文本处理描述正确的是（）。', '多选题', '词袋模型下，句子或是文件的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现', '模块4', '词袋模型中词袋表现方式不考虑文法以及词的顺序', '可以把文本数据转换成数字，变成向量形式', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5446, '关于文本预处理的过程，下列描述错误的是（）。', '单选题', '文本分词是预处理过程中必不可少的一个操作', '词干提取是一个很粗略的去除单词两端词缀的过程', '词形还原是一个去除曲折的词缀且返回词典中包含的词的过程', '文本中的每个单词都能够表明文本的特征', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5447, '关于时间序列的移动，下列说法错误的是（）。', '单选题', '移动是指沿着时间轴方向将数据进行前移或后移', '时间序列移动后，索引也会发生变化', '数据移动后会出现边界情况', '无论时间序列的数据怎么移动，索引是不会发生任何变化的', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5448, '关于时间相关类，下列说法错误的是（）。', '单选题', 'Timestamp是存放某个时间点的类', 'Period是存放某个时间段的类', 'Timestamp数据可以使用标准的时间str转换得来', '两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5449, '关于机器学习中的决策树学习，说法错误的是（  ）', '单选题', '受生物进化启发', '属于归纳推理', '用于分类和预测', '自顶向下递推', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5450, '关于机器学习模型中的数据，以下说法正确的是（', '单选题', '数据越多越好', '数据只要质量好，越少越好', '数据的数量和质量都很重要', '模型选择最重要，数据影响不大', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5451, '关于机器学习算法正确的是（）', '单选题', 'LR模型在加入正则化项后Variance将增大', '线性SVM是寻找最小边缘的超平面的一个分类器', 'xgboost和GDBT都是属于boosting算法', 'xgboost和随机森林都是属于bagging算法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5452, '关于极差说法正确的是（）。', '多选题', '一组数据的最大值与最小值之差', '离散程度的最简单测度值', '易受极端值影响', '未考虑数据的分布和中间变量值 的离散情况', 'ABCD', '全距（Range），又称极差，是用来表示统计资料中的变异量数（measures of variation），其最大值与最小值之间的差距；即最大值减最小值后所得之数据。极差不能用作比较，单位不同 ； 方差能用作比较， 因为都是个比率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5453, '关于梯度下降算法描述正确的是：', '单选题', '梯度下降算法就是不断的更新w和b的值', '梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值', '梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值', '梯度下降算法就是不断更新学习率', 'A', '梯度下降算法就是不断的更新w和b的值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5454, '关于梯度为0的点，下面说法正确的是？', '多选题', '一般认为此时模型不收敛', '就是损失函数的最大值点', '就是损失函数的最小值点', '一般认为此时模型收敛', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5455, '关于梯度提升树，说法正确的是（）', '单选题', '梯度提升树中样本的权重是不等的', '梯度提升树只需构建一棵树', '梯度提升树回归可以跨越训练集中label的值范围', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5456, '关于梯度消失和梯度爆炸，以下说法正确的是：（__）。', '多选题', '根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0', '可以采用ReLU激活函数有效地解决梯度消失的情况', '根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大', '可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸', 'ABCD', '使用标准化初始w，那么各个层次的相乘都是0～1的小数，而激活函数f的导数也是0～1的数，其连乘后，结果会变得很小，导致梯度消失。若我们初始化的w是很大的数，w大到乘以激活函数的导数都大于1，那么连乘后，可能会导致求导的结果很大，形成梯度爆炸。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5457, '关于检索结果排序，正确的是（）。', '多选题', '关键字DESC表示降序，ASC表示升序', '如果指定多列排序，只能在最后一列使用升序或者降序关键字', '如果指定多列排序，可以在任意列使用升序或降序', '关键字ASC表示降序，DESC表示升序', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5458, '关于模块下列说法不正确的是（）。', '单选题', 'Python 模块（Module），是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。', '模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。', '把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。', '模块不能定义类', 'D', '模块中可以定义类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5459, '关于模型参数（权重值）的描述，正确的说法是哪些（）', '多选题', '训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中', '在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少', '模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则', '每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5460, '关于模型参数（权重值）的描述，错误的说法是', '单选题', '在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少', '每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小', '模型参数量越多越好，没有固定的对应规则', '训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中', 'C', '几乎模型每个操作所需的时间和内存代价都会随模型参数量的增加而增加');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5461, '关于模型库，下面说法中（____）是错误的。', '单选题', '模型需要样本库的数据进行训练和验证', '模型的发布和部署上线有一套管理审核流程', '经典的模型可以在生产环境直接上线使用', '模型的调用次数是有记录的', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5462, '关于模型选项描述正确的是？', '单选题', '历史版本可以查看模型的版本信息以及过去的版本内容', '血缘分析可以查看当前表数据的来源', '影响分析可以查看对后续表数据的影响', '以上都正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5463, '关于模糊专家系统，下列说法错误的是', '单选题', '模糊逻辑并不是说逻辑本身是模糊的，而是指用于描述模糊的逻辑', '模糊集很难校正含糊的知识。', '模糊逻辑的基本思想是任何事情都允许有一定的程度', '温度、高、速度、距离和美丽——所有这些都可以在某个范围内浮动', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5464, '关于欠拟合（under-fitting），（）是正确的。', '单选题', '训练误差较大，测试误差较小', '训练误差较小，测试误差较大', '训练误差较大，测试误差较大', '训练误差较小，测试误差较小', 'C', '欠拟合是指对训练样本的一般性质尚未学好，因此训练误差和测试误差均较大');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5465, '关于正态分布，下列说法错误的是（）。', '单选题', '正态分布具有集中性和对称性', '正态分布的均值和方差能够决定正态分布的位置和形态', '正态分布的偏度为0，峰度为1', '标准正态分布的均值为0，方差为1', 'C', '正态分布的均值决定正态分布的位置，正态分布的方差决定正态分布的形态，正态分布具有对称性，其偏度为0，但峰度不一定为1，只有标准正态分布的偏度为0，峰度为1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5466, '关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）。', '单选题', '当簇只包含少量数据点或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理', '混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇', '混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布', '混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题', 'C', 'K均值与模糊C均值都是迭代求取最终值的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值。模糊C均值是K均值方法的改进，算法的目标函数与K均值一致，区别在于目标函数中增加了模糊权重指数；GMM高斯混合模型聚类采用了新的判断依据——概率，即通过属于某一类的概率大小来判断最终的归属类别 。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5467, '关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法错误的是（）。', '多选题', '当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理。', '混合模型比K均值或模糊均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。', '混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。', '混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。', 'ACD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5468, '关于特征选择的说法，选择的特征越多越好？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5469, '关于特征选择，下列对 Ridge 回归和 Lasso 回归说法正确的是？', '单选题', 'Ridge 回归适用于特征选择', 'Lasso 回归适用于特征选择', '两个都适用于特征选择', '以上说法都不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5470, '关于现阶段大数据技术体系，说法正确的是（）。', '多选题', '基础设施提供数据计算、数据存储、数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）等服务', '数据流处理、统计工具、日志分析都属于常用的开源工具', '数据资源代表的是生成数据的机构', '数据源与App为数据科学和大数据产业生态系统提供数据内容', 'ABCD', 'Speechpad的联合创始人Dave Feinleib 于2012年发布大数据产业全景图（Big Data Landscape），首次较为全面地刻画了当时快速发展中的大数据技术体系。后来，该图及其画法成为大数据和数据科学的重要分析工具，得到广泛地应用和不断地更新。Matt Turck等组织绘制了2017大数据产业全景图（Big Data Landscape 2017）。从2017大数据产业全景图看，现阶段的大数据技术体系主要类型包括数据资源、数据源与App、开源工具、跨平台基础设施和分析工具、行业应用、企业应用、基础设施和分析工具。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5471, '关于生成对抗神经网络描述正确的是（）。', '单选题', '网络结构中只有一个神经网络', '生成对抗神经网络中的D（判别器）网络是一个回归模型', '不仅仅能用来生成图片', '训练过程中只有G（生成器）网络的参数会得到更新', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5472, '关于用户体验，以下选项描述正确的是：', '单选题', '好产品不一定有好的用户体验，关键在于功能创意', '用户体验不重要，只要有程序功能即可', '编程只是手段，程序最终为人类服务，用户体验很重要', '用户体验是客观的，完全可以靠技术来实现', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5473, '关于相关与线性关系，下列说法正确的是（）', '多选题', '相关不一定是线性关系，可能是非线性关系', '相关一定是线性关系，不可能是非线性关系', '相关时若有相关系数r为0，说明两个变量之间不存在线性关系，仍可能存在非线性关系', '相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件', 'ACD', '相关不一定是线性关系，可能是非线性关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5474, '关于相关关系有误的是（）。', '单选题', '按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关', '按相关的特点分为单相关和多相关', '按相关的方向分为正相关和负相关', '按相关的形式分为线性相关和非线性相关。', 'B', '按研究变量的多少，可分为单相关、复相关。所以选B 完全相关是指两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化唯一确定。 不完全相关是指两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。 完全不相关是指如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。 单相关 ：只反映一个自变量和一个因变量的相关关系，如产品产量与单位产品成本之间的关系。复相关亦称“多重相关”，是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。如产品产量、产品原材料消耗童与单位成本之间的关系，');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5475, '关于相关性rA，B，说法错误的是（）', '单选题', 'rA，B>O，正相关。A随B的值得增大而增大', 'rA，B=O，不相关。 AB无关', 'rA，B<O，负相关。A随B的值得增大而减少', '不能单纯依据rA，B<O确定AB相关性', 'D', '不能单纯依据rA，B《0fig定AB相关性是错误的 r为相关系数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5476, '关于知识表示方法，不正确的有_____。', '单选题', '框架表示法是一种结构化的知识表示法', '状态空间表示法利用状态空间表示问题，再通过状态空间搜索来求解问题', '产生式表示法用于表达结构化的知识', '针对知识本身的特点，应当选用不同知识表示方法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5477, '关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是？', '单选题', 'Adam的收敛速度比RMSprop慢', '相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam的收敛效果是最好的', '对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适', '相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收敛效果是最好的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5478, '关于神经网络模型的说法，哪些是不正确的（）', '多选题', '神经网络的工作原理与生物体内的神经元是完全一样的', '训练神经网络的实质是对复杂函数求参数最优解的过程', '增加神经网络的层数和增加每层的神经元个数的效果是一样的', '神经网络只能进行二分类，不能进行更多种类的分类了', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5479, '关于神经网络结构的权重共享现象，下面正确的是（）。', '单选题', '只有全连接神经网络会出现', '只有卷积神经网络（CNN）会出现', '只有循环神经网络（RNN）会出现', '卷积神经网络和循环神经网络都会出现', 'D', '卷积神经网络和循环神经网络会产生权重共享现象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5480, '关于神经网络，下列说法正确的是（）。', '多选题', '增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率', '增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率', '减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率', '减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率', 'AC', '增加网络层数可能造成训练误差和测试误差减小，但神经网络层数过多容易造成过拟合，训练误差小，但是测试误差很大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5481, '关于空值和缺失值，下列说法中正确的是（ ）。', '多选题', 'NaN和None是完全一样的', '使用isnull（）可以检测数据中是否存在空值或缺失值', 'notnull（）与isnull（）方法都可以判断数据中是否存在空值或缺失值', 'dropna（）方法可以删除空值和缺失值“', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5482, '关于空值和缺失值，下列说法中错误的是（ ）。', '单选题', 'NaN和None是完全一样的', '使用isnull（）可以检测数据中是否存在空值或缺失值', 'notnull（）与isnull（）方法都可以判断数据中是否存在空值或缺失值', 'dropna（）方法可以删除空值和缺失值', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5483, '关于策略梯度的方法说法正确的是（     ）。', '单选题', '只适用于离散动作空间', '适用于连续动作空间', '策略梯度的方法与DQN中的目标函数一致', '策略梯度的方法通过Q值挑选动作', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5484, '关于筛选，叙述正确的是（）。', '多选题', '自动筛选可以同时显示数据清单和筛选结果', '高级筛选可以进行更复杂的筛选', '高级筛选不需要建立条件区，只有数据清单就可以', '高级筛选可以将筛选结果放在指定的区域', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5485, '关于算子的分类，大体可分为transformation和action。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5486, '关于算法的空间复杂度，以下选项中描述正确的是（）。', '单选题', '算法程序所占的存储空间', '算法程序所占的存储空间', '算法程序所占的存储空间', '算法程序所占的存储空间', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5487, '关于精度与错误率的说法中错误的是（）。', '单选题', '精度与错误率的和为1', '精度与错误率都可以反映模型的好坏', '精度与错误率都可以用概率密度函数表示', '精度是评价模型的唯一标准', 'D', '精度是不是评价模型的唯一标准');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5488, '关于索引对象，下列说法错误的是（）', '单选题', '可通过Series接收索引参数并进行创建', 'Multilndex是层次化索引对象', '索引对象可以修改', 'isin是索引对象的一种方法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5489, '关于累加器，下面哪个是错误的', '单选题', '支持加法', '支持数值类型', '可并行', '不支持自定义类型', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5490, '关于线性回归的描述，以下说法正确的有', '单选题', '基本假设包括随机干扰项是均值为0，方差为1的标准正态分布', '基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布', '多重共线性会使得参数估计值方差减小', '基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项', 'B', '线性回归基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5491, '关于线性回归算法，说法正确的是（）', '单选题', '在高维空间中求解一个线性方程的系数组合', '对异常值不敏感', '无需对数据做标准化处理', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5492, '关于线性回归说法不正确的是（）', '多选题', '梯度下降在靠近极大值时速度减慢', '梯度下降学习率a的选择不合适不影响模型结果', '线性回归对异常值非常敏感', '适用于预测目标与特征之间线性关系强的数据集', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5493, '关于线性回归说法正确的是（）', '多选题', '日常生活中，收入预测可以作为线性回归问题来解决', '商品库存预测，是一种典型的有监督学习方法', '常用的回归模型有线性回实用归和非线性回归', '线性回归是简单的方法 “', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5494, '关于组合数据类型的描述，正确的选项是（ ）。', '单选题', '序列类型的元素可以用reverse（）方法交换相邻元素的位置', '列表类型里的元素要求是同一种数据类型', 'Python中最常用的映射类型的典型代表是字典类型', '元组采用大括号方式表示', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5495, '关于经验池（experience replay）叙述的是（     ）。', '多选题', '为了缩小样本量，可以让样本输入到神经网络中', '打破样本之间的连续性', '每次更新时在经验池中按顺序采样样本', '每次更新时随机采样样本', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5496, '关于结构化程序设计方法原则的描述，以下选项中错误的是（）。', '单选题', '自顶向下', '多态继承', '逐步求精', '模块化', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5497, '关于缺失值填补，不正确的说法是（）。', '单选题', '填补数据可以用中位数或者众数等', 'Pandas.dropna可以用来填补缺失值', '用平均值填补会引入相关性', '哑变量填补是将缺失值当做一类新特征处理', 'B', 'Pandas.dropna可以用来删除缺失值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5498, '关于聚类的描述正确的是（）。', '多选题', '聚类是一种非监督式学习', '聚类是一种监督式学习', '使用的数据不需要包含类别卷标', '使用的数据需要包含类别卷标', 'AC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5499, '关于聚类算法，下列说法正确的是（）。', '单选题', 'Means算法适用于发现任意形状的簇', '层次聚类适用于大型数据集', 'DBSCAN能在具有噪声的空间中发现任意形状的簇', 'GMM是混合模型中计算速度最快的算法，且占用的计算资源较少', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5500, '关于聚类，下列说法错误的是（）。', '单选题', '聚类属于无监督算法', '聚类可用于数据预处理中的数据离散化', '聚类的划分原则是样本距离最小化', '聚类是根据数据相似度进行样本分组的方法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5501, '关于脏数据和乱数据的区分，以下哪种不属于脏数据（）。', '单选题', '含有缺失数据', '冗余数据', '噪声数据', '不规则形态数据', 'D', '在数据库技术中，脏数据在临时更新（脏读）中产生。事务A更新了某个数据项X，但是由于某种原因，事务A出现了问题，于是要把A回滚。但是在回滚之前，另一个事务B读取了数据项X的值（A更新后），A回滚了事务，数据项恢复了原值。事务B读取的是脏数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5502, '关于自然语言处理（NLP）和认知智能描述正确的是（）', '多选题', '认知智能包含语义理解、知识表示、联想推理、知识问答、自主学习等任务', '自然语言处理包含分词、命名实体识别、词性分类、句法解析等任务，是实现语义理解的工具；', '自然语言处理是认知智能中的一类核心任务；', 'AB描述都正确', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5503, '关于表达式X+Y描述正确的是（ ）', '多选题', '加法运算符调用实际上是调用第一个操作数X所在的类的命名空间中定义的一个函数', '+加法运算符可以在内置类型进行重载，也可以在我们自定义类中进行重载定制', '表达式被解释器翻译为', '以上答案都不对', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5504, '关于被私有访问控制符private修饰的成员变量，以下说法正确的（）', '单选题', '可以被三种类所引用：该类自身 、与它在同一个包中的其他类、 在其他包中的该类的子类', '可以被两种类访问和引用：该类 本身、该类的所有子类', '只能被该类自身所访问和修改', '只能被同一个包中的类访问', 'C', '本题主要考查Java的四种访问类型，分别为public、protected、default和private，其中 public变量可以被所有的外部类访问，而pretected变量可以被同一个包及该类的子类访问， default变量即没有任何修饰符的变量可以被同一个包中的类访问，而private变量只能在该类内部被访问。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5505, '关于计算机病毒，下面说法不对的是', '单选题', '计算机病毒有传染性', '计算机病毒是一种程序', '计算机病毒一定是一个独立的文件', '使用盗版软件可能感染病毒', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5506, '关于词性归一化的说法中，下列描述正确的是（）。', '单选题', '词干提取和词形还原最终都会得到词根', '词干提取能够捕捉基于词根的规范单词形式', '词干提取能够捕捉基于词根的规范单词形式', '词形还原能够捕捉基于词根的规范单词形式', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5507, '关于语义网络表示，以下继承中（）是不存在的', '单选题', '指继承', '左右继承', '默认继承', '如果需要继承', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5508, '关于语句f=open（‘demo.txt’，’r’），下列说法中不正确的是：', '单选题', 'demo.txt文件必须已经存在', '只能从demo.txt文件读数据，而不能向该文件写数据', '只能向demo.txt文件写数据，而不能从该文件读数据', '“r“方式是默认的文件打开方式', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5509, '关于语句limit 5，5，说法正确的是（）', '单选题', '表示检索出第5行开始的5条记录', '表示检索出行6开始的5条记录', '表示检索出第6行开始的5条记录', '表示检索出行5开始的前5条记录', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5510, '关于语音识别流程的表述，不正确的是（   ）。', '单选题', '语音识别通常由语音信号的采集、端点检测、特征提取等步骤组成', '语音信号的预处理首先要做的是语音信号的数字化', '特征提取是分析处理语音信号的特征参数，以获得能够表征语音信号特征的数据', '特定人语音识别系统一般侧重提取反映语义的特征参数，尽量去除说话人个人信息', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5511, '关于读写excel文件的说法中，下列描述正确的是（ ）。', '多选题', 'to_excel（）方法表示将结构化数据写入到Excel文件中｜', 'to_excel（）方法表示将结构化数据读取到DataFrame中｜', 'read_excel（）函数表示将结构化数据读取到DataFrame中｜', 'read_excel（）函数表示将结构化数据写入到DataFrame中“', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5512, '关于读取网页表格数据的说法中，下列描述正确的是（ ）。', '多选题', '使用read_html（）函数可以读取网页表格数据｜', 'read_html（）函数返回一个DataFrame对象｜', 'read_html（）函数返回一个DataFrame列表对象｜', 'read_html（）函数只能对网页中的table标签进行读取', 'ACD', 'read_html（）方法返回的是一个DataFrame列表');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5513, '关于读取网页表格数据的说法中，下列描述错误的是（ ）。', '单选题', '使用read_html（）函数可以读取网页表格数据', 'read_html（）函数返回一个DataFrame对象', 'read_html（）函数返回一个DataFrame列表对象', 'read_html（）函数只能对网页中的table标签进行读取', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5514, '关于调用OCR服务过程中的注意事项，以下说法正确的是（____）。', '单选题', '图片大小不超过15M', '图片最短边最小10像素', '图片最长边最大8192像素', '图片大小不超过20M', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5515, '关于谓词逻辑，下列描述不正确的是（         ）', '单选题', '紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域', '在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元', '仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词', '个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为多阶谓词', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5516, '关于谓词逻辑，下列描述正确的是（）', '多选题', '紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域', '在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元', '仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词', '个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5517, '关于身份感知技术，以下表述错误的是（   ）。', '单选题', 'QR', '条形码、二维码和RFID都可以用于标识物品', 'RFID读写器和标签都需要配备电源才能工作', 'RFID是一种非接触式自动识别技术', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5518, '关于轨迹规划描述错误的是（   ）。', '单选题', '即使路径规划和避障规划已经考虑避碰问题，轨迹规划也仍然需要考虑碰撞问题', '轨迹规划是建立机器人参考点在工作空间中的位置、速度或者加速度控制序列', '轨迹规划需要以路径为基础，考虑机器人的运动学和动力学约束', '地面移动机器人轨迹规划是多维轨迹规划，需要规划位置x，y和方向', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5519, '关于软件危机，以下选项中描述错误的是 （ ）', '单选题', '软件过程不规范', '软件质量难以控制', '软件开发生产率低', '软件成本不断提高', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5520, '关于过拟合的说法，正确的是（）', '单选题', '指模型学习不足', '会使得模型泛化能力不高', '会强化欠拟合', '可以通过交叉检验改善', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5521, '关于连接主义，描述正确的是（）', '多选题', '基础理论是神经网络', '深度学习属于连接主义', '又称为仿生学派', '产生在20实际50年代', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5522, '关于逻辑回归正确的是（）', '多选题', '风险控制是金融领域最核心的问题，逻辑回归是在风险评估中最经典常用的方法', '逻辑回归可以用到互联网广告点击预测', '逻辑回归只能用于解决二分类问题', '以上都不对', 'AB', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5523, '关于逻辑回归（Logistic regrssion）因变量和自变量的说法中，正确的是（）。', '单选题', '逻辑回归的因变量为数值变量', '逻辑回归的因变量为定性变量', '逻辑回归的自变量是定性变量', '逻辑回归的因变量只能有两种取值', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5524, '关于逻辑回归，说法正确的是（）', '多选题', '垃圾邮件分类问题可以使用逻辑回归模型', '一条商品评论分为正面，负面和中性，不可以使用逻辑回归模型', '逻辑回归不能直接用于多分类问题', '以上都不对', 'AC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5525, '关于遗传算法和进化策略，下列说法正确的是', '多选题', '遗传算法同时使用交叉和突变操作', '进化策略仅使用交叉操作', '进化策略不需要用编码的形式来表示问题', '进化策略使用纯粹的数值优化计算', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5526, '关于重大事件管理的意义说法错误的是？。', '单选题', '恢复系统并进行管理', '最小化业务活动的中断', '减少人员开支', '减少服务不可用事件', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5527, '关于重采样的说法中，下列描述错误的是（ ）。', '单选题', '重采样是将时间序列从一个频率转到另一个频率', '升采样的时间颗粒是变小的', '时间序列数据在降采样时，总体的数据量是增加的', '时间序列数据在降采样时，总体的数据量是减少的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5528, '关于降维算法中的主成分分析,（）是错误的。', '单选题', '有监督算法', '可以指定降维的维度', '基于方差来计算', '根据特征值大小来筛选特征', 'A', '主成分分析法属于无监督算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5529, '关于降维算法,下列说法错误的是（）。', '单选题', 'PCA是有监督学习算法', 'ICA能够使数据中的的分量最大化独立，而PCA不能', 'LDA是有监督学习算法', 'LDA降维后，同类别的数据分布更为密集', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5530, '关于降维说法正确的是（）。', '多选题', 'PA是根据方差这一属性降维的', '降维可以防止模型过拟合', '降维降低了数据集特征的维度', '降维方法有PLA等', 'ACD', '降维不能用于防止模型过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5531, '关于降维，下列说法错误的是（）。', '单选题', '降维后的数据集的维度将降维前少', '有效降维能减少冗余信息，提高模型精度和运行效率', '特征选择不会改变数据，仅从原有变量中找出主要变量', '特征提取从原有数据中提取主要成分，不会改变原有数据', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5532, '关于降采样的说法中，下列描述错误的是（）', '单选题', '降采样是将高频率数据聚合到低频率数据', '降采样的时间颗粒会变大', '降采样的数据量是增加的', '降采样就相当于另外一种形式的分组聚合操作', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5533, '关于集合类型，以下选项中描述错误的是', '单选题', '集合中的元素是无序的', '集合中元素可以增加或删除', '集合的元素可以是列表、字典', '集合中元素不可重复', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5534, '关于集成学习算法的说法正确的是（ ）', '单选题', '一种并行的算法框架', '一种串行的算法框架', '一类全新的数据挖掘算法', '一类将已有算法进行整合的算法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5535, '关于集成学习，以下说法错误的是', '单选题', '集成学习一定能提升个体学习器的性能；', 'Bagging方法中，个体学习器之间彼此独立；', 'Boosting是一种重视错误样本的学习方法；', 'Boosting方法中，个体学习器存在强依赖', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5536, '关于面向对象的程序设计，以下选项中描述错误的是（）。', '单选题', '面向对象方法与人类习惯的思维方法- -致', '面向对象方法可重用性好', 'Python3.x解释器内部采用完全面向对象的方式实现', '用面向对象方法开发的软件不容易理解', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5537, '关于面向对象的继承，以下选项中描述正确的是（）', '单选题', '继承是指一组对象所具有的相似性质', '继承是指类之间共享属性和操作的机制', '继承是指各对象之间的共同性质', '继承是指一个对象具有另一个对象的性质', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5538, '关于面向过程和面向对象，下列说法错误的是（）。', '单选题', '面向过程和面向对象都是解决问题的一种思路', '面向过程是基于面向对象的', '面向过程强调的是解决问题的步骤', '面向对象强调的是解决问题的对象', 'B', '面向过程、面向对象是两种不同思想，不存在递进关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5539, '关于项目管理办公室（PMO）的叙述，（）是错误的。', '单选题', 'PMO可以为项目管理提供.支持服务', 'PMO应该位于组织的中心区域', 'PMO可以为项目管理提供培训、标准化方针及程序', 'PMO可以负责项目的行政管理', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5540, '关于项目经理角色，下列描述中正确的是（）', '单选题', '项目经理应该是团队中技术最强的人', '项目经理应由项目发起人担任', '项目经理应该具备项目管理的经验和经历', '项目经理就是项目的总工程师', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5541, '关于预处理中的数据合并，下列说法中错误的是（ ）。', '多选题', 'concat（）函数是最常用的主键合并函数，可以通过内连接和外连接的方式堆叠合并数据', 'merge（）函数是最常用的主键合并的函数，但不能够通过左连接和右连接的方式合并数据', 'join（）方法是最常用的主键合并方法之一，但不能够通过左连接和右连接的方式合并数据', 'combine_first（）方法只适用于DataFrame对象', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5542, '关于预处理的说法中，下列选项中描述不正确是（ ）。', '单选题', 'concat（）函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠', 'merge（）函数可以根据一个或多个键将不同的DataFrame进行合并', '可以使用rename（）方法对索引进行重命名操作', 'unstack（）方法可以将列索引旋转为行索引', 'D', 'unstack（）方法可以将行索引旋转为列索引。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5543, '关于风电功率的点预测方法已有大量的研究成果，预测方法主要可以分为物理预测方法和统计预测方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5544, '关干Hive SQL运行原理，描述不正确的选项有', '单选题', '所有HQL都会转化为Mapreduce任务执行', 'DDL语句不提交任务到Mapreduce，而是直接操作元数据', '对于select count（*） from table操作，一定会启reduce任务', '对于select‘ -from table语句不会启Mapreduce', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5545, '关系云的一个重要功能是提供（）。', '单选题', '数据库即服务', '虚拟服务', '弹性计算', '按需服务', 'A', '关系云的一个重要功能是提供“数据库即服务（Database as a Service）”，用户无须在本机安装数据库管理软件，也不需要搭建自己的数据管理集群，而只需要使用服务提供商提供的数据库服务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5546, '关系型数据库技术的特征Blocks和Arrows确定的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5547, '关系数据库中，元组的集合称为关系，能唯一标识元组的属性集的值称为（）', '单选题', '关键字', '字段', '索引', '属性', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5548, '关系数据库存储逻辑一般分为（）层次。', '多选题', '数据库', '文件组', '数据文件', '数据块', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5549, '关系数据库已经流行很多年，Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，关于需要HBase说法错误的是', '单选题', 'Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求', 'HDFS面向随机访问模式，不是批量访问模式', '传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题（分库分表也不能很好解决）', '传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护；空列浪费存储空间', 'B', 'Hadoop可以很少地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，使得hadoop无法满足大规模数据实施处理应用的需求\nHDFS面向批量访问模式，不是随机访问模式。\n传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题（分库分表也不能很好的解决）\n传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护，空列浪费存储空间\n因此，业界出现了一类面向半结构化数据存储和处理的高扩展、低写入、查询延迟的系统，例如，键值数据库、文档数据库和列族数据库（如BigTable和HDase）\nHbase已经成功应用于互联网服务领域和传统行业的众多在线模式数据分析处理系统中');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5550, '关系运算的结果一定为布尔值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '关系运算符，得到的结果都是布尔值，也就是说得到的东西要么是true，要么是false');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5551, '关联分析是描述两个或多个变量之间的某种（）关系的特征规则', '单选题', '实际', '关联', '非现实', '潜在', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5552, '关联分析的目的是找出数据集合中隐藏的关联网，是离散变量因果分析的基础', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5553, '关联规则可以有哪些应用', '多选题', '购买分析', '疾病分析', '制造分析', '入侵检测', 'ABCD', '关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导（antecedent或left-hand-side， LHS）和后继（consequent或right-hand-side， RHS） 。其中，关联规则XY，存在支持度和信任度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5554, '关联规则挖掘就是寻找满足最小置信度的所有频繁项集。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '关联规则挖掘是从数据集中发现项与项之间的关系，其中apriori算法主要是寻找满足最小置信度的所有频繁项集');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5555, '关联规则的条件是满足（）。', '多选题', '最小支持度（MinimumSupport）', '最小信赖度（Minimumconfidence）', '最大规则数（MaximumRule Number）', '以上皆非', 'AB', '关联规则需要满足的条件是最小支持度和最小信赖度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5556, '关联规则的评价指标是（）。', '单选题', '均方误差、均方根误差', 'Kappa统计、显著性检验', '支持度、置信度', '平均绝对误差、相对误差', 'C', '支持度、置信度是关联规则的评价指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5557, '关键字参数可以和其他它类型的参数一起来使用，如果要一起使用的话，关键字参数必须在最后面。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5558, '关键字参数返回的是字典。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5559, '关键点对于描述人体姿态、预测人体行为至关重要。', '单选题', '人体骨骼', '动物骨骼', '手部关节', '脚部关节', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5560, '关闭linux系统可使用命令poweroff 。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5561, '兴趣区域（ROI）池化的作用是（）？', '单选题', '防止网络陷入局部最小值', '增加特征的丰富性', '加快网络训练的速度', '把不同大小的特征图转化为固定大小的向量', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5562, '其他条件相同，置信水平越低，则置信区间上下限差值越（）', '单选题', '越大', '越小', '为0', '不确定', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5563, '具备很强的报告撰写能力，可以把分析结果通过文字、图表、可视化等多种方式清晰地展现出来，能够清楚地论述分析结果及可能产生的影响，从而说服决策者信服并采纳其建议，是数据分析能力对大数据人才的基本要求。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5564, '具备较高信息化建设水平、较强数据获取能力等条件的地区，可以适当提升风险分析识别和风险（）的层级，提高专业化管理水平。', '单选题', '任务统筹', '应对管理', '提示提醒', '任务管理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5565, '具有多层索引的DataFrame对象经过stack（）重塑后，返回的是一个Series对象。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5566, '具有较高置信度的项集也一定具有较高的支持度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '支持度s（X-》Y）=σ（X∪Y）/N；置信度c（X-》Y）=σ（X∪Y）/σ（X）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5567, '典型的分类算法是（）', '单选题', '决策树', 'k-means', 'BIRCH', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5568, '典型的网络钩鱼攻击是将被攻击者引诱到一个钩鱼网站', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5569, '内部连接查询只有每个表中都存在相匹配列值的记录才出现在结果集中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5570, '冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5571, '决策树中不包含以下哪种节点？（ ）', '单选题', '根节点', '内部节点', '外部节点', '叶节点', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5572, '决策树中不包含外部结点', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5573, '决策树中对待过拟合的主要手段：', '单选题', '增益', '划分选择', '剪枝', '分类边界', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5574, '决策树中的分类结果是最末端的节点，这些节点称为？（）', '单选题', '根节点', '父节点', '子节点', '叶节点', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5575, '决策树中的叶结点对应于（）。', '单选题', '属性', '样本', '决策结果', '标签值', 'C', '决策树中的叶结点对应于决策结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5576, '决策树中，同一路径上的所有属性之间是（）关系。', '单选题', '因果', '相关', '逻辑或', '逻辑与', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5577, '决策树分类器的假设空间VC维可以为无穷大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5578, '决策树可以用来执行聚类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5579, '决策树在（）情况下会导致递归返回。', '多选题', '当前节点包含的样本全属于同一类', '当前属性集为空', '当前节点包含的样本集合为空', '所有样本在所有属性上取值相同', 'ABCD', '决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：①当前结点包含的样本全属于同一类别，无须划分；②当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分；③当前结点包含的样本集合为空，不能划分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5580, '决策树基本流程遵循简单且直观的分而治之策略。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5581, '决策树学习是⼀种逼近离散值⽬标函数的⽅法，学习到的函数被表⽰为⼀棵决策树。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5582, '决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单直观的“分而治之”策略。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5583, '决策树学习算法包括哪几个部分？', '多选题', '特征选择', '树的生成', '分类决策规则', '树的剪枝', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5584, '决策树常用的特征分裂方法（）', '多选题', '信息增益', '基尼指数', '距离计算', '频率计算', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5585, '决策树所形成的分类边界有一个明显特点，它的分类边界由若干个（）分段组成。', '单选题', '与坐标轴平行', '与坐标轴垂直', '与坐标轴重合', '过坐标原点', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5586, '决策树方法是利用一定的训练样本，从数据中“学习“出决策规则，自动构造出决策树', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5587, '决策树方法特别适合用于处理数值型的数据和数值预测。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5588, '决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5589, '决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法是K-近邻算法。错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5590, '决策树是一类常见的机器学习方法，是基于图结构来进行决策的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5591, '决策树是什么类型的算法？', '单选题', '分类', '聚类', '合类', '列类', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5592, '决策树是做分类预测的最优算法，因为此算法对噪声数据和共线性都不敏感。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '决策树不一定是做分类预测的最优算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5593, '决策树是基于树结构来进行决策的，决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强的决策树。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5594, '决策树最常用的算法有', '多选题', 'ID3', 'C4.5', 'CART', 'ID4.5', 'ABC', '决策树最常用的算法有三种：ID3，C4.5和CART。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5595, '决策树有哪些常用的启发函数（）', '多选题', '最大信息增益', '最大信息增益率', '最大基尼系数', '最大交叉熵', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5596, '决策树本身是一种贪心的策略，不一定能够得到全局的最优解。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5597, '决策树构建过程中剪枝的策略有', '多选题', '预剪枝', '前剪枝', '后剪枝', '再剪枝', 'AC', '剪枝的策略有两种：预剪枝和后剪枝。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5598, '决策树构成顺序是（ ）', '单选题', '特征选择、决策树生成、决策树剪枝', '决策树剪枝、特征选择、决策树生成', '决策树生成、决策树剪枝、特征选择', '特征选择、决策树剪枝、决策树生成', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5599, '决策树模型刚建立时，有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。', '单选题', '近似；', '相同；', '不同；', '差距', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5600, '决策树模型的规模应当是（）。', '单选题', '越复杂越好', '越简单越好', '适当限制其复杂程度', '尽可能利用所有特征', 'C', '决策树模型的规模复杂可能产生过拟合，因此并非越复杂做好，应适当限制其复杂程度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5601, '决策树每个非叶结点表示（）', '单选题', '某一个特征或者特征组合上的测试', '某个特征满足的条件', '某个类别标签', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5602, '决策树法分析问题的主要步骤为（）。', '多选题', '结构化问题', '设计可能结果发生的概率', '设计结果的得益', '分析问题', 'ABCD', '1.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。\n2.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。\n3.对比各方案的期望值的大小，将期望值小的方案（即劣等方案）剪掉，所剩的最后方案为最佳方案。\n决策树（简称DT）利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5603, '决策树的优点不包括', '单选题', '不容易过拟合', '容易可视化，容易解释', '无需对特征进行归一化处理', '适合混合特征类型的数据集', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5604, '决策树的划分选择有（）。', '多选题', '增益系数', '信息增益', '增益率', '基尼系数', 'BCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5605, '决策树的基本流程遵循（）的策略。', '单选题', '贪心', '最优化', '分而治之', '顺序', 'C', '决策树的基本流程遵循分而治之的策略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5606, '决策树的构造是一个递归的过程，哪几种情形会导致递归返回', '多选题', '当前结点包含的样本全属于同一类别', '当前属性集为空', '当前属性集所有样本在所有属性上取值相同，无法划分', '当前结点包含的样本集合为空，不能划分', 'ABCD', '决策树的构造是一个递归的过程，有三种情形会导致递归返回：（1） 当前结点包含的样本全属于同一类别；（2） 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分；（3） 当前结点包含的样本集合为空，不能划分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5607, '决策树的父节点和子节点的熵的大小关系是（）。', '单选题', '父节点的熵更小', '子节点的熵更小', '两者相等', '根据具体情况而定', 'B', '决策树分解策略是保证子结点的熵小于父结点的熵。但子结点的熵是该父结点所有孩子结点的熵的总和，因此，并保证任意一个子节点的熵都小于父结点熵。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5608, '决策树的生成是一个递归过程，，在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5609, '决策树的生成是一个（）过程。', '单选题', '聚类', '回归', '递归', 'KNN', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5610, '决策树的适用面较广，对于分类应用和回归应用，决策树都可以被用来构建模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5611, '决策树算法对于噪声的干扰非常敏感', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5612, '决策树算法的优点有（）', '多选题', '解释性好；', '复杂度O（logN）；', '模型生成稳定；', '不易过拟合；', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5613, '决策树算法的特点是（）。', '多选题', '模型直接清晰，分类规则易于解释', '解决了连续数据值的学习问题', '提供了将学习决策树到等价规则集的转换功能', '不能用于数值计算', 'ABC', '决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。 它是一种典型的 分类方法 ，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。 本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5614, '决策树被广泛用作决策工具。在数据挖掘过程中，通过对数据的拟合、（），自动地从训练数据中学习到一棵决策数。', '单选题', '模拟', '预测', '学习', '以上都可以', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5615, '决策树递归停止的条件为（）。', '多选题', '训练数据集使用完', '所有的类标签完全相同', '特征用完', '遇到丢失值', 'BC', '决策树的生成是一个递归过程。在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：①结点包含的样本全属于同一类别，无须划分；②当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分；③当前结点包含的样本集合为空，不能划分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5616, '决策树通过预剪枝和后剪枝提升模型的泛化能力。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5617, '决策树（）情况下会导致递归返回。', '多选题', '当前节点包含的样本全属于同一类', '当前属性集为空', '当前节点包含的样本集合为空', '所有样本在所有属性上取值相同', 'ABCD', '决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回： （1） 当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分； （2） 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分； （3） 当前结点包含的样本集合为空，不能划分.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5618, '准确率可以判断总的正确率，在样本不平衡的情况下，也能作为很好的指标来衡量结果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5619, '准确率是所有对识别的样本占样本总量的⽐例。当所有类别都同等重要时，采⽤准确率最为简单直观。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5620, '准确的？定义是通过观察和判断，适时结合测量、试验进行符合性评价。', '单选题', '检验', '查找', '搜索', '查询', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5621, '减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的（）', '多选题', '通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合', '在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量', '通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合', '利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5622, '凯撒密码体制是一种加法密码，现有凯撒密码表，其密钥为k=3，将明文“jiaoyukepu”加密后，密文为', '单选题', 'mldrbxnhsx', 'mldrbxnhsy', 'nldrbxnhsx', 'mldrbxmhsx', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5623, '出于安全的考虑，路由器应禁止ICMP的重定向。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5624, '出现在datanode的VERSION文件格式中但不出现在namenode的VERSION文件格式中的是 （     ）。', '单选题', 'namespaceID', 'storageID', 'storageType', 'layoutVersion', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5625, '出色的员工往往都精通业务', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5626, '函数imread（）是用于读取图片文件中的数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '函数imread（）是用于读取图片文件中的数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5627, '函数参数可以的形式有（ ）', '多选题', '位置参数', '默认值参数', '关键字参数', '可变参数', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5628, '函数如下，下面哪个调用函数的选项是错误的def showNnumber（numbers）： for n in numbers： print（n）', '单选题', 'showNnumebr（【2，4，5】）', 'showNnumber（“abcesf“）', 'showNnumber（3，4）', 'showNnumber（（12，4，5））', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5629, '函数是代码复用的一种方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5630, '函数是按照功能划分的程序块，是面向过程编程的基本单元；类是按照对象划分的程序块，是面向对象编程的基本单元。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5631, '函数用于返回列表中所有元素之和。（写出函数名及小括号）', '单选题', 'map（）', 'max（）', 'len（）', 'sum（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5632, '函数用来测试列表中是否所有元素都等价于True', '单选题', 'sum（）', 'max（）', 'all（）', 'enumerate（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5633, '函数的递归调用效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，；每当函数返回，栈就会减一层栈帧。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5634, '函数返回包含若干下标和值的迭代对象', '单选题', 'all（）', 'enumerate（）', 'sum（）', 'max（）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5635, '分区数与Reduce任务数一致，默认情况下，只有一个Reduce任务，最终的输出文件也只有一个。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5636, '分层抽样是将总体中各单位按一定顺序排列，根据样本容量要求确定抽选间隔， 然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位的抽样方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '现将总体的单位按照某种特征分为若干次级总体，然后再从某一层内进行简单随机抽样，组成一个样本，这种抽样方法叫做分层抽样。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5637, '分布式列式存储的功能有（）。', '多选题', '支持在线快速读写', '支持线性扩展', '具备节点监控管理', '数据同源不压缩', 'ABC', '分布式列式存储的功能包括数据压缩。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5638, '分布式数据库依靠？来实现系统可靠性。', '单选题', '数据冗余性', '易扩展性', '透明性', '自治性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5639, '分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5641, '分布式数据库系统中每一个结点是一个独立的数据库系统，既能完成局部应用，也支持全局应用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5642, '分布式文件系统HDFS主要由哪些功能模块构成（ ）。', '多选题', '客户端模块', '数据划分模块', '数据存储服务模块', '元数据管理模块', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5643, '分布式文件系统支持动态新增或删除一个或多个存储节点，这表现了系统的？。', '单选题', '可扩展性', '可靠性', '易用性', '高效性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5644, '分布式系统的CAP原则，三者不可兼顾是指以下哪几种：', '多选题', '一致性', '高效性', '可用性', '分区容错性', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5645, '分布式计算是把一个任务分成许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算节点进行处理，最后把这些计算结构综合起来得到最终的结果。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5646, '分析宏观环境从以下哪些方面来收集信息。（）', '多选题', '政策法律环境', '经济环境', '社会文化环境', '技术环境', 'ABCD', '宏观环境即外部环境。宏观环境的变化会明显地影响市场需求的变化，影响企业的生存、发展和营销活动。因此，企业必须重视宏观环境的调查，分析宏观环境对企业经营的影响，主动地适应甚至超前引导宏观环境的变化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5647, '分析影响变压器正常运行的因素，预测变压器是否有故障，若有故障，故障为放 电故障、过热故障、短路故障等的哪一种。这属于（）算法的应用。', '单选题', '分类', '聚类', '关联', '回归', 'A', '分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能\n够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5648, '分析报告的模式包括以下哪些。（）', '多选题', '专题式', '综合式', '工作汇报式', '金字塔式', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5649, '分析消费者购买行为模型的特征变量有（）。', '多选题', '自然社会因素', '文化因素', '产品因素', '个人因素', 'ABCD', '消费者购买行为模型的特征变量有：自然社会因素，文化因素，产品因素，个人因素，社会阶层因素等');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5650, '分析营销投入与销售收入的关系可以使用下面哪种数据挖掘方法（ ）。', '单选题', '关联分析', '回归分析', '聚类方法', '推荐算法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5651, '分析逻辑回归表现的一个良好的方法是AIC，它与线性回归中的R平方相似。有关AIC，以下哪项是正确的？（）', '单选题', '具有最小AIC值的模型更好', '具有最大AIC值的模型更好', '视情况而定', '以上都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5652, '分析顾客的消费行为，以便有针对性的向其推荐感兴趣的服务，属于（）问题', '单选题', '关联规则挖掘', '分类与回归', '聚类分析', '时序预测', 'A', '沃尔玛经典营销案例“啤酒与尿布”，一些年轻的父亲在去超市给孩子买尿布的时候，会顺便给自己买点啤酒，超市发现这个规律之后，就把啤酒和尿布的货架放在一起，这次改动明显增加了超市的销售额。这个案例中，啤酒和尿布两者之间就存在着关联规则。关联规则挖掘可用于发现大量顾客的消费行为数据中商品之间有趣的关联，从而有针对性的向顾客推荐感兴趣的服务或商品。时序预测法是根据历史统计数据的时间序列，对未来的变化趋势进行预测分析。常见的算法有SMA，AR自回归算法，LSTM长短记忆神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5653, '分箱用于处理（）', '单选题', '连续型数据', '离散型数据', '连续型和离散型数据即可', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5654, '分类不可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5655, '分类分级管理应当遵循专业分工、监督制约、（）、科学效能的原则。', '单选题', '因地制宜', '规范执法', '依法征管', '征纳互信', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5656, '分类变量输入SPSS时，最好用数值表示，并在值标签中定义类别含义，最后还需要定义合适的计量尺度', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5657, '分类和回归属于“无监督学习”', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5658, '分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，包含（）等算法', '多选题', '决策树', '逻辑回归', '朴素贝叶斯', '神经网络', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5659, '分类是按照某种指定的属性特征将数据归类，需要确定类别的概念描述，并找出类判别准则。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '分类是按照某种指定的属性特征将数据归类，需要确定类别的概念描述，并找出类判别准则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5660, '分类是预测数据对象的离散类别，预测是用于数据对象的连续取值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5661, '分类模型在进行训练时需要（）', '单选题', '训练集', '训练集与测试集', '训练集、验证集、测试集', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5662, '分类模型评估指标中的召回率如何计算（）', '单选题', '（TP+TN）⁄（P+N）', 'TP⁄（TP+FN）', 'TP⁄（TP+FP）', '', 'B', '召回率的定义为正确预测为正占全部正样本的比例。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5663, '分类模型评估指标呈现中，表示用了模型跟不用模型之间的差异的曲线叫做（ ）0', '单选题', 'ROC曲线', 'Lift曲线', 'KS曲线', '捕获率曲线', 'B', 'Lift曲线表示用了模型跟不用模型之间的差异的曲线。Lift曲线它衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少，lift（提升指数）越大，模型的运行效果越好。实质上它强调的是投入与产出比。K-S曲线，又称作洛伦兹曲线。实际上，K-S曲线的数据来源以及本质和ROC曲线是一致的，只是ROC曲线是把真正率（ TPR）和假正率（ FPR）当作横纵轴，而K-S曲线是把真正率（ TPR）和假正率（FPR）都当作是纵轴，横轴则由选定的阈值来充当。KS值=max（TPR-FPR）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5664, '分类测试集的选取方法可以有以下哪些。（）', '多选题', '均分法', '保持法', '随机二次抽样法', '交叉验证', 'BCD', '保持法、随即二次抽样、交叉验证和自助法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5665, '分类的类别标签列是（）', '单选题', '类别数值', '类别的不同', '具有次序、大小的意义', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5666, '分类算法就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来归类，以下属于分类算 法的是（）。', '单选题', 'DBSCAN', 'C4.5', 'K-Mean', 'EM', 'B', 'C4.5算法产生的决策树可以被用作分类目的，因此该算法也可以用于统计分类。DBSCAN，K-maean，EM是聚类分析。分类算法是监督学习，聚类算法是无监督学习。常见的分类算法有决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5667, '分类规则的挖掘方法通常有：机器学习法、贝叶斯法、人工机器学习法、粗糙集法和遗传算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '分类规则的挖掘方法通常有：机器学习法、贝叶斯法、人工机器学习法、粗糙集法和遗传算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5668, '分类评估指标中的AUC（）', '多选题', 'AUC=1，表示分类器是完美的', 'AUC=0.5，表示分类器是可用的', 'AUC《0.5，表示分类器不可用', '0.5《 AUC《1，表示分类器优于随机猜测', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5669, '分类评估指标的使用原则（）', '多选题', '所有指标都要尽可能的好', '首先确立重要类别', '为重要类别的部分指标制定高的标准', '满足重要类别指标的前提下提升非重要类别的指标', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5670, '分类通常会把模型数据集拆分成两个部分，其中一个部分用来评估模型好与不好，这个部分叫做（）。', '单选题', '训练集', '测试集', '已知数据', '未知数据', 'B', '解析：把数据集分成互不相交的两部分，一部分是训练集，一部分是测试集。分类通常会把模型数据集拆分成两个部分，其中一个部分用来评估模型好与不好，这个部分叫做测试集，另外一个部分叫做训练集。本题是测试集，选B。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5671, '分类问题用逻辑回归，预测问题用线性回归。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5672, '分类问题的label是一个（ ）值', '单选题', '数', '类别', '类别或者数', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5673, '分类问题的评估方法包括', '多选题', '正确率', '精确率', '召回率', '均方误差', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5674, '分类预测型任务从已分类的数据中学习模型，并对新的未知分类的数据使用该模型进行解释，得到这些数据的分类。根据标签的不同，分别称为分类任务和预测任务。如果类标签是连续的类别，称为预测任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '分类预测型任务从已分类的数据中学习模型，并对新的未知分类的数据使用该模型进行解释，得到这些数据的分类。根据标签的不同，分别称为分类任务和预测任务。如果类标签是连续的类别，称为预测任务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5675, '分组卷积能够将卷积操作的参数量和计算量都降低为普通卷积的1/g', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5676, '分组聚合的原理一般分为拆分-应用-合并', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5677, '分裂层次聚类采用的策略是自底向上。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5678, '划分网络层次的基本原则是：不同节点具有相同的层次，不同节点的相同层次有相同的功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5679, '划分聚类算法是一种简单的较为基本的重要聚类方法。它的主要思想是通过将数据点集分为（）个划分，并使用重复的控制策略使某个准则最优化，以达到最终的结果', '单选题', 'D', 'K', 'E', 'F', 'B', '划分聚类算法K-Means将数据点集分为K个子集。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5680, '划分虚拟局域网可以有效地避免在局域网中传播过多广播信息引起的“广播风暴“。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5681, '列关于数据预处理的说法中，描述不正确的是（ ）。（2.0）', '单选题', '数据清洗的目的是为了提高数据质量', '异常值不一定要删除', '通过drop_duplicates（）方法可以删除重复数据', 'concat（）函数可以根据一个或多个键将不同的DataFrame进行合并', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5682, '列哪些属于循环神经网络（）', '多选题', 'CNN', 'LSTM', 'BERT', 'RNN', 'BD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5683, '列式数据库（如BigTable和HBase）以表的形式存储数据，表结构包括（）等元素。', '多选题', '关键字', '时间戳', '列簇', '数据类型', 'ABC', 'BigTable和HBase的索引由行关键字、列簇和时间戳组成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5684, '列表、元组、字典都是有序序列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5685, '列表、元组和字符串属于有序序列，其中的元素有严格的先后顺序。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5686, '列表中可以放多少（）个字符串（）。', '单选题', '1', '255', '无限个', '由用户自己定义', 'C', '列表中的元素个数不限制。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5687, '列表和元组的切片方式不同，列表使用的位置索引，元组使用的是键索引。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '元组也是使用位置索引。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5688, '列表和元组的相似之处在于，二者都是有序序列，其中的元素有严格的先后顺序，支持双向索引，支持切片', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5689, '列表和元组都支持切片操作', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5690, '列表对象的sort）方法用来对列表元素进行原地排序，该函数返回值为（）。', '单选题', 'FALSE', 'None', 'TRUE', '报错', 'B', '列表对象的sort）方法用来对列表元素进行原地排序，该函数返回值为None。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5691, '列表是Python语言中基本数据类型之一。我们可以通过“list【i】”获取列表中第i个元素的值，那么“list【i：j】”有什么的作用是（）。', '单选题', '将列表中第i个元素的值设置为j', '返回一个列表切片——由原列表第i个到第j-1个元素组成的新列表', '返回一个拥有第i和j个元素的新列表', '返回一个拥有第j和i个元素的新列表', 'B', '切片得到索引从i到末尾。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5692, '列表是不可变对象，⽀持在原处修改。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '前后逻辑⽭盾，不可变对象怎么修改。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5693, '列表是有序序列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5694, '列表的sort（）方法默认将列表元素由小到大排列，reverse（）方法则将列表元素由大到小排列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5695, '列表类型的名称是list，表示一个可变有序序列，定界符是方括号【】，元素间以逗号，分隔，支持下标访问元素。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5696, '创建Loader作业中，可以在以下哪个步骤中设置过滤器类型（）', '单选题', '输入设置', '转换', '基本信息', '输出', 'A', '创建Loader作业中，可以在输入设置中设置过滤器类型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5697, '创建Loader作业时哪个步骤中设置Map数？', '单选题', '输出', '输入设置', '转换', '基本信息', 'A', '创建Loader作业时输出步骤中设置Map数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5698, '创建WBS的输入包括（）', '单选题', '项目管理计划', '成本估算', 'WBS模板', '项目范围管理计划', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5699, '创建一个3x3的ndarray，下列代码错误的是（）。', '单选题', 'np.arange（0，9）.reshape（3，3）', 'np.eye（3）', 'np.random.random（【3，3，3】）', 'np.mat（“1 2 3；4 5 6；7 8 9”）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5700, '创建一个DatetimeIndex对象的代码如下：\nPd.date_range（‘2018/08/10‘， ‘2018/08/15‘）\n默认情况下，该对象中时间戳的频率为（）。', '单选题', 'normalize', 'periods', 'end', 'freq', 'A', '在date_range（）函数中，（6） normalize参数用来规范时间戳；periods参数表示产生多少个时间戳索引值；end表示终止日期；start表示起始日期。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5701, '创建基线是项目配置管理的一项重要内容，创建基线或发现基线的主要步骤是（）。', '单选题', '获取CCB的授权、创建构造基线或发现基线、形成文件、使基线可用', '形成文件、获取CCB的授权、创建构造基线或发行基线、使基线可用', '使基线可用、获取CCB的授权、形成文件、创建构造基线或发行基线', '获取CCB的授权、创建构造基线或发行基线、使基线可用、形式文件', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5702, '创建字段是基于数据源中已有的变量通过某些（）而衍生出来的（），其实质是为了改变数据源。', '单选题', '数学表达式，新变量', '新变量，数学表达式', '表达式，字符', '以上都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5703, '创建指定数量等差数组的命令是', '单选题', 'np.linspace（）', 'np.arrange（）', 'np.logspace（）', 'np.array（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5704, '创建数据库时不能添加辅助数据文件，只能在创建之后在添加。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5705, '创建数据库的语句是（）。', '单选题', 'insert database 数据库名', 'create database 数据库名', 'use database 数据库名', 'select database 数据库名', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5706, '创建数组时可以不指定数据的类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5707, '创建时间序列时，如果起始时间或结束时间中带有与时间有关的信息，则会保留时间信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5708, '创建自定义函数可以使用（）关键字', '单选题', 'function', 'func', 'procedure', 'def', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5709, '初始化echarts实例的方法是（）。', '单选题', 'init（）', 'createEcharts', 'initEcharts（）', '以上都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5710, '初步校验客户群规模如何操作？', '单选题', '点击收纳篮中的数据探索功能。', '点击标签集市中操作按钮。', '点击客户群集市中的操作按钮。', '点击我的客户群中的操作按钮。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5711, '初级数据标注员应该具备的职业机能包括（    ）\n①拥有一定的职业道德规范\n②行业基础知识掌握\n③具备基础业务能力\n④具备质检能力\n⑤具备团队管理能力', '单选题', '①②③', '③④⑤', '②③④', '①②⑤', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5712, '删除CUSTOMERS表中CUSTID=5的记录的语句为Ｏ', '单选题', 'DROP FROM CUSTOMERS WHERE CUSTID=5', 'DELETE FROM CUSTOMERS WHERE CUSTID=5', 'SELECT FROM CUSTOMERS WHERE CUSTID=5', 'DROP CUSTOMERS WHERE CUSTID=5', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5713, '删除DataFrame数据的方法不包括（）', '单选题', 'drop', 'pop', 'del', 'remove', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5714, '删除缺失值的行和填充缺失值是处理缺失值的主要技巧', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5715, '删除被从表引用的主表记录时，需修改从表的外键约束的删除规则”为（）', '多选题', '不执行任何操作', '设置NULL', '级联', '设置默认值', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5716, '判别模型对条件概率建模，学习不同类别之间的最优边界。（       ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5717, '判断AI应用场景可行性的方法是构建前提和商业前提', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5718, '判断：t-SNE学习非参数映射。', '单选题', '真', '假', '', '', 'A', 't-SNE学习非参数映射，这意味着它不会学习将数据从输入空间映射到地图的显式函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5719, '利用 ROC 曲线来度量分类模型性能是，曲线越靠近左上角，则模 型分类性能越好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5720, '利用Excel的自定义序列功能建立新序列。在输入的新序列各项之间要用（）加以分隔。', '单选题', '全角分号', '半角分号', '全角逗号', '半角逗号', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5721, '利用FasterR-CNN可对导地线进行视觉监测，其中（）激活函数可计算特征映射图中每一个特征点属于线夹目标的概率。', '单选题', 'Softmax', 'ReLU', 'Sigmoid', 'Tanh', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5722, '利用ROC曲线来度量分类模型性能是，曲线越靠近左上角，则模型分类性能越好。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5723, '利用RPA技术不能实现的场景功能是（）。', '单选题', '物体自动搬运', '数据迁移和数据输入', '从不同文件中提取数据', '发票处理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5724, '利用one-hot表示一个向量，使用一个词表长的向量表示一个单词，被表示单词对应的位置为0，其他单词对应的位置均为1', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5725, '利用print（）格式化输出，能够控制浮点数的小数点后两位输出的是（）', '单选题', '{：.2}', '{.2f}', '{：.2f}', '{.2}', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5726, '利用spss进行数据分析的基本步骤包括以下哪项', '多选题', '建立SPSS数据文件', '数据的加工处理', '统计分析', '解释分析结果', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5727, '利用“电力指纹”技术可以实现对用电设备的监测、控制、管理和友好交互。“电力指纹”技术的研究主要包括特征研究和（）。', '单选题', '应用基础研究', '识别算法研究', '预测算法研究', '聚类算法研究', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5728, '利用与问题有关的启发信息引导搜索是（         ）', '单选题', '决策式搜索', '回溯式搜索', '启发式搜索', '随机式搜索', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5729, '利用互联网把分散在不同地理位置的计算机组成一台虚拟的超级计算机的概念是（）。', '单选题', '并行计算', '分布式计算', '网格计算', '效用计算', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5730, '利用到每个聚类中心和的远近判断离群值的方法，可以基于的算法为（）。', '单选题', 'K-means', 'KNN', 'SVM', 'Linear Regression', 'A', 'K-means算法又名K均值算法。其算法思想大致为先从样本集中随机选取k个样本作为簇中心，并计算所有样本与这k个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5731, '利用已有知识、经验，根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造（），使问题得以解决的过程称为搜索。', '单选题', '一条代价最小的推理路线', '一条代价最大的推理路线', '一条距离最短的路线', '数学公式', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5732, '利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。一下哪项措施不能减小图像的模糊程度？', '单选题', '增加对平滑滤波器输出的或值处理（即仅保留大于或值的输出）；', '采用中值滤波的方法；', '采用领域平均处理；', '适当减小平滑滤波器的领域操作模板；', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5733, '利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5734, '利用梯度下降求解参数的过程中，可以使用的方法包括（）', '多选题', 'SGD', 'Momentum', 'Adagrad', 'RMSprop', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5735, '利用电力指纹技术能够对设备的类型、状态、参数、用户行为习惯、能效和健康水平以及身份进行识别，基于电力指纹的识别主要包括（____）。', '多选题', '类型识别', '参数识别', '状态识别', '行为识别', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5736, '利用自己的认知本能来进行判断的思维算法是', '单选题', '科学法', '15', '15', '大数据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5737, '利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明等，这些应用属于', '单选题', '数值计算', '自动控制', '人工智能', '模拟仿真', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5738, '利用计算机证明非数值性的结果，处理如医疗诊断、信息检索、难题求解等方面的技术是（         ）', '单选题', '语言理解', '检测系统', '逻辑方法', '自动定理证明', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5739, '利用（），系统运营商可以通过在线学习过程自适应地确定风电转换率，解决了用户负荷需求曲线的不确定性、电价的灵活性和风力发电间歇性等带来的问题。', '单选题', '深度强化学习', '深度学习', '机器学习', '无监督学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5740, '到目前为止，有少数通用的人工智能技术，所有大部分人工智能应用都是被限定在特定场景中，而少数则可能“通吃。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5741, '制定合理的实施进度计划、设计合理的组织结构、选择经验丰富的管理人员、建立良好的协作关系、制定合适的培训计划等内容属于信息系统集成项目的可行性研究中（）研究的内容。', '单选题', '经济及风险可行性', '社会可行性', '组织可行性', '财务可行性', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5742, '制定风险管理计划是描述在项目中如何组织和执行风险管理的项目计划。其中定义风险管理过程在项目整个生命周期中的执行频度，并定义风险管理活动的计划的工具或活动称为（）', '单选题', '风险管理时间表', '风险概率分析', '风险检查表', '风险频度评审', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5743, '制造人工智能的规划、计划和方案本身应该能根据情况的变化进行自我调整。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5744, '刷脸过公司门禁闸机，是人脸识别1：1比对的场景。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5745, '前台分析工具主要包括（），以及各种基于数据仓库和数据集市的应用开发工具等。', '多选题', '报表工具', '查询工具', '数据分析工具', '数据挖掘工具', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5746, '前馈型神经网络的中各个层之间是（）的，反馈型神经网络中各个层之间是（）的。', '单选题', '有环；有环', '无环；无环', '无环；有环', '有环；无环', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5747, '前馈性 ADPCM 编码器的输出包括（   ）。', '多选题', '预测误差信号编码码字。', '预测期系数。', '量化间隔。', '输入序列', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5748, '前馈神经网络通过误差后向传播（BP算法）进行参数学习，这是一种（）机器学习手段', '单选题', '监督学习', '无监督学习', '半监督学习', '无监督学习和监督学习的结合', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5749, '剪枝分为前剪枝和后剪枝，前剪枝本质就是早停止，后剪枝通常是通过衡量剪枝后（）变化来决定是否剪枝。', '单选题', '信息增益', '损失函数', '准确率', '召回率', 'B', '剪枝分为前剪枝和后剪枝，前剪枝本质就是早停止，后剪枝通常是通过衡量剪枝后损失函数变化来决定是否剪枝。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5750, '剪枝是决策树学习短发对付“过拟合”的主要手段。以下属于剪枝方法的是（）', '多选题', '预剪枝', '后剪枝', '先剪枝', '外剪枝', 'AB', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5751, '剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段，决策树剪枝的基本策略有“预剪枝”和“后剪枝”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5752, '加入使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是？', '单选题', '训练样本准确率一定会降低', '训练样本准确率一定增加或保持不变', '测试样本准确率一定会降低', '测试样本准确率一定增加或保持不变', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5753, '加密技术不能实现数据信息的完整性。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5754, '加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5755, '加强各类接口的统筹管理，严格接口的开发、应用审批及清单管理，防止因接口管理不善导致数据超范围提供。目前已通过批量迁移方式长期对外提供的，原则上应在（）前调整为接口方式。', '单选题', '2022年底', '2022年6月底', '2021年底', '2023年底', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5756, '加强职工的职业道德建设与企业的发展毫无关系', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5757, '加权算术平均数的大小受下列因素的影响', '多选题', '各组变量值大小的影响', '各组频数多少的影响', '各组变量值和频数共同影响', '与各组频数多少无关', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5758, '加载数据到Hive表，哪种方式不正确？', '单选题', '直接将本地路径的文件load到 Hive表中', '将HDFS上的文件load到 Hive表中', 'Hive支持Insert into单条记录的方法，所以可以直接在命令行插入单条记录', '将其他表的结果集insert into到Hive表', 'C', 'Hive不支持Insert into单条记录的方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5759, '动态定价是指电子商务企业通过数据构建客户资料，来实现灵活的定价和折扣策 略。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '动态定价是指根据市场情况变化而调整的定价，包括协商定价；实时市场定价；拍卖定价等');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5760, '动态消息编码的M2编码方式采用类似NTLV的编码规划，为静态A象消息编码。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5761, '动物种类不属于？', '多选题', '定序等级', '定类等级', '定比等级', '定距等级', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5762, '动物种类属于？', '单选题', '定序等级', '定类等级', '定比等级', '定距等级', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5763, '劳动效率定编法是根据生产任务和员工的劳动效率以及出勤等因素来计算岗位人\n数的方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5764, '包含人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索等。', '单选题', '人脸识别', '数据挖掘', '机器学习', '深度学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5765, '包括数据质量控制和数据治理。', '单选题', '数据采集', '数据清洗', '数据质量检查', '数据集成', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5766, '包裹式特征选择针对给定学习器进行优化，从最终学习器性能来看，该方法比过滤式选择更好，但由于需多次训练学习器，它的特征选择的计算开销通常比前者要大得多。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '包裹式特征选择针对给定学习器进行优化，从最终学习器性能来看，该方法比过滤式选择更好，但由于需多次训练学习器，它的特征选择的计算开销通常比前者要大得多。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5767, '区块链是（）等计算机技术的新型应用模式。', '多选题', '分布式数据存储', '点对点传输', '共识机制', '加密算法', 'ABCD', '区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5768, '区域客流趋势分析不包括：', '单选题', '实时趋势', '按天客流趋势', '按年客流趋势', '客流进出趋势', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5769, '区域智能告警的特点不包括：', '单选题', '告警阈值自动学习修正', '自动发送告警短信', '覆盖全省范围', '告警信息丰富', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5770, '医学影像属于 （ ）。', '单选题', '物理影像', '化学影像', '电子影像', '生物影像', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5771, '匿名传送是FTP的最大特点。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5772, '升采样的时间颗粒是变小的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5773, '半双工通信只有一个传输通道。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5774, '半双工通信是指一个通信线路上允许数据进行非同时的双向通信。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5775, '半监督学习不包括', '单选题', '直推学习', '纯半监督学习', '主动学习', '图半监督学习', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5776, '半监督学习包括。', '单选题', '主动学习', '回归学习', '聚类学习', '直推学习', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5777, '半监督学习包括（）。', '单选题', '纯半监督学习', '主动学习', '回归学习', '分类学习、', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5778, '半监督学习四大范型不含有（）', '单选题', '基于分歧方法', '半监督SVM', '生成式方法', '半监督聚类', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5779, '半监督学习算法包含（）。', '多选题', '生成模型算法', '自训练算法', '联合训练', 'SVM', 'ABCD', 'SVM算法属于有监督学习模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5780, '半监督支持向量机中最著名的是TSVM（TransductiveSupportVectorMachine）。与标准SVM一样，TSVM也是针对（）问题的学习方法？', '单选题', '分类', '回归', '聚类', '二分类', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5781, '半监督支持向量机简称？', '单选题', 'SSVM', 'S2VM', 'S3VM', 'SVMP', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5782, '半结构化数据是经过一定转换处理后可以用传统关系数据库存储和管理的数据。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5783, '半调输出技术可以？', '单选题', '改善图像的空间分辨率；', '改善图像的幅度分辨率；', '利用抖动技术实现；', '消除虚假轮廓现象；', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5784, '华为云提供了大数据MapReduce服务（EMR），EMR是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5785, '协同训练（co-training）是针对（）数据设计？', '单选题', '多角度', '多视图', '多环境', '多版本', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5786, '协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（），并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。', '单选题', '相似', '相同', '推荐', '预测', 'D', '协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5787, '协同过滤和基于内容的模型是两种流行的推荐引擎，在建立这样的算法中自然语言处理技术扮演什么角色', '单选题', '从文本中提取特征', '测量特征相似度', '为学习模型的向量空间编程特征', '以上都是', 'D', 'NLP 可用于文本数据相关的任何地方：特征提取、测量特征相似度、创造文本的向量特征');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5788, '协同过滤算法解决的是数据挖掘中的哪类问题？（    ）', '单选题', '分类问题', '聚类问题', '推荐问题', '自然语言处理问题', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5789, '单个卷积核可以提取多个特征', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '多个卷积核可以');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5790, '单位员工可以提供原始数据清单或者文件，严格杜绝直接通过数据库导出数据后对外提供。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5791, '单元格格式包括数字，（）边框，图案和保护', '多选题', '颜色', '对齐', '下划线', '字体', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5792, '单引号所围字符串中的双引号不用转义，同理，双引号所围字符串中的单引号不用转义。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5793, '单独使用多层索引时，（）。', '单选题', '最外层和最里层的索引都可以单独使用', '只有最外层的索引可以单独使用', '不能单独使用多层索引', '只有最里层的索引可以单独使用', 'B', '只有最外层的索引可以单独使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5794, '单纯依据大数据预测作出决策不需要遵循哪些原则', '单选题', '自愿原则', '公正原则', '可反驳原则', '将反垄断法付诸行动', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5795, '单词计数案例是MapReduce中一个非常经典的案例，很多场景都可以被抽象为单词计数的案例。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5796, '博弈树的搜索方法采用的是（）。', '单选题', '极大极小分析法', '极小分析法', '深度搜索算法', '极大分析法', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5797, '博弈系统只能用于网络安全。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5798, '即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆有可测', '单选题', '定性思维', '定量思维', '相关思维', '实验思维', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5799, '即时通讯与电子邮件不同，因为会话发生并可？读取。', '单选题', '片刻', '即时', '月余', '隔天', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5800, '即时通讯只能支持个人与个人聊天', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5801, '卷积可以缩小图像尺寸。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5802, '卷积可视化解释不是现有深度学习方法的必备技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5803, '卷积操作中，卷积核在整张图片上滑动，不同区域共用同样的卷积核参数，与输入图片尺寸有关', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '与尺寸无关');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5804, '卷积操作的本质特性包括稀疏交互和参数共享。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5805, '卷积核与特征图的通道数的关系是：', '单选题', '卷积核数量越多特征图通道数越少', '卷积核size越大特征图通道数越多', '卷积核数量越多特征图通道数越多', '二者没有关系', 'C', '卷积核数量越多特征图通道数越多');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5806, '卷积的作用：捕获图像相邻像素的依赖性；起到类似滤波器的作用，得到不同形态的featuremap', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5807, '卷积的扩展方式是加（）：一个卷积核可以提取图像的一种特征，多个卷积核提取多种特征。', '单选题', '滤波器', '卷积层', '卷积核', '通道', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5808, '卷积的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5809, '卷积的过程是让过滤器在图像上进行（）。', '单选题', '缩放', '剪切', '窗口滑动', '镜像对称', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5810, '卷积神经网中，如果特征图是32×32矩阵，池化窗口是4×4的矩阵，那么池化后的特征图是（）的的矩阵', '单选题', '2×2', '4×4', '8×8', '16×16', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5811, '卷积神经网中，如果输入图像是32×32矩阵，卷积核心是5×5的矩阵，步长为1，那么卷积操作后的特征图是（）的矩阵', '单选题', '34×34', '32×32', '30×30', '28×28', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5812, '卷积神经网络A图像进行卷积计算后，没有办法保证图像的尺寸维持原大小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5813, '卷积神经网络中典型的模式是？', '多选题', '卷积层后为池化层，然后还是卷积层-池化层。', '多个连续的池化层，然后跟着一个卷积层', '网络中最后的几个层是全连接层', '网络中最开始的几个层是全连接层', 'AC', '一般卷积层后为池化层，网络最后为几个全连接层。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5814, '卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5815, '卷积神经网络中常用的池化函数包括（）。', '多选题', '最大池化函数', 'L2范数', '相邻矩形区域内的平均值', '基于据中心像素距离的加权平均函数', 'ABCD', '卷积神经网络中常用的池化函数有最大池化函数、L2范数、相邻矩形区域内的平均值、基于据中心像素距离的加权平均函数、重叠池化、空金字塔池化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5816, '卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是特征提取。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5817, '卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是（）。', '单选题', '增强图像', '简化图像', '特征提取', '图像处理', 'C', '卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5818, '卷积神经网络中的局部连接是指：在进行图像识别的时候，不需要对整个图像进行处理，只需要关注图像中某些（）的区域。', '单选题', '一般', '特殊', '连续', '重点', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5819, '卷积神经网络中的池化层主要用来A数据进行降维，减少数据特征。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5820, '卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有哪些？', '多选题', '最小池化层', '乘积池化层', '最大池化层', '平均池化层', 'CD', '卷积神经网络的池化层常用的两种是最大池化层和平均池化层。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5821, '卷积神经网络中，卷积层保留主要特征', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5822, '卷积神经网络中，池化层可以理解为局部视野+参数共享', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5823, '卷积神经网络为了保证图像对位移、缩放、扭曲的鲁棒性，可采取的措施有（）。', '多选题', '局部感受野', '共享权值', '池采样', '正则化', 'ABC', '正则化是为了减少泛化误差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5824, '卷积神经网络做图像分类任务通常不包含：', '单选题', '卷积操作', '池化操作', '全连接层', '均方误差损失函数', 'D', '均方误差损失函数多用于回归任务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5825, '卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换（旋转、平移、缩放）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5826, '卷积神经网络是含有卷积层的神经网络，二维卷积层有高和宽两个空间维度，常用来处理文本数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5827, '卷积神经网络是更善于处理图像的网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5828, '卷积神经网络更靠后的一些层可检测完整的物体、复杂的特征。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5829, '卷积神经网络架构在某些序列任务中可实现与循环神经网络相似的功能', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5830, '卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成，卷积层负责对输入进行扫描以生成更抽象的特征表示，池化层对这些特征表示进行过滤，保留最关键的特征信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5831, '卷积神经网络的前几层检查提取例如边缘这样的简单特征。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5832, '卷积神经网络的常用模块包括：卷积、池化、激活函数、批归一化、丢弃法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5833, '卷积神经网络的并发性，比循环神经网络好', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5834, '卷积神经网络的核心思想是', '多选题', '局部感知', '参数共享', '全连接', '', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5835, '卷积神经网络的池化层是为了缓解卷积层对空间的过度敏感性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5836, '卷积神经网络的英文缩写是：', '单选题', 'DNN', 'CNN', 'RNN', 'Tanh', 'B', '卷积神经网络的英文缩写是CNN');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5837, '卷积神经网络能通过卷积以及池化等操作将不同种类的鸟归为一类。关于卷积神经网络能达到该效果的原因，下列说法不正确的是（）。', '单选题', '同样模式的内容（如鸟嘴）在图像不同位置可能出现', '池化之后的图像主体内容基本不变', '不同种类鸟的相同部位（如鸟嘴）形状相似', '池化作用能使不同种类鸟变得相似', 'D', '特征维数的减少并不会让之前的特征丢失。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5838, '卷积神经网络通常比全连接神经网络参数少，因此能力更差。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5839, '卷积神经网络（convolu-tional neural network，CNN），是一种专门用来处理具有类似（）的数据的神经网络。', '单选题', '网格结构', '数组结构', '序列结构', '表格结构', 'A', '卷积神经网络（convolu-tional neural network，CNN），是一种专门用来处理具有类似（ ）的数据的神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5840, '卷积运算过程正确的顺序是：①.对应位置求乘积②所有位置求和③输出一个位置的结果④移动卷积核', '单选题', '①②③④', '①④②③', '②③①④', '④③①②', 'A', '卷积运算过程正确的顺序是：①.对应位置求乘积②所有位置求和③输出一个位置的结果④移动卷积核');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5841, '厂站接线图可采用OCR方法进行识别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5842, '厂站运行维护部门发现自动化设备异常，应及时向相关电力调度机构（）汇报。', '单选题', '厂站管理人员', '自动化值班员', '自动化主站人员', '调度员', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5843, '压缩感知主要应用在哪个领域？', '单选题', '图像处理', '信号处理', '机器学习', '数据挖掘', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5844, '压缩感知的主要思想是什么', '单选题', '通过稀疏表示对信号进行压缩', '通过降维对信号进行压缩', '通过变换对信号进行压缩', '通过编码对信号进行压缩', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5845, '压缩文件命令正确的是（）。', '单选题', 'tar', 'gzip', 'ls -l', 'ls /home', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5846, '原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5847, '去掉噪声属于？。', '单选题', '数据预处理', '文本分析', '模式识别', '模型构建', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5848, '县税务机关侧重负责风险应对工作，结合日常征管经验，做好纳税人（）、（）、（）等征管信息的日常比对分析，在分析中发现涉税风险，及时提交市税务机关统筹组织风险应对。', '多选题', '基础信息', '经营情况', '财务信息', '申报信息', 'ADE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5849, '参加奥运会前，需要对运动员模拟比赛的成绩进行统计分析，判断运动员成绩是否稳定，因此需要知道运动员模拟比赛的（）。', '单选题', '平均数或中位数', '方差或频率', '频数或众数', '方差或极差', 'D', '离中趋势指标有极差、方差、标准差、变异系数等，用于衡量数据的离散程度，离中趋势指标越小，离散程度越低，越稳定。用于衡量平均值、中位数、频数和众数均为集中趋势指标，衡量数据的一般水平。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5850, '参数估计又可分为（）和区间估计。', '单选题', '线型估计', '点估计', '回归估计', '二维分析', 'B', '参数估计是根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，区分为点估计与区间估计。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5851, '参数估计可以分为（）。', '多选题', '点估计', '一致估计', '区间估计', '无偏估计', 'AC', '参数估计可以分为点估计、区间估计。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5852, '参数估计所需的样本容量取决于（）', '多选题', '总体方差', '允许误差', '置信度', '抽样方法', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5853, '双人完备信息博弈是指两位选手对垒，轮流走步，双方都知道（）。', '单选题', '估计出对方未来的走步', '所有选项都包括', '对方已经走过的棋步', '棋局的初始状态', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5854, '反向传播是一种用于多层神经网络的训练算法。它将错误信息从网络末端传输到网络内部的所有权重。它允许有效地计算梯度', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5855, '反向传播是用来训练人工神经网络的常见方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5856, '反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？', '单选题', '预测结果与样本标签之间的误差', '各个输入样本的平方差之和', '各个网络权重的平方差之和', '都不对', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5857, '反向传播算法中需要先计算靠近输入层参数的梯度，再计算靠近输出层参数的梯度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5858, '反向传播算法回即梯度下降法。之所以称为反向传播.是由于在深层神经网络中，需要通过链式法则将梯度逐层传递到底层。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5859, '反应事件或对象在某方面的表现或性质的事项称为属性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5860, '反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是空子句时，则定理得证。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5861, '发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有。', '多选题', '人类专家规则的完善', '计算力的提升', '社会关注度提升', '大量数据驱动', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5862, '发展成熟的AI技术，可以实现100%的准确率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '发展成熟的AI技术，不能实现100%的准确率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5863, '发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：连接数据，作数据准备；给定最小支持度和（ ），利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则；可视化显示、理解、评估关联规则。', '单选题', '最小兴趣度', '最大可信度', '最大支持度', '最小置信度', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5864, '发现外部门存在数据安全机制落实不到位、未按约定使用税费数据、侵犯纳税人缴费人合法权益、违反政务信息资源保密规定等情况的，应（）数据共享，并与外部门协商处理。', '单选题', '及时终止', '及时中止', '持续开展', '终结', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5865, '发生与密码相关的重大安全事件、重大调整或者特殊紧急情况，应当重新开展密码应用安全性评估。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5866, '发票上下游信息可以通过“一户式查询分析”哪个功能模块查询？', '单选题', '发票信息', '税收风险', '征收信息', '异地信息', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5867, '发起大规模的DDoS攻击通常要控制大量的中间网络或系统。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5868, '发送http请求的时候，可以向不同的协议，不同的域名，不同的端口发送http请求', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5869, '变压器所属绕组支路的有功量测，规定流出母线为正，流入为负。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5870, '变异系数又称“离散系数”也称“标准差率”，是标准差与平均数的比值，记为 C.V。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '变异系数又称“离散系数”也称“标准差率”，是标准差与平均数的比值，记为 C.V。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5871, '变异系数越小，变异（偏离）程度越小，风险也就越小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '变异系数越小，变异（偏离）程度越小，风险也就越小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5872, '变量名可以由哪些元素组成（    ）？', '多选题', '字母', '运算符', '数字', '_', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5873, '变量的不确定性越大，相对应信息熵的变化是（）。', '单选题', '熵变小', '熵变大', '不变', '以上答案都不正确', 'B', '信息熵 （information entropy）是度量样本集合纯度最常用的一种指标，信息熵越大，变量的不确定性越大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5874, '变量的量纲比如以分或者元为单位对下面哪种方法会有影响。（）', '单选题', '方差分析', '回归分析', '聚类分析', '主成分分析', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5875, '变量赋初值不能使用连续“=“', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'C语言和java可以');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5876, '变量选择是用来选择最好的判别器子集，如果要考虑模型效率，我们应该做哪些变量选择的考虑？（）', '多选题', '多个变量是否有相同的功能', '模型是否具有解释性', '特征是否携带有效信息', '交叉验证', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5877, '口令破解的最好方法是字典攻击。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5878, '口令至少应有6个字符，必须是大小写字母、数字、特殊字符的组合，且不能包含连续的相同字符，也不得基于个人信息，如姓名、电话号码以及出生日期等。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5879, '只专注于完成某个特别设定的任务的人工智能属于（    ）。', '单选题', '超人工智能', '弱人工智能', '强人工智能', '认知智能', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5880, '只可以动态为对象增加数据成员，而不能为对象动态增加成员方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5881, '只备份上次备份以后有变化的数据，属于数据备份类型的按需备份。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5882, '只有Python扩展库才需要导入以后才能使用其中的对象，Python标准库不需要导入即可使用其中的所有对象和方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5883, '只有整型数据可以进行求余（%）运算', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '求余运算只适用于整数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5884, '只有条件独立性假设成立时，朴素贝叶斯分类器才能产生最优贝叶斯分类器.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5885, '只有非零值才重要的二元属性被称作：', '单选题', '计数属性', '离散属性', '非对称的二元属性', '对称属性', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5886, '只能对列表进行切片操作，不能对元组和字符串进行切片操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5887, '只能通过切片访问列表中的元素，不能使用切片修改列表中的元素。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5888, '只能阅卷、机器阅读理解不能运用自然语言处理技术', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5889, '只要使用groupby()方法分组，就会产生一个DataFrameGroupby对象。 （）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5890, '只要具有适当的政策推动，大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及（）的关键要素', '单选题', '提高消费', '提高GDP', '提高生活水平', '创造消费者盈余', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5891, '只要当前的系统中安装了Anconda，则默认就已经拥有了Jupyter Notebook，不需要再另行下载和安装。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5892, '只要得到了合理的利用，而不单纯只是为了“数据”而“数据”，大数据就会变成', '单选题', '强大的威胁', '强大的武器', '预测工具', '分析工具', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5893, '只要截获当前发送的TCP包，就能伪造下一个包的序列号。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5894, '只要是类型为TXT的文件都没有危险。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5895, '只要满足使用目的就可以说数据？符合要求。', '单选题', '质量', '编码', '采集', '集成', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5896, '只要电压或电流的波形不是标准的正弦波，其中必定包含高次谐波。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5897, '只要给计算机设置了密码，就不会被黑客攻击。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5898, '可以从新闻文本数据中分析出名词短语，动词短语，主语的技术是？', '单选题', '词性标注', '依存分析和句法分析', 'N-Gram抽取', '词袋模型', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5899, '可以使用NetScreen缺省的HTTP80监听端口提供WEB访问。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5900, '可以使用_______接受用户的键盘输入。（    ）', '单选题', 'input命令', 'input（）函数', 'int（）函数', 'format（）函数', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5901, '可以使用del删除集合中的部分元素。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5902, '可以使用get_flashed_messages（）全局函数获取flash函数闪现的消息列表', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '可以使用get_flashed_messages（）全局函数获取flash函数闪现的消息列表');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5903, '可以使用相关系数来对属性进行相关分析', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5904, '可以创建3*3单位矩阵的命令是（）', '单选题', 'A=np.zeros（3）', 'A=np.ones（3）', 'A=np.eye（3）', 'A=np.full（3，3）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5905, '可以利用聚类分析进行用户用电行为画像。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5906, '可以利用？爬取网页信息。', '单选题', '攀岩', '爬虫', '翻墙', '爬墙', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5907, '可以在互联网上搭建公司相关信息系统的测试系统、演示系统等临时系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5908, '可以在停用词表中随意添加停用词。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5909, '可以在同一台计算机上安装多个python版本', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5910, '可以在同一服务器上同时运行多台虚拟机', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5911, '可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种？', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '递归神经网络', '残差神经网络', 'A', '循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 。循环神经网络在自然语言处理（，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5912, '可以对Pytorch框架进行网络结构等数据可视化的工具是', '单选题', 'Visdom', 'Flask', 'Vue', '以上选项均不正确', 'A', 'Visdom是一个专门用于 PyTorch 的交互式可视化工具，可以对实时数据进行丰富的可视化，帮助我们实时监控在远程服务器上进行的科学实验');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5913, '可以对三分问题应用逻辑回归算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5914, '可以对图片进行合成、裁剪、拼接等操作', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5915, '可以将专业领域知识融合进人工智能大模型的技术包括', '多选题', 'Prompt', 'RAG', 'fine-tuning', '', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5916, '可以提高团队合作的效率以及凝聚合作精神。', '单选题', '任务分配及管理', '个人独揽大权', '个人包揽全部工作', '衍生小团体', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5917, '可以有效解决过拟合的方法包括（）', '多选题', '增加样本数量', '增加特征数量', '训练更多的迭代次数', '采用正则化方法', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5918, '可以标为坏数据的是（    ）。', '单选题', '图片显示方向不正确', '图片局部显示不全', '图片模糊放大后仍看不清楚', '图片不够清晰但放大后可以看清楚', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5919, '可以用f（x，y）来表示（）', '多选题', '一幅2-D数字图像', '一个在3-D空间中的客观景物的投影', '2-D空间XY中的一个坐标的点的位置', '在坐标点（X，Y）的某种性质F的数值', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5920, '可以用于企业竞争环境和行业分析的方法有（）。', '多选题', '4P理论', 'PEST分析法', 'SWOT分析法', '波特五力竞争分析', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5921, '可以用于分类指标呈现的方式有以下哪些。（）', '多选题', '混淆矩阵', 'ROC曲线', '气泡图', '增益图', 'ABD', '可用于分类指标的方式有混淆矩阵、ROC曲线/AUC、Macro-average方法、Weighted-average方法、Micro-average方法、增益图。气泡图可用于展示三个变量之间的关系');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5922, '可以用于表示某公司一年中每个月销量变化的数据图形类型是（）。', '多选题', '矩形竖图', '柱状图', '推积面积图', '雷达图', 'BC', '统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。因此，统计图在统计资料整理与分析中占有重要地位，并得到广泛应用。在解答资料分析测验中有关统计图的试题时，既要考察图的直观形象，又要注意核对数据，不要被表面形象所迷惑。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5923, '可以用文本、图形、图像、动画、声音、影视片段等多媒体来表示信息', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5924, '可以用直方图来统计显示某市的温度分布', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5925, '可以用神经网络算法设计逻辑回归算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5926, '可以用随机梯度下降法求解参数的模型分别有（）', '多选题', '线性回归', '卷积神经网络', '循环神经网络', 'LSTM', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5927, '可以用？表示全年某市的平均温度。', '单选题', '中位数', '最大值', '平均值', '最小值', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5928, '可以通过哪种方式绕过网站登录（）', '单选题', 'session', 'cookies', 'moonpies', 'localstorage', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5929, '可以通过将偏差初始化为0来很好地训练网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5930, '可以通过将所有权重初始化为0来训练网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5931, '可以通过编辑/etc/inetdconf、/etc/rctcpip、/etc/rc和/etc/inittab等文件来关闭AIX系统不必要的服务。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5932, '可以通过？清洗网页数据，匹配有效的数据。', '单选题', '正则表达式', '文本编辑', '图片裁剪', '网页裁剪', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5933, '可以预测阀侧套管SF6压力趋势的人工智能模型有（）。', '多选题', 'RNN', 'LSTM', 'Transformer', 'YOLO', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5934, '可作为决策树选择划分属性的参数是（）。', '多选题', '信息增益', '增益率', '基尼指数', '密度函数', 'ABC', '特征选择的准则主要有信息增益，信息增益率，基尼指数三种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5935, '可信计算保护功能可以被卸载和旁路', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5936, '可分解为偏差、方差与噪声之和的是（）。', '单选题', '训练误差 （training error）', '经验误差（empirical error）', '均方误差（mean squared error）', '泛化误差（generalization error）', 'D', '泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5937, '可利用（）技术将知识图谱中的实体与关系表示成低维稠密向量，此向量表示可以用于推荐系统中增强User与Item的特征表示，挖掘更深层次的用户兴趣，实现个性化推荐。', '单选题', 'WordEmbedding', 'KnowledgeGraphEmbedding', 'KnowledgeGraphCompletion', 'KnowledgeEmbedding', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5938, '可向顶点着色器（Vertex Shader）传递数据的方式？', '多选题', 'uniform 变量', 'attribute 变量', 'varying 变量', 'vertex变量', 'ABCD', '可向顶点着色器（Vertex Shader）传递数据的方式有uniform 变量、attribute 变量、varying 变量、vertex变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5939, '可用于基于MPLS的3层VPN的路由协议是MPBGP。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5940, '可用作数据挖掘分析中的关联规则算法包括（）', '多选题', 'Apriori算法', 'K均值法', 'RBF神经网络', 'FP-Tree算法', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5941, '可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有Apriori算法、FP-Tree算法、K均值法、SOM神经网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有Apriori算法、FP-Tree算法。（K-means：聚类、SOM神经网络：降维）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5942, '可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（）。', '单选题', '机器学习、对数回归、关联模式', 'K均值法、SOM机器学习', 'Apriori算法、FP-Tree算法', 'RBF机器学习、K均值法、机器学习', 'C', '关联规则包括 Apriori、FP-Tree等算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5943, '可用信息增益来进行决策树的（）。', '单选题', '树高', '叶子结点数', '总结点数', '划分属性选择', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5944, '可用来获取网页内容的Python第三方库是（ ）。', '单选题', 'Matplotlib', 'requests', 'SciPy', 'OpenCV', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5945, '可能会遇到以下哪些形式的钓鱼（）？', '多选题', '姜太公钓鱼', '克隆网站钓鱼', '短信网络钓鱼', '电子邮件钓鱼', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5946, '可能导致交叉检验模型评估较差可能是由于（）的原因导致的有（）。', '多选题', '模型过拟合', '模型欠拟合', '模型过度复杂', '模型过度简单', 'ABCD', '以上问题都可能导致模型评估效果较差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5947, '可能导致发生特别重大网络安全事件的信息为一级预警信息', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5948, '可视分析学是一门以可视交互为基础，综合运用（）等技术等多个学科领域的知识，以实现人机协同完成可视化任务为主要目的的分析推理学科。', '多选题', '物理学', '图形学', '数据挖掘', '人机交互', 'BCD', '可视分析学（Visual Analytics）：科学可视化和信息可视化理论的进一步演变以及与其他学科相互交融发展之后的结果。在数据科学中，通常采用数据可视化的广义定义方法，并以可视分析学为主要理论基础。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5949, '可视分析学是何时兴起的（）。', '单选题', '20世纪', '18世纪', '21世纪', '19世纪', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5950, '可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5951, '可视化技术广泛应用于（）的处理和分析', '多选题', '大规模', '高纬度', '非结构化', '结构化数据', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5952, '可视化是一种表现形式的过程，把数据、信息和知识转化为（         ）', '单选题', '程序', '图形', '视频', '文字', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5953, '可视化视觉下的数据类型不包括（）。', '单选题', '定类数据', '定序数据', '定宽数据', '定比数据', 'C', '从可视化处理视角看，可以将数据分为定类数据、定序数据、定距数据和定比数据4个类型，并采用不同的视觉映射方法。在可视化领域，对数据进行分类分析是由于不同类型的数据可支持的操作类型不同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5954, '可视化高维展示技术在展示数据之间的关系以及数据分析结果方面（）。', '多选题', '能够直观反映成对数据之间的空间关系', '能够直观反映多维数据之间的空间关系', '能够静态演化事物的变化及变化的规律', '能够动态演化事物的变化及变化的规律', 'BD', '可视化高维展示技术在展示数据之间的关系以及数据分析结果方面能够直观反映多维数据之间的空间关系，以及能够动态演化事物的变化及变化的规律。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5955, '可逆的马尔可夫链一定存在唯一的平稳分布。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5956, '可通过GOOSE报文传递的应用数据包括（）。', '多选题', '交流采样值', '直流/温度值', '档位信息', '开关量', 'BCD', '不包括交流采样值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5957, '司要求项目团队中的成员能够清晰地看到与自己相关的所有活动以及和某个活动相关的所有人员。项目经理在编制该项目人力资源计划时应该选用的组织结构图类型是（）', '单选题', '层次结构图', '矩阵图', '树形图', '文本格式描述', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5958, '各变量值与算术平均数的离差之和等于（）', '单选题', '0', '1', '-1', '2', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5959, '各数据使用部门负责检查加工后的数据是否满足需求及数据质量标准。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5960, '各相关部门依职责开展风险分析，形成风险事项，推送数据风险管理部门进一步开展“一户式”分析和（）。', '单选题', '统筹', '验证', '整合', '下发', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5961, '各省订阅的服务中既有法人服务也有自然人服务的，需要分开填写《服务接口申请表》。（   ）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5962, '各省订阅的服务填写《服务接口申请表》时无需填写和提交安全管理相关信息。（   ）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5963, '各省（区、市）税务局数据平台数据归集规则必须与总局保持一致。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5964, '各级单位各信息系统每年至少开展一次网络安全应急演练，检验完善应急预案，提高突发网络安全事件应急能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5965, '各级单位应当做好员工个人信息、电力用户信息保护，防止过度采集、非授权访问、非法使用和信息泄露。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5966, '吉尔德定律说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5967, '吉布斯采样是一种通用的采样方法，对于任何概率分布都可以采样出对应的样本。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5968, '同⼀个列表中的元素的数据类型可以各不相同。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5969, '同一个子网中的两台主机必须通过网关才能正常通讯。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5970, '同时满足最小支持度阈值和最小可信度阈值的规则称之为关联规则。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5971, '同质集成学习能获得性能更好的个体。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5972, '后剪枝决策树的训练时间开销比未剪枝和预剪枝决策树都要小得多。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5973, '后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后（）对非叶结点进行考察。', '单选题', '自上而下', '在划分前', '禁止分支展开', '自底向上', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5974, '向数据表中插入一条记录用以下（）关键字。', '单选题', 'CREATE', 'INSERT', 'SAVE', 'UPDATE', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5975, '向量与标量之间进行计算时，相当于向量中的每个元素分别与标量进行计算', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '这就是向量和标量进行计算的标准方式。例如：np.array（【1，2，3，4，5】）+5，其结果是【6，7，8，9，10】');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5976, '向量空间模型的缺陷不包括（）。', '单选题', '维度灾难', '模型稀疏性', '语义信息缺失', '无法计算文本相似度', 'D', '无法计算文本相似度的原因有出现新词在向量模型中没有该词汇或分词工具对于词汇切分与上次不同等其他原因。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5977, '启动Hadoop HA后，可通过端口号50070查看当前节点的NameNode状态。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5978, '启动Hadoop集群时，可能出现NodeManager进程无法启动或者启动后自动关闭情况，这是由于系统内存和资源分配不足导致的。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5979, '启动Hadoop集群，只能有一种方式启动，即单节点逐个启动。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5980, '启动Hadoop集群，要启动内部的集群框架是下列的哪个选项（）。', '单选题', 'Hadoop集群和HDFS集群框架', 'YARN集群和MapReduce集群框架', 'HDFS集群和YARN集群框架', 'HDFS集群和MapReduce集群框架', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5981, '启动ROS Master的命令是（ ）。', '单选题', 'roscore', 'rosmaster', 'rosMaster', 'roslaunch', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5982, '启动Yarn的命令是start_yarn.sh。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5983, '启发式搜索中，通常OPEN表上的节点按照它们f函数值的（）顺序排列', '单选题', '最小', '平均值', '递增', '递减', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5984, '启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法', '单选题', '最优', '一般', '满意', '最坏', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5985, '启发式算法与AlphaBeta剪枝类似，是从叶节点自底向上计算估值。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5986, '启发性信息包括（）有关的信息。', '单选题', '所有选项都包括', '搜索最有希望方向', '指导搜索过程', '与具体问题求解过程', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5987, '启发性信息的作用强度会影响搜索结果，当强度为（）时，可降低搜索工作量，但可能导致找不到最优解。', '单选题', '小', '强', '弱', '0', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5988, '命令帮助中，中括号[]代表是必须选的参数。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5989, '命令行编译java应用程序必须包含扩展名（.java）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '源文件命名时要求源文件主名应与主类（即用public修饰的类）的类名相同，扩展名为.java');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5990, '命令行解释执行java应用程序必须包含扩展名（.class）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '命令行解释执行java应用程序需包含扩展名（.java）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5991, '命令：iproute代表的是默认路由。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5992, '命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体，如果用1来标注人名，0标注其他，那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中，Potter、and这两个单词应该标注为：', '单选题', '0，1', '1，1', '1，0', '0，0', 'C', '命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体，如果用1来标注人名，0标注其他，那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中，Potter、and这两个单词应该标注为1，0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5993, '命名实体识别是指出文本中的人名、地名等专有名词和时间等，其中有有监督的命名实体识别和无监督的命名实体识别，下列选项哪些是属于有监督的学习方法（       ）', '多选题', '字典法', '决策树', '隐马尔可夫模型', '支持向量机', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5994, '命题是一个非真及假的（         ）', '单选题', '否定句', '陈述句', '反问句', '疑问句', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5995, '命题是可以判断真假的', '单选题', '祈使句', '疑问句', '感叹句', '陈述句', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5996, '命题是可以判断真假的是祈使句。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5997, '咋配置项版本控制过程中，处于正式发布状态的配置项的版本号格式为（）（X、Y、Z均为1-9的数字）', '单选题', '0.YZ', 'X.Y', 'X.Y.Z', 'X.YZ', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5998, '哑变量可以用来反映某个变量的不同类别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (5999, '哪一个不是智能对话系统的对话能力指标？。', '单选题', '拍照能力', '阅读能力', '推理能力', '闲聊能力', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6000, '哪一个不是智能系统的重要特征？。', '单选题', '自分解', '自寻优', '自进化', '自协调', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6001, '哪一个不是系统主要资源？。', '单选题', '鼠标', 'CPU', '内存', '磁盘', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6002, '哪一个不是系统性能监控数据常用的优化策略？。', '单选题', '增加磁盘', '网络优化', '内存优化', '线程优化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6003, '哪一个函数可以将字符s转换为相应的ASCLL数字', '单选题', 'ascii（s）', 'char（s）', 'chr（s）', 'ord（s）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6004, '哪一个是终止一个前台进程可能用到的命令和操作（   ）。', '单选题', 'kill', '＜Ctrl＞', 'C.shut', 'halt', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6005, '哪一种技术可以有效避免大模型幻觉现象？', '单选题', 'Prompt-tuning', 'LoRA', 'RAG', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6006, '哪一项不属于Hive的流控特性（）？', '单选题', '已经建立的总连接数阈值控制', '某个特定用户已经建立的连接数 阈值控制', '每个用户已经建立的连接数阈值控制', '单位时间内所建立的连接数阈值控制', 'B', '某个特定用户已经建立的连接数阈值控制不属于Hive的流控特性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6007, '哪个不是hbase中DDL组命令。', '单选题', 'get', 'create_namespace', 'list_namespace', 'drop_namespace', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6008, '哪个不是常用的聚类算法（）。', '单选题', 'K-Means', 'DBSCAN', 'GMMs', 'Softmax', 'D', 'Softmax不是常用的聚类算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6009, '哪个不是本地模式运行的条件 （）。', '单选题', 'spark.localExecution.enabled=true', '显式指定本地运行', 'finalStage无父Stage', 'partition默认值', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6010, '哪个不是视觉感受设备', '单选题', '戴显示器', '手机/电脑', '相应工作台立体显示系统', '立体眼镜显示系统', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6011, '哪个不是触觉反馈装置', '单选题', '充气式反馈装置', '电刺激反馈装置', '神经肌肉刺激反馈装置', '视觉式反馈装置', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6012, '哪个命令可以将普通用户切换为管理员用 （）', '单选题', 'Super', 'Passwd', 'Tar', 'Su', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6013, '哪个命令是删除文件的？', '单选题', 'dfs -clear', 'dfs -Is', 'dfs -rm', 'dfs -del', 'C', 'dfs -rm命令是用来删除文件的。dfs -clear没找到\ndfs -Is没找到\ndfs -del没找到');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6014, '哪个选项不是数据维度的种类？（）。', '单选题', '二维数据', '高维数据', '多维数据', '正交数据', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6015, '哪个选项不能作为二维数据的存储方式？（）。', '单选题', 'CSV格式', '数据库存储', 'excel表格存储', '数学运算后存储', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6016, '哪些不能用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值与真实值之间的误差大小', '多选题', '优化函数', '损失函数', '梯度下降', '反向传播', 'ACD', '损失函数用来衡量神经网络的计算模型对样本的预测值与真实值之间的误差');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6017, '哪些场景会使用到图像标注？', '单选题', '零售', '自动驾驶', '医学', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6018, '哪些属于生成式对抗网络模块', '多选题', '生成模型', '对抗模型', '判别模型', '回归模型', 'AC', '生成式对抗网络模块由生成模型和判别模型组成');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6019, '哪些技术是 RCNN 采用而 FasterRCNN 没有用？', '多选题', 'SVM 分类', '使用 SelectiveSearch 输出候选框', '使用 MLP 进行分类与回归预测', '使用 ROIpooling', 'AB', 'FasterRCNN 没有用到使用 SelectiveSearch 输出候选框');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6020, '哪些技术是RCNN采用而FasterRCNN没有用？', '单选题', 'SVM分类', '使用SelectiveSearch输出候选框', '使用MLP进行分类与回归预测', '使用ROIpooling', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6021, '哪些文本分析技术可被用于名词短语检测、动词短语检测、主语检测和宾语检测？', '单选题', '词性标注（Part of Speech Tagging）', 'Skip Gram和N-Gram提取', '连续性词袋（Bag of Words）', '依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6022, '哪些是XGBoost与GBDT相比具有的优点？', '多选题', '损失函数是用泰勒展式二项逼近，而GBDT只是一阶导数', '对树的结构进行了正则化约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性；', '节点分裂的方式不同，GBDT是用的基尼系数，XGBoost是经过优化推导后的', 'XGBoost使用网格搜索，只能检测有限个值', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6023, '哪些是人工智能的应用性领域？', '多选题', '难题求解', '定理证明', '智能控制', '机器翻译', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6024, '哪些组件是BERT模型所采用的（）', '多选题', 'BatchNorm', 'LayerNorm', '全连接层', '循环连接', 'BC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6025, '哪些项属于集成学习？', '多选题', 'Knn', 'Adaboost', '随机森林', 'XGBoost', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6026, '哪张表可以将银泰商场的位置和用户的轨迹进行翻译匹配？', '单选题', 'I_TPOS_TRAIL_D', 'D_CDM_POI', 'I_CDM_LACCI', 'A_TPOS_TRAVEL_D', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6027, '哪张表可以获取用户的居住地信息？', '多选题', 'I_UNET_DPI_RECOG_D', 'I_TPOS_STAY_WORK_REST_NEW_D', 'i_tpos_mr_work_rest_d', 'D_CDM_POI', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6028, '哪种神经网络结构中存在权重共享？', '单选题', '卷积神经网络', '循环神经网络', '全连接神经网络', 'A或B', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6029, '哪种聚类方法采用概率模型来表达聚类（）。', '单选题', 'K-means', 'LVQ', 'DBSCAN', '高斯混合聚类', 'D', '高斯混合聚类（Mixture of Gaussian）采用概率模型来表达聚类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6030, '哪项不是任务管理的角色', '单选题', '需求角色', '开发角色', '审批角色', '上线角色', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6031, '哪项在rcnn，不在fastrcnn（）', '单选题', 'SVM', '卷积', 'MLP', '目标框回归预测', 'A', 'SVM在rcnn，不在fastrcnnSVM');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6032, '哪项技术在BERT中没有使用（）', '单选题', '自注意力', 'Normalization', '全连接', '卷积', 'D', '卷积在BERT中没有使用');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6033, '唤醒功能作为麦克风阵列技术中重要的一环，误唤醒率指标是低 于（ ）次/天？', '单选题', '1', '2', '3', '0.5', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6034, '唯一性约束允许为空，但是只能有一个为空。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6035, '唯一标识每一个用户的是？。', '单选题', '系统名', '版本号', '程序名', '用户名和用户ID名', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6036, '商品标签已经识别的多少电商网站的标签？', '单选题', '3', '5', '10', '11', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6037, '商旅云中员工可通过上传发票照片的方式快速录入发票信息，使用的人工智能技术是（）。', '单选题', 'RPA技术', 'NLP技术', 'OCR技术', '图像识别技术', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6038, '商用密码应用安全性评估是对信息系统密码应用的合规性、正确性、有效性进行评估，有效性指的是', '单选题', '信息系统没有泄露秘密信息', '密码应用按密码相关的国家和行业标准进行正确设计、部署和实现', '使用合规的商密算法、密码产品或服务，并且部署正确', '在系统运行过程中能够保障信息的机密性、完整性、真实性、不可否认性', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6039, '啤酒与尿布的故事是非常典型的聚类分析的实例。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6040, '噪声值处理方法主要有分箱、分类和聚类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '分箱；聚类；计算机和人工检查结合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6041, '噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6042, '噪声数据只能自然产生不能人工形成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6043, '噪声数据的产生原因主要有：（）', '多选题', '数据采集设备有问题', '在数据录入过程中发生了人为或计算机错误', '数据传输过程中发生错误', '由于命名规则或数据代码不同而引起的不一致', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6044, '四分位差易受极端值的影响。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '四分位差反映了中间50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间的数据越集中；其数值越大，说明中间的数据越分散。四分位差不受极值的影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6045, '四分位数是指在统计学中把序列中的数值由小到大排列并分成四等份，处于分割 点位置的数值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '四分位数是指在统计学中把序列中的数值由小到大排列并分成四等份，处于分割 点位置的数值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6046, '四分位数是衡量离散趋势的指标。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '四分位数间距是描写一组数据离散程度的统计指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6047, '四分位数的特征值是（）。', '多选题', '最大值', '最小值', '中位数', '四分位数', 'ABCD', '四分位数的特征值是最大值，最小值，中位数和四分位数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6048, '四种类型的数据节点 Znode', '多选题', 'PERSISTENT-持久节点', 'EPHEMERAL-临时节点', 'PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久顺序节点', 'EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序节点', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6049, '回归中利⽤最⼩⼆乘法主要通过最⼩化误差的平⽅来寻找⼀个数据匹配的最佳函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6050, '回归分析中定义的（）', '单选题', '解释变量和被解释变量都是随机变量', '解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量', '解释变量和被解释变量都为非随机变量', '解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6051, '回归分析有很多种类，常见的有（）。', '多选题', '线性回归', '系数回归', '逻辑回归', '曲线回归', 'ACD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6052, '回归分析法属于外推法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6053, '回归分析的任务，就是根据（）和因变量的观察值，估计这个函数，并讨论与之有关的种种统计推断的问题。', '单选题', '相关变量', '样本', '已知数据', '自变量', 'D', '回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6054, '回归分析首要解决的问题是（）', '单选题', '确定解释量和被解释变量', '确定回归模型', '建立回归方程', '进行检验', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6055, '回归和分类都是有监督学习问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6056, '回归平方和（ESS）是指（）。', '多选题', '被解释变量的实际值与平均值的 离差平方和', '被解释变量的回归值与平均值的 离差平方和', '被解释变量的总变差与剩余变差 之差', '解释变量变动所引起的被解释变量的变差', 'BCD', '回归平方和ESS 是因变量回归值ŷ-因变量平均值y的离差平方和，数值上=∑（ŷ-ȳ）\n回归平方和ESS是总偏差平方和TSS与残差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6057, '回归方程判定系数的计算公式R^2=SSR/SST=1-SSE/SST，对判定系数描述错误的是（）。', '单选题', '式中的SSE指残差平方和', '式中的SSR指总离差平方和', '判定系数用来衡量回归方程的扰合优度', '判定系数R^2等于相关系数的平方', 'B', 'SSR指回归平方和。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6058, '回归树构建过程是（）', '多选题', '考虑数据集 R 上的所有特征 j，遍历每一个特征下所有可能的取值或者切分点 s，将数据集 R 划分成两部分 R_1 和 R_2', '分别计算多个子集划分的平方误差和，选择最小的平方误差对应的特征与分割点，生成两个子节点', '在每个子节点再次进行划分计算', '叶结点的最大值视为叶结点的表征值', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6059, '回归模型中存在多重共线性，可以如何解决这个问题？', '多选题', '去除这两个共线性变量', '我们可以先去除一个共线性变量', '计算方差膨胀因子，采取相应措施', '为了避免损失信息，我们可以使用一些正则化方法，比如岭回归和lasso回归', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6060, '回归模型的检验需要经过以下哪些方面。（）', '多选题', '样本容量', '模型显著性', '无偏估计', '拟合优度', 'ABD', '回归模型的检验需要经过模型的拟合优度检验、模型的显著性检验、解释变量的显著性检验、样本容量这些方面');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6061, '回归研究的是数据之间的非确定性关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '回归分析变量之间X，Y之间存在某种密切的联系，但并非严格的函数关系');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6062, '回归评估指标中RMSE和MSE的关系是（）', '单选题', 'MSE是RMSE的平方', '没有关系', 'RMSE是MSE的平方', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6063, '回归问题和分类问题的区别是？', '单选题', '回归问题有标签，分类问题没有', '回归问题输出值是离散的，分类问题输出值是连续的', '回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的', '回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6064, '回归问题和分类问题都有可能发生过拟合。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '回归问题和分类问题都有可能发生过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6065, '回归问题的评价指标中MAE是指（）', '单选题', '均方根误差', '均方误差', '平均绝对误差', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6066, '回归问题的评估方法包括', '多选题', 'F值', 'AUC', '决定系数', '均方误差', 'CD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6067, '回归预测的⽬标函数是离散值，分类预测的⽬标函数是连续值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6068, '因为文本数据在可用的数据中是非常无结构的，它内部会包含很多不同类型的噪点，所以要做数据预处理。以下不是自然语言数据预处理过程的是：', '单选题', '词汇规范化', '词汇关系统一化', '对象标准化', '噪声移除', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6069, '因为甲公司的工资平均数比乙公司高，所以甲公司的工资水平比乙公司高。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6070, '因子分析把每个原始变量分解为（）两部分因素。', '单选题', '公共因子和特殊因子', '特殊因子和相关因子', '相关因子和独立因子', '独立因子和公共因子', 'A', '因子分析把每个原始变量分解为公共因子和特殊因子两部分因素。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6071, '因时间紧，任务急，经过评估，某智能监控软件涉及的图像传输速度与精度指标难以满足客户需求，故项目团队欲将该软件开发分包给技术实力很强的企业完成。这种风险应对措施被称为风险（）', '单选题', '接受', '规避', '减轻', '转移', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6072, '因特网组管理协议（IGMP）是主机与路由器之间的信令协议，它定义了主机与路由器之间组播成员关系的建立和维护机制，是整个IP 组播的基础。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6073, '团队建设一般要经历几个阶段，这几个阶段的大致顺序是（）', '单选题', '震荡期、形成期、正规期、表现期', '形成期、震荡期、表现期、正规期', '表现期、震荡期、形成期、正规期', '形成期、震荡期、正规期、表现期', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6074, '团队成员第一次违反了团队的基本规章制度，项目经理对他应该采取（ ）形式的沟通方法更为妥当。', '单选题', '口头', '正式书面', '办公室会谈', '非正式书面', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6075, '围绕范围管理，下列说法中（）是正确的', '单选题', '.为确保客户满意。交付物一定要比范围说明书规定的多', '为节省成本，非关键交付物可根据情况决定是否交付', '要严格按照范围基准落实工作，提供相关交付物', '由于客户不一定关注WBS内容，可由工作包负责人自行决定交付内容', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6076, '国内外主流数据安全治理框架的思路是相通的，均是以策略机制为入口，以数据全生命周期管理为基础，以技术工具为支撑的多方位治理体系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6077, '国内外首个全方位人工智能开放平台是（ ）', '单选题', '人工智能云', '凌云', '灵云', '人机交互云', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6078, '国务院关于印发《新一代人工智能发展规划》，战略目标指出到（）年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。', '单选题', '2020', '2025', '2030', '2035', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6079, '国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励数据依法()利用，保障数据依法()流动，促进以数据为关键要素的（）', '单选题', '合理有效、有序自由、数字经济发展', '有效、自由、数字经济发展', '合理无效、无序自由、数字经济发展', '以上都不对', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6080, '国家允许关键信息基础设施以外的网络运营者参与关键信息基础设施保护体系。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6081, '国家大力推进电子政务建设，提高政务数据的（）、（）、（），提升运用数据服务经济社会发展的能力。', '单选题', '科学性、准确性、时效性', '科学性、鲁棒性、时效性', '不准确性、科学性、时效性', '以上都对', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6082, '国家实施（）战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的（）', '单选题', '人工智能、商业应用', '云计算、创新应用', '大数据、创新应用', '区块链、商业应用', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6083, '国家建立健全数据交易管理制度，规范（），\n培育 （）', '单选题', '数据贩卖行为、数据贩卖市场', '数据泄露行为、数据交易市场', '数据交易行为、数据交易市场', '以上都对', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6084, '国家支持开发利用数据提升公共服务的智能化水平。提供智能化公共服务，应当充分考虑（）、（）的需求，避免对（）、（）的日常生活造成障碍。', '单选题', '老年人、残疾人', '中年人、残疾人', '年轻人、孩童', '中性人、残疾人', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6085, '国家支持数据开发利用和数据安全技术研究鼓励数据开发利用和数据安全等领域的（）和（），培育、发展数据开发利用和数据安全产品、产业体系。', '单选题', '技术推广、商业创新', '商业推广、技术创新', '广播、技术推广', '以上都不对', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6086, '国家机关为履行法定职责的需要收集、使用数据，应当在其履行法定职责的范围内依照法律、行政法规规定的条件和程序进行;对在履行职责中知悉的（）、（）、（）、（）信息等数据应当依法予以保密，不得泄露或者非法向他人提供。', '单选题', '个人隐私、个人信息、商业秘密、保密商务', '企业隐私、企业信息、商业秘密、保密商务', '个人隐私、个人信息、企业秘密、保密业务', '以上都对', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6087, '国家积极开展数据安全治理、数据开发利用等领域的国际交流与合作，参与数据安全相关国际规则和标准的制定，促进数据跨境\n（）、（）流动。', '单选题', '无需任何保障规则', '自由、安全', '自由、随意', '安全、自由', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6088, '国家能源局组织开展电力行业网络与信息安全的设备采购工作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6089, '图像、图形识别系统属于的技术类型是（         ）', '单选题', '计算机视觉', '机器人视觉', '语言识别', '神经网络', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6090, '图像与灰度直方图的对应关系为（）。', '单选题', '一一对应', '一对多', '多对一', '以上答案都正确', 'C', '灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图像的最基本的统计特征。与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同图像可能有相同的直方图，选C。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6091, '图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于？', '单选题', '图像的灰度级数不够多造成的；', '图像的空间分辨率不够高造成；', '图像的灰度级数过多造成的；', '图像的空间分辨率过高造成；', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6092, '图像信息总量大，而已被标注的图像信息很少的情形适用什么样的标注方法？', '单选题', '相关模型图像自动标注', '基于分类思想的图像标注方法', '半监督模型图像自动标注', '人工标注', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6093, '图像分割中常使用的领域有（）。', '多选题', '0邻域', '4邻域', '8邻域', '24邻域', 'BC', '图像分割中常见的邻域为4邻域与8邻域，即某像素的上下左右、某像素周围的一圈像素。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6094, '图像分割技术是电力设备图像识别的关键前提。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6095, '图像分类任务是一个计算量较大的任务，下面描述正确的是：①.不要使用深度学习技术②.尽量使用GPU加速运算③.尽量使用前人探索的有成功经验的经典的网络结构④.尽量自己重新设计编写网络，不要照搬别人的网络', '单选题', '①③', '①②③', '②③', '①②', 'C', '不应不实用深度学习技术');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6096, '图像分类任务表述正确的有：①.被认为是一个已经解决了的任务②.解决这个问题主要使用的是深度学习算法③.图像分类任务主要是识别图像中的主体④.图像分类任务是很多其他视觉任务的基石', '单选题', '①③④', '①②③④', '①③④', '①②④', 'B', '描述都正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6097, '图像分类是指根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标哦区分开来的图像处理方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6098, '图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6099, '图像压缩是建立在图像存在（）几种冗余之上。', '多选题', '编程冗余', '像素间冗余', '心理视觉冗余', '计算资源冗余', 'ABC', '图像压缩是通过算法的改进，对重复像素用压缩算法减少储存空间和并行算法达到的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6100, '图像噪声一般可分为以下哪几类（）。', '单选题', '加性噪声', '乘性噪声', '量化噪声', '以上答案都正确', 'D', '噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声，这些噪声可能在传输中产生，也可能在量化等处理中产生。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6101, '图像处理中无损压缩的目的是（）', '单选题', '滤除图像中的不相干信号', '滤除图像中的高频信号', '滤除图形中的低频信号', '滤除图像中的冗余信号', 'D', '图像处理中无损压缩的目的是滤除图像中的冗余信号');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6102, '图像处理中的去噪算法有（）。', '多选题', '中值滤波', '均值滤波', '峰值滤波', '高值滤波', 'AB', '图像处理中噪声可用中值滤波或均值滤波将其与周围图像像素融合，达到降噪目的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6103, '图像审核（比如要检测违禁品、检测目标人）中涉及到哪些技术：（）①人脸识别②图像分类③物体检测④图像检索', '单选题', '①②', '②③④', '②③', '①②③④', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6104, '图像平滑会造成（）。', '单选题', '图像边缘模糊化', '图像边缘清晰化', '无影响', '以上答案都不正确', 'A', '为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波，平滑过程会导致图像边缘模糊化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6105, '图像拼图是通过固定交换图像块生成训练对A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6106, '图像数字化分为两个步骤：一为取样，二为（）。', '单选题', '数字化', '量化', '去噪声', '清洗', 'B', '图像数字化分为两个步骤：一为取样，二为量化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6107, '图像数字化应该包括哪些过程（）。', '多选题', '采样', '模糊', '量化', '统计', 'AC', '自然界的图像转化为数字图像首先包括连续空间到离散空间的采样，其次是色彩域的数值化处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6108, '图像数字化需要经过的步骤包括（    ）', '多选题', '采样', '裁剪', '量化', '旋转', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6109, '图像数据分析的常用方法不包括（ ）', '单选题', '图像变换', '图像编码和压缩', '图像增强和复原', '图像数据采集', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6110, '图像标注是指通过人工对图像特征打上特定类型标签的过程。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6111, '图像标注的类型有哪些？', '单选题', '3D立方体标注', '目标跟踪', '关键点标注', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6112, '图像标注质量的评估的指标不包括（）？', '单选题', '一致性', '精确度', '正确率', '完备性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6113, '图像的形态学处理方法包括（）。', '单选题', '图像增强', '图像锐化', '图像分割', '腐蚀', 'D', '图像的形态学处理方法最常用的几种操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作、形态学滤波、形态学梯度、顶帽、黑帽以及测地腐蚀、测地膨胀。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6114, '图像的着色是使用数以百万计的图像灰度化来准备成对图像A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6115, '图像翻拍检测服务调用成功时标签sugestion有哪些情况？', '多选题', 'certainty', 'FALSE', 'uncertainty', 'TRUE', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6116, '图像聚类是把聚类的结果作为图像的标签生成训练图像样本和标注。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6117, '图像识别技术是指利用计算机对（）进行处理、分析，以识别不同模式的目标和对象，是深度学习算法的一种，现主要运用于人脸识别与商品识别。', '单选题', '图形', '图像', '图片', '图文', 'B', '图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析，以识别不同模式的目标和对象，是深度学习算法的一种，现主要运用于人脸识别与商品识别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6118, '图像识别的一般步骤包括（）。', '多选题', '预处理', '特征提取', '超像素生成', '识别分类', 'ABD', '图像识别中的一般步骤包括预处理、特征提取和识别分类。超像素生成并非必要步骤。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6119, '图像间的算术运算？', '多选题', '可以“原地完成“是因为每次运算只涉及1个空间位置；', '加法运算和减法运算互为逆运算，所以用加法运算实现的功能也可用减法运算实现；', '与逻辑运算类似，也可用于二值图像；', '与逻辑运算类似，既可对一副图像进行，也可以对两幅图像进行；', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6120, '图像验证码是一种防止机器人账户滥用网站或服务的常用验证措施。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6121, '图形主要用于表示一个样本中各组成部分的数据占全部数据的比例，多用于研究结构性问题。', '单选题', '饼图', '条形图', '折线图', '堆积图', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6122, '图形界面化（SQL化）的大数据配置开发是未来发展趋势', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6123, '图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6124, '图灵测试是用于判断计算机是否具有人类思维能力的测试。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6125, '图灵测试由艾伦·麦席森·图灵发明', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6126, '图片在网页中起到美化网页的作用，在网页中最为常用的俩种图像格式是', '单选题', 'JPEGF和GIF', 'GIF和BMP', 'JPEG和PSD', 'BMO和PSD', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6127, '图片是训练数据集（样本非常少）的快照（属性x、y分别用“+” 和 “o”表示），设定kNN的k=1，那么留一法交叉验证的误差是', '单选题', '0%', '100%', '0 到 100%', '以上均不正确', 'B', '留一交叉验证法中，如果有N个样本数据。将每个样本单独作为测试集，其余N-1个样本作为训练集，这样得到了N个模型，用这N个模型的分类准确率的平均数作为此分类器的性能指标。因此每一个模型都是用几乎所有的样本来训练得到最接近样本，这样评估所得的结果没有随机因素，所以答案选择B。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6128, '图计算中图数据往往是（）和不规则的，在利用分布式框架进行图计算时，首先需要对图进行划分，将负载分配到各个节点上', '单选题', '结构化', '非结构化', '对称化', '规则化', 'B', '图计算中图数据往往是非结构化和不规则的，在利用分布式框架进行图计算时，首先需要对图进行划分，将负载分配到各个节点上');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6129, '图计算的局部性差，使得计算在等待（）花费了巨大的开销。', '单选题', 'I/O', '数据准备', '数据读取', '数据存储', 'A', '图计算的局部性差，使得计算在等待I/O花费了巨大的开销。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6130, '图计算系统的数据结构很好地表达了数据之间的关联性，（）是大数据计算的核心', '单选题', '关联性计算', '相关性计算', '关系性计算', '互相关检验', 'A', '图计算系统的数据结构很好地表达了数据之间的关联性，关联性计算是大数据计算的核心');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6131, '图象与灰度直方图间的对应关系是︰（  ）', '单选题', '一一对应', '多对一', '—对多', '都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6132, '在  OSPF 协议中，大多数报文是以组播地址发送的，既达到了广播的作用，又最大程度的减少了对其他网络设备的干扰。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6133, '在 C++语言程序中（   ）。', '单选题', '函数的定义可以嵌套，但函数的调用不可嵌套', '函数的定义和调用均可嵌套', '函数的定义和调用不可以嵌套', '函数的定义不可以嵌套，但函数的调用可以嵌套', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6134, '在 HMM 中，如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，那么可用以下 \n哪种方法直接进行参数估计（）', '单选题', 'EM 算法', '维特比算法', '前向后向算法', '极大似然估计', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6135, '在 PAC 模型中，“概率近似正确”指的是什么', '单选题', '对于任何一个概念，都存在一个概率，使得该概念在该概率下能够被正确地\n分类', '对于任何一个概念，都存在一个概率，使得该概念在该概率下能够被正确地\n计算出来。', '对于任何一个分类器，都存在一个概率，使得该分类器在该概率下能够被正\n确地分类。', '对于任何一个数据集，都存在一个概率，使得该数据集在该概率下能够被正\n确地分类。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6136, '在 PCA 中，我们如何找到这个子空间？', '单选题', '通过计算数据间的相关性', '通过计算数据的协方差矩阵并寻找其特征向量', '通过计算数据的均值并寻找其方差', '通过计算数据的最大特征值对应的特征向量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6137, '在 k-均值算法中，以下哪个选项可用于获得全局最小？', '单选题', '尝试为不同的质心（centroid）初始化运行算法', '调整迭代的次数', '找到集群的最佳数量', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6138, '在 n 维空间中（n 》 1），下列哪种方法最适合用来检测异常值？', '单选题', '正态概率图', '箱形图', '马氏距离', '散点图', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6139, '在10Mb/s共享型以太网系统中，站点越多，带宽越窄。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6140, '在20K文档的输入数据上为机器学习模型创建了文档-词矩阵（document-termmatrix）。以下哪项可用于减少数据维度？（1）关键词归一化（KeywordNormalization）（2）潜在语义索引（LatentSemanticIndexing）（3）隐狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation）', '单选题', '只有（1）', '（2）、（3）', '（1）、（3）', '（1）、（2）、（3）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6141, '在8数码问题中，启发函数f（x）=g（x）+h（x）中的g（x）表示（ ） 。', '单选题', '结点x与目标状态位置不同的棋子个数', '结点x的子结点数', '结点x与目标状态位置相同的棋子个数', '结点x所在的层数', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6142, '在Anaconda中进行第三方库的安装，正确的命令是______。（    ）', '单选题', 'pip', 'conda', 'conda', 'pip', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6143, '在Apriori算法中，候选项集划分为不同的桶，存放在（）中。', '单选题', '字典', '集合', 'Hash树', '列表', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6144, '在BMP格式、GIF格式、TIFF格式和JPEG格式中，下面哪个选项正确？', '单选题', '表示同一副图像，BMP格式使用的数据量最多；', 'GIF格式独立于操作系统；', '每种格式都有文件头，其中TIFF格式的最复杂；', '一个JPEG格式的数据文件中可存放多幅图像；', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6145, '在CNN中使用1×1卷积时，下列哪一项是正确的？', '单选题', '它可以帮助降低维数', '可以用于特征池', '由于小的内核大小，它会减少过拟合', '所有上述', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6146, '在CNN中，梯度下降法的作用是（）。', '单选题', '线性变换', '非线性变换', '求函数最小值', '加速训练', 'C', '在CNN中，梯度下降法的作用是求函数最小值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6147, '在CNN构建中，指定每次训练或验证数据集图片多少的变量为（）。', '单选题', 'relu', 'batch', 'step', 'padding', 'B', '在CNN构建中，指定每次训练或验证数据集图片多少的变量为batch。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6148, '在CNN网络中，图A经过核为3x3，步长为2的卷积层，ReLU激活函数层，BN层，以及一个步长为2，核为2*2的池化层后，再经过一个3*3的的卷积层，步长为1，此时的感受野是（）', '单选题', '10', '11', '12', '13', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6149, '在CNN网络模型中，不常见的Pooling层操作是', '单选题', 'max', 'min', 'mean', 'sum', 'D', '在CNN网络模型中，不常见的Pooling层操作是sum');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6150, '在CNN训练中，除了卷积偏置bias需要学习更新以外，（）也是学习跟新的重要内容', '单选题', 'learning_rate', 'step', 'weight', 'padding', 'C', '在CNN训练中，除了卷积偏置bias需要学习更新以外，weight也是学习跟新的重要内容');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6151, '在CNN，拥有最大池总是减少参数？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6152, '在C语言中操作系统是以文件为单位A数据进行管理的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6153, '在C语言中，字符串常量的定界符是（）。', '单选题', '空格', '单引号', '双引号', '方括号', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6154, '在D3中，用于绑定数据的函数有哪几个 （）', '多选题', 'insert（）', 'datum（）', 'bind（）', 'data（）', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6155, '在D3中，用于选择元素的函数有哪几个 （）。', '多选题', 'd3.select（）', 'd3.test（）', 'd3.selectAll（）', 'd3.update（）', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6156, '在DQN中，求解Q（s，a）时采⽤的策略是有限采样s，a，并通过采样值来估计Q值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6157, '在DataFrame中每列的数据都可以看做是一个Series对象。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6158, '在EXCEL中既可以按行排序，也可以按列排序', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6159, '在EXCEL中，下列区域表示中错误的是（）。', '多选题', 'A1#D4', 'A1.D5', 'A1》D4', 'A1： D4', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6160, '在EXCEL中，可以对表格中的数据进行（）等统计处理。', '多选题', '求和', '汇总', '排序', '索引', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6161, '在EXCEL中，有关单元格数据的输入、编辑，下面表述正确的是（）。', '多选题', '一个工作表中同时可以选定多个活动单元格', '用鼠标左键单击单元格后便可以向该单元格重新辑入数据', '只允许向活动单元格中输入数据', '用鼠标左键双击单元格后，就可以编辑该单元格它有的数据', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6162, '在Eclipse中，Map Reduce程序一般用什么语言编写？', '单选题', 'Java', 'Python', 'C++', 'GoLang', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6163, '在Excel 某单元格中输入公式“=if（5》=6，T，F）”，结果为（', '单选题', 'T', 'F', '15', '29', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6164, '在Excel中，一个工作簿可以含有（）工作表。', '单选题', '1个', '2个', '多个', '3个', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6165, '在Excel中，一个工作簿就是一个Excel文件，其扩展名为（）。', '单选题', 'XLSX', 'DBFX', 'EXEX', 'LBLX', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6166, '在Excel中，下面关于单元格的叙述正确的是（）。', '单选题', '在编辑的过程中，单元格地址在不同的环境中会有所变化', '工作表中单元格是由单元格地址来表示的', '为了区分不同工作表中相同地址的单元格地址，可以在单元格前加上工作表的名称，中间用“#”间隔', 'A4表示第4列第1行的单元格', 'B', 'C是用！间隔');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6167, '在Excel中，可以查找和替换单元格数据的内容。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6168, '在Excel中，想计算包含数字的单元格个数，应选择函数（）。', '单选题', 'sum', 'count', 'max', 'average', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6169, '在Excel中，用户在工作表里输入日期，1999/10/01形式不符合日期格式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6170, '在Excel中，给当前单元格输入数值型数据时，默认为（）。', '单选题', '左对齐', '居中', '随机', '右对齐', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6171, '在Excel中，获取外部数据的来源不包括（）。', '单选题', '现有连接', '来自Access', '来自网站', '来自word', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6172, '在Excel中，进行公式复制时（）发生改变。', '单选题', '绝对地址中的地址表达式', '绝对地址中所引用的单元格', '相对地址中的地址偏移量', '相对地址中所引用的单元格', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6173, '在Excel工作表中，假设A2=7，B2=6.3，选择A2：B2区域，并将鼠标指针放在该区域右下角填充柄上，拖动至E2，则E2=4.2。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6174, '在Excel数据清单中，按某一字段内容进行归类，并对每一类作出统计的操作是数据透视表。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6175, '在Flask 框架中设置路由的请求方法，可以使用参数（）。', '单选题', 'request', 'requests', 'methods', 'methods', 'D', '在Flask框架中设置路由的请求方法，可以使用参数methods');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6176, '在Flask中定义路由时，默认监听的HTTP方式是GET', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Flask的请求默认是GET请求');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6177, '在Flask框架中，找不到与路由匹配的视图函数会返回（）错误。', '单选题', '500.0', '404.0', '302.0', '200.0', 'B', '在Flask框架中，找不到与路由匹配的视图函数会返回404错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6178, '在Flask项目中定义路由时，只能使用装饰器的方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '网上有专门介绍“Flask入门 之 没有装饰器的路由”的文章');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6179, '在Flink中，checkpoint机制能够保证应用在运行过程中出现失效时，从某一个检 查点恢复，在此过程中，流快照是根据数据流入建立的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在Flink中，checkpoint机制能够保证应用在运行过程中出现失效时，从某一个检 查点恢复，在此过程中，流快照是根据数据流入建立的（）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6180, '在Flink技术架构中，以下哪项是流处理和批处理的计算引擎？', '单选题', 'Standalone', 'Runtime', 'Flink Core', 'Datasteam', 'B', 'Runtime是流处理和批处理的计算引擎；Standalone模式是Spark自带的资源调动引擎；Flink Core（runtime层）：是一个分布式的流处理引擎；datastream流式引擎');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6181, '在Flink的运行流程中，负责申请资源的角色是？', '单选题', 'Resourcemanager', 'Jobmanager', 'Client', 'Taskmanager', 'B', '在Flink的运行流程中，负责申请资源的角色是Jobmanager。Resourcemanager\nResourceManager主要负责资源的分配和管理，在Flink集群中只有一个\nClient是Flink程序提交的客户端，当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理\nTaskManager是Flink的worker节点，它负责Flink中本机slot资源的管理以及具体task的执行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6182, '在Fuisoninsight HD中，创建Loader作业的进行数据转换的正确步骤是？', '单选题', '输入设置转换，输出抽取转换，输 出', '抽取、转换、输出', '加载，转换，输出', '加载，转换，抽取', 'A', '在Fuisoninsight HD中，创建Loader作业的进行数据转换的正确步骤是输入设置转换，输出抽取转换，输出');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6183, '在FusionInsightManager界面中，对Loader的操作不包括下列哪个选项（）', '单选题', '切换Loader主备节点', '启动Loader实例', '配置Loader参数', '查看Loader服务状态', 'A', '在FusionInsight界面中，对Loader的操作不包括切换Loader主备节点');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6184, '在Fusioninsight产品中，关于创建Kafka的Topic，以下哪些描述是正确的？', '单选题', '在创建Kafka的Topic时，必须设置Partition个数', '在创建Kafka的topic时，必须设置Partition副本个数', '设置多副本可以増强Kafka服务的容灾能力', '以上全都正确', 'C', 'kafka的partition可以在创建时候指定，也可以alter（kafka-topic.sh里面的参数），但是，这个修改只能增加partition数目，并不能减少');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6185, '在Fusioninsight集群中，Spark主要与以下哪些组件进行交互？（）', '多选题', 'HDFS', 'YARN', 'Hive', 'Zookeeper', 'ABD', '交互组件是HDFS、YARN、Zookeeper');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6186, '在GBK和CP936编码中一个汉字需要2个字节。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6187, '在GUI设计中，单选按钮用来实现用户在多个选项中的互斥选择，在同一组内多个选项中只能选择一个，当选择发生变化之后，之前选中的选项自动失效。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6188, '在GUI设计中，复选框往往用来实现非互斥多选的功能，多个复选框之间的选择互不影响。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6189, '在HBase Shell操作中，请选择以下哪个命令用于删除整行操作（）。', '单选题', 'delete from ‘users‘ ，‘xiaoming‘', 'delete table from ‘xiaoming‘', 'deleteall ‘users‘，‘xiaoming‘', 'deleteall ‘xiaoming‘', 'C', 'HBase中使用deleteall删除整行，通过索引具体属性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6190, '在HBaseShell操作中，可以使用下面哪个命令对数据表进行行数统计（）。', '单选题', 'select count（0） from ‘users‘', 'sum ‘users‘', 'count ‘users‘', 'truncate ‘users‘', 'C', 'HBase‘users‘属性唯一，通过count语句，可统计有多少行数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6191, '在HDFS NameNode中Fslmage中并没有记录具体的记录块在哪些数据节点上 存储的，是通过数据节点和名称节点在运行时不断通过沟通而实时维护这些信息 的，而这些信息都是存储到内存单中去了。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在HDFS NameNode中Fslmage中并没有记录具体的记录块在哪些数据节点上 存储的，是通过数据节点和名称节点在运行时不断通过沟通而实时维护这些信息 的，而这些信息都是存储到内存单中去了。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6192, '在HDFS中（）是文件系统的工作节点。', '单选题', 'DataNode', 'Client', 'NameNode', 'Flume', 'A', '数据节点（DataNode）是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表，每个数据节点中的数据会被保存在各自节点本地Linux文件系统中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6193, '在HDFS中，用于保存数据的节点是（）。', '单选题', 'namenode', 'datanode', 'secondaryNode', 'yarn', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6194, '在HMM中，如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，那么可以采用极大似然估计直接进行参数估计（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在HMM中，如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，那么可以采用极大似然估计直接进行参数估计。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6195, '在HMM中，如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，那么可用以下哪种方法直接进行参数估计（）', '单选题', 'EM算法', '维特比算法', '前向后向算法', '极大似然估计', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6196, '在Hadoop 1.0版本中MapReduce程序是运行在YARN集群之上。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6197, '在Hadoop MapReduce中，（）是客户端需要执行的一个工作单元。', '单选题', 'Input', 'Job', 'Client', 'Task', 'B', 'MapReduce作业（Job）是客户端需要执行的一个工作单元，它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6198, '在Hadoop中，（）是默认的InputFormat类型，它将每行内容作为新值，而将字节偏移量作为key。', '单选题', 'FileInputFormat', 'TextInputFormat', 'KeyValueTextInputFormat', 'CombineTextInputFormat', 'B', 'TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入，键Key是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6199, '在Hadoop生态系统中，（）可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供简单的查询语言。', '单选题', 'Pig', 'HBase', 'Hive', 'MapReduce', 'C', '在Hadoop生态系统中，Hive可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供简单的查询语言');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6200, '在Hadoop生态系统中，（）建立在MapReduce之上，主要用来弥补MapReduce编程的复杂性。', '单选题', 'Hbase', 'Flume', 'Pig', 'Sqoop', 'C', 'Pig是对MapReduce编程复杂性的抽象，Pig平台包含用于分析Hadoop数据集的执行环境和脚本语言（PigLatin）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6201, '在Hadoop生态组件中，哪个产品可用于复杂的批量数据处理。（）', '单选题', 'MapReduce、Hive', 'Impala', 'Storm', 'Mahout', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6202, '在Hadoop的分区阶段，默认的Partitioner是（）。', '单选题', 'RangePartitioner', 'Partitioner', 'HashPartitioner', '用户自定义的Partitioner', 'C', 'Hadoop中默认的Partitioner是HashPartitioner。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6203, '在Hadoop的解压目录下的bin目录，存放的是Hadoop的配置文件。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6204, '在Hive架构中支持对数据的操作有（）。', '多选题', '插入', '查询', '删除', '分析', 'BD', 'Hive提供简单的HiveQL查询功能，可以较好地满足基于数据仓库的统计分析需要。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6205, '在IBMPASS中，聚类算法分为分层聚类、Kohonennetwork、K平均值聚类和（）四种。', '单选题', '系统聚类', '两步聚类', '模型聚类', '其它聚类', 'B', '在IBMPASS中，聚类算法分为分层聚类、Kohonennetwork、K平均值聚类和两步聚类四种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6206, '在ID3算法中信息增益是指（）。', '单选题', '信息的溢出程度', '信息的增加效益', '熵增加的程度最大', '熵减少的程度最大', 'D', '在ID3算法中信息增益是指熵减少的程度最大');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6207, '在Internet中，路由器只能被分配一个IP地址。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6208, '在Java中用什么关键字修饰的方法可以直接通过类名来调用？', '单选题', 'static', 'final', 'private', 'void', 'A', '在java中用 static 修饰的方法可以直接用（类名.方法名）的方式访问，因为静态成员变量和方法是在类加载的时候初始化的，而且只初始化一次，是共享的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6209, '在Java中， “456“属于（）类的对象。', '单选题', 'int', 'String', 'Integer', 'Stri', 'B', '在java中，“456“属于String类的对象，只不过java内存中有个字符串常量池。每当创建字符串常量时，如果该字符串已经存在常量池中那么会直接引用常量池中的实例，如果该字符串不在常量池中，就会实例化该字符串并且将其放到常量池中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6210, '在Java中，一个类可同时定义许多同名的方法，这些方法的形式参数个数、类型或顺序各不相同，传回的值也可以不相同。这种面向对象程序的特性称为', '单选题', '隐藏', '覆盖', '重载', 'Java不支持此特性', 'C', '一个类可以定义多个同名的方法，只要这些方法的参数列表不完全相同，这称为方法重载。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6211, '在Jinjia2模板引擎中创建block后要使用（）表示结束。', '单选题', '{% endblock %}', '（% end %}', '（（endblock }}', '（（end}}', 'A', '用{%endblock%}表示结束');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6212, '在Jinjia2模板引擎中实现模板的继承，使用的关键词是（）。', '单选题', 'extend', 'extends', 'from', 'import', 'B', '继承使用关键字：extends。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6213, '在K-mean或Knn中，是采用哪种距离计算方法？', '单选题', '曼哈顿距离', '切比雪夫距离', '欧式距离', '闵氏距离', 'C', '欧氏距离可用于任何空间的距离计算问题。因为，数据点可以存在于任何空间，欧氏距离是更可行的选择。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6214, '在K-摇臂赌博机中，若尝试次数非常大，在一段时间后，摇臂的奖赏能很好的近似出来，不再需要探索，则可让ε随着尝试次数增加而（）', '单选题', '增大', '置为无穷', '置为0', '减少', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6215, '在Kafka中，（）代表当前日志文件中下一条。', '单选题', 'LEO', 'ISR', 'HW', 'AR', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6216, '在Linux系统上做备份有两种类型：系统备份和用户备份', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6217, '在Linux系统中，以？方式访问设备', '单选题', '文件', '文档', '符号', '表格', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6218, '在Loader历史作业记录中，可以查看以下哪些内容？', '多选题', '作业状态', '脏数据链接', '错误行/文件数置', '作业开始/运行时间', 'ABCD', '作业用来描述将数据从数据源经过抽取、转换和加载至目的端的过程。包括数据源位置及数据源属性、从源数据到目标数据的转换规则、目标端属性。\n\n Loader提供了诸多功能，用于管理与作业相关的操作。包括创建作业、导入作业、导出作业、迁移作业分组、批量删除作业、启动作业、停止作业、查看作业历史记录、复制作业和删除指定作业等功能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6219, '在MR中严重影响效率的部分是（ ）。', '单选题', 'Map', 'Reduce', 'Shuffle', '', 'C', 'Shuffle是指在Map阶段输出结果到Reduce阶段之间的数据传输和排序过程。在Shuffle过程中，Map任务的输出结果需要按照键进行分区、排序和分组，然后传输给对应的Reduce任务进行处理。Shuffle过程涉及大量的数据传输和排序操作，因此它往往是整个MapReduce作业中效率较低的环节。为了提高Shuffle的效率，可以采取一些优化措施，例如使用Combiner函数进行局部聚合、调整分区策略、合理设置Reduce任务的数量等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6220, '在MYCIN推理中，A证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（A1∨A2）=max{CF（A1），CF（A2）}。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6221, '在Map Reduce中，生成一个Job实例的方法是？', '单选题', 'Job job = Job.getInstance（configuration）', 'Job job = new Job（）', 'job = Job（）', 'Job job = getInstance（）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6222, '在Map Reduce编程组件中，用于描述输入数据的格式的是？', '单选题', 'InputFormat', 'InputStream', 'OutputFormat', 'OutputStream', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6223, '在MapReduce1.0版本中，JobTracker功能是（）。', '多选题', '资源管理', '作业控制', '作业存储', '作业审核', 'AB', '在MapReduce1.0中，JobTracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6224, '在MapReduce中，reduce（）函数可以将（）值相同的输入进行合并处理。', '单选题', 'input', 'key', 'value', 'number', 'B', 'reduce（）函数根据key值合并value值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6225, '在MapReduce中，为了发现Worker故障，Master周期性进行（）操作。', '单选题', 'Join', 'Ping', 'Check', 'Connect', 'B', '为了发现Worker故障，Master周期性进行Ping操作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6226, '在MapReduce中，以下描述中错误的是（）。', '单选题', '经过map（）函数的计算可以得出一个中间数据集', 'map（）函数是确定的，用户不可自定义', '对map（）函数的返回值，进行一定的处理后才进入下个阶段', 'map（）函数的输入输出都是同一数据结构', 'B', 'map（）函数是由用户所自定义的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6227, '在MapReduce中，以下描述错误的有（）。', '单选题', 'Worker故障和Master故障的处理方法不相同', 'Map和Reduce的处理结果都存储在本地文件系统', '一个Worker发生故障时，该节点上执行完的Map任务需要再次执行', 'MapReduce具有很强的容错机制', 'B', '已经完成的Map任务的输出存储在本台机器上，Reduce任务的输出存储在全局文件系统上，故B错。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6228, '在MapReduce中，分区可以简单地理解成输出文件，分区器定义了每个输出数据保存在哪个文件中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6230, '在MapReduce中，数据进行map转换后，默认根据map后数据的key值进行散列派发，同一个分区的数据发送到不同Reduce中去处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6231, '在MapReduce中，负责分的函数是？', '单选题', 'Map', 'Reduce', 'Shuffle', 'combiner', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6232, '在MapReduce中，通过FileOutputFormat.setOutputPath可以设置输出文件的路径。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6233, '在MapReduce中，通过实例化 org.apache.hadoop 包中的 Configuration 即可生成一个Hadoop配置。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6234, '在MapReduce中，（）组件是用户不指定也不会有默认的。', '单选题', 'Combiner', 'OutputFormat', 'Partitioner', 'InputFormat', 'A', '在MapReduce编程模型中，Combiner是可有可无的组件，它的作用就是用来给mapTask的结果数据做局部合并以减少reduceTask接收的数据量，以减少网络数据传输。OutputFormat的默认组件是TextOutputFormat，InputFormat的默认组件是TextInputFormat，Partitioner的默认实现是HashPartitioner');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6235, '在MapReduce程序中，只有Map阶段涉及到Shuffle机制。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6236, '在MapReduce编程模型中，任务可以被分解成不独立的子问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6237, '在MapReduce计算架构中，（）组件运行在DataNode上，具体管理本节点计算任务的执行。', '单选题', 'Client', 'JobTracker', 'TaskTracker', 'Task', 'C', 'TaskTracker组件运行在DataNode上，具体管理本节点计算任务的执行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6238, '在MapTask的Combine阶段，当处理完所有数据时，MapTask会对所有的临时文件进行一次（）。', '单选题', '分片操作', '合并操作', '格式化操作', '溢写操作', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6239, '在Mapper类中，共有4个函数：setup（）、map（）、（）、run（）。', '单选题', 'Reducer （）', 'cleanup （）', 'Split （）', 'local （）', 'B', '在Mapper类中，共有4个函数：setup（）、map（）、cleanup（）、run（）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6240, '在Mapreduce编程中，代码不仅要描述做什么，还要描述具体怎么做。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是一种编程方法，抽象理论；MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6241, '在Matplotlib中，用于绘制散点图的函数是（）', '单选题', 'hist（）', 'scatter（）', 'bar（）', 'pie（）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6242, '在MySQL数据库中，通常使用（）语句来指定一个已有数据库作为当前工作数据库', '单选题', 'using', 'used', 'uses', 'use', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6243, '在MySQL语句中，可以匹配0个到多个字符的通配符是（）', '单选题', '*', '%', '？', '-', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6244, '在NLTK中，如果希望给单词标注词性，则需要先确保已经下载了averaged_perceptron_tagger模块。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6245, '在NumPy模块中表示生成随机种子的函数是（ ）。', '单选题', 'seed（）', 'rand（）', 'beta（）', 'randint（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6246, '在NumPy通用函数中，用于计算元素级最大值的函数是（ ）。', '单选题', 'max', 'maximum', 'min', 'maximal', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6247, '在Numpy中，下列哪个（）模块可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式（）。', '单选题', 'random', 'linalg', 'Ndarray', 'unicode', 'B', 'random函数为随机模块，linalg模块为线性计算库，Ndarray为array数组简称，无unicode模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6248, '在OCR平台“添加用户”页面中，必填信息不包括（____）。', '单选题', '单位', '角色', '账号', '应用标识', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6249, '在ORM模型中，数据表的字段由（）类实例表示。', '单选题', 'db', 'column', 'db.Column', 'property', 'C', '在ORM模型中，数据表的字段由db.Column类实例表示。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6250, '在Oracle数据库安装补丁时，不需要关闭所有与数据库有关的服务。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6251, '在Oracle数据库未启动之前登陆从而启动数据库如果没有口令文件，在数据库未启动之前就只能通过操作系统认证。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6252, '在PascalVOC数据集中，总共的物体数是', '单选题', '80', '91', '20', '以上选项均不正确', 'C', '数据集物体对象共包括20类，分别是： Person： person Animal： bird， cat， cow， dog， horse， sheep Vehicle： aeroplane， bicycle， boat， bus， car， motorbike， train Indoor： bottle， chair， dining table， potted plant， sofa， tv/monitor');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6253, '在Pig Latin语句，并在屏幕上显示结果，它通常⽤于调试⽬的运算符是：', '单选题', 'Dump', 'Load', 'Store', 'Limit', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6254, '在Python中下列说法正确的是（）', '单选题', '文件后缀名采用.pyw而不是.py的目的是为了绘制窗口', '计算机编码主要是为了解决信息在传递过程中被窃取而设计的一种加密方法', 'ASCII码是最为广泛的编码方式，它可以表示中文字符，同时避免出现乱码', '文件名、目录名和链接名都是用一个字符串作为其标识符的', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6255, '在Python中下列说法错误的是（）', '单选题', 'Python语言只能用4个空格的缩进来实现程序的强制可读性', '变量的命名规则之一是名字的首位不能是数字', '变量标识符是一个字符串，长度是没有限制的', '变量是由用户定义的用来保存和表示数据的一种语法元素', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6256, '在Python中定义函数时不需要声明函数参数的类型和函数的返回值类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6257, '在Python中定义类时实例方法的第一个参数名称必须是self。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6258, '在Python中定义类时，运算符重载是通过重写特殊方法实现的。例如，\n在类中实现了__mul__（）方法即可支持该类对象的**运算符。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6259, '在Python中要交换变量a和b中的值，应使用的语句组是()。', '单选题', 'a,b=b,a', 'a=c;a=b;b=c', 'a=b;b=a', 'c=a;b=a;b=c', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6260, '在Python中，不同的数据，需要定义不同的数据类型，可用方括号“[]“来定义的是()', '单选题', '列表', '元组', '集合', '字典', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6261, '在Python中，以下导入模块方式正确的是（）。', '多选题', 'import 模块名', 'import 模块名 as 模块的别名', 'from 模块名 import 函数名', 'from 模块名 import 函数名A，函数名B', 'ABCD', '本题考查模块导入方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6262, '在Python中，元组与列表类似，区别在于是在列表中，任意元素可以通过索引进行修改。而元组中，元素不可更改，只能读取。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6263, '在Python中，函数（）。', '单选题', '不可以嵌套定义', '不可以嵌套调用', '不可以递归调用', '以上答案都不正确', 'D', 'python可以嵌套定义、嵌套调用和递归调用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6264, '在Python中，可以使用for循环来遍历元组中的所有值。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6265, '在Python中，导入random包后random.random）可能的运行结果为（）。', '单选题', '1', '4.0636470001647', '0.096563931857176', '-0.88515562282635', 'C', 'random）函数用来生成0-～1之间的小数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6266, '在Python中，执行import datetime as dt 语句后，如下下列时间或日期定义方式正确的是（）。', '多选题', 'dt.datetime（2019，12，12，23，23，23）', 'dt.datetime（2019，0，0，23，23，23）', 'dt.datetime（2019，12，12，0）', 'dt.time（23，23，23）', 'AC', 'datetime（x，x，x，x，x，x）函数前三个参数为年月日，需要正确输入，后三个参数为时分秒，为可选参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6267, '在Python中，显示出信息x，并要求输入数据的是()。', '单选题', 'abs(x)', 'float(x)', 'print(x)', 'input(x)', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6268, '在Python中，正确的赋值语句为（ ）', '单选题', 'x+y=10', 'x=2y', 'x=y=30', '3y=x+1', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6269, '在Python中，用于获取用户输入的函数是：‪', '单选题', 'eval（）', 'print（）', 'get（）', 'input（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6270, '在Python中，调用open）时需要将内容附加到文件末尾，而不是覆盖文件原来内容，则第二个实参应该使用（）。', '单选题', '’a‘', '‘g‘', '‘m‘', '‘w‘', 'A', '‘r‘读模式、‘w‘写模式、‘a‘追加模式、‘b‘二进制模式、‘+‘读/写模式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6271, '在Python函数中，用于获取用户输入的是', '单选题', 'get（）', 'eval（）', 'input（）', 'print（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6272, '在Python文件操作中，使用关键字（）可以在文件访问后自动将其关闭。', '单选题', 'assert', 'break', 'nonlocal', 'with', 'D', '在Python文件操作中，使用关键字with可以在文件访问后自动将其关闭。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6273, '在Python语言中，不属于机器学习领域第三方库的是（ ）。', '单选题', 'Tensorflow', 'Arcade', 'PyTorch', 'MXNet', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6274, '在Python集成开发环境中，可使用（）快捷键运行程序。', '单选题', 'Ctrl+S', 'F5', 'Ctrl+N', 'F1', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6275, '在Q-learning中，以下说法的是（     ）。', '多选题', '在状态时计算的，对应的动作并没有真正执行，只是用来更新当前Q值', '在状态时计算的，同时也执行了动作', '更新中，Q的真实值为', '更新中，Q的真实值为', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6276, '在RNN中，目前使用最广泛的模型便是（）模型，该模型能够更好地建模长序列。', '单选题', 'SLTM', 'SLMT', 'LSMT', 'LSTM', 'D', '在RNN中，目前使用最广泛的模型便是LSTM模型，该模型能够更好地建模长序列。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6277, '在Resnet之前，设计较深的网络会出现什么问题？', '单选题', '梯度消失', '梯度爆炸', '过拟合', '欠拟合', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6278, '在SELECT语句中，当使用ORDER BY子句时，一定要使用GROUPBY子句。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6279, '在SSL握手协议的过程中，Server-Hello消息必须包含服务器的公钥证书。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6280, '在SSL握手协议过程中，需要服务器发送自己的证书。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6281, '在Skip-gram实际实现的过程中，通常会让模型接收（）个tensor输入。', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6282, '在Spark中引人RDD概念的目的是实现Spark的串行操作和灵活的容错能力。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '目的是实现Spark的并行操作和灵活的容错能力，而非串行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6283, '在Spark中，弹性分布式数据集的特点包括（）。', '多选题', '可分区', '可序列化', '可直接修改', '可持久化', 'ABD', 'RDD不可修改。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6284, '在Spark中，（）是指RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所依赖。', '单选题', '子分区', '父分区', '宽依赖', '窄依赖', 'D', '窄依赖定义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6285, '在Spark生态组件中，哪个产品可用于基于历史数据的交互式查询', '单选题', 'Spark Core', 'Spark Sql', 'Spark Streaming', 'MLlib', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6286, '在Spark生态组件中，哪个产品可用于基于实时数据流的数据处理（）。', '单选题', 'Spark Core', 'Spark Sql', 'Spark Streaming', 'MLlib', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6287, '在Spark生态组件中，哪个产品可用于复杂的批量数据处理', '单选题', 'Spark Core', 'Spark Sql', 'Spark Streaming', 'MLlib', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6288, '在Spark的基本流程中，主要涉及（）。', '多选题', 'DriverProgram', 'ClusterManager', 'WorkerNode', 'Executor', 'ABCD', 'Spark的基本流程，主要涉及DriverProgram（驱动程序）、Spark-Context、ClusterManager（集群管理器）、WorkerNode（工作节点）、Executor（执行器）和Cache（缓存）等角色。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6289, '在Streaming中，消息可靠性级别中精确一次是通过ACK机制来实现的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '消息可靠性：最多一次 最少一次（Ack机制） 精确一次（Trident）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6290, '在TCP/IP中，解决计算机到计算机之间通信问题的层次是 网络接口层 。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6291, '在TF-IDF算法中，在计算完词频与逆文档频率后，将二者（）后得到最终的结果。', '单选题', '相加', '相减', '相乘', '相除', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6292, '在Tableau中使用集合根据用户定义的特定条件创建数据子集。集仅基于维度字段创建。Tableau中有两种类型的集合，分别是（）', '多选题', '动态集', '固定集', '元数据集', '以上都不是', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6293, '在TensorFlow中，张量就是变量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6294, '在TensorFlow中，数据都是以张量和计算图的形式表示。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6295, '在UML中，动态行为描述了系统随时间变化的行为，下面不属于动态行为视图的是（）', '单选题', '状态机视图', '实现视图', '交互视图', '活动视图', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6296, '在UPS电源系统的运行过程中，要特别注意运行环境中的（）控制，从而避免由其产生的UPS主机控制系统紊乱等问题。', '单选题', '灰尘', '阳光', '水分', '电源', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6297, '在UTF-8编码中一个汉字需要占用3个字节。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6298, '在Webhcat架构中，用户能够通过安全的HTTPS协议执行以下哪些操作？', '单选题', '执行Hive DDL操作', '运行Mapreduce任务', '运行Hive HOL任务', '以上全都正确', 'D', '在Webhcat架构中，用户能够通过安全的HTTPS协议执行Hive DDL操作、运行Mapreduce任务、运行Hive HOL任务');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6299, '在Windows操作系统下，能够使用ipconfig /release 命令来释放DHCP 协议自动获取的IP 地址？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6300, '在Windows操作系统中，当双击myfile.docx文件时下面说法正确的是（    ）', '单选题', '直接在notepad下打开myfile.docx文件', '直接在记事本下打开myfile.docx文件', '直接在Word下打开myfile.docx文件', '弹出选择打开方式对话框', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6301, '在Windows操作系统安全模式下，木马程序不能启动。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6302, '在Windows系统中通过Geany编写Python程序，运行Python程序的常用步骤是（）。', '多选题', '菜单Build》Execute', '菜单Execute》Build', '按F5', '按F10', 'AC', '在Windows系统中通过Geany编写Python程序，运行Python程序的常用步骤是菜单Build》Execute或按F5。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6303, '在Windows系统中，关闭Python终端会话常用快捷键是（）。', '单选题', 'Ctrl+C', 'Ctrl+D', 'Ctrl+E', 'Ctrl+Z', 'D', '在Windows系统中，关闭Python终端会话常用快捷键是Ctrl+Z。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6304, '在YARN的任务调度中，一旦Applicationmlaster申请到资源后，使与对应的 Resourcemanager通信，要求它启动任务。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6305, '在Zookeeper和Yarn的协同工作中，当Active Resourcemanager产生故障时，Standby Resourcemanager会从以下哪个目录中获取Application相关信息（）', '单选题', 'metastore', 'Statestore', 'Storeage', 'Warehouse', 'B', '在Zookeeper和Yarn的协同工作中，当Active Resourcemanager产生故障时，Standby Resourcemanager会从Statestore目录中获取Application相关信息（）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6306, '在Zookeeper选举机制中，数据ID是服务器中存放的最新数据版本号，该值越大则说明数据越新，在选举过程中数据越新权重越小。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6307, '在Zookeeper选举过程中，一共有四种状态，分别是（）。', '多选题', '竞选状态', '随从状态', '观察状态', '领导者状态', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6308, '在fusionlnsigh产品中，关于kafka的topic，以下描述不正确的是？', '单选题', 'topic的partition数量可以创建时配置', '每个topic只能被分成一个 partition 区', '每条发布到kafka的消息都有一 个类别，这个类别被称为topic.也可以理解为一个存储消息的队列', '每个partition在存储层面对应一 个log文件，log文件中记录了 所有的消息数据', 'B', 'Kafka 中 Topic 被分成多个 Partition 分区。topic 是一个逻辑概念，Partition 是最小的存储单元，掌握着一个 Topic 的部分数据。每个 Partition 都是一个单独的 log 文件，每条记录都以追加的形式写入。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6309, '在hive中下列哪些命令可以实现去重（）', '多选题', 'distinct', 'group by', 'row_number', 'Having', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6310, '在hive体系中，metastore的作用是', '单选题', '管理hive访问权限', '对hive的sql进行解释优化', '存放hive的元数据库', '实现hive的高可用', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6311, '在k-均值算法中，以下哪个选项可用于获得全局最小（）', '单选题', '尝试为不同的质心（centroid）初始化运行算法', '调整迭代的次数', '找到集群的最佳数量', '以上答案都正确', 'D', '所有都可以用来调试以找到全局最小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6312, '在k近邻学习算法中，随着k的增加，上界将逐渐降低，当k区域无穷大时，上界和下界碰到一起，k近邻法就达到了（）。', '单选题', '贝叶斯错误率', '渐进错误率', '最优值', '上界', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6313, '在linux下预装了Python2，、Python3且默认Python版本为Python3，下列描述可以正确启动Python有的是（）。', '单选题', '在linux应用程序Terminal，打开一个终端窗口。输入which Python', '在linux应用程序Terminal，打开一个终端窗口。输入Python2或Python3', '在linux应用程序Terminal，打开一个终端窗口。输入which Python3', '在linux应用程序Terminal，打开一个终端窗口。输入输入which Python2', 'B', 'Windows系统下通过在命令行直接输入python2或者python3启动Python，；Linux系统下通过在Terminal输入python2或者python3启动Python。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6314, '在linux操作系统中，改变文件所有者的命令为（）。', '单选题', 'chmod', 'touch', 'chown', 'cat', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6315, '在matplotlib中，imread方法的读取到图像后是以（）类型进行存储。', '单选题', '列表', '数组', '字符串', '图片', 'B', 'imread函数的作用的是从文件中读取图像到数组。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6316, '在matplotlib中，plt.title(）的作用是（）。', '单选题', '绘制垂直线', '为图设置标题', '为图添加文本', '绘制互相关', 'B', 'pyplot.title）可以设置绘图标题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6318, '在matplotlib中，以下关于绘图标准流程说法错误的是（）。', '单选题', '绘制最简单的图形可以不用创建画布', '添加图例可以在绘制图形之前', '添加x轴、y轴的标签可以在绘制图形之前', '修改x轴标签、y轴标签和绘制图形没有先后', 'B', '绘制图例需要在绘制图形之后。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6319, '在matplotlib中，以下参数中调整后可以显示中文的是（）。', '单选题', 'lines.linestyle', 'lines.linewidth', 'font.sans-serif', 'axes.unicode minus', 'C', '这里是在plt.rcparams中设置字体以正确显示中文。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6320, '在matplotlib中，以下说法正确的是（）。', '单选题', '散点图不能在子图中绘制', '散点图的x轴刻度必须为数值', '折线图可以用作查看特征间的趋势关系', '箱线图可以用来查看特征间的相关关系', 'C', 'A、B选项，散点图可以在子图中绘制且x轴刻度可以是文本等非数值，D选项中箱线图由于查看数据的分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6321, '在matplotlib中，在当前图形上添加一个子图需要用到哪个的方法是（）。', '单选题', 'plt.stackplot）', 'plt.suptitle）', 'plt.subplot）', 'plt.imshow）', 'C', 'matplotlib.pyplot.subplot）的作用是在当前图形上添加一个子图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6322, '在matplotlib中，如何创建一个新图可以用函数（）。', '单选题', 'figimage）', 'figure）', 'figtext）', 'figlegend）', 'B', 'figure）函数创建一个新图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6323, '在matplotlib中，调用柱状图的函数是（）。', '单选题', 'plot）', 'scatter）', 'bar）', 'hist）', 'C', 'bar用于绘制柱状图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6324, '在matplotlib中，调用直方图的函数是（）。', '单选题', 'plot）', 'scatter）', 'bar）', 'hist）', 'D', 'hist用于绘制直方图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6325, '在matplotlib子图绘制中，若执行plt.subplot（3，2，4），则当前的绘图子区域索引号是3。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6326, '在paddle环境下，多分类问题的损失函数可用', '多选题', 'paddle.nn.functional.mse_loss', 'paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy', 'paddle.nn.CrossEntropyLoss', 'paddle.nn.functional.cross_entropy', 'BCD', 'paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy，paddle.nn.CrossEntropyLoss，paddle.nn.functional.cross_entropy均可用于多分类问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6327, '在pandas中，以下使用其本身可以达成数据透视功能的函数是（）。', '单选题', 'groupby', 'transform', 'crosstab', 'pivot_table', 'D', 'pivot_table用于创建数据透视表。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6328, '在pandas中，使用pivot_table函数制作透视表用以下那个参数（）设置行分组键（）。', '单选题', 'index', 'raw', 'values', 'data', 'A', 'index用于设置数据透视表的行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6329, '在pandas中，哪一个函数（）可以统计Series每个唯一值出现的次数（）。', '单选题', 'nunique）', 'unique）', 'sort_values）', 'value_counts）', 'D', 'value_counts）可以统计每个唯一值出现的次数，unique）可以查看有哪些唯一值，nunique）可以统计唯一值的数量，sort_values）是按值进行排序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6330, '在pandas中，描述统计信息的是哪个函数（）。', '单选题', 'describe）', 'desc）', 'information）', 'info）', 'A', 'describe）用于描述统计信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6331, '在plt中通常的lw参数代表的作用是（）。', '单选题', '线条的风格', '文字的颜色', '线条的宽度', '线条的透明度', 'C', 'line width，线条宽度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6332, '在python3 中以下安装第三方模块命令正确的的指令是（）。', '单选题', 'pip -install sklearn', 'pip install sklearn', 'pip –upgrage sklearn', 'pip -i sklearn', 'B', 'pip安装第三方包的指令为：pip install Package。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6333, '在python中可以通过调用random库来产生随机数。a=random.randint（1，99），并赋值给变量a。以下描述正确的是（）。', '单选题', '随机产生一个1～~99的小数 ；', '随机产生一个1～~99的整数；', '产生一个值为99的整数 ；', '随机产生一个1～~99的无理数；', 'B', 'randint）函数用来生成闭区间的整数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6334, '在python中查看关键字，需要在Python解释器中执行（）和（）。这两条命令。', '多选题', 'list keyword', 'import keyword', 'keyword', 'import.kwlist', 'BC', '查看关键字需要import keyword语句导入包，执行keyword语句即可。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6335, '在python中没有switch-case语句。（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6336, '在python中，字符串s = ‘abc‘，那么执行表达式s+‘d‘之后，s的打印结果是什么', '单选题', '‘abc‘', '‘abcd‘', '‘abc+d‘', '报错', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6337, '在python中，用变量code存储学生编号，例如:code=“NO.102“，则code的数据类型应定义为()', '单选题', '布尔型', '整数型', '字符串型', '浮点型', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6338, '在python语言中，一行代码表示一条语句，语句结束可以加分号，也可省略分号。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6339, '在pytorch中，如果主机有1块TitanX显卡，以下哪个选项中的代码都可以将变量名为var的tensor放在GPU上运行', '单选题', 'var=var.to（“cuda：0“）、var=var.to（“cuda：1“）', 'var=var.to（“cuda：1“）', 'var=var.cuda（）、var=var.to（“cuda：0“）', 'var=var.cuda（）、var=var.to（“cuda：1“）', 'C', '可以将变量名为var的tensor放在GPU上运行的代码是var=var.cuda（）、var=var.to（“cuda：0“）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6340, '在pytorch中，设模型变量名为model，则对model.eval（）的描述正确的是', '单选题', 'model.eval（）可以在模型训练阶段使用', 'model.eval（）只能在模型测试阶段使用', 'model.eval（）在模型验证、模型测试阶段都可以使用', 'model.eval（）在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用', 'C', '在pytorch中，model.eval在模型验证、模型测试阶段都可以使用');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6341, '在scikit-learn中，DBSCAN算法对于（）参数值的选择非常敏感', '单选题', 'p', 'eps', 'n_jobs', 'algorithm', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6342, '在scipyScipy中，想要生成20个服从正态分布的随机数使用以下哪个函数（）。', '单选题', 'stats.uniform.rvs（size=20）', 'stats.norm.rvs（size=20）', 'stats.beta.rvs（size=20）', 'stats.poisson.rvs（size=20）', 'B', 'uniform均匀分布，norm正态分布，beta贝塔分布，poisson泊松分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6343, '在scipyScipy中，生成二项式离散随机变量使用以下哪个函数（）。', '单选题', 'stats.bernoulli）', 'stats.binom）', 'stats.geom）', 'stats.randint）', 'B', 'bernoulli伯努利离散随机变量，binom二项式离散随机变量，geom几何离散随机变量，randint均匀离散随机变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6344, '在select语句中，可以使用（）子句，将结果集中的数据行根据选择列的值进逻辑分组，以便能汇总表内容的子集，即实现对每个组的聚集计算。', '单选题', 'limit', 'group by', 'where', 'order by', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6345, '在select语句的where子句中，使用正则表达式过滤数据的关键字是（）。', '单选题', 'like', 'againset', 'match', 'regexp', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6346, '在sqoop导出功能⾥默认的模式是：', '单选题', 'Insert 模式', 'update 模式', 'call 模式', 'insert-overwrite模式', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6347, '在t-SNE算法中，可以调整以下哪些超参数？', '单选题', '维度数量', '平稳测量有效数量的邻居', '最大迭代次数', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6348, '在try...except...else结构中，如果try块的语句引发了异常则会执行else块中的代码。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在try...except...else结构中，如果try块的语句引发了异常则会执行except块中的代码。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6349, '在while和for循环中，continue 语句跳出本次循环，而break跳出整个循环。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6350, '在ε-greedy策略当中，ε的值越大，表示采用随机的一个动作的概率越（），采用当前Q函数值最大的动作的概率越（）。', '单选题', '大；小', '大；大', '小；小', '小；大', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6351, '在“一户式查询分析-申报信息-申报比对”模块中能查询不到的信息是', '单选题', '解锁操作时间', '比对异常内容', '申报比对情况', '核实情况', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6352, '在《信息安全技术信息安全风险评估规范》中，对不可接受的风险应根据导致该风险的脆弱性制定风险处理计划。风险处理计划中明确应采取的弥补弱点的（）、责任部门等。', '多选题', '预期效果', '安全措施', '实施人员', '进度安排', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6353, '在一个POST请求发送的所有的events数据，可以在多个事务中插入channel。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6354, '在一个Python类的内部不能定义两个同名的函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6355, '在一个n维的空间中，最好的检测离群点（outlier）的方法是（）。', '单选题', '作正态分布概率图', '作盒形图', '马氏距离', '作散点图', 'C', '欧式距离表示的是两点之间的直线距离，它有个很好的性质就是旋转不变性，即两点之间的距离不会因为坐标轴的改变而改变。然而，欧式距离受到数据分布、噪声、高维度和特征度量标准的影响，效果并不太好');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6356, '在一个信息系统项目的V型生命周期模型中，系统测试是针对（）阶段做出的', '单选题', '需求分析', '概要分析', '详细设计', '编码', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6357, '在一个子网内只能设置一台 DHCP 服务器，以防止冲突。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6358, '在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？', '单选题', 'Dropout', '分批归一化（Batch Normalization）', '正则化（regularization）', '都可以', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6359, '在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？（）', '单选题', '搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值', '赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重', '随机赋值，听天由命', '以上都不正确的', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6360, '在一个神经网络中，确定每个神经元的权重和偏差很重要。用（）方法可以确定神经元的权重和偏差，从而对函数进行拟合。', '单选题', '随机赋值，祈祷它们是正确的', '搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值', '赋予一个初始值，通过检杳与真值的误差，逐步迭代更新权重', '以上都不正确', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6361, '在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，你就可以近似任何函数。实现这个的最佳办法是（）。', '单选题', '赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重', '搜索所有权重和偏差的组合，知道得到最佳值', '随机赋值，祈祷它们是正确的', '以上都不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6362, '在一个神经网络里，确定每一个神经元的权重和偏差是模型拟合训练样本的目标，比较有效的办法是什么（ ）', '单选题', '根据人工经验随机赋值', '搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值', '赋予一个初始值，然后迭代更新权重，直至代价函数取得极小', '以上都不正确', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6363, '在一个简单的MLP模型中，输入层有8个神经元，隐藏层有5个神经元，输出层有1个神经元。隐藏输出层和输入隐藏层之间的权重矩阵的大小是多少？', '单选题', '【1 X 5】，【5 X 8】', '【8×5】，【1×5】', '【5×8】，【5×1】', '【5×1】，【8×5】', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6364, '在一个简单的线性回归模型中（只有一个变量），如果将输入变量改变一个单位（增加或减少），那么输出将改变多少（）', '单选题', '一个单位', '不变', '截距', '回归模型的尺度因子', 'D', '假设线性回归模型是：y=a+bx，若 x 改变一个单位，例如 x+1，则 y 改变\nB 个单位，b 是回归模型的尺度因子。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6365, '在一个线性回归问题中，我们使用R平方（R-Squared）来判断拟合度。此时，如果增加一个特征，模型不变，则下面说法正确的是（）。', '单选题', '如果 R-Squared 增加，则这个特征有意义', '如果R-Squared 减小，则这个特征没有意义', '仅看 R-Squared 单一变量，无法确定这个特征是否有意义。', '以上说法都不对', 'C', '单独看 R-Squared，并不能推断出增加的特征是否有意义。通常来说，增加一个特征，R-Squared 可能变大也可能保持不变，两者不一定呈正相关。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6366, '在一个网络中，可以同时建立多个工作组和域，它们的名称必须不同。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6367, '在一些专有名词较多的应用场景，需要定制化的做专有名词训练，以提升语音识别的准确率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6368, '在一些算法中，为了进行属性之间的比较或运算，需要把不同属性的不同变量取值范围变换成同一范围，以免使得结果发生扭曲，偏向取值范围大的变量。这一过程称为（）。', '单选题', '合并', '数据聚合', '归一化', '数据处理', 'C', '归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系，是简化计算、缩小量值的有效办法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6369, '在一台已感染病毒的计算机上读取一张CD-ROM光盘中的数据，该光盘也有可能被感染病毒。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6370, '在一次大选中候选人A和B进行竞选。候选人A的抽样支持率为60%，95%的置信区间为（50% - 70%），请问在最终大选中候选人A落选的概率与下列哪个最为接近', '单选题', '40%', '60%', '5%', '2.5%', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6371, '在一行上写多条Python语句使用的符号是（）。', '单选题', '分号', '点号', '逗号', '冒号', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6372, '在三次握手协议过程中，需要服务器发送自己的证书。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6373, '在下列Excel运算符中，优先级最高的是（）。', '单选题', '-', '：', '%', '+', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6374, '在下列人工神经学习算法中，哪种是能够根据期望的和实际的网络输出之间的差来调整神经元之间连接的强度或权。（）', '单选题', '有师学习', '无师学习', '强化学习', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6375, '在下列代码中，第二个cost使用什么值衡量（）\nDef loss（self， z， y）：\nError = z - y\nCost = error * error\nCost = np.mean（cost）\nReturn cost', '单选题', '平均值', '均方误差', '均方误差均值', '均方误差的和', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6376, '在下列哪个配置文件中可以修改数据块的副本数量', '单选题', 'core-site.xml', 'hdfs-site.xml', 'slaves', 'hadoop-env.sh', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6377, '在下列哪些应用中，我们可以使用深度学习来解决问题？', '单选题', '蛋白质结构预测', '化学反应的预测', '外来粒子的检测', '所有这些', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6378, '在下列技术在（）提供了可靠消息传输、服务接入、协议转换、数据格式转换、基于内容的路由器等功能，能够满足大型异构企业环境的集成要求', '单选题', 'ESB', 'RUP', 'EJB', 'PERT', 'A', '根据题目描述，正确的选项是A。ESB（Enterprise Service Bus）提供了可靠消息传输、服务接入、协议转换、数据格式转换、基于内容的路由器等功能，可以满足大型异构企业环境的集成要求。\n\nRUP（Rational Unified Process）是一种软件开发过程框架，不提供上述功能。\n\nEJB（Enterprise JavaBeans）是一种Java平台的分布式应用程序组件模型，也不提供上述功能。\n\nPERT（Program Evaluation and Review Technique）是一种项目管理方法，也不提供上述功能。\n\n因此，正确答案是A。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6379, '在下面的图像中，哪一个是多元共线（multi-collinear）特征？', '单选题', '图 1 中的特征', '图 2 中的特征', '图 3 中的特征', '图 1、2 中的特征', 'D', '在图 1 中，特征之间有高度正相关，图 2 中特征有高度负相关。所以这两个图的特征是多元共线特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6380, '在下面的选项中，哪些操作属于预剪枝', '单选题', '信息增益', '计算最好的特征切分点', '限制树模型的深度', '可视化树模型', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6381, '在下面给出的三个残差图中，下面哪一个代表了与其他模型相比更差的模型？\n注意：\n所有的残差都已经标准化\n图中横坐标是预测值，纵坐标是残差\n640', '单选题', '1', '2', '3', '无法比较', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6382, '在不使用辅助库的情况下，Matplotlib不能绘制的图形是（）。', '单选题', '箱线图', '折线图', '3D图', '条形图', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6383, '在不确定推理中，对于初始证据，其值由用户给出，对于推理所得证据，其值由（）得到。', '单选题', '不确定性的匹配算法计算得到', '不确定性的阈值选择算法得到', '不确定性的传递算法计算得到', '不确定性的合成算法计算得到', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6384, '在不考虑标记样本时，支持向量机试图找到（）间隔划分超平面', '单选题', '最大', '最小', '最长', '最短', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6385, '在与AI对话中，以下哪项是重要的原则？', '单选题', '保持礼貌和尊重', '提供详细的个人信息', '直接询问AI的隐私和机密信息', '忽略AI的回应', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6386, '在与或图中，只要解决某个子问题就可解决其父辈问题的节点集合是指', '单选题', '或节点', '与节点', '终叶节点', '后继节点', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6387, '在与智能客服机器人交流时，人们采用的是（    ）。', '单选题', '关键字', '自然语言', '纯语音', '纯文字', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6388, '在中华人民共和国境内建设、运营、维护和使用网络，\n以及？的监督管理，适用本法。', '单选题', '网络安全', '公众安全', '劳动安全', '食品安全', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6389, '在中文中，一个词的词性很多时候都不是固定的，一般表现为同音同形的词在不同场景下，其表示的语法截然不同，这就为词性标注带来了很大的困难。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6390, '在中期图像识别技术（2003-2012）中，索引的经典模型是（）。', '单选题', '口袋模型', '词袋模型', '胶囊模型', '增量模型', 'B', '在中期图像识别技术（2003-2012）中，索引的经典模型是词袋模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6391, '在为智能系统构建数据库时，过去常用的关系型数据库已经不再适合', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6392, '在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为（）。', '单选题', '每个主分量的方差', '每个主分量的标准差', '每个主分量的方差贡献率', '每个主分量的贡献率', 'C', '在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为每个主分量的方差贡献率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6393, '在主成分分析（PCA）中，我们通过寻找一个能够解释数据大部分变异的子 \n空间来实现什么？', '单选题', '数据压缩', '数据分类', '数据可视化', '数据降维', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6394, '在主观Bayes方法中，几率O（x）的取值范围为（）', '单选题', '【-1，1】', '【0，1】', '【-1，∞）', '【0，∞）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6395, '在主观Bayes方法中，证据E支持结论H时有（）', '单选题', 'LS《1', 'LS=1', 'LS》1', 'LS《0', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6396, '在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是极大极小分析法， 这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。但它的 效率较低，因此人们在此基础上，又提出了（ ）', '单选题', 'α-β剪枝技术', 'A*算法', '最小二乘法', '线性回归', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6397, '在二分类问题中，当测试集的正例和负例数量不均衡时，以下评价方案哪个是相对不合理的（ ）（假设precision=TP/（TP+FP），recall=TP/（TP+FN）。）', '单选题', 'Accuracy：（TP+TN）/all', 'F-value：2recallprecision/（recall+precision）', 'G-mean：sqrt（precision*recall）', 'AUC：ROC曲线下面积', 'A', '对于分类器，主要的评价指标有precision，recall，F-score，以及ROC曲线等。\n在二分类问题中，我们主要关注的是测试集的正样本能否正确分类。当样本不均衡时，比如样本中负样本数量远远多于正样本，此时如果负样本能够全部正确分类，而正样本只能部分正确分类，那么（TP+TN）可以得到很高的值，也就是Accuracy是个较大的值，但是正样本并没有取得良好的分类效果。因此A选项是不合理的。在样本不均衡时，可以采用BCD选项方法来评价。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6398, '在二维空间且样本类别只有两类的情况下，训练样本线性可分，满足最优分类直线的三个条件是（）', '多选题', '该直线最大化间隔', '该直线距离支持向量最近', '该直线分开了两类', '该直线位于间隔中间，到所有有支持向量相等', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6399, '在交接班过程中发生故障时以接班者为主负责处理，交班者协助处理，完成和告一段落后交班者才能离开工作岗位。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6400, '在人工智能领域，以下哪项不是与机器人思维有关的。', '单选题', '知识表示与推理', '问题追求', '规划', '数据整合', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6401, '在人机对话场景下，首先要根据业务流程配置会话树流程，才能让机器人根据流程完成对话。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6402, '在人脸检测算法中，不属于该算法难点的是', '单选题', '出现人脸遮挡', '人脸角度变化大', '需要检测分辨率很小的人脸', '需要检测不同性别的人脸', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6403, '在以下不同的场景中，使用的分析方法不正确的有（）', '单选题', '根据商家最近一年的经营及服务数据，用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所属的商家层级', '根据商家近几年的成交数据，用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式', '用关联规则算法分析出购买了汽车坐垫的买家，是否适合推荐汽车脚垫', '根据用户最近购买的商品信息，用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6404, '在以下模型中，训练集不需要标注信息的是（）', '单选题', 'k-means', '线性回归', '神经网络', '决策树', 'A', 'k-means是一种无监督聚类方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6405, '在以下那个选项是在局部生效的，出了这个变量的作用域，这个变量就失效了的变量是（）。', '单选题', '局部变量', '全局变量', '字典', '集合', 'A', '局部变量是在局部生效的，出了这个变量的作用域，这个变量就失效了。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6406, '在任何数据对象中，数据元素都不是孤立存在的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6407, '在使用Flask-WTF自定义表单时需要自定义代码以启动CSRF', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Flask-WTF将表单数据解析、CSRF保护、文件上传等功能与Flask集成，不需要自定义代码以启动CSRF');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6408, '在使用Flask-WTF自定义表单类时，使用StringField表示文本字段', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在使用Flask-WTF自定义表单类时，使用StringField表示文本字段');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6409, '在使用Flask-WTF自定义表单类时，对字段添加验证函数，使用的参数是（）0', '单选题', 'validators', 'submit', 'validate r on subm it', 'validator', 'A', '在使用Flask-WTF自定义表单类时，对字段添加验证函数，使用的参数是validators');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6410, '在使用Flask-WTF自定义表单类时，自定义的类需要继承自（）。', '单选题', 'FlaskForm', 'FlaskForms', 'FlaskWTF', 'Forms', 'A', '使用Flask-WTF定义表单时，表单类要继承flask-wtf.FlaskForm类');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6411, '在使用OSPF 作为路由协议的网络中，骨干区域的路由信息可以汇聚后再发布给分支区域。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6412, '在使用SDK调用OCR接口时，下列（    ）为非必要参数。', '单选题', 'clientId', 'username', 'userRole', 'ocrServer', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6413, '在使用SQLAIchemy模型从数据库中查询数据时，可以使用模型提供的（）属性调用各种过滤方法和查询方法。', '单选题', 'query', 'order', 'filter', 'select', 'A', '查询表中的所有数据：模型类.query.all（）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6414, '在使用TensorFlow开发神经网络程序时，神经网络的权重参数、偏置值、和输入数据通常使用TensorFlow中的哪些元素表示？', '单选题', '变量、常量、占位符', '变量、变量、常量', '占位符、变量、变量', '变量、变量、占位符', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6415, '在使用date rang\ne. 函数创建Datetimelndex对象时，必须要保证同时指定start、en\nd. periods、freg中至少三个参数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6416, '在使用date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，必须要保证同时指定start、end、periods、freq中至少三个参数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6417, '在使用flask_moment模块进行格式化日期时间时，不需要进行实例化', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'Flask使用moment.js格式化日期和时间');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6418, '在使用k-means对居民用电负荷数据进行聚类时，事先不需要确定聚类的种类数量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6419, '在使用merge（）函数进行合并时，不需要指定合并键。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6420, '在使用ping时，设备发出的是ICMP请求报文。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6421, '在使用pyplot画图时，线条相关属性标记不能设置以下哪个值（）。', '单选题', '‘*‘', '‘T‘', '‘D‘', '‘8‘', 'B', '在使用pyplot进行绘图时，线条标记可以使用‘oDhH8p，+.s*dV《》^x： ‘等标记。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6422, '在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（         ），scores的分数越（），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score（lm， X， y， cv=5， scoring = ‘_______________‘）', '单选题', 'neg_mean_absolute_error，高', 'mean_absolute_error，高', 'mean_absolute_error，低', 'neg_mean_absolute_error，低', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6423, '在保证数据准确的前提下，数据是绝对正确的，因此可以完全依赖数据直接得出 分析的结论。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在保证数据准确的前提下，数据是绝对正确的，不可以完全依赖数据直接得出 分析的结论。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6424, '在信息传播过程中，信息发出方称为（）', '单选题', '介质', '信道', '信宿', '信源', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6425, '在信息匮乏的情况下能够提供有效的问题解决路径的重要思想把手是（）', '单选题', '推理思想', '知性思维', '归纳思维', '类比思维', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6426, '在信息安全实施细则中，对于人力资源安全来说，在雇佣中要有针对性地进行信息安全意识教育和技能培训。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6427, '在信息系统集成项目中，经常使用（）对集成的系统进行性能测试', '单选题', 'Bugzilla', 'TestManager', 'TrueCoverage', 'LoadRunner', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6428, '在假设检验中，当原假设为“伪”，但数据分析人员没有拒绝它时犯的错误叫（）。', '多选题', 'α错误', 'β错误', '取伪错误', '弃真错误', 'BC', 'α错误（弃真错误）：当原假设为真时，但我们错误地认为“原假设是不成立的”，进而导致拒绝这个正确假设；β错误（取伪错误）：当原假设为假时，但我们错误地认为“原假设是成立的”，进而导致接受此错误假设');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6429, '在做前期样本规划时，训练集（Train）、验证集（Validation）和检验集（Test）样本量分配方案哪个比较适合？（）', '单选题', '训练50%验证0%，检验50%', '训练100%，验证0%，检验0%', '训练0%，验证100%，检验0%', '训练60%，验证30%，检验10%', 'D', '训练集最多，验证集其次，检验集最少');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6430, '在公式中 ，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（         ）', '单选题', '依赖函数', 'Skolem函数', '决定函数', '多元函数', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6431, '在公式中yxp（x，y），存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（ ）', '单选题', '依赖函数', 'Skolem函数', '决定函数', '多元函数', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6432, '在关于解决棋类问题的方法中', '多选题', '深蓝属于符号主义', '阿尔法go是连接主义', '深蓝是连接主义', '阿尔法go是行为主义', 'AB', '（1） 符号主义 （symbolicism），又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统 （即符号操作系统）假设和有限合理性原理。 （2） 连接主义 （connectionism），又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 （3） 行为主义 （actionism），又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6433, '在关联规则挖掘中，A给定的一条关联规则，它的支持度必然不小于置信度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6434, '在其它条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（ ）', '单选题', '增加训练集数量', '减少神经网络隐藏层节点数', '删除稀疏的特征', 'SVM算法中使用高斯核/RBF核代替', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6435, '在其它条件相同时，下列置信区间中置信度最高的是（）', '单选题', '0-10万', '0-100万', '0-500万', '0-1000万', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6436, '在具体的语言翻译系统中，根据不同方案的目的和要求，可以将原文译文转换\n阶段与原文分析阶段结合在一起，而把译文生成阶段独立起来，\n建立相关分析独立生成系统', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6437, '在典型的WEB应用站点的层次结构中，“中间件”是在web服务器运行的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6438, '在典型的电力现场作业目标检测任务中，针对未佩戴安全帽的安全隐患可采用图像分类的方式进行检测。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6439, '在典型的电力现场作业目标检测任务中，高处作业未佩戴安全带属于行为违章类别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6440, '在决策树中，以下哪个参数表示分类的不确定性？', '单选题', '信息增益', '熵', '基尼指数', '以上都不是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6441, '在决策树中，用作分裂节点的information gain说法正确的是', '多选题', '较小不纯度的节点需要更多的信息来区分总体', '信息增益可以使用熵得到', '信息增益更加倾向于选择有较多取值的属性', '', 'BC', '使用信息增益作为决策树节点属性选择的标准，由于信息增益在类别值多的属性上计算结果大于类别值少的属性上计算结果，这将导致决策树算法偏向选择具有较多分枝的属性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6442, '在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型过拟合的问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6443, '在决策树分割结点的时候，下列关于信息增益说法正确的是（多选）？', '多选题', '纯度高的结点需要更多的信息来描述它', '信息增益可以用”1比特-熵”获得', '如果选择一个属性具有许多特征值， 那么这个信息增益是有偏差的', '', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6444, '在决策树学习过程中，（ ）可能会导致问题数据（特征相同但是标签不同）', '单选题', '数据噪音', '现有特征不足以区分或决策', '数据错误', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6445, '在凸优化中只有一个全局最优解', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6446, '在函数中，传入列表、字典等可变对象属于引用传递。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6447, '在函数中，传入数字、字符或者元组等不可变对象属于值传递。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'python对于不可变类型传递值（不会影响原数据）；对于可变类型传递引用（会影响原数据）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6448, '在函数内部没有办法定义全局变量。 （ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在函数内部，既可以使用global来声明使用外部全局变量，也可以使用global直接定义全局变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6449, '在分布式开放系统的环境中，对话管理服务选项的数据库访问服务提供允许或禁止访问的能力。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6450, '在分布式隐私保护机器学习系统中，（）可为其提供算力支持。', '单选题', 'DDR', 'DRAM', 'SRAM', 'FPGA', 'D', '在分布式隐私保护机器学习系统中，FPGA可为其提供算力支持。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6451, '在分析句子结构时，句子的内部组织结构用树来表示，组成的结构具有显著的特点是（）', '多选题', '递归', '中心词', '循环', '修饰语', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6452, '在分类中的“设备故障/异常检测”场景下，指标（）要首先满足接近100%', '单选题', 'accuracy', 'specificity', 'recall', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6453, '在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。', '单选题', '偏差', '方差', '采样样本', '权值分布', 'D', '在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6454, '在分类的过程中，用训练集训练数据，再用训练集评估模型的性能，得出模型性能很好的结果，则分类模型构建成功。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在分类的过程中，用训练集训练数据，再用测试集而不是训练集评估模型的性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6455, '在分类问题中，我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况，比如正样本为10w条数据，负样本只有1w条数据，以下最合适的处理方法是（）', '多选题', '将负样本重复10次，生成10W样本量，打乱顺序参与分类', '直接进行分类，可以最大限度利用数据', '从10w正样本中随机抽取1w参与分类', '将负样本每个权重设置为10，正样本权重为1，参与训练过程', 'ACD', '正负样本数据量不等的情况可以用重采样、欠采样、调整权值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6456, '在创建DatetimeIndex对象时，如果只是指定了开始日期与结束日期，则默认生成的时间戳是按小时计算的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '当调用date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，如果只是传入了开始日期（start参数）与结束日期（end参数），则默认生成的时间点是按天计算的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6457, '在创建Figure对象时，可以指定哪个参数来给画布添加背景颜色？（）', '单选题', 'num', 'dpi', 'figsize', 'facecolor', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6458, '在创建Figure对象时，可以指定哪个参数来设置画布的尺寸？（）', '单选题', 'Matplotlib是一个Python 3D绘图库', '它使用简单，仅用几行代码就能生成各种图表', '仅仅适用于IPython平台', '只能输出PNG或PDF格式', 'B', 'Matplotlib是一个Python 2D绘图库，作图风格接近MATLAB，它已经成为Python中公认的数据可视化工具，适用于各种平台上。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6459, '在创建WBS时，（）是不恰当的', '单选题', '把项目生命周期的各阶段作为分解的第一层，交付物安排在第二层', '把项目的重要交付物作为分解的第一层', '把子项目安排在第一层', '把项目中的各类资源安排在第一层', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6460, '在创建ndarray对象时，可以使用（）参数来指定元素类型。', '单选题', 'dtype', 'dtypes', 'type', 'types', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6461, '在创建对象时必须', '单选题', '先声明对象，然后才能使用对象', '先声明对象，为对象分配内存空 间，然后才能使用对象', '先声明对象，为对象分配内存空间，对对象初始化，然后才能使用对象', '上述说法都对', 'C', 'Java就是这样规定的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6462, '在创建数据库时，可以使用（）子句确保如果数据库不存在就创建它，如果存在就直接使用它。', '单选题', 'if not exists', 'if exists', 'if not exist', 'if exist', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6463, '在初始数据量足够时，自助法比交叉验证法更为常用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6464, '在利用二分类支持向量机来解决多分类的问题中，为了减少支持向量机的个数，我们可以用（）来构建树状结构的多分类模型。', '多选题', '强化学习', '聚类', '人工神经网络', '决策树', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6465, '在利用矢量形式的图像数据文件中？', '单选题', '图像的分辨率与数据文件的大小成正比；', '如果显示其中的图像会有方块；’', '图形由空间分布的像素的集合来表示；', '不仅有数据还有命令；', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6466, '在制定人力资源计划时，不适合采用的工具或技术是（）', '单选题', '人际交往', '组织理论', '组织结构图与职位描述', '专家判断', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6467, '在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数', '单选题', '输入数据大小', '神经元和神经元之间连接有无', '相邻层神经元和神经元之间的连接权重', '同一层神经元之间的连接权重', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6468, '在前馈网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6469, '在包含N个文档的语料库中，随机选择一个文档。该文件总共包含T个词，词条「数据」出现K次。如果词条「数据」出现在文件总数的数量接近三分之一，则TF（词频）和IDF（逆文档频率）的乘积的正确值是（）', '单选题', 'KT*Log（3）', 'K*Log（3）/T', 'T*Log（3）/K', 'Log（3）/KT', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6470, '在包含N个文档的语料库中，随机选择的一个文档总共包含T个词条，词条“hello”出现K次。如果词条“hello”出现在全部文档的数量接近三分之一，则TF（词频）和IDF（逆文档频率）的乘积的正确值是多少？', '单选题', 'KT * Log（3）', 'T * Log（3） / K', 'K * Log（3） / T', 'Log（3） / KT', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6471, '在卷积操作过程中计算featuremap的尺寸：设图像大小为300*300，卷积核大小为3*3，卷积窗口移动的步长为1，则featuremaps的大小是（）个元素？', '单选题', '78400', '88804', '91204', '99856', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6472, '在卷积神经网络中，一个10*10的像素在使用5*5的卷积核进行池化，在不补零的情况下能得到以下哪些大小的featuremap', '多选题', '2*2', '4*4', '6*6', '8*8', 'ABC', 'H（output）=（H（input）−F）/S+1；W（output）=（Winput−F）/S+1');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6473, '在卷积神经网络中，不同层具有不同的功能，全连接层、卷积层、池化层都可以起到降维作用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6474, '在卷积神经网络中，不同层具有不同的功能，可以起到降维作用的是以下哪一层？', '多选题', '输入层', '全连接层', '卷积层', '池化层', 'BCD', '输入层的作用是将输入数据送入卷积神经网络进行特征提取，并没有起到降维的作用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6475, '在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是？', '单选题', '卷积层', '全连接层', '池化层', '以上都不是', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6476, '在卷积神经网络训练时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等操作，从而提高模型泛化能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6477, '在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是（）', '单选题', 'Sort Cases；', 'Select Cases；', 'Compute；', 'Categorize Variables；', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6478, '在发展智慧城市的过程中，通常利用的“新一代信息通信技术”手段包括（）', '多选题', '互联网', '云计算', '电话通信', '快速交通', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6479, '在可信度方法中，CF（H，E）的取值为（）时，前提E为真不支持结论H为真。', '单选题', '1', '0', '《0', '》0', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6480, '在可信度方法中，证据E的出现增加结论H为真时，有（         ）', '单选题', 'CF（H，E）》1', 'CF（H，E）》0', 'CF（H，E）》1 B.CF（H，E）》0', 'CF（H，E）=0 D.CF（H，E）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6481, '在各类机器学习算法中，过拟合和⽋拟合都是可以彻底避免的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '机器学习永远在寻找最优解的路上。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6482, '在同一个作用域内，局部变量会隐藏同名的全局变量。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6483, '在同一信道上，能够进行双向数据传送的通信方式是全双工。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6484, '在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6485, '在命令行终端中，运行Flask项目使用的命令是（）。', '单选题', 'flask.run', 'flask', 'flask app', 'app run', 'A', '在命令行终端中，运行Flask项目使用的命令是flask.run。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6486, '在商业零售领域，人工智能已经渗透到“双十一”的各个角落', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6487, '在噪声数据中，波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6488, '在回归分析中，说法正确的是（）。', '单选题', '解释变量和被解释变量都是随机变量', '解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量', '解释变量和被解释变量都为非随机变量', '解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量', 'B', '在回归分析中，解释变量可以理解为自变量，具有确定性，因此为非随机变量；被解释变量可以理解为因变量，具有随机性，因此为随机变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6489, '在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大（）', '单选题', '多项式阶数', '更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆', '使用常数项', '使用梯度下降法', 'A', '选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6490, '在回归模型中，（）在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大。', '单选题', '多项式阶数', '更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆', '使用常数项', '使用梯度下降法', 'A', '选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6491, '在国网云环境部署NLP通用组件，为知识图谱、OCR、RPA等其他人工智能组件提供中文分词、词法句法分析、热点词汇缓存等基础技术能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6492, '在国网云环境部署的OCR通用组件，组件包括文字检测、文字识别、强化训练、服务监控、关键字过滤等能力，同时提供文字识别训练工具。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6493, '在国网云环境部署的知识图谱通用组件，组件不包括知识融合能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6494, '在国网云环境部署知识图谱通用组件，组件包括知识计算、融合、存储、应用等能力。依托（）提供的样本资源训练并发布知识计算、融合等常用知识图谱构建与应用模型。', '单选题', '模型库', '样本库', '人工智能“两库一平台”', '训练平台', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6495, '在国网云部署RPA通用组件，组件不包括RPA机器人（）能力。', '单选题', '流程设计', '调度运行', '存储共享', '模型训练', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6496, '在图像分类问题中，卷积层与全连接层可直接连接。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6497, '在图像处理中，采样越细，像素越小，越能精确的表现图像。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6498, '在图像识别任务中，使用数据增强技术可以增加模型的泛化能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6499, '在图像风格迁移实验中，描述无错的是（）。', '多选题', '迭代次数是500', '可以更改迭代次数', '迭代次数越多，运行时间越长', '迭代次数越多，离目标风格越远', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6500, '在图搜索中，若OPEN表是空表，则失败退出。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6501, '在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做（）', '单选题', '宽度搜索', '深度搜索', '有序搜索', '广义搜索', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6502, '在图灵测试中，如果有超过（）的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能。', '单选题', '30%', '40%', '50%', '60%', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6503, '在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为（）。', '单选题', '频繁子集挖掘', '频繁子图挖掘', '频繁数据项挖掘', '频繁模式挖掘', 'B', '频繁子图挖掘是指在图集合中挖掘公共子结构。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6504, '在基于ResNet对电力设备缺陷进行识别过程中，（）结构为该网络的典型结构，可使深层和浅层特征共享。', '单选题', 'Attention', '遗忘门', 'RPN', 'Max-Pooling', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6505, '在基于SGD随机梯度下降算法的神经网络中，每次打乱数据是非常重要和必不可少', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6506, '在基于深度学习对电力设备图像进行识别时，图像质量不佳会增加图像处理过程中的无用信息，甚至影响图像的识别效果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6507, '在基于深度学习的电力设备图像处理技术中，图像分割可作为一种扩充数据集的手段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6508, '在基于规则的正向演绎系统中，我们把事实表示为', '单选题', 'IF-THEN规则', '子句形', '非蕴涵形式的与或形', '与或形', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6509, '在基本K均值算法里，当邻近度函数采用曼哈顿距离的时候，合适的质心是簇中各点的中位数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6510, '在基础算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势，计算技术围绕三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索。', '单选题', '数据处理、数据存储、数据传输', '数据采集、数据传输、数据交互', '数据采集、数据存储、数据交互', '数据处理、数据存储、数据交互', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6511, '在基础设施层，MRS使用华为云的ECS、VPC、EVS等，为MRS提供了一个高效、可靠、安全的计算环境。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6512, '在填写《数据服务接口申请表》时，服务用途及应用场景应当具体明确。（   ）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6513, '在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的模型是', '单选题', 'CNN', 'RNN', 'GRU', 'LSTM', 'B', '在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的模型是RNN');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6514, '在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的模型是RNN。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6515, '在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是', '单选题', 'CNN', 'LSTM', 'GRU', 'RNN', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6516, '在处理电力时间序列数据时，可采用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）进行特征提取，其中LSTM相比于RNN，在基本单元中增加了三个特殊的门控单元，即（）、（）和（）。', '多选题', '遗忘门', '输入门', '记忆门', '输出门', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6517, '在多元回归分析中，检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在多元回归分析中，检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6518, '在多元正态分布中，区域的中心由均值来决定。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6519, '在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）。', '单选题', '异方差', '序列相关', '多重共线性', '高拟合优度', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6520, '在多通道卷积过程中，要生成n个featuremaps，需要（）个卷积核立方体。', '单选题', 'n-2', 'n^2', '【n/2】注【x】表示对x取整', 'n', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6521, '在大数据关键技术中，Hadoop的分布式文件系统HDFS属于大数据（ ）。', '单选题', '存储技术', '分析技术', '并行分析技术', '挖掘技术', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6522, '在大数据字典中，同一主题下重点的表会有什么标记？', '单选题', '“推荐”字样', '“重点”字样', '“核心”字样', '大拇指标签', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6523, '在大数据实战中心查询市局在职民警时会?', '单选题', '阻断访问', '要求输入数字证书密码', '提示无访问权限', '询问是否工作需要继续操作', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6524, '在大数据时代，企业所面临的挑战有以下哪些？', '多选题', '企业各部门间数据分散，相同数据 在各内部存储格式不一致', '数据结构多样化', '竞争对手的技术进步', '数据存在噪音、缺失、存储类型 不规范等问题，需要进行大量的数 据预处理工作', 'ABD', '企业在大数据时代背景下，不仅要运用传统的数据搜集方式，还应合理运用网络环境下的电子数据。企业在进行数据分析的过程中，不仅要进行结构化的数据出来，非结构化的出来也是一项重要资源，将不同形式的数据进行整合规律，对于企业而言无疑是一项重大挑战。对数据资源整合之后，需要具备专业素养的数据处理人员，对数据进行分析处理，对各种数据进行整合之后，对其中较有价值的信息进行汇报。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6525, '在大数据时代，我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于（）为其行为承担责任', '单选题', '数据使用者', '数据提供者', '个人许可', '数据分析者', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6526, '在大数据时代，数据可视化技术在广泛应用的同时，也面临诸多新的挑战，包括（）。', '多选题', '数据规模', '数据融合', '图表绘制效率', '图表表达能力', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6527, '在大规模的语料中，挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下不能用于确定两个词的相关性的是（）。', '单选题', '互信息', '最大熵', '卡方检验', '最大似然比', 'B', '最大熵为寻找最优模型的方法，并不能度量相似性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6528, '在大规模的语料中，挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性。', '单选题', '互信息', '最大熵', '卡方检验', '最大似然比', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6529, '在大项目管理中，往往要在项目各阶段进行项目范围确认。有关范围确认的叙述，正确的是（）', '单选题', '应由项目管理办公室组织项目经理、市场代表进行范围确认', '应由项目管理办公室组织客户代表等项目干系人进行范围确认', '软件的回归测试是质量管理范围的内容，与范围确认关系不大', '范围确认就是对交付的实物进行认可', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6530, '在安装 cdh 提供的软件的时候，我们应该关注哪一部分，下图给出了一款软件，名字是 crunch ，这款软件我们没有学过，但是我们通过对 cdh 的了解，可以知道，我们应该关注的版本号是哪部分（ ） ：', '单选题', 'crunch-0.11.0', 'cdh5.14.0', 'src.tar.gz', 'changes.log', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6531, '在定义函数时，某个参数名字前面带有一个*符号表示可变长度参数，可以接收任意多个普通实参并存放于一个元组之中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6532, '在实际工作中，获取数据的方式有很多种，包括（）。', '多选题', '数据库', '公开出版物', '统计工具的数据', '市场调查', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6533, '在实际沟通中，（）更有利于被询问者表达自己的见解和情绪。', '单选题', '封闭式问题', '开放式问题', '探寻式问题', '假设性问题', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6534, '在容灾系统中，衡量一个容灾方案的指标有RTO。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6535, '在对某项目采购供应商的评价中，评价项有技术能力、管理水平、企业资质等，假定满分为10分，技术能力权重为20%，3个评定人的技术能力打分别为7分，8分，9分，那么该供应商的技术能力的单项综合分为（）', '单选题', '24', '8', '4.8', '1.6', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6536, '在对比不同模型的能力时，好的模型应该', '单选题', '仅仅取决于算法和数据', '仅仅取决于任务需求', '不仅取决于算法和数据，还取决于任务需求', '以上选项均不正确', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6537, '在小玻璃瓶内给葡萄做手术、缝合葡萄的“皮肤”对人类来说望尘莫及，而对于AI手术机器人可以轻易做到。', '单选题', '医生', '手术助手', 'AI手术机器人', '手术机器人', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6538, '在层次聚类中（ ）', '单选题', '需要用户预先设定聚类的个数', '需要用户预先设定聚类个数的范围', '对于N个数据点，可形成1到N个簇', '对于N个数据点，可形成1到N/2个簇', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6539, '在居民用电负荷预测问题中，基于负荷波动和居民行为特征，试图将未打标签的居民用户用电负荷划分为几个类别，可使用的机器学习算法为（）。', '单选题', 'K-means聚类', '线性回归', '决策树', '支持向量机', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6540, '在屏幕上打印输出Hello World，使用的Python语句是（ ）。', '单选题', 'print（‘Hello World‘）', 'println（“Hello World“）', 'print（Hello World）', 'printf（‘Hello World‘）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6541, '在嵌入式系统的存储部件中，存取速度最快的是？。', '单选题', '硬盘', '内存', '缓存', '寄存器', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6542, '在工业领域，时域分析通常用于对设备的健康状态进行评估以及运行故障监测，时域特征能够反映设备的总体状态。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6543, '在工作表的单元格内输入数据时，可以使用自动填充的方法，填充柄是选定区域（）的小黑方块。', '单选题', '右下角', '右上角', '左下角', '左上角', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6544, '在废弃阶段，废弃销毁使用目的不复存在或者有更好解决方法替换的人工智能系统，主要包括数据、（）以及系统整体的废弃销毁过程。', '单选题', '算法', '模型', '程序', '算法模型', 'D', '在废弃阶段，废弃销毁使用目的不复存在或者有更好解决方法替换的人工智能系统，主要包括数据、算法模型以及系统整体的废弃销毁过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6545, '在建立模型时，需要用到（）。', '多选题', '训练数据', '测试数据', '原始数据', '验证数据', 'ABD', '在机器学习中，通常将数据分为训练集、测试集和验证集。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6546, '在建立线性回归（Linear Regression）之前我们可以利用何种方法挑选重要属性，以降低模型的复杂度？（）', '单选题', '皮尔森相关系数', '卡方检定', 'T-检定', 'Z-Score', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6547, '在开发的软件产品完成系统测试之后，作为最终产品应将其存入（），等待交付用户或现场安装。', '单选题', '知识库', '开发库', '受控库', '产品库', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6548, '在开展IP/MAC地址绑定的工作中，只能通过DHCP服务器进行绑定。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6549, '在异常处理结构中，不论是否发生异常，finally子句中的代码总是会执行的。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '只要提供了finally语句，try/except/else/finally代码块执行的最后一步总是执行finally所对应的代码块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6550, '在异步通信中，每个字符包含7位数据位、1位奇校验位和1位终止位等。若每秒传送150个字符，则有效数据速率为1050bps。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6551, '在强化学习中，哪个机制的引入使得强化学习具备了在利用与探索中寻求平衡的能力', '单选题', '贪心策略', '蒙特卡洛采样', '动态规划', 'Bellman方程', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6552, '在强化学习的过程中，学习率α越大，表示采用新的尝试得到的结果比例越（），保持旧的结果的比例越（）。', '单选题', '大；小', '大；大', '小；小', '小；大', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6553, '在强化学习过程中，（）表示随机地采取某个动作，以便于尝试各种结果；（）表示采取当前认为最优的动作，以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。', '单选题', '探索；开发', '开发；探索', '探索；输出', '开发；输出', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6554, '在当下比较流行的分布式数据处理平台 Spark 中，有一些常用的高阶算子，比如说 flatMap， filter， groupByKey等等；它们中的某些算子会触发shuffle操作，所谓shuffle，粗略的可以理解为要处理的数据集的内部分区需要进行重排，而不是原地计算。下面哪个算子会引起shuffle？ （）', '多选题', 'map', 'count', 'sortByKey', 'join', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6555, '在当今高科技环境下，为了成功激励一个IT项目团队，（）可以被项目经理用来激励项\n目团队保持气氛活跃、高效率的士气。', '单选题', '期望理论和X理论', 'Y理论和马斯洛理论', 'Y理论、期望理论和赫兹伯格的卫生理论', '赫兹伯格的卫生理论和期望理论', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6556, '在很多小文件场景下，Spark会起很多Task，当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数严重影响性能。Fusioninsigh中，针对小文件的场景通常采用（）算子，来对Table中的小文件生成的partition进行合并，减少partition数，从而避免在shuffle的时候，生成过多的hash分桶，提升性能？', '单选题', 'groupby', 'coalease', 'connect', 'join', 'B', 'Fusioninsigh中，针对小文件的场景通常采用join算子，来对Table中的小文件生成的partition进行合并，减少partition数，从而避免在shuffle的时候，生成过多的hash分桶，提升性能');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6557, '在感知机（Perceptron）中的任务顺序是什么？', '单选题', '1.随机初始化感知机权重；', '2.去到数据集的下一批（batch）；', '3.如果预测值和输出不一致，则调整权重；', '4.对一个输入样本，计算输出值；', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6558, '在所有有关软件、文档、方法和工具的申述中，特别是与公众相关的，力求正直，？。', '单选题', '矫揉造作', '虚假上报', '避免欺骗', '随心所欲', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6559, '在手写数字大作业中，网上普遍使用的算法是（）', '单选题', 'CNN', 'CNND', 'GAN', 'GAND', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6560, '在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。', '单选题', '28；1', '784；1', '784；10', '28；10', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6561, '在技术发展初期，当时的知识图谱主要采用自下而上的方式构建', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '采用自底向下的方式构建基础知识库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6562, '在把文本文件的数据导入Excel电子表格时，要把文本文件转换为Word文档。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6563, '在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6564, '在抽样估计中，随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概率就越大，这一性质称为（）。', '单选题', '无偏性', '有效性', '及时性', '一致性', 'D', '一致性是指随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概率就越大。对于给定的偏差控制水平，两者间偏差高于此控制水平的可能性越小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6565, '在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是：（）。', '单选题', '有放回的简单随机抽样', '无放回的简单随机抽样', '分层抽样', '渐进抽样', 'D', '在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是渐进抽样。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6566, '在控制台输入“Teacher：‘Good morning！“‘，回显为：', '单选题', 'SyntaxError', '‘Teacher：“Good morning！“‘', '“Teacher：‘Good morning！‘“', '“Teacher：Good morning！“', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6567, '在提示词技术中，追加提问是指：', '单选题', '给出额外的提示词以帮助回答问题', '在问题回答后再次提问以深入了解', '使用反问的方式提问以引起对方思考', '提出多个相关问题以扩展对话内容', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6568, '在搜索引擎中搜索关键字“Big Data”属于数据挖掘。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6569, '在操作DataFrame对象时，可以通过指定索引名的方式获取数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6570, '在操作时间戳索引时，可以直接使用任何日期字符串来选取子集。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在操作时间戳索引时，可以直接使用一个日期字符串（符合可以被解析的格式）进行获取。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6571, '在操作系统中，将文件名转换为文件存储地址的结构是（）', '单选题', '文件名', 'PCB表', '路径名', '文件目录', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6572, '在支持向量机中，优化问题的目标是什么？', '单选题', '最大化间隔', '最小化间隔', '最大化分类边界的面积', '最小化分类边界的面积', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6573, '在支持向量机中，核函数的主要作用是（）。', '单选题', '将低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间，使其线性可分', '将高维空间中线性不可分的数据映射到低维空间，使其线性可分', '将高维空间中线性可分的数据映射到低维空间，使其线性不可分', '将低维空间中线性可分的数据映射到高维空间，使其线性不可分', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6574, '在支持向量机中，软间隔支持向量机的目标函数比硬间隔支持向量机多了一个（__）。', '单选题', '偏置项b', '系数', '松弛变量', '两种情况的目标函数相同', 'C', '在支持向量机中，软间隔支持向量机的目标函数比硬间隔支持向量机多了一个松弛变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6575, '在支持向量机中，（）允许支持向量机在一些样本上出错。', '单选题', '硬间隔', '软间隔', '核函数', '拉格朗日乘子法', 'B', '在支持向量机中，软间隔允许支持向量机在一些样本上出错。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6576, '在收集数据时，数据来源包含两种方式，这两种方式是（）。', '单选题', '直接数据', '移动端数据', '间接数据', '客户端数据', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6577, '在数字图像的特征提取中，经常会用到Hessian矩阵来提取关键点，以下关于Hessian矩阵的描述不正确的是？', '单选题', '图像上某个点的Hessian矩阵，其最大特征值对应其领域内最大曲率的强度', '如果Hessian矩阵是负正定的，则临界点处有局部极小值', '如果Hessian矩阵是不定矩阵，则临界点处没有极值', 'Hessian矩阵的特征值，用于衡量特征向量方向的凹凸性', 'B', '如果Hessian矩阵是负正定的，则临界点处没有局部极小值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6578, '在数据不完备时，贝叶斯网络的参数学习方法不包括（）', '单选题', '高斯逼近', '最大似然估计方法', '蒙特卡洛方法', '拉普拉斯近似', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6579, '在数据不完备时，贝叶斯网络的参数学习方法有（   ）。', '多选题', '高斯逼近', '最大似然估计方法', '蒙特卡洛方法', '拉普拉斯近似', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6580, '在数据中插入变量的操作要用到的菜单是（）', '单选题', 'Insert Variable；', 'Insert Case；', 'Go to Case', 'Weight Cases', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6581, '在数据分析中，以下哪个不是常见的\n数据源?', '单选题', '数据库', '电子表格', '网页数据', '天气预报', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6582, '在数据分析中，我们发现通常重要的结果只占其中一小部分，约20%，其余80% 尽管是多数，却是次要的。这个法则叫帕累托法则。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '二八法则表明，在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6583, '在数据分析中，数据处理是必不可少的一个环节，主要包括（）等数据处理这些方法。', '单选题', '数据清理', '数据转换', '数据提取', '数据汇总与计算', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6584, '在数据安全及处理效率方面，不适宜大数据分析的软件是（）。', '单选题', 'SAS', 'Stata', 'Mat Lab', 'SPSS', 'D', '在数据安全及处理效率方面，不适宜大数据分析的软件是SPSS SAS（是全球最大的私营软件公司之一，是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件。SPSS是由SPSS公司推出的软件“统计产品与服务解决方案”软件。Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6585, '在数据安全领域常用的P2DR模型中，P、D和R代表的是（）。', '多选题', '策略', '防护', '检测', '响应', 'ABCD', 'P2DR模型是美国ISS公司提出的一种动态网络安全体系，认为网络安全是一种动态的、有条件的相对安全。P2DR模型包括四个主要部分：Policy（策略）、Protection（防护）、Detection（检测）和 Response（响应）。其中，安全策略处于核心地位，为其他三个组成部分提供支持和指导，而保护、检测和响应为网络安全的三个基本活动。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6586, '在数据库模型中，可以指定条件对记录进行排序，使用的方法是（）。', '单选题', 'order_by', 'filter', 'order', 'group（）', 'A', '保证结果集中的行已排序的方法是使用ORDER BY子句');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6587, '在数据库系统中，产生不一致的根本原因是：（）', '多选题', '数据存储量太大', '并发控制不当', '未对数据进行完整性控制', '数据冗余', 'ABC', '数据冗余不会产生不一致');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6588, '在数据库系统中，数据独立性指数据之间的相互独立，互不依赖。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '错误', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6589, '在数据库系统中，数据的完整性是指数据的正确性和有效性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6590, '在数据挖掘中，从以往的数据中得到规则，然后对新数据进行区分，这里使用的是关联规则。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6591, '在数据挖掘中，数据清洗的任务是将不完全或有噪声的数据预先去掉。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6592, '在数据挖掘中，比较成熟的预测算法包括Logistic回归模型、（）、决策树、神经网络等', '单选题', '线性回归；', '时间序列；', '灰色模型；', '贝叶斯网络', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6593, '在数据挖掘中，能提出一个分类函数或分类模型，把数据库中的数据映射到给定类别的方法是（         ）', '单选题', '分类', '聚类', '积累', '总结', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6594, '在数据挖掘中，能根据数据不同的特征，划分出不同的类的方法是（         ）', '单选题', '分类', '聚类', '积累', '总结', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6595, '在数据来源和目标用户已定的情况下，不同视觉通道的表现力不同。视觉通道的表现力的评价指标包括精确性、可辨认性、可分离性和视觉突出性。数据的可用性取决于（）。', '单选题', '数据分析', '数据集采', '数据质量', '数据需求', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6596, '在数据混合中使用哪个连接？以下说法错误的有哪些', '多选题', '任何连接，但是我们只是给列引用类似主键和外键的关系。', '不会有任何连接，但是我们只是给列引用类似主键和外键的关系。', '指定数据源连接，但是我们只是给列引用类似主键和外键的关系。', '不存在数据混合', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6597, '在数据清理中，下面哪个不是处理缺失值的方法？（）', '单选题', '估算', '整例删除', '变量删除', '成对删除', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6598, '在数据清理中，下面哪个属于处理缺失值的方法？', '多选题', '估算', '整例删除', '变量删除', '成对删除', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6599, '在数据生命周期管理实践中，数据管理和维护是执行方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6600, '在数据科学中，R的包通常从（）下载。', '单选题', 'PIP', 'CRAN', 'Rstudio', 'PyPI', 'B', 'CRAN的全称为The Comprehensive R Archive Network，在R编程中通常从该服务器下载所需包。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6601, '在数据科学中，计算模式发生了根本性的变化——从集中式计算、分布式计算、网格计算等传统计算过渡至云计算，有一定的代表性的是Google云计算三大技术，这三大技术包括（）。', '多选题', 'HadoopYARN资源管理器', 'GFS分布式存储系统', 'MapReduce分布式处理技术', 'BigTable分布式数据库', 'BCD', 'google云计算的三大核心技术为GFS、MapReduce和BigTable。HadoopYARN资源管理器属于Hadoop。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6602, '在数据科学中，通常可以采用（）有效避免数据加工和数据备份的偏见。', '单选题', 'A/B测试', '训练集和测试集的划分', '测试集和验证集的划 分D.图灵测试', '-', 'A', 'A/B测试是一种对比试验，准确说是一种分离式组间试验，在试验过程中，我们从总体中随机抽取一些样本进行数据统计，进而得出对总体参数的多个评估。A/B测试有效避免数据加工和数据备份的偏见，对算法/模型选择偏见具有重要借鉴意义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6603, '在数据科学项目的活动流程中，（）主要回答的是“我们用什么方式记录和展现数据结果”。', '单选题', '数据的获得与管理', '模式/模型的验证和优化', '结果的可视化与文档化', '模式/模型的应用及维护', 'C', '结果的可视化与文档化阶段主要回答的问题是“我们用什么方式记录和展现数据结果”。结果的可视化和文档化分别代表的是数据项目结果的可视化表达和文档化记录（包括故事化描述）。可视化和文档化方式的选择对于数据科学项目的成败，尤其是项目干系人（Stakeholders）的正确理解具有重要意义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6604, '在数据缺失严重时，会对分析结果造成较大影响，因此对剔除的异常值以及缺失 值，要采用合理的方法进行填补，常见的方法有平均值填充、K最近距离法、回 归法、极大似线估计法等。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在数据缺失严重时，会对分析结果造成较大影响，因此对剔除的异常值以及缺失 值，要采用合理的方法进行填补，常见的方法有平均值填充、K最近距离法、回 归法、极大似线估计法等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6605, '在数据规模较⼩时，通过数据增强技术，可以有效弥补数据集的不⾜，扩充数据量，改善数据分布，提升模型训练质量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6606, '在数据通过模型后经过后处理的效果一般会更好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6607, '在数据量大的情况下，对于相同的文本分类任务，对Bert模型和word2vec模型的分类效果判断正确的是', '单选题', 'bert分类效果优于word2vec', 'word2vec分类效果优于bert', '效果一致', '以上选项均不正确', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6608, '在数据量较小的情况下，使用数据增广能达到什么目的？', '单选题', '加速收敛', '防止训练梯度消失', '防止训练梯度爆炸', '减缓过拟合', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6609, '在文本挖掘中，可以使用以下哪项命令完成将文本转换为tokens，然后将其转换为整数或浮点向量的操作？', '单选题', 'CountVectorizer', 'TF-IDF', '词袋模型（Bag of Words）', 'NERs', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6610, '在文本聚类中，欧氏举例是比较合适的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6611, '在文档内容抽取应用场景下，一个抽取模型可以满足多种类型的文档信息提取。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6612, '在文档窗口中，可以同时编辑多个Excel工作簿，但在同一时刻（）工作簿窗口的标题栏颜色最深。', '单选题', '正式', '临时', '活动', '数据源', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6613, '在方差分析中，（）反映的是样本数据与其组平均值的差异。', '单选题', '总离差', '组间误差', '抽样误差', '组内误差', 'D', '组内误差是来自样本内部数据之间的随机误差，它反映了样本数据自身的差异程度；组间误差由因子的不同处理造成的处理误差和抽样的随机误差组成，反映了不同样本之间数据的差异程度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6614, '在时间函数中，表达年月日的正确表达式为', '单选题', 'YYYY-MM-DD', 'yyyy-MM-dd', 'yyyy-mm-dd', 'YYYY-mm-dd', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6615, '在时间序列中，默认生成的时间戳是按天计算的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6616, '在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络（Feed-forward+Neural+Networks）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6617, '在智能系统发展早期，比较典型的综合性应用成果之一？。', '单选题', '专家系统', '苹果系统', '安卓系统', '鸿蒙系统', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6618, '在智能调度控制系统中，利用关系型数据库存储各类模型数据，包括（）等。对这些模型数据的任何修改和维护操作，均需要通过模型维护服务进行。', '多选题', '厂站设备信息', '静态参数', '前置参数', '公式定义', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6619, '在有关数据仓库测试，下列说法不正确的是：', '单选题', '在完成数据仓库的实施过程中，需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.', '当数据仓库的每个单独组件完成后，就需要对他们进行单元测试.', '系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.', '在测试之前没必要制定详细的测试计划.', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6620, '在有序搜索中，如果节点x在希望树中，若x是（），则其所有子节点都在希望树中。', '单选题', '终叶节点', '端节点', '与节点', '或节点', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6621, '在有监督学习中， 我们如何使用聚类方法？ ：', '多选题', '我们可以先创建聚类类别， 然后在每个类别上用监督学习分别进行学习', '我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习', '在进行监督学习之前， 我们不能新建聚类类别', '我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习', 'AB', '我们可以为每个聚类构建不同的模型， 提高预测准确率。“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6622, '在本课程中，我们把机器学习分成了哪几类？ （ ）', '多选题', '自监督学习', '传统监督学习', '无监督学习', '半监督学习', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6623, '在机器学习中需要划分数据集，常用的划分测试集和训练集的划分方法有哪些（      ）', '多选题', '留出法', '交叉验证法', '自助法', '评分法', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6624, '在机器学习中，下列关于各算法对应的损失函数正确的是（      ）', '多选题', '最小二乘-Square loss', 'SVM-Hinge Loss', 'Logistic Regression-（log-Loss）', 'AdaBoost-指数损失函数', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6625, '在机器学习中，不属于常用的冲突消解策略是（）。', '单选题', '投票法', '排序法', '元规则法', '加权法', 'D', '常用的冲突消解策略有投票法、排序法、元规则法等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6626, '在机器学习中，哪些方法不是用来判断算法的优劣（）', '单选题', '空间复杂度；', '时间复杂度；', '准确率；', '编程语言；', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6627, '在机器学习中，如果单纯去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合。对于产生这种现象以下说法正确的是（）', '单选题', '样本数量太少', '样本数量过多', '模型太复杂', '模型太简单', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6628, '在机器学习中，如果单纯去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合，可以有效解决过拟合的方法包括', '多选题', '增加样本数量', '增加特征数量', '训练更多的迭代次数', '采用正则化方法', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6629, '在机器学习中，我们通常使用损失函数来衡量模型的预测结果与真实结果之 \n间的误差。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6630, '在机器学习中，通常需要将数据集分为训练集和测试集，以下哪个选项不是 \n划分训练集和测试集的目的？', '单选题', '提高模型的泛化能力。', '对模型进行评估。', '对模型进行优化。', '对数据进行可视化分析。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6631, '在机器学习中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '训练误差减少与测试误差逐渐增大，是过拟合的特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6632, '在构建一个决策树模型时，我们对某个属性分割节点，下面四张图中，哪个属性对应的信息增益最大？\n640', '单选题', 'outlook', 'humidity', 'windy', 'temperature', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6633, '在构建一个基于决策树模型时，使用信息增益information gain作为决策树节点属性选择的标准，以下图片中哪一个属性具信息增益最大：', '单选题', 'Outlook', 'Humidity', 'Windy', 'Temperature', 'A', '信息增益是划分前样本数据集的不纯程度（熵）和划分后数据集的不纯程度（熵）的差值，计算各信息增益即可。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6634, '在构建一个神经网络时，batch size通常会选择2的次方，比如256和512。这是为什么呢？', '单选题', '当内存使用最优时这可以方便神经网络并行化', '当用偶数是梯度下降优化效果最好', '这些原因都不对', '当不用偶数时，损失值会很奇怪', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6635, '在构建决策树时，需要计算每个用来划分数据特征的得分，选择分数最高的特征，以下可以作为得分的是（  ）', '单选题', '熵', '基尼系数', '训练误差', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6636, '在架构的实现中，如果原来的架构定义和需求不适合，一个（）可提交来进一步开展架构工作', '单选题', '能力评估', '变更申请', '需求影响分析', '架构工作声明', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6637, '在某些特殊情况下，违反宪法或法律的行为不会予以追究', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6638, '在某神经网络的隐层输出中，包含-1.5，那么该神经网络采用的激活函数不可能是（）', '多选题', 'sigmoid', 'tanh', 'relu', '', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6639, '在某神经网络的隐层输出中，包含0.75，那么该神经网络采用的激活函数可能是（）', '多选题', 'sigmoid', 'tanh', 'relu', '', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6640, '在标准C中，for语句后的三个表达式必须都出现。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6641, '在标准C中，整型变量与字符变量是可以通用的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'c语言中 字符变量 与 整型变量 的相互转化 字符变量 是用来存放 字符 常量的，当把 字符 常量赋值给 字符变量 的时候， 字符变量 中的值就是该 字符 的ascii码值。 所以： 字符变量 可以作为 整型变量 来处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6642, '在标准的语音识别系统中（   ）组合成 HCLG 静态解码网格。', '多选题', 'HMM状态图', '音素上下文', '词典', '语言模型', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6643, '在核回归中，最影响回归的过拟合性和欠拟合之间平衡的参数为核函数的宽度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6644, '在框架和语义网络两种知识表示方法中框架适合于表示结构性强的知识，而语义网络则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6645, '在框架和语义网络两种知识表示方法中语义网络适合于表示结构性强的知识，而框架则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6646, '在梯度下降的课程中，PPT图片中的小人下山的路径是什么颜色的（）。', '单选题', '红色', '蓝色', '绿色', '橙色', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6647, '在梵塔问题归约图中，某子问题属于本原问题，那么此子问题的解应该包含（）步移动', '单选题', '1', '2', '3', '不确定', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6648, '在模型中全连接层可采用', '单选题', 'paddle.nn.Linear', 'paddle.nn.Conv2D', 'paddle.nn.MaxPool2D', 'paddle.nn.ReLU', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6649, '在模型优化中，正则化项的目标是防止模型欠拟合', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '防止过拟合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6650, '在模式识别中，样本的特征构成特征空间，特征数量越多越有利于分类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6651, '在欧姆定律中，导体的电阻与两端的电压成反比，与通过其中的电流强度成正比。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6652, '在正则化公式中，λ为正则化参数，关于λ的描述正确的是（）。', '多选题', '若正则化参数λ过大，可能会导致出现欠拟合现象', '若λ的值太大，则梯度下降可能不收敛', '取一个合理的λ值，可以更好地应用正则化', '如果令λ的值很大的话，为了使CostFunction尽可能的小，所有θ的值（不包括θ0）都会在一定程度上减小', 'ABCD', '正则化参数太小容易产生过拟合，太大容易产生欠拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6653, '在正常的路由器转发IP数据包的过程中，路由器根据IP数据包的目的地址转发。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6654, '在比较模型的拟合效果时，甲、乙、丙三个模型的相关指数R2的值分别约为0.71、0.85、0.90，则拟合效果较好的模型是（）。', '单选题', '甲', '乙', '丙', '效果一样', 'C', 'R2的取值为0~1，越靠近1，拟合效果越好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6655, '在求解支持向量机对偶问题时，引入的拉格朗日乘子没有约束条件。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6656, '在沟通管理中要用别人喜欢被对待的方式来对待他们，而且还需要根据自身面临的情况，灵活采取适当的沟通措施。如重复对方的话，让对方确认，以真正了解对方的意图时，一般用（）', '单选题', '假设性问题', '探寻式问题', '开放式问题', '封闭式问题', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6657, '在没有“未来数据”的情况下，我们能通过训练集对泛化误差进行估计', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6658, '在派生类中可以通过“基类名.方法名（）”的方式来调用基类中的方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6659, '在测试Flask项目时，使用（）模块可以根据需求产生不同类型和数量的虚拟数据', '单选题', 'demo', 'faker', 'test', 'faker_data', 'B', '在测试Flask项目时，使用（faker）模块可以根据需求产生不同类型和数量的虚拟数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6660, '在测试一假设h时，发现在一包含n=1000个随机抽取样例的样本s上，它出现r=300个错误，计算Errors（h）的标准差（      ）', '单选题', '0.0145', '0.145', '1.45', '14.5', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6661, '在测试时候使用dropout：', '单选题', '不随机关闭神经元，但保留1/keep_brob因子', '随机关闭神经元，保留1/keep_brob因子', '随机关闭神经元，但不保留1/keep_brob因子', '不随机关闭神经元，也不保留1/keep_brob因子', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6662, '在深度为7的满二叉树中，度为2的结点个数为', '单选题', '64', '63', '32', '31', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6663, '在深度优先策略中，open表是（）的数据结构。', '单选题', '先进先出', '先进后出', '根据估价函数值重排', '随机出', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6664, '在深度学习中，下列对于sigmoid函数的说法，错误的是（）。', '单选题', '存在梯度爆炸的问题', '不是关于原点对称', '计算exp比较耗时', '存在梯度消失的问题', 'A', 'sigmoid函数存在的是梯度消失问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6665, '在深度学习中，我们可以观察到误差出现了许多小的“涨落“。 这种情况我们应该担心吗？', '单选题', '需要，这也许意味着神经网络的学习速率存在问题', '不需要，只要在训练集和交叉验证集上有累积的下降就可以了', '不知道', '不好说', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6666, '在深度学习中，我们经常会遇到收敛到localminimum，下面不属于解决localminimum问题的方法是（）。', '单选题', '随机梯度下降', '设置Momentum', '设置不同初始值', '增大batch size', 'D', '增大batch size无法解决localminimum问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6667, '在深度学习中，批量标准化（Batch Normalization）的主要目的是什么？', '单选题', '防止过拟合', '提高模型的收敛速度', '增加模型的泛化能力', '提高模型的稳定性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6668, '在深度学习中，涉及到大量矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵A，B，C的乘积ABC，假设三个矩阵的尺寸分别为m*n，n*p，p*q，且m《n《p《q，以下计算顺序效率最高的是：（）', '单选题', 'A（BC）', '（AB）C', '（AC）B', '所有效率都相同', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6669, '在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解诀？', '多选题', '批量删除', '随机过采样', '合成采样', '随机欠采样', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6670, '在深度学习模型训练中，学习率越大，训练速度越快，最优解越精确。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6671, '在深度学习模型训练的过程中，常见的优化器有哪些？', '多选题', 'Adam', 'Adagrad', 'SGD', 'Momentum', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6672, '在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的？', '单选题', '链式法则', '累加法则', '对等法则', '归一法则', 'A', '反向传播算法利用链式法则进行梯度求解及权重更新的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6673, '在混淆矩阵中，当 TP 增加（减少）时，FP 也会跟增加（减少）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6674, '在混淆矩阵中，系统召回率定义为（）', '单选题', 'TP/（TP+FN）', 'TN/（FP+TN）', 'TP/（FP+TP）', 'TN/（TP+TN）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6675, '在混淆矩阵中，识别率可以表示为（）', '单选题', '（TP）/（TP+TN+FP+FN）', '（TP+FN）/（TP+TN+FP+FN）', '（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）', '（FP+TN）/（TP+TN+FP+FN）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6676, '在潮流计算中用来平衡负荷功率与发电机功率在网络损耗情况下的差异的节点是（）。', '单选题', '平衡节点', '负荷节点', '调整节点', 'PV节点', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6677, '在物联网的发展过程中，我国与国外发达国家相比，最需要突破的是哪一方面', '单选题', '传感器技术', '通信技术', '集成电路技术', '控制理论', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6678, '在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标的方法是（         ）', '单选题', '启发式搜索', 'A*搜索', '蚁群算法', '遗传算法', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6679, '在猫狗图像分类任务中，如果100个样本，其中50张猫，50张狗，但图像混在一起，无法区分他们是猫是狗，也就是每个图像无对应的类别标签。如果将这100张样本作为训练集，使用机器学习算法训练学习如何分类猫和狗，此时的训练方法是？', '单选题', '无监督学习', '半监督学习', '监督学习', '混合学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6680, '在现代汉语中，词是最小能够独立运用的语言单位', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6681, '在现有的深度学习模型中，句子情感分类通常会形成一个联合的三类别分类问题，即预测句子为积极、中立或消极。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6682, '在现行的网络结构下，VoIP技术主要基于UDP协议来传输媒体流。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6683, '在用例设计中，可以使用UML中的（）来描述用户和系统之间的交互，说明系统功能行为。', '单选题', '系列图', '构件图', '类图', '部署图', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6684, '在电力营销智能问答的模型训练过程中，在word2vector过程中可使用对应算法使语义相近的词语表达成为距离相近的向量，该类算法称为（____）。', '单选题', 'One-hot encoding', 'Embedding', 'Softmax', 'Hidden layer', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6685, '在电力行业领域，电力用户画像主要包含电力用户两类重要信息：静态属性信息和动态行为信息。静态属性信息为用户较为稳定的信息，动态行为信息为用户不断变化的行为信息，下列属于动态行为信息的是（____）。', '单选题', '电压等级', '用电规模', '用户行业', '用户增容', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6686, '在电子表格Microsoft Excel中，单元格中的公式可以复制。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6687, '在画ROC曲线时，通常以FP作为纵坐标，TP（FN）作为横坐标。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6688, '在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中，（）更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况。', '单选题', '留出法', '交叉验证法', '自助法', '留一法', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6689, '在监督式学习中使用聚类算法的方法有（）。', '多选题', '首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法', '在应用监督式学习算法之前，可以将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征', '在应用监督式学习之前，不能创建聚类', '在应用监督式学习算法之前，不能将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征', 'AB', '我们可以为不同的集群构建独立的机器学习模型，并且可以提高预测精度。将每个类别的 ID 作为特征空间中的一个额外的特征可能会提高的精度结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6690, '在目标检测中，ROIpooling算法能产生候选框', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6691, '在目标检测中，以下能产生候选框的算法是（）', '多选题', 'SelectiveSearch', 'ROIpooling', 'Regionproposallayer', 'C4.5', 'AC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6692, '在目标检测算法中，下列哪个是把分类和Bbox回归的损失函数统一考虑的优点（）。', '多选题', '使得分类的卷积神经网络训练可以兼顾分类准确性和边框的修整。', '提高整个算法训练的速度。', '减少了网络的过拟合。', '可以把两个阶段集成在一起，用一个卷积网络优化。', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6693, '在目标识别中，假定类型1为敌方目标，类型2为诱饵（假目标），已知先验概率P（1）=0.2和P（2）=0.8，类概率密度函数如下：则总错误概率为P（e）为', '单选题', '0.08', '0.09', '0.11', '0.1', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6694, '在相同样本量下，重复抽样与不重复抽样的抽样平均误差大小关系是（）', '单选题', '重复抽样误差大', '不重复抽样误差大', '二者相同', '不确定', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6695, '在相同的机器上运行并设置最小的计算能力，以下哪种情况下t-SNE比PCA降维效果更好？', '单选题', '具有1百万项300个特征的数据集', '具有100000项310个特征的数据集', '具有10，000项8个特征的数据集', '具有10，000项200个特征的数据集', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6696, '在知识的规则表示法中，产生式的基本形式是PQ（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '产生式的基本形式是P-》Q');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6697, '在码头载运应用场景中，桥吊可以通过（   ）将集装箱准确地放置于移动底盘上。', '单选题', '视觉引导', '定点示教', '机械导向', '人工辅助', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6698, '在硬件条件充裕的情况下，可在数据库中尽量多的建立索引，因为使用索引可以快速访问。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在硬件条件充裕的情况下，可在数据库中尽量多的建立索引，因为使用索引可以快速访问。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6699, '在神经网络中常有权重共享现象，以下哪些神经网络会发生权重共享？', '多选题', '感知器', '卷积神经网络', '全连接神经网络', '循环神经网络', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6700, '在神经网络中引入了非线性的是（）。', '单选题', '随机梯度下降', '修正线性单元（ReLU）', '卷积函数', '以上答案都不正确', 'B', 'ReLU是目前最常用的激励函数，增加了神经网络模型的非线性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6701, '在神经网络中，哪种技术可以解决过拟合（）', '单选题', 'Dropout', '正则化', '批规范化', '以上都可以', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6702, '在神经网络中，我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的？', '单选题', '正向传播算法', '池化计算', '卷积计算', '反向传播算法', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6703, '在神经网络中，每个参数可以有不同的学习率', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6704, '在神经网络中，每个参数可以有不同的学习率。这句话是对还是错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6705, '在神经网络中，激活函数的作用是____。', '单选题', '增加模型的复杂性', '减少模型的复杂性', '决定模型的学习能力', '决定模型的表达能力', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6706, '在神经网络学习中，感知机输出层中的M-P神经元通常被称为（）。', '单选题', '阈值逻辑单元', '激活函数', '挤压函数', '连接函数', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6707, '在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能', '单选题', '对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加', '对加权累加信息进行非线性变化（通过激活函数）', '向前序相邻神经元反馈加权累加信息', '将加权累加信息向后续相邻神经元传递', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6708, '在神经网络里，将经过反向传播之后，梯度值衰减到接近于零的现象称作梯度消失现象', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6709, '在移动设备息屏时，以下哪种情况不一定导致大量耗电', '单选题', '使用gps导航', '信号特别弱', '电话通话中', '打开过大量应用', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6710, '在程序中需要使用math库中的gcd（    ）函数计算两数的最大公约数，已知调用语句为：x=gcd（    ），那么导入的语句是_____。（    ）', '单选题', 'import', 'import', 'from', 'from', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6711, '在空间维度上刻画数据连续性是数据的（）特点。', '单选题', '可关联性', '可溯源性', '可理解性', '可复制性', 'A', '数据连续性理论是指由数据的可关联性、可溯源性、可理解性及其内在联系组成的一整套数据保护措施，其目的是保障数据的可用性、可信性和可控性，降低数据的失用、失信和失控的风险。刻画数据连续性的特点描述如下：①可关联性是在空间维度上刻画数据连续性，代表的是不同数据对象之间的连续性。它是保障数据可用性的重要前提，代表了数据是否具备支持开放关联和跨域存取的能力，进而避免数据资源的碎片化。因此，研究数据可关联性的意义在于降低数据的“失用”风险。②可溯源性是在时间维度上刻画数据连续性，代表的是同一个数据对象的历史版本之间的连续性。它是保障数据可信性的重要前提，代表了数据是否具备支持证据链管理、可信度评估以及预测分析的能力。因此，研究数据可溯源性的意义在于降低数据的“失信”风险。③可理解性是在内容维度上刻画数据连续性，代表的是数据与其产生、管理和维护的主体（包括人与计算机）之间的连续性。它是降低数据的可控性的重要前提，代表了数据是否具备自描述和自包含信息。因此，研究数据可理解性的意义在于降低数据的“失控”风险。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6712, '在算术运算符中使用%求余，如果除数是负数，那么取得的结果一定是（）', '单选题', '正数', '整数', '负数', '0', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6713, '在箱形图中超出上界和下界的值称为异常值。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6714, '在类定义的外部没有任何办法可以访问对象的私有成员。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '有办法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6715, '在粒子群算法的迭代过程的终止条件是什么？', '多选题', '算法不收敛', '达到最大迭代次数', '找到局部最优解', '全局最优位置满足最小界限', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6716, '在线性可分的情况下，支持向量是那些最接近决策平面的数据点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6717, '在线性回归模型中，自变量必须是以\n下哪种类型?', '单选题', '连续变量', '分类变量（编码后）', '时间序列数据', '文本数据', 'B', '自变量可以是连续的也可以是分类的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6718, '在线性回归算法中，我们认为误差项是符合什么分布的（）', '单选题', '高斯分布', '均匀分布', '二项分布', '泊松分布', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6719, '在线性回归问题中，我们用R方来衡量拟合的好坏。在线性回归模型中增加特征值并再训练同一模型。下列说法正确的是（）。', '单选题', '如果R方上升，则该变量是显著的', '如果R方下降，则该变量不显著', '单单R方不能反映变量重要性，不能就此得出正确结论', '以上答案都不正确', 'C', '单单R方不能表示变量显著性，因为每次加入一个特征值，R方都会上升或维持不变。但在调整R方的情况下这也有误（如果特征值显著的话，调整R方会上升）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6720, '在线性模型的训练（比如感知器和Logistic回归）中，我们一般将参数全部初始化为 0。对于神经网络的训练也是如此。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6721, '在组建某小型局域网时，采用静态 IP 分配\n配置静态 IP 的过程为', '单选题', '单击“开始“菜单，单击“设置”，打开“控制面板”，双击“系统”，单击“网络标识”单击“属性“进行参数修改', '单击“开始“菜单，单击“设置”，打开“控制面板”，双击“Internet 选项”，单击“连接“单击“局域网设置”“进行参数修改', '单击“开始“菜单，单击“设置”，打开“控制面板”，双击“网络和拨号连接”，单击“本地连接”，单击“属性“进行参数修改', '单击“开始“菜单，单击“设置”，打开“控制面板”，双击“电话和调制解调器选项”进行参数修改', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6722, '在经典的卷积神经网络模型中，Softmax 函数是跟在什么隐藏层后面的？', '单选题', '卷积层', '池化层', '全连接层', '以上都可以', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6723, '在绘图时“-”表示那种风格字符（）。', '单选题', '虚线', '实线', '点划线', '点虚线', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6724, '在绘图时使用哪个库解决中文显示的问题（）。', '单选题', 'SimHe字体', 'SmHei字体', 'SimHei字体', 'SimHi字体', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6725, '在绘图时，m表示那种颜色（）', '单选题', '红色', '蓝色', '青色', '以上都不是', 'D', '“b“（蓝色），“g“（绿色），“r“（红色），“c“（青色），“m“（品红色），“y“（黄色），“k“（黑色）和“w“（白色）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6726, '在给定文件中查找与设定条件相符字符串的命令', '单选题', 'gzip', 'grep', 'ls', 'find', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6727, '在统计学领域中，数据分析不包括以下哪种（  ）。', '单选题', '描述性数据分析', '操作性数据分析', '探索性数据分析', '验证性数据分析', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6728, '在统计学领域中，数据分析可以划分为（）', '多选题', '描述性数据分析', '操作性数据分析', '探索性数据分析', '验证性数据分析', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6729, '在统计征收入库时，税收收入是指征收项目代码为101开头', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6730, '在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（）', '单选题', '最小损失准则', '最小最大损失准则', '最小误判概率准则', '最佳精度', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6731, '在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法可以解决这一问题（）', '单选题', '一元切分', '一元文法', '数据平滑', 'N元文法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6732, '在编写函数时，建议首先对形参进行类型检查和数值范围检查之后再编写功能代码，或者使用异常处理结构，尽量避免代码抛出异常而导致程序崩溃。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6733, '在编写程序时经常要对某一个条件进行判断，“条件”只有“成立”或“不成立”两种结果。成立用“True”表示，不成立用“False”表示。下列关系表达式中，结果为“True”的是（）。', '单选题', '2》5', '3》=3', '1！=1', '6==5', 'B', '》=可表示为》或=。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6734, '在网络中使用流式传输技术的基媒体称为？。', '单选题', '多视图', '流媒体', '多模态', '流水账', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6735, '在网络接口中F口表示百兆端口，G口表示千兆端口。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6736, '在网络爬虫的爬行策略中，应用最为基础的是深度优先遍历策略广度优先遍历策略', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6737, '在网络爬虫的爬行策略中，应用最为常见的是（）。', '多选题', '深度优先遍历策略', '广度优先遍历策略', '高度优先遍历策略', '反向链接策略', 'AB', '在网络爬虫的爬行策略中，应用最为常见的是深度优先遍历策略、广度优先遍历策略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6738, '在聚类分析当中，MAX（全链）技术可以处理任意形状的簇', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6739, '在自主探索空间中，统计税额用以下哪个函数。', '单选题', 'COUNT（）', 'AVG（）', 'MAX（）', 'SUM（）', 'D', 'COUNT（）为计数函数，AVG（）为取平均值，MAX（）取最大值，SUM（）为求和函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6740, '在自然人电子税务局中，会对ADS数据（高性能分析型数据库）的查询性能进行优化，主要涉及到（）、（）、（）、（）和（）。', '多选题', '查询脚本优化', '模型数据加工任务优化', '数据口径优化', '后台程序优化', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6741, '在自然人电子税务局中，生产交易数据的第一落地点是业务中台。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6742, '在自然人电子税务局中，自然人登记类业务属于哪一个服务中心处理？', '单选题', '数据服务中心', '业务服务中心', '通用服务中心', '集成管理中心', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6743, '在自然人电子税务局数据治理中，会将物理模型设计、元数据和生产系统的数据库进行比对，比对主要涉及（）个指标。', '单选题', '8', '7', '6', '5', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6744, '在自然语言处理上构建的各种软件、应用给日常生活带来了便利', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6745, '在著名管理学家Thomas·H.Davernport在《哈佛商业论坛》上发表的题为《第三代分析学（Analytics3.0）》的经典论文中，Analytics3.0时代是指（）。', '单选题', '商务智能时代', '大数据时代', '数据富足供给时代', '数据智能时代', 'C', 'Analytics3.0 的名称为数据富足供给时代（Data-enriched Offerings）。与Analytics2.0不同的是，Analytics3.0中数据分析更为专业化，从技术实现和常用工具角度看，Analytics3.0将采用更为专业的分析工具，而不再直接采用Hadoop、Spark、NoSQL等大数据分析技术。同时，数据分析工作也由专业从事数据分析的数据科学家——首席分析师完成，数据科学家的类型将得到进一步细化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6746, '在规则演绎系统中，每个If可能与某断言集中的一个或多个断言匹配。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6747, '在解决函数优化问题时，基因遗传算法的全局性不好，容易陷入局部最优值。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6748, '在计算机上安装防病毒软件就可以彻底防病毒了。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6749, '在计算机中，数据存储的基本单位是（）。', '单选题', '字节', '字长', '字数', '比特', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6750, '在计算机中，运算器的基本功能是（）', '单选题', '进行算术和逻辑运算', '存储各种控制信息', '保持各种控制状态', '控制机器各个部件协调一致地工作', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6751, '在计算机内部表示指令和数据应采用（）', '单选题', 'ASCII码', '二进制与八进制', '二进制、八进制、与十六进制', '二进制', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6752, '在计算机内部，数据的表示形式是（    ）。', '单选题', '八进制', '十进制', '二进制', '十六进制', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6753, '在计算机系统中，操作系统是？', '单选题', '一般应用软件', '核心系统软件', '用户应用软件', '系统支撑软件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6754, '在计算机视觉应用中，常用的图像特征有？', '多选题', '空间关系特征', '形状特征', '纹理特征', '颜色特征', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6755, '在计算机语言里面，？是对内存位置的一个抽象表达方式。', '单选题', '数字', '数据类型', '文本', '图形', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6756, '在训练一个线性回归模型时，数据越少越易过拟合。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6757, '在训练完 SVM 之后，我们可以只保留支持向量，而舍去所有非支持向量。仍然不会影响模型分类能力。这句话是否正确？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6758, '在训练模型之前，需要把先标注好的数据进行？。', '单选题', '替换', '分类', '删除', '更新', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6759, '在训练模型时，只需要保证模型的训练误差最小即可', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6760, '在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epoch时没有下降，可能的原因是（）。', '单选题', '学习率太低', '正则参数太高', '陷入局部最小值', '以上都有可能', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6761, '在训练神经网络时，损失函数（loss）在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？', '单选题', '学习率（learning rate）太低', '正则参数太高', '陷入局部最小值', '以上都有可能', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6762, '在训练逻辑回归之前需要对特征进行标准化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6763, '在训练集上的误差被称作', '单选题', '泛化误差', '经验误差', '测试误差', '以上三个选项都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6764, '在设计和实现软件系统的功能模块时，（）最不利于软件维护', '单选题', '系统的主要功能应该由一个模块实现', '一个模块应该只实现一个主要功能', '模块之间的相互作用和耦合应尽量小', '一个模块应该只有一个控制入口和控制出口', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6765, '在设计系统安全策略时要首先评估可能受到的安全威胁。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6766, '在词袋模型中使用单个的单词来构建词向量这样的序列被称为（）。', '多选题', '1元组（1-gram）', '单元组（unigram）模型', '列表', '字典', 'AB', '列表和字典一般包含多个单词');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6767, '在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为棋搜索技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6768, '在课堂中使用分类器将那两种生物进行分类（）', '单选题', '毛虫和萤火虫', '臭虫和瓢虫', '毛虫和瓢虫', '萤火虫和瓢虫', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6769, '在课堂中使用预测器对那个单位进行互相转换（）', '单选题', '英里和海里', '英里和千米', '海里和千米', '公里和千米', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6770, '在调用OCR接口服务时，下列哪项业务在请求接口时，不需要将文件转为base64格式（）。', '单选题', '身份证识别', '表格识别', 'Pdf转word', '通用文字识别', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6771, '在调用函数时，必须牢记函数形参顺序才能正确传值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6772, '在谓词逻辑中，用来刻划个体词的性质或事物之间关系的词是（         ）', '单选题', '规则', '关键字', '逻辑', '谓词', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6773, '在贝叶斯学习的过程中，训练样本数量越多，估计值越接近真实值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6774, '在距离度量中，最常⽤的是“闵可夫斯基距离”。当p=2时，闵可夫斯基距离就是欧式距离，当p=1时，闵可夫斯基距离就是曼哈顿距离。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6775, '在软件安全设计时，邀请软件安全开发专家对软件架构设计进行评审，及时发现架构设计中存在的安全不足。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6776, '在软件测试阶段，如果某个测试人员认为程序出现错误，他应（）。', '单选题', '首先要对错误结果进行确认', '立刻修改错误以保证程序的正确运行', '重新设计测试用例', '撰写错误分报告', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6777, '在软件项目中，（）是确保需求不在开发过程中丢失的一个有效措施', '单选题', '做好需求变更管理', '做好需求确认', '做好需求回溯', '做好需求追溯', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6778, '在输出层不能使⽤以下哪种激活函数来分类图像？', '单选题', 'sigmoid', 'Tanh', 'ReLU', 'If（x》 5，1，0）', 'C', 'ReLU在0到⽆限的范围内提供连续输出。但是在输出层中，我们需要⼀个有限范围的值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6779, '在输电无人机巡检场景中，以下哪些属于无人机巡检影像智能识别的典型类别？', '多选题', '杆塔类', '绝缘子类', '大尺寸金具类', '小尺寸金具类', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6780, '在运用极大似然法求解概率时，令似然函数L（θ）对参数θ的导数为0，可以得到θ的最优解。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6781, '在这种架构中，对句子中所有词之间的关系进行建模，而与它们的位置无关。这是哪种架构？', '单选题', 'OpenAI GPT', 'ELMo', 'BERT', 'ULMFit', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6782, '在进行主成分分析时，应使第一主成分在总方差中所占的比重（）。', '单选题', '最小', '次大', '最大', '为各个主成分所占比重的加权平均值', 'C', '在进行主成分分析时，应使第一主成分在总方差中所占的比重最大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6783, '在进行模板渲染时，需要从flask中导入（）。', '单选题', 'flask', 'templates', 'url for', 'render_templates', 'D', '在视图函数中，使用render_template函数，渲染模板');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6784, '在进行算术运算时，如果希望一次性输出多个统计指标可以使用（）方法。', '单选题', 'statistics()', 'describe()', 'all()', 'results()', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6785, '在进行软件版权贸易时，软件著作权登记证书作为权利证明，有利于交易的顺利\n完成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6786, '在进行遥控操作过程中，如有遥信变位传送，遥控操作仍有效。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6787, '在进行项目团队的激励时，一般不会采用的方法是（）', '单选题', '马斯洛需要层次理论', '赫兹伯格的双因素理论', '人际网络管理', '期望理论', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6788, '在迪米特法则中，一个实体类的方法不应该访问', '单选题', '该类定义的静态变量', '方法的地址参数', '全局变量', '界面提示信息', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6789, '在选择分治法解决问题时，应考虑待解决问题应具有哪些特征（     ）', '多选题', '待解决问题规模缩小到一定程度后可以容易解决', '待解决问题应可以分解为若干个规模较小的相同问题，且子问题应可直接求解。', '各子问题之间是相互独立的', '分解后的子问题的解可以合并为源问题的解', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6790, '在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？', '多选题', '神经网络的类型（如MLP，CNN）', '输入数据', '计算能力（硬件和软件能力决定）', '学习速率与映射的输出函数', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6791, '在选择高斯函数作为核函数的支持向量机中，参数的选取会影响拟合的结果，如果出现过拟合的现象，则导致该结果的原因有可能是（）。', '多选题', '其他参数保持不变，C值过大', '其他参数保持不变，C值较小', '其他参数保持不变，σ较大', '其他参数保持不变，σ较小', 'AD', 'SVM模型中，C值是惩罚系数，即对误判的宽容度，若C值越高，说明越不能容忍出现误差，容易拟合；σ是高斯函数自带的一个参数，若σ无穷小，理论上，高斯核的SVM可以拟合任何非线性数据，但容易过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6792, '在通常情况下，高速缓冲区中的ARP表是由人工建立的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6793, '在逻辑回归输出与目标对比的情况下，以下评估指标中哪一项不适用（）。', '单选题', 'AUC-ROC', '准确度', 'Logloss', '均方误差', 'D', 'Logistic Regression是一个分类算法，所以它的输出不能是实时值，所以均方误差不能用于评估它。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6794, '在逻辑回归输出与目标对比的情况下，以下评估指标中哪些适用？', '多选题', 'AUC-ROC', '准确度', 'Logloss', '均方误差', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6795, '在遗传算法中，变量x的定义域为【-2，5】，要求其精度为10-6，现用二进制进行编码，则码长为（）', '单选题', '20', '21', '22', '23', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6796, '在配置项版本控制过程中，处于正式发布状态的配置项的版本号格式为（）（X，Y，Z均为1-9的数字）。', '单选题', '0.YZ', 'X，Y', 'X，Y，Z', 'X.YZ', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6797, '在采用spark访问hive表时，需要创建什么对象', '单选题', 'HiveContext', 'StreamingContext', 'applicationContext', 'SessionContext', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6798, '在采用树型目录结构的文件系统中，各用户的文件名必须互不相同。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6799, '在采购中，潜在卖方的报价建议书是根据买方的（）制定的', '单选题', '采购文件', '评估标准', '工作说明书', '招标通知', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6800, '在问题归约图中，终叶节点是可解节点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '在问题归约图中，终叶节点是不可解节点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6801, '在问题管理功能新增问题时，可选择的所属渠道有4个，包括税务端、APP端、web端、扣缴端。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6802, '在降采样时，时间序列的数据量是增加的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6803, '在随机森林中，最终的集成模型可以通过投票制策略决定模型结果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6804, '在随机森林中，最终的集成模型是通过什么策略决定模型结果的？', '多选题', '累加制', '求平均数', '投票制', '累乘制', 'BC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6805, '在集成学习中，对于数据型输出，最常见的结合策略是（）。', '单选题', '平均法', '投票法', '学习法', '以上答案都正确', 'A', '在集成学习中，对于数据型输出，最常见的结合策略是平均法。对于分类任务来说，最常见的结合策略是投票法。当训练数据很多时一种更为强大的结合策略是学习法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6806, '在集成学习中，模型集成了弱学习者的预测，所以这些模型的集成将比使用单个模型预测效果更好。下面哪个/些选项对集成学习模型中的弱学习者描述正确？1他们经常不会过拟合2他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题3他们通常会过拟合', '单选题', '1和2', '1和3', '2和3', '只有1', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6807, '在零传输Zonetransfers中DNS服务使用UDP53端口。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6808, '在需求分析中，面向团队的需求收集方法能够鼓励合作。以下关于面向团队的需求收集方法的叙述中，（）是不恰当的。', '单选题', '举行需求收集会议，会议有软件工程师、客户和其他利益相关者举办和参加', '拟定会议议程，与会者围绕需求要点，畅所欲言', '会议提倡自由发言，不需要特意控制会议的进度', '会议目的是识别问题，提出解决方案的要点，初步描述解决方案中的需求问题', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6809, '在面向境内居民时，自然人电子税务局的实名认证服务主要是以（）为中心，建立统一的身份认证平台。', '单选题', '自然人公民身份证号码', '企业登记序号', '企业纳税人识别号', '自然人证件类型', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6810, '在面向对象方法中，一个对象请求另一对象为其服务的方式是通过哪个选项发送（）。', '单选题', '调用语句', '命令', '口令', '消息', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6811, '在面向对象程序设计中，函数和方法是完全一样的，都必须为所有参数进行传值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6812, '在面向对象编程中，可以获得父类属性的特征是（）。', '单选题', '封装', '多态', '继承', '都不是', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6813, '在页面中看不见的表单元素是那种（）。', '单选题', '《input type=“password“》《/input》', '《input type=“radio“》《/input》', '《input type=“hidden“》《/input》', '《input type=“reset“》《/input》', 'C', '注意关键词hidden。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6814, '在项目会议上，一名团队成员识别到一个风险，并将其提交给项目经理。在评估完风险后，项目团队确定了影响，发生概率和风险应对措施。执行这些活动之前，必须完成哪个过程？', '单选题', '制定风险管理计划', '识别风险', '实施定量风险分析', '制定风险应对计划', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6815, '在项目实施过程中，（）容易增加冲突发生的概率', '单选题', '保证资源的供给', '项目组织结构由矩阵结构改为项目型结构', '项目实施中引入新技术', '明确责任', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6816, '在项目计划阶段，项目计划方法论是用来指导项目团队制定项目计划的一种结构化方法。', '单选题', '标准格式和模板', '上层管理者的介入', '职能工作的授权', '项目干系人的技能', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6817, '在项目质量监控过程中，在完成每个模块编码工作之后就要做的必要测试，称为（）', '单选题', '单元测试', '综合测试', '集成测试', '系统测试', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6818, '在高可用系统中，故障检测可以用到的技术包括', '多选题', 'ing-echo', 'heart-beat', 'Excepetion', 'Multi-thread', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6819, '在高安全性系统中，会采用的技术包括', '多选题', '认证', '授权', '保持数据一致性', '加密', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6820, '在高性能系统中，以下哪些是我们可以在架构上采用的战术', '多选题', '资源请求', '资源管理', '资源仲裁', '故障恢复', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6821, '在高斯混合分布中，其隐变量的含义是：', '单选题', '表示高斯分布的方差', '表示高斯分布的均值', '表示数据分布的概率', '表示数据从某个高斯分布中产生', 'D', '首选依赖GMM的某个高斯分量的系数概率（因为系数取值在0~1之间，因此可以看做是一个概率取值）选择到这个高斯分量，然后根据这个被选择的高斯分量生成观测数据。然后隐变量就是某个高斯分量是否被选中：选中就为1，否则为0。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6822, '在黑盒测试方法中，设计测试用例的主要根据是', '单选题', '程序内部逻辑', '程序外部功能', '程序数据结构', '程序流程图', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6823, '在默认的情况下，Excel自定义单元格格式使用的是“G/通用”格式，当数值长度超出单元格长度时用（）显示。', '单选题', '分节记数法', '普通记数法', '科学记数法', '以上都不是', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6824, '在？过程中，需要经过数据清洗、数据脱敏、数据筛选等多个复杂流程。', '单选题', '数据标注', '数据交付', '数据更新', '数据审核', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6825, '地区级电力调度机构负责调度管辖范围内交流采样测量装置的运行管理和技术指导工作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6826, '地址解析协议是根据IP地址获取？的一个TCP/IP协议。', '单选题', '邮箱地址', '物理地址', '门牌地址', '收件地址', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6827, '均⽅根误差与均⽅误差⼆者没有关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '⾸先应该了解，“均”代表的意思是“平均Mean”，“⽅”代表的意思是“平⽅Square”，“根”代表的意思是“开放Root”，“误差”代表的意思是“测量值和真值的差Error”，“差”代表的意思是“样本值和样本均值的差”。故⽽下⾯的⼏个：\n均⽅根误差（RMSE）：顾名思义，均⽅根误差是对样本点的测量值和真值先做差，再求平⽅，然后做平均运算，最后做开⽅。其表征的含义是，测量值与真值曲线的拟合程度。⽤来衡量测量的准确程度，均⽅根误差值越⼩，测量精度越⾼。\n均⽅误差（MSE）：顾名思义，均⽅误差是对样本点的测量值和真值先做差，再求平⽅，然后做平均运算。其表征的含义也是，测量值和真值曲线的拟合程度。⽤来衡量测量的准确程度，均⽅误差越⼩，测量精度越⾼。其与均⽅根误差的关系是：\n均⽅根（RMS）：顾名思义，均⽅根是对样本值先进⾏平⽅运算，再求平均值，然后开放。其表征的含义是，交流电压和电流的有效值，⽤来衡量平均功率。\n⽅差（Variance）：⽅差的概念和前⾯的词义拆分不对应，具体原因在寻找。其是先对样本值和样本均值求差，再求平⽅和，然后求平均。\n均⽅差（Standard Deviation）：均⽅差的概念也和前⾯的词义拆分不相对应。其是先对样本值和样本均值先求差，再求平⽅和，然后求平均，最后开⽅运算。\n均⽅根误差，均⽅误差和均⽅差与⽅差的区别：显然，两组词⼀个以“误差”结尾，⼀个以“差”结尾。故⽽均⽅根误差和均⽅误差表征的是测量曲线和真值曲线的拟合程度，⽽⽅差和均⽅差代表的是样本值和样本均值的拟合程度，换句话说，即样本值的离散程度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6828, '均值滤波存在不希望的边缘模糊负面效应。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '均值滤波是对图像进行平滑处理，而平滑地的过程会导致边缘模糊。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6829, '块磁盘可以分4个主分区和一个扩展分区。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6830, '坚持办事公道，必须做到？', '单选题', '自我牺牲', '坚持真理', '舍己为人', '奋不顾身', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6831, '坚持安全性、可用性、互操作性、可追溯性原则，逐步建立并完善人工智能基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6832, '域名中子域名用“//”分隔。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6833, '域名备案可以托管陌生人进行备案。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6834, '域名备案的目的就是为了防止在网上从事非法的网站经营活动，打击不良互联网信息的传播。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6835, '域名是分层次的，每层之间用“．”分隔，最右侧是最高层域名，或称顶级域名。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6836, '域名服务系统DNS的功能是完成域名和IP地址之间的转换。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6837, '域名未经备案，不得在中华人民共和国境内从事非经营性互联网信息服务。而对于没有备案的网站将予以罚款或关闭。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6838, '域名的命名格式为：www．', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6839, '培训实施计划的控制包括比较目标与现状之间的差距、分析实现目标的培训计划，设计培训计划检讨工具、培训计划纠偏、公布培训计划，跟进培训计划落实。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6840, '基于BP神经网络和遗传算法的短期电力负荷预测流程可以描述为（）。', '多选题', '收集数据', '数据样本预处理', '构建电力负荷预测模型', '利用BP网络和历史数据对电力负荷进行预测', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6841, '基于Bagging的集成学习代表算法有（）。', '单选题', 'Adaboost', 'GBDT', 'XGBOOST', '随机森林', 'D', '随机森林是基于Bagging的集成学习算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6842, '基于Boosting的集成学习代表算法有（）。', '多选题', 'Adaboost', 'GBDT', 'XGBOOST', '随机森林', 'ABC', 'Adaboost、GBDT、XGBOOST 是基于Boosting的集成学习算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6843, '基于Hadoop开源大数据平台主要提供了针对数据分布式计算和存储能力，如下 属于分布式存储组件的有？', '多选题', 'MR', 'Spark', 'HDFS', 'HBase', 'CD', 'HDFS 架构采用主从架构（master/slave），一个典型的HDFS 集群包含一个NameNode 节点和多个DataNode 节点。NameNode（主服务器）节点负责整个HDFS 文件系统中的文件的元数据的保管和管理，集群中通常只有一台机器上运行NameNode 实例，DataNode 节点保存文件中的数据，集群中的机其分别运行一个DataNode 实例。\nHbase，其实就是Hadoop DataBase，作为Hadoop的数据库，因为Hadoop的分布式框架，所以也被称为是分布式数据库，数据的写入和读取同样依赖于分布式文件系统HDFS。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6844, '基于VC维和Rademacher复杂度推导泛化误差界，所得到的结果均与具体学习算法无关，对所有学习算法都适用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6845, '基于VC维的泛化误差界是是分布无关、数据独立的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6846, '基于个人同意处理个人信息的，个人有权撤回其同意。个人撤回同意，撤回前基于个人同意已进行的个人信息处理活动失效。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6847, '基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是计算量小', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '它相对于感知器算法的优点在于，它适用于线性可分和非线性可分的情况');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6848, '基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是（）', '多选题', '计算量小', '可以判别问题是否线性可分', '其解完全适用于非线性可分的情况', '其解的适应性更好', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6849, '基于人工智能大模型可以建立自主理解、规划、执行复杂任务系统？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6850, '基于人工智能大模型的应用模型从“Pre-train + Fine-tune”模式向“Pre-train， Prompt， and Predict”这一模式发展', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6851, '基于人工智能技术的数据深度伪造将威胁网络安全、社会安全和国家安全。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6852, '基于人工智能的网络安全防护手段相比传统基于静态规则的方法具有持续进化能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6853, '基于公开秘钥体制PKI的数字证书是电子商务安全体系的核心。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6854, '基于划分的聚类，说法正确的是（）', '单选题', '对分区个数敏感', '无法区分互斥的簇', '有利于寻找非球形簇', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6855, '基于区域建议的目标检测与识别算法不包含哪儿些？', '单选题', 'R-CNN', 'Fast-R-CNN', 'Faster-R-CNN', 'YOLO', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6856, '基于图像特征的人脸识别技术和基于声纹的语音识别技术均属于典型的生物特征识别技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6857, '基于图像识别技术的车辆视图大数据平台是针对公安交警用户的车辆多维特征识别技术 应用平台，基于车辆视图 技术，可以实现下面（   ）效果。', '多选题', '高效锁定嫌疑车辆范围', '提高公安交警办案效率', '降低办案民警工作强度', '综合查询', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6858, '基于大数据的数据真实性分析技术能够提高垃圾信息的鉴别能力。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '基于大数据的数据真实性分析技术能够提高垃圾信息的鉴别能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6859, '基于层次的聚类方法优点是（）', '多选题', '可以根据应用场景人为的控制聚类的层次', '多层次聚类可以让簇的分析更加全面', '可以发现非球形簇', '对于簇内个数阈值或者距离阈值不敏感', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6860, '基于层次的聚类，说法正确的是（）', '单选题', '凝聚法是从一个大的数据簇开始计算', '分裂法是从一个小的数据簇开始计算', '簇与簇之间可以进行合并，进行层次分析', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6861, '基于搜索评分的方法，关键点在于（     ）。', '多选题', '确定合适的搜索策略', '确定搜索优先级', '确定评分函数', '确定选择策略', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6862, '基于数据仓库技术，统一建设税务总局大数据平台。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6863, '基于最小错误率的贝叶斯决策的核心思想是将样本判别为后验概率最大的类别', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6864, '基于机器学习的智能电网假数据识别可采用各类有监督学习算法，包括支持向量机、深度学习等，这些算法都依赖于（）的历史数据。', '单选题', '有标签的', '无标签的', '有无标签均可的', '可自动生成标签的', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6865, '基于梯度的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6866, '基于海量数据，对用户需求进行深层次、知识化理解，并结合知识查询、推理、计算等多种技术，精准满足用户需求。以下属于知识问答的是（）', '多选题', '通用问答', '精准问答', '搜索引擎', '推理运算', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6867, '基于深度学习的电力设备故障检测主要采用（）的方法，通过对大量历史数据进行线下训练，生成智能分析模型。', '单选题', '小样本学习', '半监督学习', '无监督学习', '有监督学习', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6868, '基于状态空间的搜索算法是（）', '单选题', 'A*算法', '与或树搜索', '极大极小分析法', 'α-β剪枝技术', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6869, '基于目标检测的人工智能模型在电力生产作业安全管控任务中面临（）等问题的挑战。', '多选题', '模型准确率低', '模型误报率高', '违章覆盖率低', '模型参数量不足', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6870, '基于知识图谱的问答系统中最核心的问题是？', '多选题', '如何提高问答系统快速检索的能力', '如果获得更多的数据来源，为系统提供数据支持', '如何理解问题语义，并用计算机可以接受的形式进行表示', '如何将该问题表示关联到知识图谱的结构化查询中', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6871, '基于神经网络的分类模型是？', '单选题', '生成模型', '判别模型', '两者都不属于', '两者都属于', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6872, '基于约束的方法通过统计独立性测试来学习结点间的（     ）。', '多选题', '独立性', '依赖性', '完备性', '相关性', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6873, '基于统计的分词方法为（）。', '单选题', '正向最大匹配法', '逆向最大匹配法', '最少切分法', '条件随机场', 'D', '第一类是基于语法和规则的分词法。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来进行词性标注，以解决分词歧义现象。因为现有的语法知识、句法规则十分笼统、复杂，基于语法和规则的分词法所能达到的精确度远远还不能令人满意，目前这种分词系统还处在试验阶段。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6874, '基于统计的异常点检测算法不包括', '单选题', '基于正态分布的异常点检测算法', '基于距离的异常点检测算法', '3δ原则', '简单统计分析', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6875, '基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6876, '基于规则的专家系统有5个部分组成：知识库、数据库、推理引擎、（）和用户界面', '单选题', '解释设备', '外部接口', '开发者接口', '调试工具', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6877, '基于规则的分类器有Apriori、随机森林，还有（）。', '单选题', 'C4.5', 'KNN', 'Naive Bayes', 'ANN', 'A', '基于规则的分类器：Apriori、随机森林、C4.5');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6878, '基于词的N元文法模型，其最后的粗分结果集合大小（）N。', '单选题', '大于', '大于等于', '小于', '小于等于', 'B', '基于N-最短路径分词算法，其基本思想是根据词典，找出字串中所有可能的词，构造词语切分有向无环图。每个词对应图中的一条有向边，并赋给相应的边长（权值）。然后针对该切分图，在起点到终点的所有路径中，求出长度并按严格升序排列（任何两个不同位置上的值一定不等，下同）依次为第1，第2，…，第i，…，第N的路径集合作为相应的粗分结果集。如果两条或两条以上路径长度相等，那么他们的长度并列第 i，都要列入粗分结果集，而且不影响其他路径的排列序号，最后的粗分结果集合大小大于等于N。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6879, '基于输电线路无人机巡检图片，采用人工智能方法识别输电系统缺陷时，识别难度最大的是（ ）。', '单选题', '绝缘子自爆', '防震锤脱落', '锁紧销缺失', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6880, '基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6881, '基于集中式架构，融合结构化、非结构化、海量历史/准实时、电网地理信息四类数据中心，整合、优化公司现有技术组件，构建公司级大数据平台。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '基于分布式架构。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6882, '基因知识图谱具备以下哪几种能力？', '多选题', '辅助病例诊断', '疾病预测及诊断', '基因检测报告生成', '实体查询', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6883, '基因遗传算法的两个常用的结束条件为。', '多选题', '达到一定的迭代次数', '达到一定的交叉次数', '达到一定的变异次数', '适应度函数结果达到一定的要求', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6884, '基因遗传算法的终止条件一般是适应度数值小于0.（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6885, '基尼指数越小，数据集的纯度越高。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6886, '基本元数据是指（）。', '单选题', '基本元数据是与数据源、数据仓库、数据集市和应用程序等结构相关的信息', '基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息', '基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息', '基本元数据包括关于装载和更新处理、分析处理以及管理方面的信息', 'D', '基本元数据（Metadata）又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6887, '基本的Python内置函数ord（x）的作用是（）。', '单选题', 'A：返回一个字符x的Unicode编码值', 'B：获取用户输入，其中x是字符串，作为提示信息', 'C：将整数x转换为八进制字符串', 'D：将变量x转换成整数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6888, '基线由一组配置组成，这些配置项构成了一个相对稳定的逻辑实体，是一组经过（）正式审查，批准，达成一致的范围或工作产品', '单选题', '用户', '配置管理员', '配置管理委员会', '专家组', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6889, '填充缺失值是属于数据清理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6890, '填写《数据服务接口申请表》时，需填写调用系统名称，但无需填写调用系统的具体应用功能（模块）。（   ）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6891, '增值税专用发票表中金额与专用发票货物信息表中汇总金额不一致', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6892, '增值税发票开票软件（税务UKey版）中不可以作废增值税电子专用发票。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6893, '增加卷积核的大小A于改进卷积神经网络的效果是必要的吗？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6894, '增加卷积核的尺寸，一定能提高卷积神经网络的性能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6895, '增强现实领域（AR）大量应用了（），典型的就是微软的HoLolens。', '单选题', '虚拟现实技术', '图像处理', '计算机视觉', '语音识别', 'C', '增强现实领域（AR）大量应用了计算机视觉，典型的就是微软的HoLolens。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6896, '增量备份比差异备份在作数据恢复时，会使用较少份的备份文件？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6897, '声带的基音周期的范围大约在（   ）。', '单选题', '70Hz-450Hz', '30Hz-120Hz', '1000Hz-1800Hz', '600Hz-900Hz', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6898, '声明成员变量时，如果不使用任何访问控制符（public， protected， private），则以下哪种类型的类不能对该成员进行直接访问（）', '单选题', '同一类', '同一包中的子类', '同一包中的非子类', '不同包中的子类', 'D', '跨包子类：protected可见，缺省不可见 跨包非子类：protected不可见');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6899, '声码器是由编码器和（   ）组成。', '单选题', '解码器', '特征提取器', '预处理器', '滤波器', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6900, '声纹识别、语音识别、语音唤醒都属于语音处理研究的主题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6901, '处理图像平滑处理的滤波有（）。', '多选题', '盒式滤波', '均值滤波', '高斯滤波', '中值滤波', 'ABCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6902, '处理异常的流程是先处理异常再捕获异常。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6903, '处理数据集中的缺失值时，以下哪种方法最不推荐?', '单选题', '直接删除记录', '填充平均值', '使用中位数填充', '使用模型预测填充', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6904, '处理的对象是非结构化的数据。所以，非结构化数据可视化通常是将非结构化数据转化为结构化数据再进行可视化显示', '单选题', '科学可视化', '信息可视化', '图表可视化', '数据可视化', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6905, '备份中心是一个很有新意的概念，使用备份中心后可以为路由器上的任意接口提供备份接口，而且路由器上的任一接口也可以作为其他接口（或逻辑连路）的备份接口。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6906, '外省漫入浙江的移动用户轨迹在大数据平台如何获取最佳？', '单选题', '通过移动用户信令轨迹表获取', '通过漫入话单基站位置获取', '通过漫出话单基站位置获取', '无法获取', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6907, '外部连接查询对那些不符合连接条件的列，将被填上零值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6908, '多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择？', '单选题', '随机森林分类器', '卷积神经网络', '梯度爆炸', '上述所有方法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6909, '多分类LDA将样本投影到N-1维空间，N-1通常远小于数据原有的属性数，可通过这个投影来减小样本点的维数，且投影过程中使用了类别信息，因此LDA也常被视为一种经典的（）技术。', '单选题', '无监督特征选择', '无监督降维', '监督特征选择', '监督降维', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6910, '多分类图像识别任务常采用（）作为输出的编码方式。', '单选题', '二进制编码', 'one-hot编码', '霍夫曼编码', '曼切斯特编码', 'B', '分类任务一般用独热（one-hot）编码表示最终输出，也就是00000010000这样的，码段中1出现的位置就是预测的类别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6911, '多分类学习中，最经典的三种拆分策略不包括（）。', '单选题', '一对一', '一对其余', '一对多', '多对多', 'A', '多分类学习中，最经典的三种拆分策略包括一对多、多对多、一对其余。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6912, '多分类学习的基本思路是“拆解法”，最经典的拆分策略有三种：一对一（OvO），多对一（MvO），多对多（MvM）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不是多对一，而是一对多（OvM）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6913, '多分类问题可以拆解成多个2分类问题，以下不属于这种多分类思想的是', '单选题', '一对一', '一对其余', '多对多', '多标记学习', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6914, '多变量决策树亦称为斜决策树。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6915, '多媒体作品中必须要有文字、动画和声音信息', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6916, '多媒体网络的三要素包括节点、？、和链。', '单选题', '网络', '计算机', '浏览器', '程序', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6917, '多媒体计算机系统是将多媒体信息和？交互式控制相结合。', '单选题', '计算机', '程序', '软件', '硬件系统', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6918, '多媒体计算机系统由多媒体硬件和？组成。', '单选题', '图片编辑软件', '多媒体软件', '视频编辑软件', '操作系统', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6919, '多层感知器包含：输入层，隐含层，输出层，三类层次神经元', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6920, '多层感知机只需要一个神经元模型组成，是最简单的神经网络模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6921, '多层神经网络至少包含（）个隐层', '单选题', '0', '1', '3', '5', 'B', '只需包含一个隐层便可以称为多层神经网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6922, '多层网络的学习能力比单层感知机强得多', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6923, '多层非线性映射（multi-layernonlinearprojection）：表示深度学习网络的隐层，DSSM使用三个全连接层，每一层神经元的个数是300，然后最后一层的维度是128维度，激活函数采用tanh', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6924, '多层非线性映射（multi-layernonlinearprojection）：表示深度学习网络的隐层，DSSM使用三个全连接层，每一层神经元的个数是300，然后最后一层的维度是128维度，激活函数采用tanh。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6925, '多措并举，积极主动获取外部数据，通过（）（）（）等方式，获取公共服务机构、相关企业及第三方平台等方面数据。', '多选题', '协商', '采购', '合作开发', '爬取', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6926, '多智能体系统的协作方法中应用最广泛的是（         ）', '单选题', '联盟模型', '市场机制', '黑板模型', '合同网', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6927, '多智能体系统的英文缩写是（         ）', '单选题', 'Agent', 'BID', 'SMA', 'MAS', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6928, '多次抛一枚硬币，数字朝上的频率是1/2。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '概率是二分之一不是频率');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6929, '多维数组操作索引时，可以将切片与整数索引混合使用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6930, '多维数组操作索引时，可以将切片与整数索引混合使用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6931, '多维数组操作索引时，可以将切片与整数索引混合使用。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6932, '多维数组操作索引时，可以将切片与整数索引混合使用。（ ）（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6933, '多行注释和文档注释不可以嵌套使用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '多行注释可以嵌套单行注释，但是不能嵌套多行注释和文档注释。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6934, '多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '多隐层神经网络难以直接用经典算法（如标准BP算法）进行训练，因为误差在多隐层内逆传播往往会发散而不能收敛。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6935, '多音字标注的质量标准只需要标注出一个字的某个读音', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6936, '大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6937, '大数据4V特征包括（）。', '多选题', '数据规模大，数据量巨大 （Volume）', '数据种类繁多，包括半结构化数据和非结构化数据（Variety）', '价值密度低，如同沙里淘金（Value）', '数据处理速度快，能实时获取信息（Velocity）', 'ABCD', '大数据4V特征包括：数据规模大，数据量巨大（Volume），数据种类繁多，包括半结构化数据和非结构化数据（Variety），价值密度低，如同沙里淘金（Value），数据处理速度快，能实时获取信息（Velocity）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6938, '大数据不是要教机器像人一样思考。相反它是', '单选题', '把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性', '被视为人工智能的一部分', '被视为一种机器学习', '预测与惩罚', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6939, '大数据与“小数据”的根本区别在于大数据采用（）方式，小数据强调抽样', '单选题', '定向思维', '全样思维', '相关思维', '实验思维', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6940, '大数据与三个重大的思维转变有关，哪个不是这三个转变', '单选题', '要分许与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。', '我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。', '在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的数据。', '我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6941, '大数据与传统数据有着本质上的差别，因为大数据有专门的处理软件', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6942, '大数据主要来源于：（ ）', '多选题', '物', '人', '数', '机', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6943, '大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6944, '大数据产生的经历了哪些阶段。（）', '多选题', '数据积累阶段', '运营式系统阶段', '用户原创内容阶段', '感知式系统阶段', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6945, '大数据人才整体上需要具备（）等核心知识', '多选题', '数学与统计知识', '计算机相关知识', '马克思主义哲学知识', '市场运营管理知识', 'AB', '大数据人才整体上需要具备数学与统计知识和计算机相关知识');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6946, '大数据仅仅是指数据的体量大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '大数据有4v特点');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6947, '大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6948, '大数据作为一种数据集合，它的含义包括（）', '多选题', '数据很大', '很有价值', '构成复杂', '变化很快', 'ACD', '以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于IT行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6949, '大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候，实际包含有哪几层含义？', '多选题', '数据很大', '构成复杂', '变化很快', '蕴含大价值', 'ABCD', '四种都是大数据的含义');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6950, '大数据作为一类新技术，涉及到以下哪些方面', '多选题', '数据采集', '数据存取', '统计分析', '数据挖掘', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6951, '大数据保护的基本原则包括', '多选题', '数据主权原则', '数据保护原则', '数据自由流通原则', '数据安全原则', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6952, '大数据偏见包括（）。', '多选题', '数据源的选择偏见', '算法与模型偏见', '结果解读方法的偏见', '数据呈现方式的偏见', 'ABCD', '大数据偏见是数据科学项目中必须关注和加以避免的问题，上述四个活动中均可能出现偏见。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6953, '大数据元年是指2013年', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6954, '大数据具有重要而独特的特性包括', '多选题', '体积', '类型', '速度', '移动设备', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6955, '大数据分析可以从海量数据中发现趋势或者规律，具有很高的应用价值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6956, '大数据分析是对总体数据，尤其是针对传统手段捕捉到的数据之外的非结构化数据进行分析。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6957, '大数据分析相关技术主要特征包括', '多选题', '机器学习、全量特征', '数据背后事件关联性分析', '基于海量数据为基础', '基于精确样本为基础', 'ABC', '大数据分析相关技术主要特征包括：机器学习、全量特征、数据背后事件关联性分析、基于海量数据为基础');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6958, '大数据加电子商务的应用方向有（）', '多选题', '用户画像', '精准营销', '个性化推荐', '动态定价', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6959, '大数据参考架构的水平轴和垂直轴分别为（）。', '单选题', '信息（活动）价值链和信息技术价值链', '信息技术价值链和信息（活动）价值链', '信息交互价值链和信息技术价值链', '信息（活动）价值链和信息交互价值链', 'A', '大数据参考架构围绕代表大数据价值链的信息价值链（水平轴）和信息技术价值链（垂直轴）两个维度组织展开');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6960, '大数据在今天这个时间点上爆发的原因有哪些？（）', '多选题', '互联网的收集和积累', '各种传感器无时无刻不在为我们提供大量的数据', '各种智能设备无时无刻不在为我们提供大量的数据', '各种监控设备无时无刻不在为我们提供大量的数据', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6961, '大数据在医疗与健康的临床应用不包括', '单选题', '疗效比较研究方案CER', '临床决策支持系统', '远程患者监测系统', '患者家庭情况分析', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6962, '大数据在电子商务的应用方向有（）。', '多选题', '用户画像', '精准营销', '个性化推荐', '动态定价', 'ABCD', '大数据在电子商务的应用方向有：1、通过大数据进行市场营销2、实现导购服务的个性化3、为商家提供数据服务4、动态定价5、用户画像等 注：用户画像是指通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息。完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6963, '大数据在社会管理不能实现', '单选题', '提高社会管理的效能', '增加行政开支', '创造新的价值', '实现信息透明', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6964, '大数据在经济治理方面的作用有（）。', '多选题', '推导宏观趋势', '降低银行坏账率', '打击假冒伪劣', '提高生产效率', 'ABCD', '大数据在经济治理方面的作用有推导宏观趋势，降低银行坏账率，打击假冒伪劣，提高生产效率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6965, '大数据处理技术和传统的数据挖掘技术的最大的区别是（）。', '单选题', '数据体量大', '算法种类多', '价值密度低', '处理速度快', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6966, '大数据处理流程可以概括为以下哪几步？（）', '多选题', '挖掘', '采集', '统计和分析', '导入和预处理', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6967, '大数据工程指大数据的（）的系统工程', '单选题', '大数据网络发展和运营过程', '规划建设运营管理', '规律和验证', '发现和验证', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6968, '大数据平台中位置轨迹数据的更新频率是多少？', '多选题', '离线数据小时级更新', '离线数据按日更新', '流数据分钟级更新', '流数据秒级更新', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6969, '大数据平台中源系统采集入库的表，定义为基础模型，基础模型是由什么打头的？', '单选题', 'I打头', 'A打头', 'D打头', 'L打头', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6970, '大数据平台安全主要包括（）。', '多选题', '基础设施安全', '传输交换安全', '存储安全', '平台管理安全', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6971, '大数据平台技术架构不包含的是（）', '单选题', '数据整合', '数据存储', '数据计算', '数据溯源', 'D', '利用大数据平台可以实现数据整合、数据存储、数据计算等技术，无法实现数据溯源。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6972, '大数据平台有哪些数据？', '多选题', '通话数据', '资管数据', 'MR数据', '工资数据', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6973, '大数据平台有哪些标签？', '多选题', '住宅档次', '职业标签', '友商宽带潜在人群', '收入水平', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6974, '大数据平台构建分布式文件系统、分布式数据仓库、非关系型数据库、关系型数据库，实现各类数据的集中存储与统一管理，满足（）存储需求。', '单选题', '历史数据', '离线数据', '实时数据', '多样化数据', 'D', '大数据平台构建分布式文件系统、分布式数据仓库、非关系型数据库、关系型数据库，实现各类数据的集中存储与统一管理，满足多样化数据存储需求。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6975, '大数据平台核心分布式存储与计算组件采用Hadoop技术体系中的分布式存储、分布式计算框架及Spark等开源产品和技术，实现对数据的安全控制和管理功能，其中分布式存储不包括（）。', '单选题', 'HDFS', 'Postgresql', 'Hive', 'HBase', 'B', 'Postgresql并非分布式存储。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6976, '大数据平台每月的信令轨迹数据有多少？', '单选题', '500亿', '1500亿', '50亿', '5000亿', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6977, '大数据平台的app标签识别达多少个？', '单选题', '100个左右', '500个左右', '3000个左右', '10000个左右', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6978, '大数据平台的模型有哪几层？', '多选题', 'A打头的融合模型应用层', 'I打头的融合模型整合层', 'D打头的基础模型层', 'L打头的标签应用层', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6979, '大数据平台采集了O域哪些数据？', '单选题', 'MR&软采数据', '移网DPI数据', 'VOLT&CSFB', '以上都有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6980, '大数据应用需依托的新技术有（）。', '单选题', '大规模并行处理', '数据分析处理', '智能化', '三个选项都是', 'D', '适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、数据分析处理、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统、智能化相关技术等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6981, '大数据得主要特征可用”5V+1C”来进行概括，其中5V包括', '多选题', '数据量大（Volume）', '数据类型多（Variety）', '价值密度低（Value）', '数据时效性（Velocity）', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6982, '大数据思维有三个维度，这三个维度指的是（）', '多选题', '定性思维', '定量思维', '相关思维', '实验思维', 'BCD', '大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪（如对色彩、空间的感知等）都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面；第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好；第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6983, '大数据所带来的思维变革不包括', '单选题', '不是随机样本而是全体数据', '不是精确性而是混杂性', '不是因果关系而是相关关系', '不是歧视而是平等', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6984, '大数据技术为输入数据在（）方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。', '单选题', '存储集合清除', '存储整合清除', '储蓄集合清洗', '存储清洗整合', 'D', '大数据技术为输入数据在存储清洗整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6985, '大数据技术和云计算技术是两门完全不相关的技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6986, '大数据整快速发展为数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）', '单选题', '新一代信息技术', '新一代信息技术和服务业态', '新一代服务业态', '新一代技术平台', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6987, '大数据时代已经来临，数据类型众多，以下属于数据的是', '多选题', '文本', '图片', '视频', '音频', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6988, '大数据时代是先有数据后有模式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '大数据时代是先有数据后有模式');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6989, '大数据时代的五个无处不在，具体指的是（）、服务无处不在', '多选题', '网络无处不在', '计算无处不在', '大数据无处不在', '软件无处不在', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6990, '大数据时代，个人隐私受到了前所未有的威胁。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6991, '大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（）。', '单选题', '原因', '是什么', '关联物', '预测的关键', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6992, '大数据时代，数据使用的关键是（）', '单选题', '数据收集', '数据存储', '数据分析', '数据再利用', 'D', '数据再利用是大数据时代数据使用的关键');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6993, '大数据时代，计算模式发生了转变，从“流程”核心转变为“（）”核心。', '单选题', '流程', '大数据', '数据', '自动', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6994, '大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（）的方法。', '单选题', '所有数据', '部分数据', '少量数据', '抽样数据', 'A', '大数据的一种表现形式为接近其总体的“所有数据”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6995, '大数据是神经网络发展的有效前提', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6996, '大数据是通过传统数据库技术和数据处理工具不能处理的庞大而复杂的数据集合。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6997, '大数据智能是新一代人工智能五个技术发展方向之一，其研究面向CPH（赛博、物理人类）三元空间的知识表达新体系，链接（）', '多选题', '实体', '技术', '行为', '关系', 'ACD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6998, '大数据最明显的特点就是（）。', '单选题', '数据体量大', '数据类型繁多', '价值密度低', '处理速度快', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (6999, '大数据最重要的特点是数据量大，噪声数据少，所以收集数据过程中要力求精确。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '大数据最重要的特点是数据量大、类型繁多，噪声数据同时也会增多而不是少');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7000, '大数据有（）特点。', '多选题', '数据量大', '速度快、时效高', '类型多', '价值密度低、含量大', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7001, '大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。', '单选题', '新一代信息技术', '新一代服务业态', '新一代技术平台', '新一代信息技术和服务业态', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7002, '大数据涌现现象的形式有多种，不属于大数据涌现形式的是（）。', '单选题', '价值涌现', '隐私涌现', '物质涌现', '质量涌现', 'C', '大数据并不等同于“小数据的集合”。从“小数据”到“大数据”的过程中出现了“涌现”现象，“涌现”才是大数据的本质特征。涌现（Emergence）就是系统大于元素之和，或者系统在跨越层次时，出现了新的质。大数据涌现现象的具体表现形式有多种，如价值涌现、隐私涌现、质量涌现和安全涌现等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7003, '大数据环境下的隐私担忧，主要表现为（）', '单选题', '人信息的被识别与暴露', '用户画像的生成', '广告的推送', '病毒入侵', 'A', '大数据环境下的隐私担忧，主要表现为人信息的被识别与暴露。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7004, '大数据的 4V 特点是 Volume（数据量大） 、 Velocity（处理速度快） 、 Variety（多样性） 、 Veracity （真实性）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7005, '大数据的4V特性不包括（）。', '单选题', 'Volume（大量）', 'Velocity（高速）', 'Visual（可视）', 'Variety（多样）', 'C', '通常，用4V来表示大数据的基本特征：Volume（数据量大）、Variety（类型多）、Value（价值高）、Velocity（速度快）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7006, '大数据的一个鲜明特征就是其（）。', '单选题', '特权性', '智慧化', '开放性', '智能化', 'C', '大数据的一个鲜明特征就是开放性，即所有有效数据保持开放，任何用户都没有数据特权。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7007, '大数据的三个阵营包括（）。', '多选题', '数据拥有者', '数据应用者、服务者', '数据挖掘者', '技术拥有者', 'ABD', '三大数据阵营包括：1.数据拥有者；2.数据应用者、服务者；3.技术拥有者。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7008, '大数据的业务应用处理需要经过那些流程（    ）', '多选题', '数据采集', '数据清洗', '数据建模', '数据加工', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7009, '大数据的主要特征表现为（）。', '多选题', '数据容量大', '商业价值高', '处理速度快', '数据类型多', 'ABCD', '大数据的四大特征表现');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7010, '大数据的价值体现在（）', '多选题', '大数据给思维方式带来了冲击', '大数据为政策制定提供科学依据', '大数据助力智慧城市提升公共服务水平', '大数据实现了精准营销', 'ABCD', '大数据给思维方式带来了冲击，为政策制定提供科学依据，助力智慧城市提升公共服务水平，还能实现精准营销');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7011, '大数据的价值是通过数据共享、（）后获取最大的数据价值', '单选题', '算法共享', '共享应用', '数据交换', '交叉复用', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7012, '大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7013, '大数据的利用过程是：（）', '单选题', '采集——挖掘——清洗——统计', '采集——统计——清洗——挖掘', '采集——清洗——挖掘——统计', '采集——清洗——统计——挖掘', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7014, '大数据的参考架构分为哪三个层次（）', '多选题', '角色', '活动', '逻辑构件', '功能组件', 'ABD', 'GB/T 35589—2017《信息技术 大数据 技术参考模型》描述了大数据的参考架构，包括角色、活动的功能组件以及它们之间的关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7015, '大数据的发展历程中成熟期的时间是哪一时间段', '单选题', '上世纪90年代至本世纪初；', '2010年以后', '本世纪前十年', '', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7016, '大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注', '单选题', '信息', '数字', '文字', '方位', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7017, '大数据的取舍与（）不相关', '单选题', '易于提取', '家庭信息', '数字化', '廉价的存储器', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7018, '大数据的处理需要经过几个流程？', '多选题', '数据加工', '数据采集', '数据建模', '数据清洗', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7019, '大数据的存储方案通常对一份数据在不同节点上存储多份副本，以提高系统容错性。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7020, '大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7021, '大数据的应用注重因果分析而不是相关分析', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7022, '大数据的应用能够实现一场新的革命，提高综合管理水平的原因是（ ）', '多选题', '从被动反应走向主动预见型管理', '从粗放化管理走向精细化管理', '从单兵作战走向联合共享型管理', '从柜台式管理走向全天候管理', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7023, '大数据的应用领域不包括', '单选题', '大数据技术', '大数据工程', '大数据收集', '大数据科学', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7024, '大数据的最显著特征是数据价值密度高', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7025, '大数据的来源包括（）', '多选题', '互联网数据', '实时数据', '探测数据', '传感器数据', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7026, '大数据的核心价值是（）。', '单选题', '数据交易', '数据分析', '数据融合', '数据处理', 'B', '大数据的核心价值是数据分析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7028, '大数据的核心就是（），大数据能够预测体现在很多方面。', '单选题', '预测', '计算', '数据', '推测', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7029, '大数据的概念包括以下哪几个特征', '多选题', '快速化', '多样化', '大量化', '价值密度低', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7030, '大数据的特征包括（）。', '多选题', '数据体量大', '数据类型繁多', '低价值密度', '处理速度快', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7031, '大数据的特点', '多选题', 'Volume（大量）', 'Velocity（高速）', 'Variety（多样）', 'Value（价值）', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7032, '大数据的科学价值和社会价值正是体现在', '单选题', '对大数据的掌握程度不能转化为经济价值的来源。', '另一方面，大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域、', '大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。', '确保个人动因能防范数据独裁的危害', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7033, '大数据的精髓是（）。', '多选题', '不是随机样本而是全部数据', '不是精确性而是混杂性', '不是因果关系而是相关关系', '不是实时变化而是全量变化', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7034, '大数据的英文名称是largedata', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7035, '大数据的负面影响有：', '多选题', '大量手机用户信息，用户无隐私', '因客定价，商家可动态调整商品价格，最大化榨取用户价值', '出行购物更方便', '智能推荐头条信息', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7036, '大数据的资产属性体现在（）。', '多选题', '具有劳动增值', '涉及法律权属', '具有财务价值', '涉及道德与伦理', 'ABCD', '大数据的资产属性体现在具有劳动增值、涉及法律权属、具有财务价值、涉及道德与伦理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7037, '大数据的起源是（）。', '单选题', '金融', '电信', '互联网', '公共管理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7038, '大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化（）。', '多选题', '从样本思维转向总体思维', '从精确思维转向容错思维', '从因果思维转向相关思维', '从预测思维转向推测思维', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7039, '大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中（）大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系', '单选题', '大数据网络发展和运营过程', '规划建设运营管理', '规律和验证', '发现和验证', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7040, '大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容？（）', '多选题', '采数据', '搭平台', '编代码', '建模型', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7041, '大数据至少为以下哪种存储量级？', '单选题', 'EB', 'PB', 'TB', 'ZB', 'C', '一般认为，大数据的数量级是在“太字节”即2的40次方（TB）以上。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7042, '大数据营销是基于（ ）的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助 企业制定有针对性的商业策略。', '单选题', '用户行为分析', '大数据分析', '用户数量分析', '云计算分析', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7043, '大数据要跟“互联网+医疗健康”紧密地结合起来，国家明确的支持“互联网+医疗”、“互联网+健康”所以在新的医改背景下，互联网医疗跟大数据的结合将会取得更重要的发展', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7044, '大数据采集中面临的主要问题有以下哪些', '多选题', '如何避免重复数据', '数据源多种多样，数据量大，变化快', '如何保证数据的质量', '如何保证数据采集的可靠性', 'ABCD', '数据冗余、数据源多种多样，数据量大，变化快、数据的质量、数据采集的可靠性都是大数据采集面临的主要问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7045, '大数据集的数据清洗是一个系统性的工作，需要多方配合以及大量人员的参与，需要多种资源的支持。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7046, '大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7047, '大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并（）成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。', '单选题', '收集', '整理', '规划', '聚集', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7048, '大规模关系分析场景下，以下哪个选项属于海量关系处理的三高需求（）', '多选题', '对海量数据的高效关系发现需求', '对海量数据的高效共享需求', '对海量数据的高效存储和访问需求', '对关系分析平台的高可扩展性和高可用性', 'ACD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7049, '大部分的机器学习工程中，数据搜集、数据清洗、特征工程这三个步骤绝大部分时间，而数据建模，占总时间比较少。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7050, '大量的同种类型的数据组成了某个特定的数据集', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7051, '天气预报、市场信息都会随时间的推移而变化，这体现了信息的', '单选题', '载体依附性', '共享性', '时效性', '必要性', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7052, '好的时间管理是要根据自己的情况进行调整，不能生搬硬套', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7053, '如a=【0，1，2，3，4，6，7，8，9】，以下表达式值与其他选项不同的是（）', '单选题', 'a【0：4】', 'a【：4】', 'a【：：4】', 'a【：4：1】', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7054, '如下哪些不是最近邻分类器的特点（）。', '单选题', '它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型', '分类一个测试样例开销很大', '最近邻分类器基于全局信息进行预测', '可以生产任意形状的决策边界', 'C', 'k-近邻中的近邻指的是距离待预测数据的数据点，而k-近邻就指的是取前k近的数据点，并非基于全局信息进行预测。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7055, '如下哪些创建表的语句是正确的？', '多选题', 'create table page_view\n（\nPage_id bigint，\nPage_name string，\nPage_url string\n）\nPartitioned by （p_day string）', 'create table page_view\n（\nPage_id bigint，\nPage_name string，\nPage_url string\n）', 'create table page_view as\nselect page_id，page_name，page_url from page_view2', 'create table page_view like page_view2', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7056, '如下哪些是最近邻分类器的特点（）', '多选题', '它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型', '分类一个测试样例开销很大', '最近邻分类器基于全局信息进行预测', '可以生产任意形状的决策边界', 'ABD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7057, '如下哪项不是ZooKeeper的关键特性（）？', '单选题', '最终一致性', '延时性', '可靠性', '等待无关性', 'B', 'ZooKeeper的关键特性包括最终一致性，可靠性，等待无关性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7058, '如下图所示，对同一数据集进行训练，得到3个模型。对于这3个模型的评估，下列说法正确的是？（）', '多选题', '第一个模型的训练误差最大', '第三个模型性能最好，因为其训练误差最小', '第二个模型最稳健，其在测试集上表现应该最好', '第三个模型过拟合', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7059, '如下属于机器学习应用的包括（）。', '单选题', '自动计算，通过编程计算456457458459的值', '文字识别，如通过OCR快速获得的图像中出汉字，保存为文本', '语音输入，通过话筒将讲话内容转成文本', '麦克风阵列，如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7060, '如下表是用户是否使用某产品的调查结果（） \n请计算年龄，地区，学历，收入中对用户是否使用调查产品信息增益最大的属性（Log23≈0.63）', '单选题', '年龄', '地区', '学历', '收入', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7061, '如下表达式书写错误的是哪个选项', '单选题', 'year（‘2015-12-31 12：21‘）', 'month（2015-10-31）', 'day（‘2015-12-11‘）', 'Ddate_sub（‘2015-12-01‘，3）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7062, '如下选项中，关于激光雷达的说法错误的是（   ）。', '单选题', '两点同步难匹配、数据处理自动化程度低', '价格便宜、生产成本低', '对天气、可见度等自然条件要求高', '很难获取较全面的信息', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7063, '如下逻辑回归图显示了3种不同学习速率值的代价函数和迭代次数之间的关系（不同的颜色在不同的学习速率下显示不同的曲线）。\n为了参考而保存图表后，忘记其中不同学习速率的值。现在需要曲线的倾斜率值之间的关系。\n以下哪一个是正确的？\n注：\n1蓝色的学习率是L1\n2红色的学习率是L2\n3绿色学习率为lL3', '单选题', 'L1》 L2》 L3', 'L1 = L2 = L3', 'L1', '都不是', 'C', '如果学习速率低下，代价函数将缓慢下降，学习速度过高，则其代价函数会迅速下降。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7064, '如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7065, '如何以合适的方法监督供方是项目外包管理的一个重点，一下监控方式正确的是（）', '单选题', '由项目监理来监督，委托方不用过问', '所有项目成果都必须测试', '所有过程和产品监控须由委托方人员来执行', '与供应商先确定评价的频次和方法，列出日程表，按照计划进行评价', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7066, '如何判断一段文本的情感方向？关于递归神经网络RNN（Socher et al.， 2011）的下列描述错误的是', '多选题', '递归神经网络RNN中的每个词表示为一个高维稀疏向量', '递归神经网络RNN中基于词袋模型表示词向量', '递归神经网络RNN利用了语法分析树的结果', '递归神经网络RNN中父节点的词向量通过利用组合函数g由其孩子节点的向量得到', 'AB', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7067, '如何在OCR平台给某用户添加“身份证”识别功能的使用权限（____）。', '单选题', '服务中心 – 服务管理 – 对应用户的服务管理 页面，勾选“身份证识别”服务，并添加字段，选择到期时间', '服务中心 – 应用管理（运维管理） -对应用户的服务管理 页面，勾选“身份证识别”服务，并添加字段，选择到期时间', '后台管理 – 权限管理 -对应用户的服务管理 页面，勾选“身份证识别”服务，并添加字段，选择到期时间', '后台管理 – 权限管理 -对应用户的服务管理 页面，勾选“身份证识别”服务', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7068, '如何在matplotlib中设置x轴、y轴的刻度位置可用（）。', '单选题', 'xlabel）、ylabel）', 'xlim）、ylim）', 'xscale）、yscale）', 'xticks）、yticks）', 'D', 'xticks）、yticks）用来获取或设置x轴、y轴的当前刻度位置和标签。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7069, '如何在监督式学习中使用聚类算法（）', '多选题', '首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法', '在应用监督式学习算法之前，可以将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征', '在应用监督式学习之前，不能创建聚类', '在应用监督式学习算法之前，不能将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征', 'AB', '我们可以为不同的集群构建独立的机器学习模型，并且可以提高预测精度。将每个类别的 ID 作为特征空间中的一个额外的特征可能会提高的精度结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7070, '如何复用历史客户群的规则？', '单选题', '点击标签集市中的操作。', '搜索历史客户群。', '搜索历史客户群，点击添加，创建客户群。', '添加标签入收纳篮。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7071, '如何对featuremaps继续进行卷积操作？通过多通道卷积。假设上一个卷积层已得到3个3X3的featuremaps，3个2x2的卷积核可表示为具有三个通道卷积核立方体，生成一个（）大小的featuremap。', '单选题', '2X2', '3X3', '2X3', '6X6', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7072, '如何生成形如【1，1，1，1，1】的列表或数组？', '多选题', 'numpy.array（【1，1，1，1，1】）', 'numpy.ones（5， dtype=int）', '【i for i in range（6）】', '【1 for i in range（5）】', 'ABD', 'ones函数可以生成指定个数的元素值全为1的数组，通过dtype=int指定元素为整型；【i for i in range（6）】将会生成【0，1，2，3，4，5】；【1 for i in range（5）】中，注意它每次都生成元素值1，共生成5次，因此也符合要求');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7073, '如何确认是否为公司内部邮箱（）？', '单选题', '签名中有公司logo', '正文中有公司上级领导的名字', '有公司相关信息', '发件人后缀是@hongyaa.com结尾的一级域名', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7074, '如何给客户群续期？', '单选题', '点击我的客户群中批量延期进行客户群续期。', '在标签集市中进行续期。', '在客户群集市中机型续期。', '在客户群雷达中进行续期。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7075, '如何统计每个学科的最高分（）', '单选题', 'select 学生，max（成绩）from A group by 学生；', 'select学生，max（成绩）from A group by 学科；', 'select学生，max（成绩）from A order by 学生；', 'select 学生，max（成绩）from A group by 成绩；', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7076, '如何获取OCR接口调用时所需的clientSecret（）。', '单选题', '服务中心', '服务中心', '服务中心', '后台管理', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7077, '如何运行下列程序，获得两个数组元素匹配的位置的操作是（）。', '单选题', 'np.where（a ！= b）', 'np.where（a == b）', 'np.where（a = b）', 'np.where（a 》 b）', 'B', 'np.where）在只有一个参数时返回数值不为0元素的下标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7078, '如何选取合适的卷积核大小？', '单选题', '分布范围广---》较小的卷积核，大的感受野', '分布范围小---》较小的卷积核，小的感受野', '分布范围小---》较大的卷积核，小的感受野', '分布范围大---》较小的卷积核，小的感受野', 'B', '分布范围小---》较小的卷积核，小的感受野');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7079, '如何通过代理服务器进行爬虫的方法是（）。', '单选题', '个人发送访问请求到代理服务器，代理服务器转发到网站，网站反馈给个人', '个人发送访问请求到网站，网站反馈给个人，并备份访问记录到代理服务器', '个人发送访问请求到代理服务器，代理服务器转发到网站，网站反馈给代理服务器，代理服务器再发送给个人', '个人发送访问请求到网站，网站反馈给代理服务器，个人再访问代理服务器获取网页信息', 'C', '代理服务器充当中间人角色。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7080, '如图所示，学生答题时需在方框内打勾的题，答案页的答案为正确数字符号，框选正确作答区域即可，转录数字即可，不需要转录√（ ）。对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7081, '如图所示，对学生需涂色操作的题进行答案转录时，没法转录，所以视为画图题处理，整体拉一个作答区域的框，答案整体拉框保存为答案图片。对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7082, '如将A、B、C三个分类器的PR曲线画在一个图中，其中A、B的PR曲线可以完全包含住C的PR曲线，A与B的PR曲线有交点，A、B、C的平衡点分别为0.79、0.66、0.58，以下说法中正确的是（）。', '多选题', '学习器A的性能优于学习器C', '学习器A的性能优于学习器B', '学习器B的性能优于学习器C', '学习器C的性能优于学习器B', 'ABC', '若一个学习器的PR曲线被另一个学习器的曲线完全包住，则可断言后者的性能优于前者，如果两个学习器的PR曲线发生了交叉，则可用平衡点度量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7083, '如果NameNode意外终止，SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'SecondaryNameNode是帮助恢复，而不是替代，如何恢复，可以查看.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7084, '如果Period对象加上或者减去一个整数，则会根据具体的时间单位进行位移操作', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7085, '如果Python程序执行时产生了“SyntaxError“的错误，其原因是______。', '单选题', '代码使用了错误的关键字', '代码中出现了无法解释执行的符号，可能代码使用了错误的关键字、代码里的变量名未定义、代码中的输出格式错误、代码缩进错误等', '代码里的变量名未定义', '代码中的输出格式错误', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7086, '如果Python程序执行时产生了“TypeError“的错误，其原因是______。', '单选题', '代码中缺少“：“符号', '代码使用了错误的关键字', '代码中的数据类型不匹配', '代码里的语句嵌套层次太多', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7087, '如果Python程序执行时，产生了“unexpectedindent”的错误，其原因是：', '单选题', '代码中使用了错误的关键字', '代码中缺少“：”符号', '代码里的语句嵌套层次太多', '代码中出现了缩进不匹配的问题', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7088, '如果SVM模型欠拟合，以下方法哪些可以改进模型（）。', '单选题', '增大惩罚参数C的值', '减小惩罚参数C的值', '增大核系数（gamma参数）', '减小核系数（gamma参数）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7089, '如果YARN集群中只有Default、QueueA和QueueB子队列，那么允许将他们的容量分别设置为60%、25%和22%。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '所有子队列的容量之和必须为1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7090, '如果name = “全国计算机等级考试二级Python“，以下选项中输出错误的是（ ）。', '单选题', 'print（name【：】） 全国计算机等级考试二级Python', 'print（name【11：】） Python', 'print（name【：11】） 全国计算机等级考试二级', '.print（name【0】， name【8】， name【–1】） 全 试', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7091, '如果python程序中包括零运算，解释器将在运行时抛出）（）错误信息（）。', '单选题', 'NameError', 'FileNotFoundError', 'SyntaxError', 'Zero', 'D', 'NameError为找不到变量名报错；FileNotFoundError为文件不存在报错；SyntaxError为语法报错；ZeroDivisionError为数学除零运算报错。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7092, '如果x＝5.5，则表达式x＞0 and x==int（x）的运算结果为 ；表达式x＞0 or x==int（x）的运算结果为（）。', '单选题', 'TrueFalse', 'FalseTrue', 'TrueTrue', 'FalseFalse', 'B', '5.5恒大于0，且5.5不等于int（5）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7093, '如果一个SVM模型出现欠拟合，那么下列哪种方法能解决这一问题（）', '单选题', '增大惩罚参数\nC 的值', '减小惩罚参数\nC 的值', '减小核系数（gamma参数）', '', 'A', 'SVM模型出现欠拟合，表明模型过于简单，需要提高模型复杂度。C值越大，相应的模型越复杂。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7094, '如果一个一维数组的标准差为0，则该数组中每个元素都相等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '根据标准差的定义，只要有任何一个元素与平均值不相同，则标准差必然大于0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7095, '如果一个企业经常采用竞争性定性价或生产高质量产品来阻止竞争对手进入，从而保持自己的稳定，它应该属于（）', '单选题', '开拓型战略组织', '防御型战略组织', '分析性战略组织', '反应型战略组织', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7096, '如果一个匹配中，任何一个节点都不同时是两条或多条边的端点，也称作极大匹配', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '极大匹配（Maximal Matching）是指在当前已完成的匹配下，无法再通过增加未完成匹配的边的方式来增加匹配的边数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7097, '如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7098, '如果一个样本空间线性可分，那么，我们能找到（）个平面来划分样本', '单选题', '1', '无数', 'K', '不确定', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7099, '如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（）。', '单选题', '过拟合', '可能过拟合可能欠拟合', '刚好拟合', '欠拟合', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7100, '如果一个用户对一个共享打印机具有“管理文档”的权限，那么该用户可以向该打印机提交文档进行打印。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7101, '如果一个经过训练的机器学习模型在测试集上达到 100% 的准确率，这意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '本题考查的是机器学习泛化能力与噪声。\n现实世界的数据并不总是无噪声的，所以在这种情况下，我们不会得到 100% 的准确度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7102, '如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率，意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7103, '如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率，这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现？（）', '判断题', '是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了', '不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7104, '如果一个配置项的版本号为1.1，那么这个配置项处于（）状态', '单选题', '草稿', '正式', '修改', '完成', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7105, '如果一定要一起用的话，要按下面的顺序写，不能换顺序，否则会出错。1、：①位置参数；2、②默认值参数；3、③可变参数；4、④关键字参数。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7106, '如果一道题里面有一部分是模糊的，则属性为题型+干扰，题号、插图、答题区都正常框。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7107, '如果不存在一个能正确划分两类样本的超平面，应该怎么办？', '单选题', '将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使样本在这个特征空间内 线性“可分', '将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使样本在这个特征空间内线性不可分', '将样本从原始空间映射到一个更低维的特征空间，使样本在这个特征空间内线性可分', '将样本从原始空间映射到一个更低维的特征空间。使样本在这个特征空间内线性不可分', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7108, '如果不考虑外部信息，聚类结构的有良性度量应当采用', '单选题', '方差', '均方差', '中位数', '均值', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7109, '如果两个变量相关，那么它们一定是线性关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '相关不一定是线性关系，也有可能是非线性相关。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7110, '如果两个向量的夹角越小，则表示它们越不相似。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7111, '如果两个数组的形状不同，则它们是无法执行算术运算的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '当数组满足某一维度等长或满足其中一个数组为一维数组时，便可以通过广播机制进行运算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7112, '如果争执EV是300万元，实际成本AC是350万元，计划值PV是375万元。进度执行指数显示（）', '单选题', '仅以原始计划速率的86%进行项目', '正在以原始计划速率的93%进行项目', '正在以原始计划速率的107%进行项目', '仅以原始计划速率的80%进行项目', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7113, '如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（）。', '多选题', '已知类别样本质量', '分类准则', '特征选取', '量纲', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7114, '如果你想要构建一个能够输入人脸图片输出为N个标记的神经网络（假设图像只包含一张脸），那么你的神经网络有多少个输出节点？', '单选题', 'N', '2N', '3N', 'N^2', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7115, '如果你有10，000，000个例子，你会如何划分训练/开发/测试集？', '单选题', '33%训练，33%开发，33%测试', '60%训练，20%开发，20%测试', '98%训练，1%开发，20%测试', '20%训练，60%开发，20%测试', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7116, '如果你有多个域名，且都用在同一服务器上，只需针对主体进行备案。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7117, '如果你正在处理文本数据，使用单词嵌入（Word2vec）表示使用的单词。在单词嵌入中，最终会有1000维。如果想减小这个高维数据的维度，使得相似的词在最邻近的空间中具有相似的含义。在这种情况下，你最有可能选择的算法是（____）。', '单选题', 't-SNE', 'PCA', 'LDA', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7118, '如果你的数据有许多异常值，那么使用数据的均值与方差去做标准化就不行了，在preprocessing模块中定义了哪个方法（）可以解决这个问题（）。', '单选题', 'normalizer）', 'robust_scale）', 'maxabs_scale）', 'scale）', 'B', 'robust_scale）和RobustScaler）这两个方法，解决了上述问题，它会根据中位数或者四分位数去中心化数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7119, '如果使用线性回归模型，下列说法正确的是（）。', '单选题', '检查异常值是很重要的，因为线性回归对离群效应很敏感', '线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布', '线性回归假设数据中基本没有多重共线性', '以上说法都不对', 'A', '异常值是数据中的一个非常有影响的点，它可以改变最终回归线的斜率。因此，去除或处理异常值在回归分析中是很重要的。了解变量特征的分布是有用的，类似于正态分布的变量特征对提升模型性能很有帮助，数据预处理的时候经常做的一件事就是将数据特征归一化到（0，1）分布，但不是必需的。当模型包含相互关联的多个特征时，会发生多重共线性。因此，线性回归中变量特征应该尽量减少冗余性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7120, '如果允许一条记录触发多条分类规则，把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测试记录的类标号，称为无序规则', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7121, '如果关闭端口上的生成树协议，则有可能会产生广播风暴', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7122, '如果原问题的目标函数是凸函数，且限制条件是线性函数，则原问题的解和对偶问题的解相等。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7123, '如果发现模型在验证集上的准确性整体高于训练集，在验证集上的损失整体低于训练集，则最可能的情况是（  ）。', '单选题', '验证集的数据样本与训练集相比，数量过少和过于简单', '验证集的数据样本与训练集相比，数量过多和过于复杂', '模型没有采用正则化方法', '以上都对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7124, '如果只写open（filename），那就是用（）模式打开。', '单选题', 'r', 'w', 'a', 'b', 'A', '默认以读模式打开。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7125, '如果命题p为真、命题q为假，则下述哪个复合命题为真命题（）', '单选题', 'p且q', '非p', '如果q则p', '如果p则q', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7126, '如果回归模型中存在多重共线性（multicollinearity），应该如何解决这一问题而不丢失太多信息（多选）？', '多选题', '剔除所有的共线性变量', '剔除共线性变量中的一个', '通过计算方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施', '删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如 Ridge 或 Lasso 回归。', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7127, '如果在SQLServer登录成功并不意味着该用户已经可以访问SQLServer上的数据库。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7128, '如果在一个高度非线性并且复杂的一些变量中，一个树模型可能比一般的回归模型效果更好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7129, '如果在内存中采用链式保存线性表，则元素之间的逻辑关系通过（）', '单选题', '元素在内存中的相对位置表示逻辑次序', '保存在元素中的指针表示先后次序', '设立单独的区域存储元素之间的逻辑次序', '元素本身的关键字来表示逻辑次序', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7130, '如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的？', '单选题', '增加树的深度', '增加学习率', '减小树的深度', '减少树的数量', 'C', '本题考查的是决策树相关概念。\n一般用决策树进行分类，从根结点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点。这时，每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分类，直至达到叶结点。最后将实例分到叶结点的类中。—— 引自李航 《统计学习方法》\n决策树深度越深，在训练集上误差会越小，准确率越高。但是容易造成过拟合，而且增加模型的训练时间。对决策树进行修剪，减小树的深度，能够提高模型的训练速度，有效避免过拟合。\n单决策树中，学习率不是一个有效参数。\n决策树是单树，随机森林由多个决策树组成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7131, '如果在线性回归模型中增加一个特征变量，下列可能发生的是（多选）？', '多选题', 'R-squared 增大，Adjust R-squared 增大', 'R-squared 增大，Adjust R-squared 减小', 'R-squared 减小，Adjust R-squared 减小', 'R-squared 减小，Adjust R-squared 增大', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7132, '如果在线性回归模型中额外增加一个变量特征之后，下列说法正确的是？', '单选题', 'R-Squared 和 Adjusted R-Squared 都会增大', 'R-Squared 保持不变 Adjusted R-Squared 增加', 'R-Squared 和 Adjusted R-Squared 都会减小', '以上说法都不对', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7133, '如果在进行单元测试的时候发现错误，则针对该被发现的错误，可以判断在整个软件开发过程最可能出现错误的阶段是（）', '单选题', '需求分析', '概要设计', '详细设计', '单元测试', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7134, '如果在采取每一个决策或行动时，都使条件风险最小，则对所有的x做出决策时，其期望风险也必然最小', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7135, '如果增加多层感知机的隐藏层层数，分类误差便会减小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7136, '如果增加多层感知机（Multilayer Perceptron）的隐藏层层数，分类误差便会减小。这种陈述正确还是错误？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7137, '如果增加多层感知机（MultilayerPerceptron）的隐层层数，测试集的分类B会减小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7138, '如果增加多层感知机（MultilayerPerceptron）的隐藏层层数，分类误差便会减小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7139, '如果处理以下形状的数据时，适宜采用DBSCAN的是', '单选题', '球形', 'SS形', '椭球形', '方形', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7140, '如果字符串中有*需要匹配，需要输入的正则表达式为（）。', '单选题', '\\*', '\\\\*', '*', '（*）', 'A', '*号用在匹配前面的子表达式零次或多次；要匹配 * 字符，请使用 \\*进行转义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7141, '如果定义类时没有编写析构函数，Python将提供一个默认的析构函数进行必要的资源清理工作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7142, '如果定义视图的FROM子句包括多张表，并且视图中列来自多张表，则不能用DML语句通过视图操纵数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7143, '如果对HBase表的添加数据记录，可以使用（）命令进行操作。', '单选题', 'create', 'get', 'put', 'scan', 'C', 'HBase 使用 put 命令向数据表中插入数据，put 向表中增加一个新行数据，或覆盖指定行的数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7144, '如果对决策树进行剪枝可以减小决策树的复杂度，提高决策树的专一性能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '提高泛化能力');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7145, '如果对属性值的任一组合，R中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R中的规则为（）', '单选题', '无序规则', '穷举规则', '互斥规则', '有序规则', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7146, '如果对相同的数据进行逻辑回归，将花费更少的时间，并给出比较相似的精度（也可能不一样），怎么办？\n（假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，Logistic回归需要很长时间才能训练。）', '单选题', '降低学习率，减少迭代次数', '降低学习率，增加迭代次数', '提高学习率，增加迭代次数', '增加学习率，减少迭代次数', 'D', '如果在训练时减少迭代次数，就能花费更少的时间获得相同的精度，但需要增加学习率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7147, '如果将cut（）函数的cut_all参数设为False，则表示按照全模式进行分词。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7148, '如果将cut（）函数的cut_all参数设为False，则表示的是按照精确模式进行分词，', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7149, '如果将图像中对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的图像将？', '多选题', '亮度减小；', '亮度增加；', '对比度减小；', '对比度增加；', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7150, '如果将均匀噪声的定义范围增加一倍，则其方差？', '单选题', '不变', '增加为两倍', '增加为四倍', '增加为八倍', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7151, '如果希望一次性创建一组子图，则可以通过subplot（）函数进行实现。 （）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7152, '如果希望减少数据集中的特征数量，则可以采取的措施是（）。', '多选题', '使用正向选择法（Forward Selection）', '使用反向消除法（Backward Elimination）', '逐步选择消除法（Stepwise）', '计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一', 'ABCD', '正向选择（Forward Selection）是首先选择一个特征，每个特征都试一遍，选择对模型准确率提升最高的那个特征；然后再在这个特征基础上添加另外一个特征，方法类似，直到模型准确率不再提示为止。反向消除（Backward Elimination）是首先包含了所有的特征，然后尝试删除每个特征，最终删掉对模型准确率提升最高的一个特征（因为删除这个特征模型准确率反而增加了，则说明这个特征是无用特征）。如此类推，直到删除特征并不能提升模型为止。相对于 Forward Selection，Backward Elimination 的优点在于其允许一些低贡献值的特征能够进到模型中去（有时候低贡献值的特征能在组合中有更大的贡献值，而 Forward Selection 忽略了这种组合的可能性），因此Backward Elimination能够避免受一两个占主导地位的特征的干扰。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7153, '如果希望创建一个数组，则只能用array（）函数实现。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7154, '如果希望时间序列中的时间戳不再是固定的每天，则可以在创建DatetimeIndex时对freq参数进行修改。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7155, '如果希望某个变置只可以被类本身访问和调用，则应该使用下列哪一种访问控制修饰符', '单选题', 'private', 'protected', 'private protected', 'public', 'A', 'private表示私有，私有的意思就是除了class自己之外，任何人都不可以直接使用，私有财产神圣不可侵犯嘛，即便是子女，朋友，都不可以使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7156, '如果希望还原单词的基本形式，则需要使用import语句导入哪个模块？（）', '单选题', 'nltk.corpus', 'nltk.tokenize', 'nltk.stem', 'nltk.tag', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7157, '如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和（）', '单选题', '平移', '删除', '移动', '收敛', 'A', '如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7158, '如果当前时间是 2018年5月1日10点10分9秒，则下面代码的输出结果是（ ）。import timeprint（time.strftime（“%Y=%m-%d@%H》%M》%S“， time.gmtime（）））', '单选题', '2018=05-01@10》10》09', '2018=5-1 10》10》9', 'True@True', '2018=5-1@10》10》9', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7159, '如果想要修改集群的备份数量，可以修改下面哪个配置文件？', '单选题', 'mapred-site.xml', 'core-site.xml', 'hdfs-site .xml', 'hadoop-env.sh', 'C', 'hadoop中备份数设置：（hdfs-site.xml）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7160, '如果我们使用了一个过大的学习速率会发生什么（）。', '单选题', '神经网络快速收敛', '不好说', '都不对', '神经网络不会收敛', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7161, '如果我们去掉深度学习网络中的ReLU层，这个神经网络仍能够处理非线性函数，这种说法是：', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7162, '如果我们希望预测n个类（p1，p2 … pk）的概率使得所有n的p的和等于1，那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数？', '单选题', 'Softmax', 'ReLu', 'Sigmoid', 'Tanh', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7163, '如果我们现有一个安装2.6.5版本的hadoop集群，在不修改默认配置的情况下存储200个每个200M的文本文件，请问最终会在集群中产生多少个数据块（包括副本）？', '单选题', '200', '40000', '400', '1200', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7164, '如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）', '单选题', '神经网络会收敛', '不好说', '都不对', '神经网络不会收敛', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7165, '如果我们的机器（或智能体）每次训练更新的损耗会比较大，我们更倾向于选择哪种算法。（     ）', '单选题', 'Sarsa', 'Q-learning', '两者都可以', '两者都不行', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7166, '如果我们说线性回归模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面说法正确的是（）。', '单选题', '测试样本误差始终为零', '测试样本误差不可能为零', '以上答案都不对', '-', 'C', '根据训练样本误差为零，无法推断测试样本误差是否为零。如果测试样本集很大，则很可能发生过拟合，导致模型不具备很好的泛化能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7167, '如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明模型欠拟合（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明模型过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7168, '如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明（）。', '单选题', '欠拟合', '模型很棒', '过拟合', '以上答案都不正确', 'C', '当学习器把训练样本学得太好了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降这种现象在机器学习中称为过拟合 。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7169, '如果执行正常，open（）函数返回1个文件对象，通过该文件对象可以对文件进行读写操作', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7170, '如果把年份字符串作为索引使用，则可以获取到属于这一年的所有数据。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7171, '如果把知识按照作用来分类，下述（ ）不在分类的范围内。', '单选题', '用控制策略表示的知识，即控制性知识', '可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识', '用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识，即过程性知识', '用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7172, '如果把知识按照表达内容来分类，下述（ ）不在分类的范围内。', '单选题', '元知识', '显性知识', '过程性知识', '事实性知识', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7173, '如果数据量较大，哪种聚类算法比较适合？', '单选题', '系统聚类', '快速聚类（k-means）', 'A 和 B 都可以', 'A 和 B 都不可以', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7174, '如果数据量较少，容易发生过拟合。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7175, '如果数据集中的图片数量和标签数量不等，说明数据逻辑存在问题，可使用assert语句校验图像数量和标签数据是否一致', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7176, '如果是将低频率数据转换到高频率数据，则称为降采样。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7177, '如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为', '单选题', 'O（m）', 'O（mlogm）', 'O（m2）', 'O（logm）', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7178, '如果某些Containers的物理内存利用率超过了配置的内存阈值，但所有 Containers的总内存利用率并没有超过设置的Nodemanager由存值，那么内存使 用过多的containers仍可以继续运行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '如果某些Containers的物理内存利用率超过了配置的内存阈值，但所有 Containers的总内存利用率并没有超过设置的Nodemanager由存值，那么内存使 用过多的containers仍可以继续运行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7179, '如果某系统12*5=61成立，则系统采用的是（）进制', '单选题', '7', '8', '9', '10', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7180, '如果正态总体均值95%置信区间为（960，1040），则有（）', '多选题', '样本容量为16', '能给出置信下限的单侧置信区间为（966.33+o）', '样本均值为1000', '容许误差是40', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7181, '如果没有明确的指明数组中元素的类型，则默认为float64', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7182, '如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为', '多选题', '梯度剪切', '随机欠采样', '使用 Relu 激活函数', '正则化', 'ACD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7183, '如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题，我们可以采用的解决办法有随机欠采样。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7184, '如果深度学习训练过程不收敛，训练集准确率很低，属于下面哪个问题？', '单选题', '欠拟合', '过拟合', '泛化能力差', '泛化能力强', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7185, '如果相同频率的两个Period对象进行数学运算，那么计算结果为它们的单位数量。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7186, '如果神经网络中各个神经元一个一个地改变状态，即当某个神经元改变状态时，其它神经元状态保持不变，称为（         ）', '单选题', '并行', '连接', '异步', '同步', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7187, '如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（）。', '单选题', '无偏的，有效的', '无偏的，非有效的', '有偏的，有效的', '有偏的，非有效的', 'B', 'OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。根据证明过程可知，随机误差中存在异方差性不会影响其无偏性，而有效性证明中涉及同方差性，即异方差性会影响参数OLS估计量的有效性，得到的参数估计量不是有效估计量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7188, '如果自变量X和因变量Y之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法（）。', '单选题', '正确', '错误', '无法确定', '模型效果差别不大', 'A', '当数据是非线性的时，经典回归模型泛化能力不强，而基于树的模型通常表现更好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7189, '如果要卸载指定环境中的包，则直接使用remove命令移除即可。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7190, '如果要对B2、B3、B4三个单元格中的数值求平均值，则公式应该为（）。', '多选题', '=AVERAGE（B2：B4）', '=SUM（B2：B4）', '=AVERAGE（B2，B3，B4）', '=（B2+B3+B4）/3', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7191, '如果要将读写位置移动到文件开头，需要使用的命令是（）。', '单选题', 'close', 'seek（0）', 'truncate', 'write（‘stuff‘）', 'B', 'seek（0）指移动指针到0位置即开头。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7192, '如果要清空文件，需要使用的命令是（）。', '单选题', 'close）', 'seek（0）', 'truncate（0）', 'Dwrite（‘stuff‘）', 'C', 'truncate（size）方法将截断文件，大小为size，size为0即清空');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7193, '如果要给队列QueueA设置容量为30%，应该设置哪个参数（）？', '单选题', 'yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent', 'yarn.scheduler.capacity.root.QueueD.user-limit-factor', 'yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity', 'yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state', 'C', '在YARN中应设置为yarn.scheduler.capacity.root.QueueA. capacity');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7194, '如果规则集R中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集R中的规则为（）。', '单选题', '无序规则', '穷举规则', '互斥规则', '有序规则', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7195, '如果调用transpose（）方法时传入“（0，1，2）”，则数组的shape不会发生任何变化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7196, '如果配置了RAC高可用架构，就不必要再对数据库定期备份了（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7197, '如果重排OPEN表是依据f（x）=g（x）+h（x）进行的，则称该过程为', '单选题', 'A算法', 'A*算法', '有序搜索', '启发式搜索', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7198, '如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中（）必然可以得到最优解', '单选题', '广度优先搜索', '深度优先搜索', '有界深度优先搜索', '启发式搜索', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7199, '如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，广度优先搜索必然可以得到该最优解，（）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。', '单选题', '无界深度优先搜索', '深度优先搜索', '有界深度优先搜索', '启发式搜索', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7200, '如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，必然可以得到该最优解的是（         ）', '单选题', '广度优先搜索', '深度优先搜索', '有界深度优先搜索', '启发式搜索', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7201, '如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）可以认为在这几种算法中是“智能程度相对比较高”的算法。', '单选题', '广度优先搜索', '深度优先搜索', '有界深度优先搜索', '启发式搜索', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7202, '如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解', '单选题', '广度优先搜索', '深度优先搜索', '有界深度优先搜索', '启发式搜索', 'A', '广度优先搜索会根据离起点的距离，按照从近到远的顺序对各节点进行搜索。而深度优先搜索会沿着一条路径不断往下搜索直到不能再继续为止，然后再折返，开始搜索下一条路径。广度优先搜索可以找出节点的最短路径，即可以解决最短路径问题。有界深度优先搜索为了解决深度有限搜索误入无穷分支，定出一个深度界限，在找寻达到这一深度界限而且还没有找到目标时，即返回重找。启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的，可以消除组合爆炸，并得到令人能接受的解（通常并不一定是最佳解）。所以如果存在最优解，广度优先搜索必然可以得到最优解，答案选A');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7203, '如果需要删除字典中指定的元素，可以使用（）命令', '单选题', 'del', 'delete', 'pop', 'popitem', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7204, '如果需要安装Spark集群，则需要把从节点的主机名写入slaves文件', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7205, '如果需要完成的任务是預测一个连续值，则这个任务是回归，如果是离散值，则 是分类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7206, '如果需要对HBase表中的数据进行列表查看，可以使用（）命令进行操作。', '单选题', 'count', 'scan', 'put', 'get', 'B', 'get命令是用来获取Hbase表中某行的数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7207, '如果需要由数据生产者决定数据发送给目标Bolt的某一个确定的Task，应选择以下哪种消息发布策略（）？', '单选题', '局部字段分组', '广播分组', '直接分组', '全局分组', 'C', '如果需要由数据生产者决定数据发送给目标Bolt的某一个确定的Task，应选择直接分组发布策略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7208, '如果需要训练的特征维度成千上万，在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难。我们通过（）可以缓解这个问题。', '单选题', 'K均值算法', '支持向量机', '降维', '以上答案都不正确', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7209, '如果需要连接大量字符串成为一个字符串，那么使用字符串对象的join（）方法比运算符+具有更高的效率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7210, '如需在DACP进行数据开发，申请什么角色', '单选题', '数据开发', '数据目录查询', '数据管理', '系统管理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7211, '媒体播放器是一个应用软件，主要功能是用于播放多种格式的音频、视频序列', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7212, '子句~PQ和P经过消解以后，得到（）', '单选题', 'P', 'Q', '~P', '：PQ', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7213, '子集搜索中，逐渐增加相关特征的策略称为（）。', '单选题', '前向搜索', '后向搜索', '双向搜索', '不定向搜索', 'A', '子集搜索中，逐渐增加相关特征的策略称为前向搜索。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7214, '字典 d={‘Name‘： ‘Kate‘， ‘No‘： ‘1001‘， ‘Age‘： ‘20‘}，表达式len（d）的值为（ ）。', '单选题', '12', '9', '6', '3', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7215, '字典中的元素可以用序号下标作为索引访问。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7216, '字典和元组一样是不变的，不能进行元素的添加和删除。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7217, '字典对象的（ ）方法返回字典的“值“列表。', '单选题', 'keys（）', 'key（）', 'values（）', 'items（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7218, '字典是存放若干个成对数据的无序散列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7219, '字典的遍历正确的有（）。', '多选题', 'for in 变量i，字典： 使用i遍历所有的键，有键就可以通过变量访问其值', 'for 变量i in 字典： 使用i遍历所有的键，有键就可以通过变量访问其值', 'for 变量i，变量j in 字典items）： 使用变量i遍历所有键，通过变量j遍历所有值', 'for in 变量i，变量j 字典items）： 使用变量i遍历所有键，通过变量j遍历所有值', 'BC', 'item默认迭代所有字典的键值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7220, '字典的（ ）方法返回字典的“键“列表。', '单选题', 'keys（）', 'key（）', 'values（）', 'items（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7221, '字段age为整数，查询age在20到25之间，以下where条件错误的是（）。', '单选题', 'age between 20 and 25', 'age in（20，21，22，23，24，25）', 'age》=20 and age《=25', 'agein（》=20 and 《=25）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7222, '字段cost的最大最小值分别是1200元和9800元。利用最大-最小规范化的方法，将属性的值映射到0至1的范围内。则cost值为7360元将被转化为（）。', '单选题', '0.751', '0.163', '0.457', '0.716', 'D', '（7360-1200）/（9800-1200）=0.716');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7223, '字母频率分析法对多表代替密码算法最有效果。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7224, '字符串不能做比较运算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7225, '字符串属于Python有序序列，和列表、元组一样都支持双向索引。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7226, '字符串属于基本数据类型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '基本数据类型为byte、short、int、long、char、float、double、boolean，字符属于基本类型，字符串不属于。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7227, '字符串是一个字符序列，例如，字符串s，从右侧向左第3个字符用什么索引？', '单选题', 's【3】', 's【-3】', 's【0：-3】', 's【：-3】', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7228, '字符串是不可变序列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7229, '字符串的strip方法的作用是（ ）。', '单选题', '删除字符串头尾指定的字符', '删除字符串末尾指定的字符', '删除字符串头部指定的字符', '通过指定分隔符对字符串切片', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7230, '字符串的格式化可以使用（）。', '多选题', '%', 'format', 'input', '+', 'AB', 'input是输入，+ 是加法运算符。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7231, '字符型的输入中对’进行特殊处理安全编码中输入验证的控制项。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7232, '字词的重要性随着它在文件出现的次数？。', '单选题', '反比下降', '正比增加', '保持不变', '无法评价', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7233, '存储器存储容量的基本单位是', '单选题', '字', '字节', '二进制位', '字长', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7234, '存在一个算法对所有问题的解决效果都是最佳的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7235, '存在关联规则为 A →B，此规则的confdence为80%，则代表（）。', '单选题', '买 B 商品的顾客中，有 80%的顾客会同时购买 A', '同时购买 A，B 两商品的顾客，占所有顾客的 80%', '买 A 商品的顾客中，有 80%的顾客会同时购买 B', '两商品 A，B 在交易数据库中同时被购买的机率为80%', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7236, '存在异议申诉属实，但仍需为其办理扣缴申报的纳税人，扣缴单位可在自然人电子税务局（扣缴端）发起确认邀请，并通知纳税人在（）确认同意后方可办理。', '单选题', '办税服务大厅', '个人所得税APP或自然人电子税务局WEB端', '扣缴单位人事管理系统', '自然人电子税务局（扣缴端）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7237, '存在环路的情况下，如果不启动生成树协议，交换机则无法正常工作。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7238, '孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '孤立点探测是数据挖掘中的一个重要方面，有着广泛的应用，如信用卡欺诈探测、市场分析客户消费行为、医学治疗不寻常反映、网络入侵监测等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7239, '孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '孤立点探测是数据挖掘中的一个重要方面，有着广泛的应用：如信用卡欺诈探测、市场分析客户消费行为、医学治疗不寻常反映、网络入侵监测等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7240, '学 习率对机器学习模型结果会产生影响，通常我希望学习率（）。', '单选题', '越小越好', '越大越好', '较小而迭代次数较多', '较大而迭代次数较小', 'C', '学习率对机器学习模型结果会产生影响，通常我希望学习率较小而迭代次数较多。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7241, '学习方式划分，机器学习通常分为 （）三类、', '单选题', '监督学习、非监督学习、聚类', '监督学习、非监督学习、神经网络', '监督学与、非监督学与、强化学习', '监督学习、非监督学习、有教师学习', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7242, '学习是一个持之以恒的事情，要劳逸结合', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7243, '学习率对机器学习模型结果会产生影响，通常希望学习率（）。', '单选题', '越小越好', '越大越好', '较小而迭代次数较多', '较大而迭代次数较小', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7244, '学习率是根据不同场景人为设定的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7245, '学习率越大，训练速度越快，最优解越精确。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7246, '学习算法的参数配置不同，学得模型的性能差别不大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7247, '学习能力是人具有智能的重要标志，机器学习主要研究在机器（计算机）上使用的学习方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7248, '学习能力是否”过于强大“，完全是由学习算法决定的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7249, '学习速率的设置（）。', '单选题', '越大越好', '越小越好', '随机设置', '看情况调整', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7250, '学校通过广播报道校运会赛事信息，其主要的信息载体形式是', '单选题', '动画', '声波', '视频', '图形', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7251, '学生成绩表grade中有字段score（float），现在要把所有在55分至60之间的分数提高5分，以下sq语句正确的是（）。', '多选题', 'Update grade set score=score+5', 'Update grade set score=score+5 where score》=55 or score《=60', 'Update grade set score=score+5 where score between 55 and 60', 'Update grade set score=score+5 where score》=55 and score《=60', 'CD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7252, '宁家骏委员指出，（）主导了 21世纪。', '多选题', '云计算', '移动支付', '大数据', '物联网', 'ACD', '移动支付只是一种支付手段，其他三者主导了21世纪。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7253, '安全事件分析方法就是采用定量分析方式', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7254, '安全审计就是日志的记录。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7255, '安装Hadoop时，发现50070对应的页面无法打开，可以通过下面哪个命令查看某个端口（TCP或UDP）是否在监听', '单选题', 'ps', 'netstat', 'ping', 'ifconfig', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7256, '安装fusioninsight HD的Streaming组件时，Nimbus角色要求安装几个节点？', '单选题', '4.0', '3.0', '2.0', '1.0', 'C', '安装fusioninsight HD的Streaming组件时，Nimbus角色要求安装2个节点，主控节点（Master Node）和工作节点（Worker Node），主控节点1个，工作节点可以是多个');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7257, '安装了防火墙和杀毒软件，网络是安全的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7258, '安装完全分布式Apache Hadoop的核心配置文件有core-site.xml，hdfs- s ite .xm l.mapred-s ite.xm I，yarn-s ite.xm I o', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '安装完全分布式Apache Hadoop的核心配置文件有core-site.xml，hdfs- s ite .xm l.mapred-s ite.xm I，yarn-s ite.xm I o');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7259, '安装第三方库的命令正确的是（）。', '单选题', 'import', 'pip install', 'install', 'pip get', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7260, '安装飞桨框架时，确定python位置的命令（）。', '单选题', 'where python', 'python --version', 'python -m ensurepip', 'python -m pip --version', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7261, '完全备份每天都对整个系统进行完全备份，造成备份的数据大量重复。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7262, '完成的训练模型可以保存为外部⽂件，再次使⽤模型时，不需要重新训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7263, '完整性约束通常包括（）', '多选题', '实体完整性', '域完整性', '参照完整性', '用户定义完整性', 'ABCD', '在关系数据库中，完整性约束通常包括：①实体完整性：规定表的每一行在关系表中是唯一的实体。②域完整性：指关系表中的列必须满足某种特定的数据类型约束，其中约束又包括取值范围、精度等规定。③参照完整性：指两个关系表的主关键字和外关键字的数据应一致，保证了表之间的数据的一致性，防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。④用户定义的完整性：不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同，往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即针对某个特定关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用必须满足的语义要求。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7264, '完整的CNN架构除了输入及输出外还包含哪些层（）', '多选题', '全连接层', '隐藏层', '卷积层', '池化层', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7265, '完整的物联网产业链主要包括核心感应器件提供商、感知层末端设备提供商、网络提供商、软件与行业解决方案提供商、系统集成商、运营及服务提供商等六大环节（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7266, '定义`x=3.9`，表达式`int（x）`的结果是3', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7267, '定义程序基本信息时，下列哪项是必填的', '单选题', '名称', '中文名称', '周期', '以上均是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7268, '定义类如下：\nclass hello（）：\ndef showInfo（sef）：\nprint（self.x）\n下面描述正确的是（    ）', '多选题', '该类不可以实例化', '该类可以实例化', '在pycharm', '该类可以实例化，并且能正常通过对象调用showInfo（）', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7269, '定义类时所有实例方法的第一个参数用来表示对象本身，在类的外部通过对象名来调用实例方法时不需要为该参数传值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7270, '定义问题时通常使用以下哪种方法。（）', '单选题', '波特五力竞争分析', '5W2H分析法', '描述性统计分析', '决策树', 'B', '定义问题时通常使用5W2H分析法，表达式：WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO+HOW 决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。 描述性统计分析，使用几个关键数据来描述整体的情况。描述性数据分析属于比较初级的数据分析，常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。 波特五力模型用于竞争战略的分析，可以有效地分析客户的竞争环境。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7271, '定序等级的数据不可以进行？', '多选题', '类别区分', '分类操作', '自然排序', '类别定义', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7272, '定序等级的数据可以进行？', '单选题', '类别区分', '分类操作', '自然排序', '类别定义', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7273, '定性变量（或属性变量，分类变量）不能点出直方图、散点图或茎叶图，但可以描绘出它们各类的比例。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '定性变量，也就是表示类别的变量，比如性别、省份等。对于这类变量，不能在模型里直接使用它们，因为定性变量之间的数学计算是毫无意义的。另一方面，定性变量是一类很常见的变量，通常带着很有价值的信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7274, '定类等级的数据可以进行数学操作，比如平均工作，平均血型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7275, '定距等级的数据值之间的差异是没有意义的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7276, '定量属性可以是整数值或者是连续值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7277, '实体识别是指识别文本中的哪种信息？', '单选题', '关键词和主题词', '人名、地名、组织机构名等具体实体', '句子的语法结构和句法关系', '文本的情感和情绪信息', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7278, '实体识别的目的是确保源系统中的函数依赖和参照约束与目标系统匹配', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7279, '实例学习或从例子学习的又一名称是（         ）', '单选题', '智能学习', '机器学习', '推理学习', '示例学习', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7280, '实时动态监测系统由哪些部分组成（）。', '单选题', '子站系统', '主站系统', '高速通信网络', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7281, '实时计算类应用主要通过（）来实现。', '多选题', '流计算组件', '内存计算组件', 'MPP数据库', 'Hadoop的后台定时分析计算任务', 'AB', '实时计算类应用主要通过流计算组件、内存计算组件来实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7282, '实现One-Hot编码可以用pandas中什么（）函数（）。', '单选题', 'groupby', 'merge', 'get_dummies', 'fillna', 'C', 'get_dummies生成哑变量，与one-hot编码一致。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7283, '实现矩阵与标量乘法的命令是（）。', '单选题', 'np.doc（）', 'np.matmul（）', 'np.dot（）', '以上都不是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7284, '实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法结构，根据（）重新组织句子。', '单选题', '音韵', '意义', '逻辑', '效果', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7285, '审核回收的调研数据需要做以下哪些数据清洗。（）', '多选题', '补充缺失值', '剔除异常值', '剔除数据重复', '调整不一致的数据', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7286, '审计机制是一种非常重要的操作系统安全机制。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7287, '客户流失分析、营销相应是数据挖掘技术在客户生命周期管理方面的应用。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7288, '客户端从HDFS上读取数据时会（）。', '单选题', '从NameNode上获取数据', '从DataNode上获取Block位置', '从NameNode上获取Block位置', '从NameNode上获取数据和Block位置', 'C', 'NameNode保存数据Block的位置，DataNode保存数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7289, '客户端可以看见VLAN。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7290, '客户端必须安装集团统一的客户端安全管理软件、操作系统补丁升级软件、系统软件分发与资产管理软件和防病毒软件等，并及时安装各种操作系统补丁，更新防病毒软件引擎和病毒码；不得擅自停用、卸载客户端安全管理相关软件。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7291, '客户群如何修改？', '单选题', '在客户群集市中添加客户群到收纳篮，修改规则。', '在我的客户群中添加到收纳篮中，修改规则。', '在我的客户群中，点击客户群后面的操作中的修改进行修改。', '在搜索中直接点击添加进行修改。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7292, '客户群推送设置如何操作', '多选题', '客户群配置成功之后点击跳出页面的推送设置进行推送设置。', '在我的客户群页面点击客户群操作中的推送设置进行推送设置。', '在搜索中进行客户群推送设置。', '在客户群集市中进行推送设置。', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7293, '客户群智能分析功能如何操作？', '单选题', '在搜索中进行客户群推送设置。', '在客户群集市中点击操作。', '在我的客户群中点击操作。', '在我的客户群中点击操作中的智能分析，然后拖拽要分析的维度进行客户群智能分析。', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7294, '客户群生成方式', '多选题', '一次性导入', '规则生成', '复制已生成的客户群规则', '手工填写', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7295, '客户评价、退货换货、客户投诉等，属于 （）。', '单选题', '网站用户数据', '订单数据', '反馈数据', '私有数据', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7296, '客流分析可准确分析顾客年龄、性别等信息，区别新老客户，助力精准营销，其应用的主要技术不包括______。（    ）', '单选题', '人脸识别', '比对', '文字识别', '搜索技术', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7297, '客流实时热力图通过什么方法提升显示精细度？', '单选题', 'MR网格系数分摊', '三点定位', 'WIFI', 'ibeacon（蓝牙）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7298, '客流平台中使用的地图是？', '单选题', '百度地图', '高德地图', '腾讯地图', '谷歌地图', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7299, '客流平台中可配置的区域类型不包括：', '单选题', '景区', '党政军办事处', '车站、码头', '展览中心', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7300, '客流平台中实时数据更新周期是？', '单选题', '5分钟', '10分钟', '1分钟', '10秒', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7301, '客流平台使用的信令数据生成业务类型包括：', '多选题', '通话、短信', '上网', '位置区更新和周期性更新', '开关机', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7302, '客流平台使用的技术包括：', '多选题', '流处理技术', '关系型和KV型内存库', 'MPP数据库', 'DCOS', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7303, '客流平台显示的区域人数是？', '单选题', '真实人数', '使用移动、联通、电信服务的用户数', '使用移动服务的用户数', '使用移动网络上网的用户数', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7304, '客流平台的如何访问？', '单选题', '安装客户端', '命令行访问', 'API访问', '浏览器直接访问', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7305, '客流平台超阈值告警级别包括：', '多选题', '蓝色', '红色', '橙色', '黄色', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7306, '容器技术是指通过模拟计算机的硬件，来实现在同一台计算机上同时运行不同的操作系统的技术。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7307, '容量调度器在进行资源分配，现有同级的2木队列Q1和2，他们的容量均为30，其 中Q1已使用8， Q2已使用14则会优先将资源分配给Q1。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '容量调度器在进行资源分配，现有同级的2木队列Q1和2，他们的容量均为30，其 中Q1已使用8， Q2已使用14则会优先将资源分配给Q1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7308, '宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的（）途径', '单选题', '可行', '最短', '最长', '解答', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7309, '密度直达和密度可达满足对称性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7310, '密码作为保障信息安全的基本方法，应该（）。', '单选题', '使用个人的出生日期作为密码', '使用空密码', '在任何场合都使用相同的密码', '设置安全复杂的密码定期更换', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7311, '密码保管不善属于操作失误的安全隐患。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7312, '密码应用安全性评估与PDCA管理循环的对应关系是', '单选题', 'P：密码应用方案，D：密码应用方案建设实施，C：整改，D：密评', 'P：密码应用方案建设实施，D：密码应用方案，C：整改，D：密评', 'P：密码应用方案，D：密评，C：整改，D：密码应用方案建设实施', 'P：密码应用方案，D：密码应用方案建设实施，C：密评，D：整改', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7313, '密码应用安全性评估与关键信息基础设施网络安全测评、网络安全等级保护测评应分开进行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7314, '对Apriori算法，下列选项中表述有误的是（）。', '单选题', 'Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一。', '应用Apriori算法时，需要先设定模型的最小支持度、最小置信度等阈值。', '应用Apriori算法时，输入的数据可以是连续型数据也可以是离散型数据。', 'Apriori算法扫描数据库的次数依赖于最大频繁项集中项的数量', 'C', '输入的数据是数值型或标称型数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7315, '对MapReduce计算框架中生成的键值对的说法正确的是（__）。', '单选题', '可以有相同的键，值必须唯一', '可以有相同的值，键必须唯一', '可以有相同的键，也可以有相同的值', '键和值都必须唯一', 'C', '键值对中的“键”和“值”并没有必然的联系，两者可以相同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7316, '对Master故障，一个简单的解决办法是让Master周期性地将输出结果写入磁盘，并设置检查点。当Master任务失效时，可以从最后一个检查点开始启动另一个Master进程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7317, '对Numpy 的数组Ndarray 对象属性描述错误的是（）。', '单选题', 'Ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量', 'Ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵来说是n 行 m 列', 'Ndarray.size 数组元素的总个数，也是 shape 属性中 n×*m 的值', 'Ndarray.itemsize Ndarray 对象的元素类型', 'D', 'itemsize是每个数组元素的字节大小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7318, '对Numpy 的数组Ndarray 对象属性的描述，错误的是（）。', '单选题', 'Ndarray.dtype Ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位', 'Ndarray.flags Ndarray 对象的内存信息', 'Ndarray.real Ndarray元素的实部', 'Ndarray.imag Ndarray 元素的虚部', 'A', 'dtype是数组元素的类型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7319, '对Python中的os模块常见方法的描述，错误的是（）。', '单选题', 'os.remove）删除文件', 'os.rename）重命名文件', 'os.walk）读取所有的目录名', 'os.chdir）改变目录', 'C', 'os.walk） 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名，可以指定向上或者向下。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7320, '对Python的sys模块常用方法的描述，错误的是（）。', '单选题', 'sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径', 'sys.modules.keys） 返回所有字典中的keys', 'sys.exc_info） 获取当前正在处理的异常类', 'sys.exit（n） 退出程序', 'B', 'sys.modules.keys）返回所有已加载模块的列表。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7321, '对RCFILE存储格式描述正确的是', '单选题', '数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大', '采用列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比', '使用二进制文件格式，具有使用方便、可分割、可压缩的特点', '建表时默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7322, '对SEQUENCEFILE存储格式描述正确的是', '单选题', '数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大', '采用列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比', '使用二进制文件格式，具有使用方便、可分割、可压缩的特点', '建表时默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7323, '对一个B类网段进行子网划分，如果子网掩码是19位，那么最多能够划分的子网数为（1022）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7324, '对于 n维特征变量中的每个子变量，主成分分析使用样本集合中对应子变量上 \n取值的方差来表示该特征的重要程度。方差越大，特征的重要程度越高；方差越小， \n特征的重要程度越低。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7325, '对于 随机森林和GradientBoosting Trees， 下面说法正确的是：', '单选题', '在随机森林的单个树中， 树和树之间是有依赖的， 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是没有依赖的.', '这两个模型都使用随机特征子集， 来生成许多单个的树.', '我们可以并行地生成GradientBoosting Trees单个树， 因为它们之间是没有依赖的， GradientBoosting Trees训练模型的表现总是比随机森林好', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7326, '对于*非连续*目标在深度神经网络的优化过程中，下面哪种梯度下降方法是最好的？', '单选题', 'SGD', 'AdaGrad', 'l-BFGS', '拉格朗日松弛Subgradient method', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7327, '对于3/2接线测控和电流及和功率计算，下列说法正确的是（）。', '多选题', '装置正常运行状态下，处于检修状态的电压或电流采样值正常参与和电流与和功率计算，和电流、和功率与处于检修的合并单元的品质保持一致', '装置正常运行状态下，处于检修状态的电压或电流采样值不参与和电流与和功率计算，和电流、和功率与非检修合并单元的品质保持一致', '装置检修状态下，和电流及和功率正常计算，不考虑电压与电流采样值检修状态，电压、电流、功率等电气量置检修品质', '装置检修状态下，当电压与电流采样值为检修状态时，和电流及和功率才正常计算，电压、电流、功率等电气量置检修品质', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7328, '对于Actor-Critic算法，说法错误的是（     ）。', '多选题', 'Actor-Critic算法结合了policy-based和value-based的方法', 'Critic网络是用来输出动作的', 'Actor网络是用来输出动作的', 'Actor网络是用来评价Critic网络所选动作的好坏的', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7329, '对于Boosting算法描述错误的是（）。', '单选题', '可将强学习器降为弱学习器', '从初始训练集训练基学习器', '对训练样本分布进行调整', '做错的训练样本多次训练', 'A', 'Boosting是一种集成学习算法，由一系列基本分类器按照不同的权重组合成为一个强分类器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7330, '对于DBSCAN，参数Eps固定，当MinPts取值较大时，会导致', '单选题', '能很好的区分各类簇', '只有高密度的点的聚集区划为簇，其余划为噪声', '低密度的点的聚集区划为簇，其余的划为噪声', '无影响', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7331, '对于DataFrame对象，以下说法错误的是（）', '单选题', 'DataFrame对象是一个表格型的数据结构', 'DataFrame对象的列是有序的', 'DataFrame对象列与列之间的数据类型可以互不相同', 'DataFrame对象每一行都是一个Series对象', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7332, '对于Excel的自动填充功能，正确的说法是（）。', '单选题', '数字、日期、公式和文本都是可以进行填充的', '日期和文本都不能进行填充', '只能填充数字和日期系列', '不能填充公式', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7333, '对于Faster R-CNN算法，不需要在每个候选区域都使用一个卷积网络进行特征提取', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7334, '对于HBase分布式存储系统，下面说法正确的是（）', '多选题', '高可靠性', '高性能', '面向列', '可伸缩', 'ABCD', 'HBase具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的性质。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7335, '对于HBase系统的使用场景，以下说法正确的是', '多选题', '需对数据进行随机读操作或者随机写操作', '大数据量并发操作', '需要进行多表联合查询', '读写访问均是非常简单的操作', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7336, '对于Hadoop中client上传文件的描述正确的是（）', '多选题', '数据经过NameNode传递给 DataNode', 'Client端将文件以Blocks单位，管道方式依次传到DataNode', 'ClientR上传数据到一台 DataNode，然后由NameNode 负责Block复制工作', '当某个DataNode失败，客户端会继续传给其它DataNode', 'BD', 'Client端将文件以Blocks单位，管道方式依次传到DataNode，当某个DataNode失败，客户端会继续传给其它DataNode');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7337, '对于Hive中关于普通表和外部表描述不正确的是？', '单选题', '默认创建普通表', '删除外部表时，只除外部表数据而不删除元数据', '外部实质是将已存在于HDFS上的文件路径跟表关联起来', '删除普通表时，元数据和数据同时被删除', 'B', '外部表和内部表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7338, '对于Hive中的分区（ partition）概念，如下描述错误的是', '单选题', '分区字段要在创建表时定义', '分区字段只能有一个，不可以创建多级分区', '使用分区，可以减少某些查询的数据扫描范围，进而提高查询效率', '分区字段可以作为where字句的条件', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7339, '对于IIS日志记录，推荐使用W3C扩展日志文件格式。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7340, '对于MLP，输入层中的节点数为10，隐藏层为5.从输入层到隐藏层的最大连接数是', '单选题', '50', '小于50', '超过50', '这是一个任意值', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7341, '对于PCA处理后的特征，其朴素贝叶斯特征相互独立的假设一定成立，因为所有主成分都是正交的，所以不相关。这句话（）。', '单选题', '正确', '错误', '-', '-', 'B', '这句话有两处错误：一是 PCA 转换之后的特征不一定不相关；二是不相关并不等价于相互独立。正交和不相关没有必然关系，只有当一个随机变量的统计平均等于零时，正交和不相关等价。独立则必定不相关，而不相关却不一定互相独立，只有是高斯时独立和不相关才等价。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7342, '对于PCA（主成分分析）转化过的特征，朴素贝叶斯的“不依赖假设”总是成立，因为所有主要成分是正交的，这个说法是　（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7343, '对于Pandas索引操作，下列说法错误的是（ ）。', '多选题', '可通过指定索引名的方式进行选取｜', 'swaplevel（）方法可以将层次索引的位置进行交换｜', 'sort_index（）方法会对层次索引进行排序｜', '在使用sort_index（）方法排序时，会优先选择按内层索引进行排序', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7344, '对于Python文件，以下描述正确的是：', '单选题', '当文件以二进制文件方式打开时，读取按照字符串方式', '当文件以文本方式打开时，读取按照字节流方式', '同一个文件可以既采用文本方式打开，也可以采用二进制方式打开', '根据不同类型的文件，打开方式只能是文本或者二进制中的一种', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7345, '对于SCADA系统来说，需要监视下列哪些数据？', '多选题', '遥测', '遥信', '遥调', '遥控', 'AB', '遥测和遥信需要监视');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7346, '对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，下列说法正确的是（）。', '单选题', '需要将这些样本全部强制转换为支持向量', '需要将这些样本中可以转化的样本转换为支持向量，不能转换的直接删除', '移去或者减少这些样本对分类结果没有影响', '以上都不对', 'C', '支持向量机的一个重要性质：训练完成后，大部分的训练样本都不需保留，最终模型仅与支持向量有关。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7347, '对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7348, '对于Spark SQL，常用的数据类型有Dataset和DataFrame', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7349, '对于Word2vec的2个基础算法，每次梯度更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的负采样算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7350, '对于k折交叉验证，以下对k的说法正确的是：（）', '单选题', 'k越大，不一定越好，选择大的k会加大评估时间', '选择更大的k，就会有更小的bias（因为训练集更加接近总数据集）', '在选择k时，要最小化数据集之间的方差', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7351, '对于lstm = paddle.nn.LSTM（input_size=3， hidden_size=5， num_layers=2），输入数据的形状可以是：', '多选题', '【10，5，3】', '【5，10，3】', '【3，5，10】', '【3，10，5】', 'AB', 'lstm输入形状为【batch_size，time_steps，input_size】，即【..，..，3】');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7352, '对于skip-gram模型，根据上下文预测中心词，对于k个输入一般取加权平均的方式处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7353, '对于t-SNE代价函数，以下陈述中的哪一个正确？', '单选题', '本质上是不对称的', '本质上是对称的', '与SNE的代价函数相同', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7354, '对于turtle绘图中颜色值的表示，以下选项中错误的是（ ）。', '单选题', '（190， 190， 190）', 'BEBEBE', '#BEBEBE', '“grey“', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7355, '对于⼤规模数据集⽽⾔，数据增强是⼀种有效提升数据质量的⼿段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7356, '对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，二是都设成0，下面哪个叙述是正确的？（ ）', '单选题', '其他选项都不对', '没啥问题，神经网络会正常开始训练', '神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西', '神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7357, '对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，下面叙述正确的是（）。', '单选题', '没啥问题，神经网络会正常开始训练', '神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西', '神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变', '以上选项都不对', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7358, '对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，下面哪个叙述是正确的？', '单选题', '其他选项都不对', '没啥问题，神经网络会正常开始训练', '神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西', '神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7359, '对于一个列表alist和一个元组btuple，以下调用正确的是（ ）', '多选题', 'sorted（alist）', 'sorted（btuple）', 'btuple.sort（）', 'alist.sort（）', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7360, '对于一个图像识别问题（一个图片找一只猫），下面那个网络可以更好解决问题（）。', '单选题', '循环神经网络', '感知机', '多层神经网络', '卷积神经网络', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7361, '对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），（）可以更好地解决这个问题。', '单选题', '循环神经网络', '感知机', '多层感知机', '卷积神经网络', 'D', '卷积神经网络可以提取图像特征，且具有平移不变性。循环神经网络适合语言类数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7362, '对于一个图像识别问题，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？（）', '单选题', '循环神经网络', '自动编码机', '多层感知机', '卷积神经网络', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7363, '对于一个新分配来的项目团队成员，（）应该负责确保他得到适当的培训', '单选题', '项目发起人', '职能经理', '项目经理', '培训协调员', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7364, '对于一个给定的token，其输入表示为它的token嵌入、段嵌入（Segment Embedding）、位置嵌入（Position Embedding）的总和', '单选题', 'ELMo', 'GPT', 'BERT', 'ULMFit', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7365, '对于一个计算机网络来说，依靠防火墙即可以达到对网络内部和外部的安全防护', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7366, '对于一棵博弈搜索树，自己方寻找最优行动方案时，那些对己方有利的叶节点，取估价值的原则是（）。', '单选题', '估价函数取负值', '取估价值接近于0', '所有选项都错', '估价函数取正值', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7367, '对于一组数据，我们应该如何将每个要素缩放到【-1，1】范围，而不会破坏稀疏性应该采取的方法是（）。', '单选题', '使用preprocessing.MaxAbsScaler）方法', '使用preprocessing.LabelEncoder）方法', '使用preprocessing.maxabs_scale）方法', '使用preprocessing.MinMaxScaler）方法', 'C', 'preprocessing.maxabs_scale）函数会将将每个要素缩放到【-1，1】范围，而不会破坏稀疏性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7368, '对于下列语句 TeacherNO INT NOT NULL UNIOUE正确的描述是（）', '多选题', 'TeacherNO是主码', 'TeacherNO不能为空', 'TeacherNO的值可以是“王大力“', '每一个TeacherNO必须是唯一的', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7369, '对于下图， 最好的主成分选择是多少 ？', '单选题', '7', '30', '35', 'Can’t Say', 'B', '主成分选择使variance越大越好， 在这个前提下， 主成分越少越好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7370, '对于不同场景内容，一般数字图像可以分为（）。', '多选题', '二值图像', '灰度图像', '彩色图像', '深度图像', 'ABC', '深度图像中深度通道为描述距离，一般对其进行采样或数值离散化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7371, '对于两次调用文件的write方法，以下选项中描述正确的是（）。', '单选题', '连续写入的数据之间无分隔符', '连续写入的数据之间默认采用换行分隔', '连续写入的数据之间默认采用空格分隔', '连续写入的数据之间默认采用逗号分隔', 'A', '两次调用文件的write方法，连续写入的数据之间无分隔符。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7372, '对于主成分分析方法，确定降维后低维空间的维数d的方法有（）。', '多选题', '由用户事先指定', '通过在d值不同的低维空间中对开销较小的学习器进行交叉验证来选取', '可从重构的角度设置一个重构阈值，选取使得特定公式成立的最小值', '随机设置', 'ABC', '降维后低维空间的维数通常是由用户事先指定，或通过在d值不同的低维空间中对k近邻分类器（或其他开销较小的学习器）进行交叉验证来选取较好的d值。从重构的角度还可以设置一个重构阈值，选取使得特定公式成立的最小值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7373, '对于人工操作错误率高并且具有重复性、规则性的业务场景，不适合进行RPA应用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7374, '对于人工神经网络，下列说法错误的是', '单选题', '机器学习涉及适应性机制，使得计算机能够从经验、实例、类比中学习。', '人工神经网络有一些非常复杂并高度互联的，被称作神经元的处理器组成，这和人脑中的生物神经元类似。', '多层神经网络的学习过程和感知器是一样的', 'Hopfield网络训练算法有两个基本的阶段：存储和检索', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7375, '对于低通和高通巴特沃斯滤波器叙述不正确的是？', '单选题', '均有相同的截止频率；', '均能减弱振铃效应；', '处理后的图像均比用理想低通和高通处理的要过渡光滑一些；', '都可用于消除虚假轮廓；', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7376, '对于信息增益， 决策树分裂节点， 下面说法正确的是', '多选题', '纯度高的节点需要更多的信息去区分', '信息增益可以用”1比特-熵”获得', '如果选择一个属性具有许多归类值， 那么这个信息增益是有偏差的', '分支越多越好', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7377, '对于公司机密信息必须根据公司的相关规定予以适当的标识。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7378, '对于决策树的优点描述，正确的是（）。', '多选题', '可读性强', '分类速度快', '只用于回归问题', '是无监督学习', 'AB', '决策树也可用于回归，属于有监督的机器学习算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7379, '对于分类任务，我们不是将神经⽹络中的随机权重初始化，⽽是将所有权重设为零。下列哪项是正确的？', '单选题', '没有任何问题，神经⽹络模型将正常训练', '神经⽹络模型可以训练，但所有的神经元最终将识别同样的事情', '神经⽹络模型不会进⾏训练，因为没有净梯度变化', '这些均不会发⽣', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7380, '对于分类类型的变量，（）是个非常好的展示工具。', '单选题', '柱状图', '折线图', '饼状图', '直方图', 'D', '直方图（Histogram），又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段来表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7381, '对于列表ls的操作，以下选项中描述错误的是', '单选题', 'ls.clear（）：删除ls的所有元素', 'ls.copy（）：生成一个新列表，复制ls的所有元素', 'ls.reverse（）：列表ls的所有元素反转', 'ls.append（x）：在ls最前面插入一个元素', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7382, '对于列表ls的操作，以下选项中描述错误的是（ ）。', '单选题', 'ls.clear（）：删除ls的最后一个元素', 'ls.copy（）：生成一个新列表，复制ls的所有元素', 'ls.reverse（）：列表ls的所有元素反转', 'ls.append（x）：在ls最后增加一个元素', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7383, '对于列表而言，在尾部追加元素比在中间位置插入元素速度更快一些，尤其是对于包含大量元素的列表。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7384, '对于变换矩阵的平移矩阵，以下说法正确的是（）？', '多选题', '平移矩阵属于仿射变换', '平移矩阵可逆', '平移矩阵是正交矩阵', '平移矩阵属于线性变换', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7385, '对于四个麦轮呈“米”字型排布的轮式底盘来说，关于速度分解，下列说法错误的是 （   ）。', '单选题', '如果有某一个轮子的小辊子无法转动或者有一个轮子没有接触地面，则实际运动结果与解', '麦克纳姆轮底盘控制可以使用速度叠加法进行速度解算', '直接按照资料上的解算公式不进行修改可以直接进行底盘的控制', '我们需要首先建立以底盘坐标系并且规定电机转动的正方向，因为坐标系建立方式不同或', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7386, '对于因为使用频度不高、应用价值低、业务模式需调整等情况的数据应用，应组织安排下线处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7387, '对于图像分类任务，使用一维卷积（1D Convolution）可以有效地捕捉图像局部特征。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7388, '对于图像数据，通常使用的模型是（）', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', 'word2vec', 'bert', 'B', '对于图像数据，通常使用的模型是卷积神经网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7389, '对于图像识别问题（比如识别照片中的猫），（ ）神经网络模型更适合解决这类问题。', '单选题', '感知机', '循环神经网络', '卷积神经网络', '多层感知机', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7390, '对于在原空间中线性不可分问题，支持向量机（）。', '单选题', '在原空间中寻找非线性函数的划分数据', '无法处理', '在原空间中寻找线性函数划分数据', '将数据映射到核空间中', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7391, '对于多分类问题神经网络一般使用欧氏距离损失而不用交叉熵', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '分类问题常用的损失函数为交叉熵');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7392, '对于大数据而言，最基本、最重要的要求就是减少错误、保证质量。因此，大数据收集的信息量要尽量精确。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '对“小数据”而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7393, '对于婴儿辨认图片培养过程与机器学习训练的对应关系，以下说法正确的有？', '多选题', '婴儿看图卡片-＞数据集', '婴儿反复观看不同卡片-＞迭代', '家长反馈-＞损失函数', '婴儿反复观看较少数量的图片-＞优化拟合', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7394, '对于文本分类来说，最重要的是如何将一句话的映射到向量空间，同时保持其语义特征。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '文本分类就是在给定的分类模型下， 由计算机根据文本内容自动判别文本类别的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7395, '对于最小粒度的任务，Hive查询的反应时间约为多少', '单选题', '几微秒', '几毫秒', '几秒', '几分钟', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7396, '对于有噪声、线性可分的数据，支持向量机的解决方式是（）', '单选题', '软间隔', '硬间隔', '核函数', '以上选项均不正确', 'A', '对于有噪声、线性可分的数据，支持向量机的解决方式是软间隔');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7397, '对于朴素贝叶斯分类器，下面说法正确的是（）', '多选题', '适用于小规模数据集', '适用于多分类任务', '适合增量式训练', '对输入数据的表达形式不敏感', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7398, '对于机器学习下列表述正确的是', '单选题', '机器学习和人工智能是独立的两种技术', '机器学习是人工智能的核心技术和重要分支', '机器学习的目标是让机器设备像人类一样学习书本知识', '机器学习是指一系列程序逻辑控制算法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7399, '对于机器学习中的原始数据，存在的问题可能有（ ）。', '多选题', '错误值', '重复', '异常值', '不完整', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7400, '对于机器学习表述下列正确的是', '单选题', '机器学习和人工智能是独立的两种技术', '机器学习是人工智能的核心技术和重要分支', '机器学习的目标是让机器设备像人类一样学习书本知识', '机器学习是指一系列程序逻辑控制算法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7401, '对于框架表示法，下面叙述正确的是（         ）', '单选题', '框架中，一个侧面用于描述所论对象某一方面的属性，一个槽用于描述相应属性的一个方面。', '槽值可以是另一个框架的名字，从而实现一个框架对另一个框架的调用，表示出框架之间的纵向联系。', '框架系统中问题的求解主要是通过匹配与填槽实现的。', '框架表示法不能表示具有因果关系的知识。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7402, '对于模糊集的操作，下列写法错误的是', '单选题', '结合性AU（bUC）=（AUB）UC', '幂等性AUA=A，A∩A=A', '恒等性AUX=X，A∩X=A', '德摩根定律﹁（AUB）=﹁AU﹁B', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7403, '对于神经网络模型，当样本足够多时，少量输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对模型的输入-输出映射关系影响很小，这属于（  ） 。', '单选题', '泛化能力', '容错能力', '搜索能力', '非线性映射能力', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7404, '对于神经网络的说法，下面说法正确的是（）。', '单选题', '增加神经网络层数，可能会增加测试数据集的分类错误率', '减少神经网络层数，总是能减小测试数据集的分类错误率', '增加神经网络层数，总是能减小训练数据集的分类错误率', 'A、B都对', 'A', '深度神经网络的成功已经证明，增加神经网络层数，可以增加模型范化能力，即训练数据集和测试数据集都表现得更好，但更多的层数也不一定能保证有更好的表现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7405, '对于神经网络，减少神经网络层数，总是能减小测试数据集的分类错误率', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7406, '对于神经退行性疾病，（    ）将成为主要的检测手段。', '单选题', '窥镜', '计算机断层扫描', 'X光', '核磁共振成像', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7407, '对于简单平均法和加权平均法的叙述，正确的是（）', '单选题', '简单平均法是加权平均法的特例', '加权平均法一定优于简单平均法', '加权平均法在20世纪60年代被广泛使用', '简单平均法可认为是集成学习研究的基本出发点', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7408, '对于系统集成企业而言，在进行项目核算时，一般将（59）列入项目生命周期间发生的直接成本。1.可行性研究费用2.项目投标费用3.监理费用4.需求开发费用5.设计费用6.实施费用7.验收费用', '单选题', '1.2.4.5.6.7.', '1.3.4.5.6.7', '4.5.6.7', '2.4.5.6.7', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7409, '对于线性可分的数据，支持向量机的解决方式是（）', '单选题', '软间隔', '硬间隔', '核函数', '以上选项均不正确', 'B', '对于线性可分的数据，支持向量机的解决方式是硬间隔');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7410, '对于给定的关于天气信息的数据集，已知空气的温度、湿度、气压、是否降雨以及pm2.5指数，需要建立一个回归模型预测pm2.5指数，这是一个（）。', '单选题', '半监督学习', '强化学习', '无监督学习', '有监督的学习', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7411, '对于规则的专家系统的优点，下列说法正确的是', '单选题', '规则之间的关系透明', '高效的搜索策略', '处理不完整、不确定的知识', '具备学习能力', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7412, '对于规则的专家系统的缺点，下列说法错误的是', '单选题', '规则之间的关系不明确', '低效的搜索策略', '没有学习能力', '没有统一的结构', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7413, '对于计算机视觉问题，效果最好的模型是经典的全连接神经网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7414, '对于谓词公式P，如果至少存在一个解释使得公式P在此解释下的真值为T，则称公式P是', '单选题', '永真的', '永假的', '可满足的', '不可满足的', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7415, '对于谓词公式，∃x（P（x，y）→Q（x，y））∨R（x，y），以下说法错误的是（）', '单选题', '上述公式中的所有y是自由变元', 'P（x，y）中的x是约束变元', 'R（x，y）中的x是约束变元', 'Q（x，y）中的x是约束变元', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7416, '对于边缘计算统一纳管，以下哪些属于一级运管平台的定位（）。', '多选题', '统一租户地点', '统一资源管理', '统一运营标准', '统一承载业务', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7417, '对于通过税库银系统办理的退库，系统根据国库返回的办理完结的电子信息自动完成销号业务。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7418, '对于逻辑运算符and而言，必须两侧的表达式都等价于True，整个表达式才等价于True', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7419, '对于随机森林和GBDT，下面说法正确的是（）。', '单选题', '在随机森林的单个树中， 树和树之间是有依赖的， 而GBDT中的单个树之间是没有依赖的', '这两个模型都使用随机特征子集， 来生成许多单个的树', '我们可以并行地生成GBDT单个树， 因为它们之间是没有依赖的', 'GBDT训练模型的表现总是比随机森林好', 'B', '组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7420, '对于隐藏单元，tanh激活通常比sigmoid激活函数更有效，因为其输出的平均值接近于零，因此它可以更好地将数据集中到下一层。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7421, '对于非线性回归问题，以下说法错误的是哪个（  ）。', '单选题', '可以分别求单个自变量与因变量的回归方程，然后简单求这些方程的加权和', '非线性回归方程的系数需要把其转化为线性回归方程才方便求解', '非线性回归模型的检验也可以使用R2', 'Logistic回归是一种典型的广义线性回归模型', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7422, '对于非线性回归问题，以下说法错误的是哪个（ ）。', '单选题', '可以分别求单个自变量与因变量的回归方程，然后简单求这些方程的加权和', '非线性回归方程的系数需要把其转化为线性回归方程才方便求解', '非线性回归模型的检验也可以使用R2', 'Logistic回归是一种典型的广义线性回归模型', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7423, '对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中，AdaGrad梯度下降方法是最好的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7424, '对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中，下面哪种梯度下降方法是最好的？', '单选题', 'SGD', 'AdaGrad', 'l-BFGS', '拉格朗日松弛Subgradient method', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7425, '对人工智能常见的误解有哪些？', '多选题', '人工智能就是机器学习', '人工智能就是深度学习', '机器学习是人工智能的一个方向', '机器学习是人工智能的核心', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7426, '对人工智能的发展趋势划分，一般可分为。', '多选题', '强人工智能', '泛人工智能', '弱人工智能', '超人工智能', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7427, '对光纤以太网而言，链路两端的工作模式必须使用手工配置使用端口汇聚技术需要对以太网帧进行分解', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7428, '对分类任务来说，学习器从类别标记集合中预测出一个标记，最常见的结合策略是（）。', '单选题', '投票法', '平均法', '学习法', '排序法', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7429, '对分类问题，若类别数目为N，则最后一个全连接层的神经元数目必须为N', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7430, '对参数进行L2正则，是机器学习常用的防止过拟合的方法。对参数做L2正则时，（）是对参数本身做先验分布假设。', '单选题', '高斯分布', '拉普拉斯分布', '泊松分布', '均匀分布', 'A', 'L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7431, '对各变量值的连乘积开项数次方根的平均数是（）。', '单选题', '平方平均数', '几何平均数', '算术平均数', 'D调和平均数', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7432, '对同一个学习任务，ECOC编码越长，纠错能力越强', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7433, '对图片进行压缩一定不会损坏图片的质量', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7434, '对大数据使用进行正规评测及正确引导，可以为数据使用者带来什么切实的好处（）', '单选题', '他们无须再取得个人的明确同意，就可以对个人数据进行二次利用。', '数据使用者不需要为敷衍了事的评测和不达标准的保护措施承担法律责任。', '数据使用者的责任不需要强制力规范就能确保履行到位。', '所有项目，管理者必须设立规章，规定数据使用者应如何评估风险、如何规避或减轻潜在伤害。', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7435, '对大数据的管理和使用包括哪些方面？', '多选题', '大数据的运营', '大数据的挖掘', '大数据的应用', '大数据的存储', 'ABCD', '对大数据的管理和使用包括大数据的运营，挖掘，应用，储存');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7436, '对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的', '单选题', '卷积滤波矩阵中的参数', '全连接层的链接权重', '激活函数中的参数', '模型的隐藏层数目', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7437, '对居民用户用电负荷的预测模型进行训练时，以下最为适用的损失函数为（）。', '单选题', 'Precision', 'Recall', 'MAPE', 'F1-score', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7438, '对应GradientBoosting tree算法，以下说法正确的\n是（）。', '多选题', '当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合', '当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合', '当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以，降低variance', '当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7439, '对底盘电机控制时应用了 PID 闭环控制，则它相对于开环控制有什么好处？ 下列说法错 误的是（   ）。', '单选题', '解决底盘电机在遥控器控制下响应慢的问题', '提高底盘电机的控制精度，进而提高底盘移动的精度', '解决底盘开环控制时底盘惯性较大的问题', '使底盘能够实现自动稳定平衡', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7440, '对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，另一个负责（）。', '单选题', '判别样本', '计算样本', '统计样本', '生成样本', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7441, '对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈，达到更好的学习效果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7442, '对数值型输出，最常见的结合策略是（）。', '单选题', '投票法', '平均法', '学习法', '排序法', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7443, '对数几率回归实际上是一种分类学习方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7444, '对数几率回归（logistics regression）和一般回归分析有什么区别？', '单选题', '对数几率回归是设计用来预测事件可能性的', '对数几率回归可以用来度量模型拟合程度', '对数几率回归可以用来估计回归系数', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7445, '对数据库进行“非规范化”处理增加处理效率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7446, '对数据标注进行管理，对标注流程更为规范化，降低错误率和返工率并无很大帮助。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7447, '对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？（ ）', '单选题', '频繁模式挖掘', '分类和预测', '数据预处理', '噪声检测', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7448, '对数据进行汇总和聚集称为？', '单选题', '分类', '聚集', '光滑', '离散化', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7449, '对文件进行读写操作之后必须显式关闭文件以确保所有内容都得到保存。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7450, '对文本数据处理，通常采用（）核函数。', '单选题', '多项式', 'Sigmoid', '线性', '拉普拉斯', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7451, '对文本数据集成的思路就是文本信息的提取和格式化处理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7452, '对文本数据集成的思路就是文本信息的提取，然后？，统一格式。', '单选题', '添加图片', '格式化处理', '信息分析', '数据挖掘', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7453, '对智能电表进行烧毁可能性建立分类模型进行检测时，若测试集评估准确率为0.9，召回率为0.7，则该模型f1得分为（____）。', '单选题', '0.78', '0.63', '0.39', '1.6', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7454, '对来自客户端的输入进行完备的输入检查不能有效的防范SQL进入攻击。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7455, '对样本进行聚类分析需要考虑的因素有（）', '多选题', '聚类准则；', '相似性测度；', '样本质量；', '聚类算法', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7456, '对档案内容进行主题分析并将表达这种主题的自然语言转换成档案信息处理语言，使之成为（）的过程叫“标引”', '单选题', '文摘', '检索标识', '目录', '索引', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7457, '对模型进行交叉验证可以使用以下哪种（）方法（）。', '单选题', 'learning_curve）', 'cross_val_score）', 'permutation_test_score', 'validation）', 'B', '通过model_sleection.cross_val_score）可以进行交叉验证以简便地评估模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7458, '对模型进行超参数优化，详尽搜索指定参数的估计值使用以下哪种（）方法（）。', '单选题', 'ParameterGrid）', 'ParameterSampler）', 'GridSearchCV）', 'RandomizedSearchCV）', 'C', 'ParameterGrid网格搜索，ParameterSampler参数生成器，GridSearchCV详尽搜索指定参数的估计值，RandomizedSearchCV随机搜索超参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7459, '对比于机器学习程序与传统的计算机程序，下列说法不正确的是：', '单选题', '都属于计算机程序', '输出结果不同', '输出结果相同', '经验总结问题处理上传统程序效果更好', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7460, '对比学习的核心训练信号是图片的“（）”。', '单选题', '可预见性', '可移植性', '可区分性', '可推理性', 'C', '对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7461, '对照片中的人脸提取特征，用特征空间里的特征点表示每一张人脸，就能使用K均值算法将“相似”的人脸聚集起来了。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7462, '对现阶段人工智能成功的关键要素涟漪效应描述正确的是（）', '多选题', '为了达成涟漪效应，必须尽可能的获取产品中的各种数据；', '涟漪效应通过记录产品中生成各类数据，并将这些数据用于优化机器模型；', '必须将收集到的原始数据全部进行高成本的精细标注，加入到模型训练中去，才能实现涟漪效应；', '搜索引擎中的用户点击记录也是实现涟漪效应的一种方式；', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7463, '对用户用电负荷进行预测时，不同区域不同种类用户的用电需求、用电行为等存在较大差异，因此在进行预测前，可采用（）对用户类别进行聚类。', '单选题', 'DBSCAN', 'SVM', 'Linear', 'Logistic', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7464, '对电力系统运行的基本要求是（）。', '多选题', '保证可靠地持续供电', '保证良好的电能质量', '保证系统运行的经济性', '保证供电功率恒定', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7465, '对神经网络（neural network）而言，哪一项对过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）影响最大。', '单选题', '隐藏层节点（hidden nodes）数量', '学习速率（learning rate）', '初始权重', '每一次训练的输入个数固定', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7466, '对称机械可以只在尺寸线的一端画箭头、指到尺寸界线上，另一端没有箭头，也不在尺寸界线上，但要超过对称中心线。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7467, '对立的两方争夺一个价值为1的物品，双方可以采取的策略可以分为鸽子策略和鹰策略。如果双方都是鸽子策略，那么双方各有1/2的几率获得该物品；如果双方均为鹰策略，那么双方各有1/2的概率取胜，胜方获得价值为1的物品，付出价值为1的代价，负方付出价值为1的代价；如果一方为鸽子策略，一方为鹰策略，那么鹰策略获得价值为1的物品。在争夺的结果出来之前，没人知道对方是鸽子策略还是鹰策略。当选择鸽子策略的人的比例是某一个值时，选择鸽子策略和选择鹰策略的预期收益是相同的。那么该值是（ ）。', '单选题', '0.2', '0.4', '0.5', '0.7', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7468, '对系统进行存储管理能够提高硬件资源的利用率', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7469, '对系统进行？能够了解系统资源分配的情况。', '单选题', '问题分析', '数据备份', '性能监控', '文件管理', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7470, '对线性回归模型进行性能评估时，以下说法正确的是', '单选题', '均方根误差接近1最好', '均方根误差越大越好', '决定系数越接近1越好', '决定系数越接近0越好', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7471, '对组织机构的数据管理成熟度等级划分中的已执行级的描述错误的是（）。', '单选题', '在具体项目中，DMM关键过程域（KPA）中给出的关键过程已被执行，但随意性和临时性较大', 'DMM关键过程的执行不仅仅局限于特定业务范畴，存在跨越不同业务领域的关键过程', '缺少针对DMM关键过程的反馈与优化', '虽然有可能在特定业务过程中进行了基础性改进，但没有进行持续跟进，也未拓展到整个组织机构', 'B', 'DMM的执行级（Performed Level）：组织机构只在个别项目的范围之内“执行”了DMM给出的关键过程，但缺乏机构层次的统筹与管理。主要特点如下：①在具体项目中，DMM关键过程域（KPA）中给出的关键过程（Key Process）已被执行，但随意性和临时性较大。②DMM关键过程（Key Process）的执行往往仅限于特定业务范畴，很少存在跨越不同业务领域的关键过程。③缺少针对DMM关键过程（Key Process）的反馈与优化。以DMM关键过程（Key Process）中的“数据质量”为例，其数据管理工作可能过于集中在一个特定业务，如“数据修复活动”，并没有扩散到整个的业务范围或并没有开展对数据修复活动本身的反馈与优化工作；④虽然有可能在特定业务过程中已进行了基础性改进，但没有进行持续跟进，也未拓展到整个组织机构；⑤组织机构没有统筹其数据管理工作，而数据管理活动局限在具体项目中，主要按照其具体项目的实施需求进行，如果一个具体项目中需要进行数据管理，可能会执行DMM中给出的相关过程，反之亦然。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7472, '对缺失值最直接的方法是？', '单选题', '进行填充', '直接删除', '复制粘贴', '回归分析', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7473, '对网络中两个相邻节点之间传输的数据进行加密保护的是链路加密。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7474, '对网页请求参数进行验证，可以防止SQL注入攻击', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7475, '对股价的预测，下列哪些方法是可行的（）', '多选题', 'kNN', 'SVR', '线性回归', '逻辑回归', 'BC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7476, '对股票涨跌方向的判断，理论上下列哪些方法是可行的？（）', '多选题', 'SVM', 'DBSCAN', 'FP-growth', '决策树', 'AD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7477, '对训练数据归一化的根本原因是？', '单选题', '归一化也可以说是一种正则化处理，可以提升模型泛化能力', '让模型更快的收敛', '加快参数初始化过程', '更容易对数据进行可视化', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7478, '对质量管理活动进行结构性审查，决定一个项目质量活动是否符合组织政策、过程和程序的独立的评估活动称为（）。', '单选题', '过程分析', '基准分析', '整体审计', '质量审计', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7479, '对遗漏数据的处理方法主要有忽略该条记录；手工填补遗漏值；利用默认值填补遗漏值；利用均值填补遗漏值；利用同类别均值填补遗漏值；利用最可能的值填充遗漏值。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7480, '对长度为10的线性表进行冒泡排序，最坏情况下需要比较的次数为()', '单选题', '9', '10', '45', '90', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7481, '对项目进行审计是项目绩效评估的重要内容，以下关于项目绩效评估和审计的叙述中，（）是不正确的。', '单选题', '绩效审计是经济审计、效率审计、效果审计的合称', '按审计时间分为事前审计、事中审计和事后审计', '项目绩效评估主要通过定性对比分析，对项目运营效益进行综合评判', '绩效评估以授权或委托的形式让独立的机构或个人来进行就是绩效审计', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7482, '对高价值高度聚合的信息和知识的批次处理是大数据行业主要商业诉求.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '对高价值高度聚合的信息和知识的批次处理是大数据行业主要商业诉求.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7483, '对鸢尾花、图像、音频和视频的分类是无监督学习。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7484, '寻找最优超参数费时费⼒，应该在模型训练之前就指定最优参数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '采⽤模型和数据集的不同导致模型训练前⼈为或经验可以预估参数，但⽆法指定最优参数。这句话若是对就是对机器学习的颠覆。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7485, '寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7486, '导入数据到Hive表时不会检查数据合法性，只会在读取数据时候检查。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7487, '导入的文本数据不需要任何处理就可以进行分析。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7488, '导地线是输电线路中的重要元件，可基于航拍输电线路导地线缺陷图像进行缺陷检测，但对于有遮挡的导地线缺陷，模型易出现漏检。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7489, '导致血缘分析、影响分析页面无内容的原因包括？', '多选题', '引用的程序还未在DACP上调度执行，未进行程序解析；', '引用的程序解析不准确；', '引用的程序目前不影响任何程序。', '引用的程序运行报错', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7490, '射频识别卡与其他的识别卡最大的区别在于', '单选题', '功耗', '非接触性', '抗干扰性', '保密性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7491, '射频识别系统阅读器的主要任务是', '单选题', '控制射频模块向标签发射读取信号，并接收标签的应答，对其数据进行处理', '存储系统', '对数据进行运算', '识别相应的信号', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7492, '将C程序编译成目标文件，其扩展名为.obj。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7493, '将E-R图转换为关系模式时，可以表示实体与联系的是（）。', '单选题', '属性', '域', '关系', '键', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7494, '将Python中的.py文件转换为.pyc文件的组件为（）。', '单选题', '编辑器', '编译器', '虚拟机', '解释器', 'B', '将Python中的.py文件转换为.pyc文件的组件为编译器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7495, '将Sigmoid激活函数改为ReLu，将有助于克服梯度消失问题？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7496, '将TXT文档数据导入到Excel中，是在Excel中的（）菜单中完成的。', '单选题', '数据', '插入', '文件', '开始', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7497, '将jar包复制到hadoop集群中后，通过 hadoop jar jar包名 包名.主类名 命令行参数 可以运行jar包。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7498, '将一个C类网段划分成若干大小相等的子网供各部门办公用户使用，但不限制子网的大小，可以有（6）种划分方法。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7499, '将一个整数x转换成为一个八进制的字符串，需要用什么方法？', '单选题', 'int x', 'int（x）', 'oct（x）', 'oct x', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7500, '将一副图像进行分割后，分割出的区域彼此之间（）重叠。', '单选题', '可以', '不可以', '根据任务需要确定是否可以', '根据分割方法确定是否可以', 'B', '图像分割技术指将图像分成互不重叠，具有各自特征的区域的技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7501, '将两个簇的邻近度定义为不同簇中任意两点的最短距离，它是哪一种凝聚层次聚类技术？（ ）', '单选题', 'MIN', 'MAX', '组平均', 'Ward方法', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7502, '将两篇文本通过词袋模型变为向量模型，通过计算向量的（）来计算两个文本间的相似度。', '单选题', '正弦距离', '余弦距离', '长度', '方向', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7503, '将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是以下哪个步骤的任务（）。', '单选题', '频繁模式挖掘', '分类和预测', '数据预处理', '数据流挖掘', 'C', '数据预处理是对原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约的过程。频繁模式挖掘、分类和预测和数据流挖掘均属于数据挖掘范畴。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7504, '将参数keep_prob从0.5增加到0.6可能会导致以下情况（）。', '多选题', '正则化效应被增强', '正则化效应被减弱', '训练集的误差会增加', '训练集的误差会减小', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7505, '将基础设施作为服务的云计算服务类型是（）。', '单选题', 'IAAS', 'PAAS', 'SAAS', '三个选项都是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7506, '将复杂的通讯地址简化成东、南、西、北、中五个类别，是在（）进行？', '单选题', '数据正规化', '数据一般化', '数据离散化', '数据整合', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7507, '将巧克力藏在不透明的容器里，将无花果、开心果等健康零食放在透明玻璃罐里。7周内职员少摄入310万卡路里。这属于（）的案例。', '单选题', '关联规则', '聚类规则', '分类规则', '不能确定', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7508, '将平台作为服务的云计算服务类型是（）。', '单选题', 'IAAS', 'PAAS', 'SAAS', '三个选项都是', 'B', 'IAAS层：基础设施即服务；PAAS层：平台即服务；SAAS：软件即服务');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7509, '将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个 体，得到所需要的样本，这种抽样方法叫做（）。', '单选题', '随机抽样', '分层抽样', '整群抽样', '系统抽样', 'D', '随机抽样就是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成样本（N》n）。这种方法简便易学，常用的办法就是抽签了。不过，这适合总体单位较少时使用。分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。整群抽样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群。然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。系统抽样亦称为机械抽样、等距抽样。当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。这时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样。可以简化为： 随机抽样就是抽签，用于数量较小的；分层抽样就是一组样品中有几中性质不同的，按性质来分；系统抽样就是按100一隔或者50一隔来分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7510, '将所有变量值都减去10，那么其', '多选题', '算术平均数不变', '算术平均数减去', '方差不变', '标准差不变', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7511, '将数据集D进行适当处理，产生出训练集S和测试集T，有哪些常见的做法：', '单选题', '留出法', '交叉验证法', '自助法', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7512, '将数据集划分成训练集S和测试集T的常见方法有', '单选题', '交叉验证法', '自助法', '留出法', '以上都正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7513, '将源程序（高级语言编写）翻译成计算机可执行的目标程序，其处理方法是（）', '单选题', '编译', '连接', '汇编', '扫描', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7514, '将结构型的图片（空间分辨率高，纹路细节清晰）与光谱分辨率高，色彩丰富的图片处理成空间分辨率和光谱分辨率都高的过程称为', '单选题', '图像融合', '图像分类', '图像识别', '图像配准', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7515, '小型计算机网络时代是信息技术发展的第二阶段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7516, '小托马斯因为没有球队签约，不打球了，自己在学编程，他想把-3，-5，10几个数字求和，看看他的代码有没有错误吧：（）a = -3b = -5c = 10d = 0d = a+b+cprint （c）', '单选题', 'a=-3改成a==', 'print（c）改成print（d）', 'd=0改成d=1', '没有错误', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7517, '小明为了使自己电脑上的数据安全，比较合理的操作方法是', '单选题', '安装杀毒软件与防火墙并及时更新，在网上发送重要数据前先对致据文件加密处理', '安装杀毒软件与防火墙每隔二个月更新一次，发重要数据前先对致据文件加密处理', '安装杀毒软件与防火墙并及时更新，在网上发送重要数据前先对数据文件加密处理，经常对电脑上的重要数据备份', '安装杀毒软件与防火墙', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7518, '小明喜欢不断雕琢自己的产品，不断改善自己的工艺，他的表现属于？。', '单选题', '遵纪守法', '热爱生活', '工匠精神', '团结友爱', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7519, '小明在使用微信软件时，收到一条测试自己身价的消息，点进去之后发现需要输入自己的姓名、性别和手机号码信息。从安全的角度考虑，你认为小明合适的做法是', '单选题', '不要贸然输入信息，因为这些信息可能会被非法收集', '立即输入正确信息，因为是在自己的手机上操作，安全性有保障', '转发给朋友，并告诉他们可以放心使用', '根据朋友们的评论来决定是否输入这些信息', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7520, '小明对其负责的业务非常熟练，是？的具体表现。', '单选题', '诚实守信', '团结友爱', '遵纪守法', '精通业务', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7521, '小明对电脑说“关机”，电脑执行了关机命令，这主要应用了人工智能中的', '单选题', '图像识别技术', '指纹识别技术', '语音识别技术', '人脸识别技术', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7522, '小明每当遇到计算题的时候，都是一问三不知，快来帮他看看下面的正确选项（）print（9%3*2+4）', '单选题', '10', '3', '6', '4', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7523, '小明通过百度搜索某一信息，但是没有很合适的结果，他尝试用搜狗进行搜索，结果找到了想要的资源。下列说法正确的是', '单选题', '百度的数据库没有搜狗的大', '搜狗的数据库包括了因特网的所有信息', '百度不如搜狗', '尝试使用多个搜索引擎，可以增加搜索的覆盖范围', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7524, '小李使用Exce统计自己一周的支出情况，在单元格B3~B9中，依次存放了周一到周日的支出费用，想在单元格B10中求出一周的平均费用，应选用公式（）', '单选题', 'AVERAGE（B3：B9）', 'SUM（B3：B9）', 'AVERAGE（B1：B7）', 'SUM（B1：B7）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7525, '小样本学习算法主要解决工业领域的什么问题', '单选题', '数据稀疏问题', '模型训练慢问题', '特征提取问题', '可解释性差问题', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7526, '小王使用Excel指定旅游计划时，在单元格A3~A6中存放了各项费用，单元格A7中使用了函数SUM（A3：A6），单元格A7显示出（）。', '单选题', '各项费用的平均值', '各项费用的和', '各项费用中的最大值', '各项费用中的最小值', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7527, '小王养了一头猪和一只鸡，一天，鸡鸡鸡：“主人去哪里了”，猪含泪答道：“ 去买粉条了”。鸡很同情的说：“老弟，来世再见。”以上对话体现了数据分析方法中的（）。', '单选题', '关联', '自然语言处理', '聚类', '文本挖掘', 'A', '显然这是用于预测的关联模型，关联规则为：猪肉 T 粉条。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7528, '小王和老张交换名片后，小王打开手机中安装的灵云智能输入法 app，拍照老张的名片，很快得到名片文字信息并保存，这其中最主要 应用的技术是（ ）', '单选题', '模式识别', '文字合成', '图像搜索', '图像还原', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7529, '小王是某公司的员工，正当他在忙于一个紧急工作时，接到一个陌生的电话：“小王您好，我是某某系统管理员，咱们的系统发现严重漏洞，需要进行紧急升级，请提供您的账户信息”，以下哪种做法正确？', '单选题', '配合升级工作，立即提供正确的账户信息', '事不关己，直接拒绝', '身份不明确，电话号码不认识，直接拒绝', '先忙手头工作，再提供账户信息', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7530, '就人才分布而言，全球人工智能领域的人才分布与各地区的科技、经济实力情况大体一致，美国仍然是人工智能高端人才的集聚地，中国依靠众多应用场景以及海量数据优势，也培育和吸纳了众多人工智能人才，但产业人才缺口仍较大', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7531, '就数据传输延迟而言，交换机运行在（）模式下延迟最大。', '单选题', '存储转发', '直通式', '自由分段', '以上都一样', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7532, '就是用科学的方法，有目的、系统地搜集、记录、整理和分析市场情况，了解市场的现状以及发展趋势，为企业的决策者进行市场预测、做出经营决策制订计划提供客观、正确的依据', '单选题', '数据库', '公开出版物', '统计工具的数据', '市场调查', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7533, '就本质而言，遗传算法可以提高算法的效率，算法类型是（         ）', '单选题', '分布式', '智能', '迭代', '并行', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7534, '尺寸标注表示的是机件的真实大小，应以图样上所注的尺寸数值为依据，与图形的大小及绘图准确度无关。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7535, '尺寸界线用细实线绘制，并应由图形的轮廓线、轴线或对称中心线处引出，不可直接以这些线作为尺寸界线。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7536, '尺寸线的两端应画箭头， 当没有足够地方画箭头时，可用小圆点代替。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7537, '尽管一再要求，两名关键项目干系人都没有批准项目管理计划，项目开始日期被延迟，项目经理下一步应该怎么做？', '单选题', '咨询项目发起人', '遵循项目管理计划中记录的上报程序', '将问题上报给项目管理办公室（PMO）', '将缺乏响应视为批准', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7538, '尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属于：', '单选题', '连接主义', '符号主义', '行为主义', '经验主义', 'B', '尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属于：符号主义');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7539, '尽管可以使用import语句一次导入任意多个标准库或扩展库，但是仍建议每次只导入一个标准库或扩展库。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7540, '尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，也就是说一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7541, '局域网络标准对应OSI模型的下三层。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7542, '局部择优搜索与全局择优搜索的区别是，扩展节点N后仅AN的子节点按启发函数值大小以降序排序，再将它们依次放入OPEN表的首部。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7543, '局部线性嵌入在降维时试图保持邻域内（    ）。', '单选题', '相邻样本之间的距离', '样本之间的距离', '样本之间的线性关系', '相邻样本之间的线性关系', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7544, '层次化索引可以交换分层顺序。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7545, '层次模型不能直接表示m：n关系。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7546, '层次聚类只能自底向上进行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7547, '层次聚类方法包括', '多选题', '划分聚类方法', '凝聚型层次聚类方法', '分解型层次聚类方法', '基于密度聚类方法', 'BC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7548, '层次聚类是一种按不同的尺度逐层进行聚类的一种聚类方法，聚类后的模型呈树状.结构，每个样本处上于树中叶子节点的部分，非叶子节点表示不同尺度下的类别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7549, '层次聚类的聚类方式有（）。', '多选题', '凝聚方式聚类', '分解方式聚类', 'Q型聚类', 'R型聚类', 'AB', '层次聚类方法包括凝聚型和分解型两种层次聚类方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7550, '属于20世纪60年代中期人工智能研究的是（）', '多选题', '博弈', '定理证明', '问题求解', '专家系统', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7551, '属于Boosting的扩展变体有哪些。', '多选题', 'AdaBoost', '随机森林', 'XGBoost', 'GBDT', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7552, '属于“人造智能”，具有意识，达到或超越人类智慧水平的人工看能称为（    ）。', '单选题', '高人工智能', '低人工智能', '强人工智能', '弱人工智能', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7553, '属于分类模型评测指标的是：（ ）', '单选题', 'MSE', 'AUC', 'MAE', 'RMSE', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7554, '属于卷积神经网络应用方向的是（）。', '单选题', '图像分类', '目标检测', '图像语义分割', '以上答案都正确', 'D', '卷积神经网络应用于图像分类、目标检测及图像语义分割。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7555, '属于卷积神经网络（CNN）的有（）。', '多选题', 'VGGNet', 'ResNet', 'AlexNet', 'GoogleNet', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7556, '属于国产深度学习框架的为（）。', '单选题', 'Pytorch', 'PaddlePaddle', 'TensorFlow', 'MXNet', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7557, '属于定量的属性类型是：', '单选题', '标称', '序数', '区间', '相异', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7558, '属于数字图像的格式的是（   ）。', '多选题', 'JPG', 'GIF', 'TIFF', 'WAVE', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7559, '属于模块5 AI 重新定义一切： 悄悄改变的生产与生活汽车SAE J3016标准的有（）。', '多选题', '无自动化', '辅助驾驶', '部分自动化', '有条件自动化', 'ABCDEF', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7560, '属于深度学习框架的是（）。', '单选题', 'Tensorflow', 'Caffe', 'PyTorch', '以上答案都正确', 'D', 'Tensorflow、Caffe、PyTorch都是流行的深度学习框架。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7561, '属于深度学习模型的选项是？', '多选题', '朴素贝叶斯', '深度残差网络', '卷积神经网络CNN', '循环神经网络RNN', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7562, '属于特征选择的优点有（）。', '多选题', '解决模型自身的缺陷', '减少过拟合', '提升模型的性能', '增强模型的泛化能力', 'BCD', '特征选择无法克服模型自身的缺陷，二者是独立的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7563, '属于百度飞桨的开发套件（）。', '单选题', 'PaddleClas', 'Paddle Serving', 'PaddleSlim', 'Paddle.js', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7564, '属于百度飞桨的模型部署组件（）。', '单选题', 'X2Paddle', 'AutoDL', 'VisualDL', 'PaddleFL', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7565, '属于神经网络学习模型基本步骤是（）。', '单选题', '数据处理', '模型设计', '训练配置', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7566, '属于自动化系统和设备运行管理缺陷的是（）。', '多选题', '调试不当', '操作不当', '系统安装施工问题', '未经测试的软件或硬件设备直接投入运行', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7567, '属性划分的目标是让各个划分出来的子节点', '单选题', '属于同一类别', '尽可能属于同一类别', '属于不同类别', '尽可能属于不同类别', 'B', '属性划分的目标是让各个划分出来的子节点尽可能地“纯”，即属于同一类别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7568, '岭回归是对线性回归的优化，在线性回归的基础上，对损失函数增加了⼀个L2正则项，⽬的是降低⽅差，提⾼模型泛化能⼒。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7569, '巡检缺陷样本标注时，缺陷目标框大小与照片的比例应尽可能保持不变。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7570, '工业界人工智能成功的三大法宝是哪些', '多选题', '深度学习', '大数据', '云计算', '涟漪效应', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7571, '工业领域各环节人工智能应用规模占比最大的是', '单选题', '研发环节', '生产环节', '管理环节', '销售环节', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7572, '差异备份是从前一次完全备份后，只要有更改的文件或新增加的文件，都会备份。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7573, '已定义级（Defined Level）的主要特点包括（）。', '多选题', '组织机构已明确给出了关键过程的“标准定义”，并定期对其进行改进', '已提供了关键过程的测量与预测方法', '关键过程的执行过程并不是简单或死板地执行组织机构给出的“标准定义”，而是根据具体业务进行了一定的“裁剪”工作', '数据的重要性已成为组织机构层次的共识，将数据当作成功实现组织机构使命的关键因素之一', 'ABCD', 'DMM的已定义级（Defined Level）：组织机构已经定义了自己的“标准关键过程”。其主要特点如下：①组织机构已明确给出了关键过程的“标准定义”，并定期对其进行改进；②已提供了关键过程的测量与预测方法；③关键过程的执行过程并不是简单或死板地执行组织机构给出的“标准定义”，而是根据具体业务进行了一定的“裁剪”工作；④数据的重要性已成为组织机构层次的共识，将数据当作成功实现组织机构使命的关键因素之一。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7574, '已有变量x和y，以下_______不能实现交换变量x和变量y的值。（    ）', '单选题', 'x=y；y=x', 'x，y=y，x', 't=y；y=x；x=t', 'x=y+x；y=x-y；x=x-y', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7575, '已知\n- 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。\n- 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。\n- 神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。\n- 为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型\n给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？', '单选题', '加入更多层，使神经网络的深度增加', '有维度更高的数据', '当这是一个图形识别的问题时', '以上都不正确', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7576, '已知 α={a，b，d）是满足最小支持度的频繁项集，若不考虑置信度，由α 可产生关联规则的数量为（）', '单选题', '3.0', '4.0', '5.0', '6.0', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7577, '已知A和B是两个集合，并且表达式AB的值为True。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7578, '已知a={a， b， d}是满足最小支持度的频繁项集，若不考虑置信度，由c可产生关联规则的数量为（）。', '单选题', '3.0', '4.0', '5.0', '6.0', 'A', 'a、b、d均可以和c产生关联规则（本题答案有争议，一说选D项）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7579, '已知numpy中的一维数组arr，len（arr）和arr.size返回相同的值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '对于一维数组，len（arr）返回元素个数，而size也是返回数组中的元素个数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7580, '已知一个数据集，n为特征数，m为训练样本数，如果n较小，而且m大小中等（例如n在1-1000之间，而m在10-10000之间），则一般选择什么核函数的支持向量机（）。', '单选题', '逻辑回归模型', '不带核的支持向量机', '高斯核的支持向量机', '多项式核的支持向量机', 'C', '高斯核函数需要选择合适的 sigma^2 参数，适用于少量特征，大量样本的情况，可以拟合出非常复杂的非线性决策边界。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7581, '已知一定数量的数据，就可以通过监督模式识别来实现类别的划分', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7582, '已知一组数据的协方差矩阵P，下面关于主分量说法错误的是（）。', '单选题', '主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解， 在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小', '在经主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵', '主分量分析就是K-L变换', '主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到', 'C', '主分量分析的变换矩阵是协方差矩阵，K-L变换的变换矩阵可以有很多种（二阶矩阵、协方差矩阵、总类内离散度矩阵等）。当K-L变换矩阵为协方差矩阵时，等同于PCA。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7583, '已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这是知识表示法叫（ ）', '单选题', '状态空间法', '问题归约法', '谓词逻辑法', '语义网络法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7584, '已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这种知识表示法叫状态空间法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7585, '已知均值和⽅差，下⾯哪种分布的熵最⼤。', '单选题', 'Beta分布', '均匀分布', '⾼斯分布', 'Dirichlet分布', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7586, '已知表emp存在字段name1，以下语句能够正常运行的是哪一个：', '单选题', 'alter table emp rename to emp1', 'alter table emp rename emp to emp1', 'alter table emp change column name1 to name2', 'alter table emp change name name12', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7587, '已知表test（name）的记录如下，\nTom\nTom_green\nTomly\nLily\n代码select * from test where name rlike ‘tom.*‘的结果有几条记录', '单选题', '1', '2', '3', '0', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7588, '带有记忆处理的神经元有（）', '多选题', 'LSTM', 'GRU', 'CNN', 'ResNet', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7589, '常用分词方法包含（）。', '多选题', '基于Binary tree的分词方法', '基于HMM的分词方法', '基于CRF的分词方法', '基于K-means的分词方法', 'BC', 'K-means一般用于聚类，Binary tree（二叉树）也不用于分词。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7590, '常用到的的社交分析算法就是（）', '单选题', '社群发现', '社交发现', '社区发现', '群体发现', 'A', '常用到的的社交分析算法就是社群发现');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7591, '常用文本文件格式有ASCll、MIME、*.txt、jpg等等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7592, '常用的代价函数有（）。', '多选题', '均方误差', '均方根误差', '平均绝对误差', '交叉熵', 'ABCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7593, '常用的冲突消解策略有包括（）。', '多选题', '投票法', '排序法', '元规则法', '调研法', 'ABC', '常用的冲突消解策略有包括：投票法，排序法，元规则法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7594, '常用的分箱方法错误的是（）。', '单选题', '等深分箱法', '等宽分箱法', '等距分箱法', '用户自定义区间法', 'C', '常见的变量分箱的方法：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。https：//blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/116485079 分箱定义');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7595, '常用的双向循环神经网络，不同方向的神经元，彼此相连', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7596, '常用的图像去噪方法有（）。', '单选题', '高斯滤波', '中值滤波', 'P-M方程去噪', '以上答案都正确', 'D', '图像去噪方法有很多，如高斯滤波，属于线性滤波；中值滤波是非线性滤波；还有P-M方程去噪。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7597, '常用的损失函数有哪些（）。', '多选题', '均方差', 'Sigmoid交叉熵', 'Sofmax交叉熵', 'Sparse交叉熵', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7598, '常用的数据审计方法可以分为（）。', '多选题', '预定义审计', '自定义审计', '可视化审计', '结构化审计', 'ABC', '常用的数据审计方法有预定义审计、自定义审计和可视化审计三种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7599, '常用的数据归约方法可以分为（）。', '单选题', '维归约、数据压缩', '维归约、参数归约', '维归约、值归约', '数据压缩、值归约', 'C', '常用的数据归约方法有维归约和值归约两种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7601, '常用的数据挖掘编程工具有（）。', '多选题', 'SAS', 'Stata', 'MatLaB', 'R', 'ABCD', '常用的数据挖掘编程工具');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7602, '常用的机器学习算法，可使用哪些开发包（）', '多选题', 'sklearn', 'xgboost', 'lightgbm', 'numpy', 'ABC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7603, '常用的标准化方法（）', '多选题', 'min-max标准化', 'Z变换', '比例变换', '等宽分箱', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7604, '常用的样本距离计算方法有（）', '多选题', '欧式距离', '余弦距离', '曼哈顿距离', '闵可夫斯基距离', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7605, '常用的灰度内插值法不包括有（）。', '单选题', '最近邻内插法', '三次内插法', '双线性内插值法', '三次样条插值法', 'D', '常用的灰度内插值法有最近邻内插法、三次内插法、双线性内插值法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7606, '常用的爬虫技巧有以下哪些（）。', '多选题', '更改header，伪装成浏览器进行爬取', '设置爬取的时间间隔', '应用神经网络算法识别网站验证码', '通过代理服务器进行爬取', 'ABCD', '常用的爬虫技巧有更改header，伪装成浏览器进行爬取、；设置爬取的时间间隔、；应用神经网络算法识别网站验证码 、；通过代理服务器进行爬取。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7607, '常用的盲目搜索方法是什么？', '多选题', '随机碰撞式搜索', '精确碰撞式搜索', '不完全式搜索', '完全式搜索', 'AD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7608, '常用的翻译工具是？', '单选题', '百度网盘', '搜狗语言', '百度翻译', '网易云盘', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7609, '常用的聚类模型评价指标包括', '多选题', '调整兰德系数', '轮廓系数', '基尼系数', 'Jaccard系数', 'ABD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7610, '常用的识别异常数据的方法有（）。', '多选题', '物理判别法', '统计判别法', '经验法', '检验法', 'AB', '常用的识别异常数据的方法有物理判别法和统计判别法。物理判别法：人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据值偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。\n统计判别法：给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常值剔除。当物理识别不易判断时，一般采用统计识别法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7611, '常见的云服务提供商有：华为云、阿里云、腾讯云、百度云等。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7612, '常见的使用深度学习解决的计算机视觉任务有：①.图像分类②.目标检测③.语义分割/实例分割④.场景文字识别', '单选题', '①③④', '①②③④', '①③④', '①②④', 'B', '全部都属于常见的计算机视觉任务');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7613, '常见的决策树节点测试的类型有（）', '多选题', '离散值，分裂所有可能', '连续值，分裂两种可能', '离散值，分裂两种可能', '连续值，分裂两种以上可能', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7614, '常见的分类算法不包括（ ）', '单选题', '线性回归', '逻辑回归', '贝叶斯算法', 'K-近邻算法', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7615, '常见的原型聚类算法包括（）。', '多选题', 'k均值算法', '学习向量量化', '高斯混合聚类', '密度聚类', 'ABC', '常见的原型聚类算法包括k均值算法，学习向量量化，高斯混合聚类等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7616, '常见的图像数据标注有哪几种类型。（    ）', '多选题', '矩形框标注', '关键点标注', '区域标注', '属性标注', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7617, '常见的图像降噪方式包括（）。', '多选题', '中值滤波', '均值滤波', '平均滤波', '加权平均滤波', 'ABCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7618, '常见的图像预处理方法不包括（）。', '单选题', '图像降噪', '图像增强', '图像尺寸归一化', '图像标注', 'D', '图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，主要包括去噪、对比度增强。图像尺寸归一化也是为了增强对比度。图像标注是图像处理方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7619, '常见的图像预处理方法有（）。', '多选题', '光线变换', '灰度变换', '直方图均衡化', '滤波', 'ABCDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7620, '常见的循环神经网络结构有：①.onetoone②.onetomany③.manytoone④.manytomany', '单选题', '①③④', '①②③④', '①③④', '①②④', 'B', '常见的循环神经网络结构有：①.onetoone②.onetomany③.manytoone④.manytomany');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7621, '常见的损失函数。', '多选题', 'Softmax Loss', 'Higon Loss', 'Exponential', 'Logistic Loss', 'ABCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7622, '常见的操作系统是？。', '单选题', 'Windows操作系统', '机械系统', '自动系统', '软件操作系统', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7623, '常见的数据标注工具的数据标注结果导出格式不包括？。', '单选题', 'CSV', 'XML', 'JSON', 'MP4', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7624, '常见的数据标注工具的数据标注结果导出格式包括？', '多选题', 'CSV', 'XML', 'JSON', 'MP4', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7625, '常见的数据污染有（）。', '多选题', '数据不完整', '噪声数据', '数据不一致', '数据冗余', 'ABC', '数据污染是指一种由人们故意的或偶然的行为造成的对原始数据的完整性和真实性的损害，是对真实数据的扭曲，而数据冗余一般是指一模一样的数据存储多于一份的情况，常见的数据污染有数据不完整，噪声数据，数据不一致等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7626, '常见的数据集划分方式不包括', '单选题', '留出法', '装袋法', '交叉验证法', '自助法', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7627, '常见的核函数主要包括（）。', '多选题', '多项式核', '高斯核', '线性核', '拉普拉斯核', 'ABCDE', '上述都是常见的核函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7628, '常见的激活函数是（）。', '多选题', '阶跃函数', 'sigmoid函数', '三角函数', '一次函数', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7629, '常见的激活函数有（）。', '多选题', 'Sigmoid', 'tanh', 'ReLU', 'Leaky ReLU', 'ABCDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7630, '常见的爬虫语言有（）。', '多选题', 'HTML', 'Python', 'Java', 'PHP', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7631, '常见的聚类性能度量外部指标有（）。', '多选题', 'Jaccard系数', 'DB指数', 'FM指数', '以上答案都正确', 'AC', '聚类常用的外部指标包括Jaccard系数、FM指数、Rand指数；聚类常用的内部指标包括DB指数、Dunn指数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7632, '常见的聚类算法有哪些（ ）。', '单选题', 'K-means', '谱聚类', '密度聚类', '层次聚类', 'A', '将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类，聚类算法分为原型聚类、密度聚类、层次聚类、模型聚类和谱聚类，题中BCD三项都是大类，K-means是原型算法的一种，答案选A');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7633, '常见的聚类算法有哪些？', '多选题', '密度聚类', '层次聚类', '谱聚类', 'Kmeans', 'ABCD', '密度聚类、层次聚类和谱聚类都是常见的聚类算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7634, '常见的语意网络有（）', '单选题', 'A-Member-of联系', 'Composed–of联系', 'have联系', '以上全是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7635, '平台的逻辑架构中（____）由由CPU和GPU算力、存储、网络资源以及边缘物联代理、智能终端设备等构成', '单选题', '服务层', '资源层', '平台层', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7636, '平台运营方面，省侧由省公司（）组织开展省侧平台的运营工作，明确本单位平台的运营单位，负责为业务部门提供统一的算力资源，模型的运行以及应用支撑。', '单选题', '信通公司', '电科院', '互联网部', '大数据中心', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7637, '平台通用组件包括？', '多选题', 'OCR', '人脸识别', '语音识别', 'NLP', 'ABCDEF', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7638, '平均数消除了个体之间的差异，容易导致误判。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '算术平均数：用途：消除个体标志值之间的差异，体现出总体的一般水平。 缺点：容易受极端值影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7639, '平方损失函数适合二分类或多分类的场景，而交叉熵损失则更适合输出为连续的场景。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7640, '平滑图像处理可以采用RGB彩色（）模型。', '单选题', '直方图均衡化', '直方图均衡化', '加权均值滤波', '中值滤波', 'C', '平滑图像处理可以采用RGB彩色加权均值滤波模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7641, '平面上平均每4个单位面积有一个染色点，观察一定面积上的点数X，X近似服从（）', '单选题', '均匀分布', '泊松分布', '二项分布', '正态分布', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7642, '年，AlphaGo战胜人类棋手。', '单选题', '2013', '2015', '2016', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7643, '并行计算可以分为？的并行计算和空间上的并行计算。', '单选题', '时间上', '数据上', '马力上', '动力上', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7644, '广义不确定性可分为', '多选题', '粗糙性', '模糊性', '不完全性', '时变性', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7645, '广义人工智能是指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，通过研究和开发用于模拟、延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统所构建而成的，其构建过程中综合了计算机科学、数学、生理学、哲学等内容', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7646, '广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7647, '广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个二叉树，深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个二叉表。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7648, '广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据可以分为三类，分别为：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7649, '序列化减少存储空间，高效存储和传输数据，缺点：使用时需要反序列化，非常消耗CPU', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7650, '应定期对员工进行信息安全教育、技术培训和技能考核，促使员工理解信息安全的重要性以及网络和信息系统所面临的各种可能的安全风险。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7651, '应对大数据处理的分布式数据库系统包括关系型分布式数据库和非关系型分布式\n数据库', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7652, '应对新形势、新要求确需开展系统建设的，要坚持统一的企业级技术路线和架构管控要求，基于中台架构开展企业级建设，坚持全省统一，强化建设统筹。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7653, '应急响应是安全事件发生后迅速采取的措施和行动，它是安全事件响应的一种快速实现方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7654, '应用Inception模块的网络是？', '单选题', 'VGG', 'LeNet', 'GoogLeNet', 'ResNet', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7655, '应用Paretol图可以（）', '单选题', '将精力集中到最关键的因素上', '量化风险', '帮助预测未来的问题', '改进风险管理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7656, '应用于电力行业的图像识别技术包括图像增强与分割、特征提取、识别模型构建等关键技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7657, '应用人工智能技术设计的游戏称为人工智能游戏，英文缩写是（         ）', '单选题', 'AI Game', 'AP Game', 'IA Game', 'COMP Game', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7658, '应用估价函数值重排OPEN表时，每次选择估价函数值最大的节点作为下一步考察的节点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7659, '应用层网关可以工作在OSI模型的所有层。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7660, '应用性能指标达不到预期通常表现为响应时间长、应用调用异常或CPU满负荷', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7661, '应用是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7662, '应用机器学习方法判断电力系统安全态、警戒态时，采用的样本数据是 （ ）。', '单选题', '稳态数据', '暂态数据', '稳态数据和暂态数据', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7663, '应用翻译是一种以传递信息为主要目的、同时又注重信息传递效果的实用型翻译', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7664, '康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序（）的问题', '单选题', '抖动效应', '马太效应', '数据溢出', '内存不足', 'B', '康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7665, '建模就是通过数据挖掘，构造出能描述一种活动、状态或现象的（         ）', '单选题', '数学模型', '分类函数', '聚类模型', '数据总结', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7666, '建立一个5000个特征，100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练：（）。', '单选题', '我们随机抽取一些样本，在这些少量样本之上训练', '我们可以试用在线机器学习算法', '我们应用PCA算法降维，减少特征数', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7667, '建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值预测某个其它变量值属于数据挖掘的哪一类任务？', '单选题', '根据内容检索', '建模描述', '预测建模', '寻找模式和规则', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7668, '建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架，制定人工智能产品研发设计人员的道德规范和行为守则', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7669, '建立信息系统事件应急响应与处置机制，及时处理及报告信息系统事件，发生信息系统事件立即上报信息安全分管领导，同时按照有关规定及时向上级单位上报。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7670, '建立回归模型之前，必须先进行主成分分析。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不必要');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7671, '建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（）。', '单选题', '基础', '前提', '核心', '条件', 'C', '略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7672, '建立大数据需要设计一个什么样的大型系统？（）', '多选题', '能够把应用放到合适的平台上', '能够开发出相应应用', '能够处理数据', '能够存储数据', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7673, '建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据操作，统一数据格式，设定自动程序以定时抽取操作数据并自动更新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7674, '建立线性模型时，我们看变量之间的相关性。在寻找相关矩阵中的相关系数时，如果发现3对变量（Var1和Var2、Var2和Var3、Var3和Var1）之间的相关性分别为-0.98、0.45和1.23。我们能从中推断出什么呢（）', '多选题', 'Var1 和 Var2 具有很高的相关性', 'Var1 和 Var2 存在多重共线性，模型可以去掉其中一个特征', 'Var3 和 Var1 相关系数为 1.23 是不可能的', '以上答案都不正确', 'ABC', 'Var1 和 Var2 之间的相关性非常高，并且是负的，可视为多重共线性的情况，可以去掉一个。一般来说，如果相关大于 0.7 或小于 -0.7，则认为特征之间有很高的相关性。相关系数介于 【-1，1】 之间，C选项中1.23 明显有误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7675, '建设一个有效的物联网需要两个重要因素，一是规模性，另外一个是', '单选题', '流动性', '智能性', '实时性', '可靠性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7676, '开发和测试集应该：', '单选题', '来自同一分布', '来自不同分布', '完全相同（一样的（x， y）对）', '数据数量应该相同', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7677, '开始将N个样品各自作为一类，并规定样品之间的距离和类与类之间的距离，然 后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离，重复进行两 个最近类的合并，每次减少一类，直至所有的样品合并为一类，此种聚类方法是\n（）O', '单选题', 'K-means', 'SOM聚类', '系统聚类', '有序聚类', 'C', '系统聚类法是聚类分析诸方法中用得最多的一种，其基本思想是：开始将 n个样品各自作为一类，并规定样品之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其它类的距离；重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至所有的样品合并为一类。k-means：选取K个点做为初始聚集的簇心，分别计算每个样本点到 K个簇核心的距离，找到离该点最近的簇核心，将它归属到对应的簇，所有点都归属到簇之后， M个点就分为了 K个簇。之后重新计算每个簇的重心（平均距离中心），将其定为新的“簇核心”，反复迭代 2 - 3 步骤，直到达到某个中止条件。SOM：1、初始化竞争层；竞争层一行代表一个坐标点（x，y）。\n2、根据竞争层的尺寸初始化权重矩阵；权重矩阵一行代表竞争层中一个点的权重，一列代表样本的一个属性。\n3、对样本集进行归一化处理\n4、从样本集中选取一个样本作为输入的向量，然后计算该输入向量与权重矩阵中的哪个权重向量距离最小（使用欧氏距离）。\n5、距离最小的向量所属的竞争层点为优胜点，根据优胜点的坐标（竞争层中的坐标）和领域范围来确定在邻域中的其他点。\n6、更新邻域内其他点的权值。7、重复步骤4-6，直到满足迭代次数。8、将所有样本进行输入，最后按聚类结果分类存储；有序聚类实质上是找一些分点，将有序样品划分为几个分段，每个分段看做一个类，所以分类也称为分割。显然分点取在不同的位置就可以得到不同的分割。通常寻找最好分割的一个依据是使各段内部样品之间的差异最小，而各段样品之间的差异较大，所以有序样品聚类法又称为最优分割法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7678, '开展数据处理活动，应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任，不得危害 （） 、 （） ，不得损害 （） 、 （） 的合法权益', '单选题', '国家安全、公共利益、个人、组织', '个人安全、个人利益、公共、国家', '国家安全、组织、个人、公共利益', '以上都对', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7679, '开放性是UNIX系统的一大特点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7680, '开源可视化工具Metabase支持以下哪些数据源（）', '多选题', 'Redshift', 'Google BigQuery', 'MongoDB', 'Druid', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7681, '开源可视化工具Superset提供了图形扩展支持，通过开发插件还可以对接任意可视化库，如（）', '多选题', 'ECharts', 'LayUi', 'HighCharts', 'd3.update（）', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7682, '开源可视化工具Superset支持以下哪些数据源（）', '多选题', 'CSV', 'MySQL', 'Hive', '以上都不是', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7683, '开源学习框架存在安全风险，可导致人工智能系统数据泄露。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7684, '异常值的检测方法有（）。', '多选题', '直接通过数据可视化进行观察', '通过统计分布进行判断', '通过相对距离进行度量', '通过相对密度进行度量', 'ABCD', '异常值的检测方法有直接通过数据可视化进行观察、通过统计分布进行判断、通过相对距离进行度量、通过相对密度进行度量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7685, '异常入侵检测的前提条件是入侵性活动集作为异常活动集的子集，而理想状况是异常活动集与入侵性活动集相等。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7686, '异常处理可以在发生异常时保证程序可用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7687, '异常处理结构中的finally块中代码仍然有可能出错从而再次引发异常。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7688, '异常处理结构也不是万能的，处理异常的代码也有引发异常的可能。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7689, '异常检测过程查找基于（）组标准值偏差的异常个案。', '单选题', '单体', '分类', '聚类', '回归', 'C', '异常检测过程查找基于聚类组标准值偏差的异常个案。该过程设计为在探索性数据分析步骤中，快速检测到用于数据审核的异常个案，并优先于任何推论性数据分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7690, '异步振荡其明显特征是：系统频率不能保持同一个频率，且所有电气量和机械量波动明显偏离额定值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7691, '异步数据读取是指（）。', '单选题', '数据读取与模型训练串行', '数据读取和模型训练并行', '数据读取和模型训练交互', '加快了数据读取速度', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7692, '张三和李四是某省自然人电子税务局问题受理岗运维人员，张三在问题管理“我的待办”中有5个问题未办结，因工作需要需出差半个月，为不耽误待办工作办理，张三在出差前将账号交给了李四，请李四代为办理。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7693, '张亮持有A、B、C、D、E五只股票，请问以下不属于时间序列问题的有 （）。', '多选题', '透过A只股票过去一年来的股价 走势，预测明天A只股票的开盘 价格', '将五只股票区分为赚钱与赔钱两个类别', '将五只股票区分为甲、乙 、丙三个群体', '透过A， C， D三只股票过去一年来的走势，預测明天A只股票 开盘价格', 'BC', 'BC没有涉及到时间，不属于时间序列问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7694, '张量可视化属于可视化的哪个分支科学 （）', '单选题', '信息可视化', '人机交互学', '科学可视化', '可视分析学', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7695, '张量的数轴数，就是描述它形状的那个向量的维数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7696, '张鹏对电脑说“查看地区负荷”，电脑马上执行调取负荷曲线图，这其中主要应用了人工智能中的（）', '单选题', '图像识别技术', '指纹识别技术', '语音识别技术', '字符识别技术', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7697, '弱人工智能是指不能制造出真正地（）的智能机器', '多选题', '推理', '解决问题', '感知', '识别', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7698, '弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的（）；强人工智能是指其本身就是一个', '单选题', '心智；智能', '运作；大脑', '智能；程序', '智能；心智', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7699, '强人工智能强调人工智能的完整性，下列（）不属于强人工智能', '单选题', '（类人）机器的思考和推理就像人的思维一样', '（非人类）机器产生了和人完全不一样的知觉和意识', '看起来像智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识', '有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7700, '强制型安全模型不属于数据库安全模型的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7701, '强化学习中最终目标不是短期的某一步行动之后获得最大的奖励，而是希望长期地获得更多的奖励。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7702, '强化学习中的两种免模型学习是（）、（）。', '多选题', '逆强化学习', '时序差分学习', '蒙特卡罗强化学习', '模仿学习', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7703, '强化学习包含哪些元素（）。', '多选题', 'Reward', 'Agent', 'State', 'Action', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7704, '强化学习在某种意义上可看作具有“延迟标记信息”的监督学习问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7705, '强化学习在每个时刻环境和个体都会产生相应的交互。个体可以采取一定的（），这样的行动是施加在环境中的。', '单选题', 'action', 'reward', 'state', 'agent', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7706, '强化学习基本要素有哪些？（）', '单选题', '状态、动作、奖励', '状态、动作、折扣因子', '动作、折扣因子、奖励', '状态、奖励、探索策略', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7707, '强化学习属于（）的一种', '单选题', '无监督学习', '机器学习', '监督学习', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7708, '强化学习是（）领域的一类学习问题', '单选题', '机器学习', '自然语言处理', 'nlp', 'cv', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7709, '强化学习的主要组成是哪些？', '多选题', '动作', '状态', '模型', '奖励', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7710, '强化学习的回报值一个重要特点是具有（）。', '单选题', '客观性', '主体性', '超前性', '滞后性', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7711, '强化学习的基础模型是（）模型', '单选题', '马可夫决策', '贝叶斯', 'HMM', '最大后验概率', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7712, '强化学习的效率优化方案可以用于提高双有源全桥直流变换器的效率和运行性能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7713, '强化学习的目标是找到（）的策略', '单选题', '最小损失函数', '最大化收益', '局部最优解', '全局最优解', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7714, '强化学习的输出是A模型参数的调整结果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7715, '强化学习算法的目标可以是在双有源全桥直流变换器的整个运行范围内求解最小的损耗获得最优控制策略。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7716, '强化学习需要预先给定数据，才能通过接收环境对动作的奖励进行学习。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7717, '强化学习（）。', '单选题', '也称为有教师学习', '需要经验数据', '数据要是成对的', '不需要预备知识', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7718, '强化数据查询日志管理属于数据查询权限管理要求的内容。（   ）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7719, '强化访问控制管理，定期开展安全审计工作，关键控制系统软件升级、补丁安装后应进行安全评估和验证', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7720, '归纳与演绎是科学推理的两大基本手段，前者是从一般到特殊的“特化”过程，后者是从特殊到一般的“泛化”过程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '归纳与演绎是科学推理的两大基本手段，前者是从特殊到一般的“泛化”过程，后者是从一般到特殊的“特化”过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7721, '归纳推理是（）推理。', '单选题', '从一般到个别', '从个别到一般', '从个别到个别', '从一般到一般', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7722, '归纳的概念是', '单选题', '从特殊到一般', '从假设到一般', '从假设到特赦', '从一般到特殊', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7723, '当Excel工作表中的数据变化时，与其相对应的图表将（）', '单选题', '不会变化', '随之变化', '不确定', '生成新图表', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7724, '当P为F，Q为F，R为T时，（P∨Q）↔R的真值是（）', '单选题', 'T', 'F', '不确定', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7725, '当RDD转换为DataFrame的时候，无论哪种方式都要构建注册成二维表，供后面的SQL查询使用', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7726, '当TPR=FPR为一条斜对角线时，表示预测为正样本的结果一-半是对的，一半是错的，为随机分类器的预测效果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7727, '当Zookeeper的节点数据发生变更时，被触发的事件是（）。', '单选题', 'NodeCreated', 'NodeDataChanged', 'NodeChildrentChanged', 'NodeDeleted', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7728, '当a，b，c，d=1，3，5，4时，执行完下面一段程序后x的值为（ ）。if a', '单选题', '1', '2', '3', '6', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7729, '当try子句中没有任何错误时，一定不会执行（）语句。', '单选题', 'try', 'slse', 'except', 'finally', 'C', 'except是当try语句错误才运行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7730, '当一个具有多层次索引的DataFrame对象经过stack（）后，会返回一个Series对象', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7731, '当一个进程在运行过程中释放了系统资源后要调用（）', '单选题', '撤销进程原语', '阻塞进程原语', '唤醒进程原语', '创建进程原语', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7732, '当一个题干框不能覆盖住同一道题的题干时，如果在同一页，则点击“添加题目区域”，框为一道题；如果在“下一页”，则需点击“添加新题”，当做两道题进行拉框。是否符合拉框规则。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7733, '当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离（）', '单选题', '分类', '聚类', '关联分析', '隐马尔可夫链', 'B', '聚类是一种典型的无监督学习任务，不要求样本集数据带标签。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7734, '当事人依法享有自愿订立合同的权利，任何单位和个人不得非法干预', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7735, '当今世界四大趋势指的是经济全球化、全球城市化、全球信息化、信息智慧化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '当今世界四大趋势指的是经济全球化、全球城市化、全球信息化、信息智慧化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7736, '当作为条件表达式时，空值、空字符串、空列表、空元组、空字典、空集合、空迭代对象以及任意形式的数字0都等价于False。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7737, '当你在转录答案的时候，答案为图案的题目需要先在本文档中寻找特殊字符，倘若没有则需要单独拉框答案。（ ）   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7738, '当使用groupby（）方法分组时，下列选项中可以作为分组方式的是（ ）。', '多选题', '列表或数组', 'DataFrame中某列的名称', '字典或Series', '集合', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7739, '当使用resample（）方法重新采样时，下列哪个参数可以确定采样的闭合区间？（）', '单选题', 'label', 'fill_method', 'how', 'closed', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7740, '当使用静态IP地址时必须通过手工输入方式给每一台计算机分配一个固定的IP地址。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7741, '当决策树出现过拟合的时候，可以采取以下哪些措施（）', '单选题', '剪枝', '增加训练次数', '进行交叉检验', '以上均可', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7742, '当出现无法恢复的硬件故障或数据丢失等情况，数据库管理员应当及时提供详细的故障报告、数据恢复计划，在征得信息中心同意后，按照数据恢复计划从备份介质中恢复数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7743, '当分析顾客消费行业，以便有针对性的向其推荐感兴趣的服务，属于什么问题？（   ）', '单选题', '分类', '聚类', '关联规则', '主成分分析', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7744, '当前人工智能重点聚焦（ ）大领域。', '单选题', '6', '7', '8', '9', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7745, '当前大数据技术的基础是由（）首先提出的', '单选题', '微软', '百度', '谷歌', '阿里巴巴', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7746, '当前推动人工智能发展的主要支持技术包括。', '多选题', '云计算技术', '大数据技术', '深度学习算法', '图灵测试技术', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7747, '当前智能电表数量巨大，由于故障更换、政策拆除、功能更新等原因进行的人工录入方式效率低且易出现错误，可采用（____）技术准确识别电能表图片中底度示数和表计编号、电气规格等信息。', '单选题', '图像分类', '语义分割', 'OCR', 'NLP', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7748, '当前的移动通信网，按照系统的覆盖范围和作业方式可以分为.双向对话式蜂窝公用移动通信、单向或双向对话式专用移动通信、单向接收式无线寻呼、家用无绳电话及无线本地用户环路等。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7749, '当前，人工智能正处于技术变革跨入创新应用的窗口期', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7750, '当前，大数据产业发展的特点是（）', '多选题', '规模较大', '规模较小', '增速很快', '增速缓慢', 'AC', '当前，大数据产业发展的特点是规模大增速快');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7751, '当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7752, '当发现机器学习模型过拟合时，以下操作正确的是（）', '多选题', '降低特征维度', '增加样本数量', '添加正则项', '增加特征维度', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7753, '当图像通过信道传输时，噪声一般与（）无关。', '单选题', '信道传输的质量', '出现的图像信号', '是否有中转信道的过程', '图像在信道前后的处理', 'B', '当图像通过信道传输时，噪声一般与出现的图像信号无关，这种独立于信号的退化被称为加性噪声。信道传输质量、中转信道都会影响图像质量，而图像在信道前后的预处理和后处理也会产生噪声。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7754, '当在卷积神经网络中加入池化层（poolinglayer）时，变换的不变性会被保留', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7755, '当学习器将训练样本自身的特点作为所有潜在样本都具有的一般性质，这样会导致泛化性能下降，这种现象称之为（）。', '单选题', '欠拟合', '过拟合', '拟合', '以上答案都不正确', 'B', '当学习器把训练样本学得太好了的时候，很可能巳经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降这种现象在机器学习中称为过拟合 。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7756, '当导体没有电流流过时，整个导体是等电位的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7757, '当希望机器人进行快速运动而选定电动机时， 选择（   ）的电动机比较好。', '单选题', '转动惯量大且转矩系数大', '转动惯量大且转矩系数小', '转动惯量小且转矩系数大', '转动惯量小且转矩系数小', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7758, '当应用题的答案中含有文字，且该文字不是单位，转录答案时不需要在文字答案前加“答”（ ）。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7759, '当开始训练时，误差一直很高，这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。为了避免这种情况，我们可以采取下面哪种策略？', '单选题', '改变学习速率，比如一开始的几个训练周期不断更改学习速率', '一开始将学习速率减小10倍，然后用动量项（momentum）', '增加参数数目，这样神经网络就不会卡在局部最优处', '其他都不对', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7760, '当心邮件中的附件信息，不要轻易点击下载诸如word、pdf、excel、PPT、rar等文件都可能植入木马或间谍程序，尤其是附件中直接带有后缀为（）的可执行文件，千万不要点击，同时确保电脑安装了杀毒软件。', '多选题', '.dll', '.exe', 'vbs', '.bat', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7761, '当我们利用二分类支持向量机来解决多分类问题是，我们有哪两种策略？（）', '多选题', '一类对另一类', '一类对K-1类', '一类对K类', '2类对K-2类', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7762, '当我们构造线性模型时，我们注意变量间的相关性。在相关矩阵中搜索相关系数时，如果我们发现3对变量的相关系数是（Var1和Var2，Var2和Var3，Var3和Var1），相关系数分别是-0.98、0.45、1.23。我们可以得出的结论是（）。', '多选题', 'Var1和Var2是非常相关的', '因为Va1r和Var2是非常相关的，可以去除其中一个', 'Var3和Var1的1.23相关系数是不可能的', '-', 'ABC', 'Var1 和 Var2 之间的相关性非常高，并且是负的，可视为多重共线性的情况，可以去掉一个。一般来说，如果相关大于 0.7 或小于 -0.7，则认为特征之间有很高的相关性。相关系数范围为【-1，1】，C选项中1.23 明显有误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7763, '当我们说模型训练结果过拟合的时候，意思是模型的泛化能力很强。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不是很强，而是很差');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7764, '当我们需要在一张图表中加上文字标注，达到提醒读者的目的时，需要用到（）函数。', '单选题', 'plt.axvspan）', 'plt.axhspan）', 'plt.annotate）', 'plt.text）', 'D', '文字标注是text函数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7765, '当我们需要在一张图表中特意指出某个特殊点，并加上标注达到醒目的目的时，需要用到（）函数。', '单选题', 'plt.axvspan）', 'plt.axhspan）', 'plt.annotate）', 'plt.text）', 'C', 'annotate为图的某个位置添加注解。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7766, '当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的（）', '单选题', '纹理区域（有许多重复单元的区域）', '灰度平滑的区域', '目标边界区域', '灰度渐变区域', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7767, '当数据是线性可分时，可以考虑支持向量机的基本型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7768, '当数据特征不明显、数据量少的时候，采用下面哪个模型', '单选题', '线性回归', '逻辑回归', '神经网络', '支持向量机', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7769, '当数据转换成DataFrame之后，可以调用show方法进行查看数据', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7770, '当数据过大以至于无法在RAM中同时处理时，哪种梯度下降方法更加有效？（）', '单选题', '随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）', '不知道', '整批梯度下降法（FullBatchGradientDescent）', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7771, '当数据量充足时，采用深度学习进行负荷预测，隐含层越多，（ ）越高', '单选题', '稳定性', '准确性', '可靠性', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7772, '当服务器突然宕机，下列Channels选项中，哪一个可以保证数据不会丢失。', '单选题', 'Memory', 'File', 'JDB', 'Channel', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7773, '当服务器遭受到DoSDenialofService攻击的时候，只需要重启动系统就可以阻止攻击。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7774, '当构建一个神经网络进行图片的语义分割时，先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得到输出', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7775, '当构建一个神经网络进行图片的语义分割时，通常采用下面哪种结构？', '单选题', '先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得到输出', '使用卷积神经网络处理输入并输出', '先用卷积神经网络处理输入，再用反卷积神经网络得到输出', '使用反卷积神经网络处理输入并输出', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7776, '当构建一个神经网络进行图片的语义分割时，通常采用下面哪种顺序？', '单选题', '先用卷积神经网络处理输入，再用反卷积神经网络得到输出', '先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得到输出', '不能确定', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7777, '当满足广播机制中的任一条件后，两个大小不相等的数组也可以进行运算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7778, '当特征值大致相等时。会发生的情况是（）。', '单选题', 'PCA将表现出色', 'PCA将表现不佳', '不知道', '以上都没有', 'B', '当所有特征向量相同时将无法选择主成分，因为在这种情况下所有主成分相等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7779, '当特征值大致相等时会发生什么（）', '单选题', 'PCA将表现出色', 'PCA将表现不佳', '不知道', '以上都没有', 'B', '当所有特征向量相同时将无法选择主成分，因为在这种情况下所有主成分相等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7780, '当用户删除一个表（DROP TABLE）后，建立在该表上的视图不能再使用了。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7781, '当登录linux时，一个具有唯一进程的ID号的shell将被调用，这个ID是什么 （）', '单选题', 'NID', 'PID', 'UID', 'CID', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7782, '当相关系数r=0时，说明（）。', '单选题', '现象之间相关程度较小', '现象之间完全相关', '现象之间无直线相关', '现象之间完全无关', 'C', '相关系数r刻画了两个变量之间的相关程度，|r|小于等≤于1，|r|越接近1，则表示两个变量相关度越高，反之相关度越低。相关系数r=0只能说明线性无关，不能说明完全无关。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7783, '当网络中含有全连接层时，输入尺寸必须事先固定', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7784, '当考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个针对类似问题已经预先训练好的神经网络。你可以用（____）方法来利用这个预先训练好的网络。', '单选题', '保留最后一层，将其余层重新训练', '对新数据重新训练整个模型', '只对最后几层进行调参', '对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7785, '当西瓜收购公司去瓜摊收购西瓜时既希望把好瓜都收走又保证收到的瓜中坏瓜尽可能的少，请问他应该分别考虑什么评价指标？', '单选题', '准确率、 查全率', '查全率、 查准率', '查全率、 准确率', '查准率、 查全率', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7786, '当训练数据较少时更容易发生过拟合。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7787, '当训练样本数量趋向于无穷大时，在该数据集上训练的模型变化趋势，对于其描述正确的是（）', '单选题', '偏差（bias）变小', '偏差变大', '偏差不变', '不变', 'C', '偏差大是欠拟合，方差大是过拟合。增大样本数量会降低方差，和偏差没关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7788, '当训练样本近似线性可分时，通过（），学习一个（）。', '单选题', '硬间隔最大化线性可分支持向量机', '软间隔最大化线性支持向量机', '硬间隔最大化线性支持向量机', '软间隔最大化非线性支持向量机', 'B', '当训练样本近似线性可分时，通过软间隔，学习一个最大化线性支持向量机。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7789, '当训练集特征非常多，而实例非常少的时候，可以采用（）。', '单选题', 'sigmoid 核的支持向量机', '不带核的支持向量机', '高斯核的支持向量机', '多项式核的支持向量机', 'B', '当不采用非常复杂的函数，或者当我们的训练集特征非常多但是实例非常少的时候，可以采用不带核函数的支持向量机。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7790, '当访问web网站的某个页面资源不存在时，将会出现的HTTP状态码是404。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7791, '当该题的答案含有解析时，对答案进行转录应该（    ）。', '单选题', '需要“添加解析图片”，将解析单独截取出来', '不用管解析', '将解析用文字转录出来', '写“略”', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7792, '当输入值x=3时，经过y=f（relu）激活函数时，输出值为（）', '单选题', 'y=0', 'y', 'y》0', '都有可能', 'C', '当输入值x=3时，经过y=f（relu）激活函数时，输出值为y》0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7793, '当输入数据做出少量平移时，经过池化后的大多数输出还能保持不变，池化对微小的位置变化具有鲁棒性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7794, '当通过布尔数组索引操作数组时，返回的数据是布尔数组中False对应位置的值。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7795, '当遇到该类型的题时（红色框为作答区域框），这样拉框正确吗（ ）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7796, '当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为', '单选题', '噪声', '核心簇', '边界簇', '以上都不对', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7797, '当需要在字符串中使用特殊字符时，Python使用（ ）作为转义字符的起始符号。', '单选题', '\\', '/', '#', '%', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7798, '当鼠标指针位移到工作表中选定区域的填充柄上时，指针变为（）光标。', '单选题', '黑箭头', '空心十字', '黑十字', '空心箭头', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7799, '当（）时，可以不考虑RDD序列化处理。', '单选题', '完成成本比较高的操作后', '执行容易失败的操作之前', 'RDD被重复使用', '实时性要求高', 'D', 'RDD的序列化处理主要在完成成本比较高的操作之后、执行容易失败的操作之前、当RDD被重复使用或者计算其代价很高时进行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7800, '当（）时，要正式通过变更审批。', '单选题', '0.7版的项目管理计划调整', '某活动在自由时差内的进度调整', '某活动负责人要求进度提前', '项目经理安排一次临时加班', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7801, '形如X→Y的蕴含表达式，其中X和Y是不相交的项集。X称为规则的左部或规则的前提（简记为LHS），Y称为规则的右部或规则的结论（简记为RHS）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7802, '形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、现有研发布局为支撑的（）人工智能项目群。', '单选题', '“1+N”', '“1+5”', '“1+3”', '“1+6”', 'A', '形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、现有研发布局为支撑的“1+N”人工智能项目群。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7803, '彩色图像增强时，（）处理可以采用RGB。', '单选题', '直方图均衡化', '同态滤波', '加权均值滤波', '中值滤波', 'C', 'RGB是彩色图像的三通道像素值，均值滤波进行的是线性操作，不影响原本图像的相对亮度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7804, '影像诊断误诊的常见原因包括（ ）。', '多选题', '病变的复杂性', '机器伪影', '诊断思维与习惯', '检查不规范致漏', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7805, '影响k-means算法效果的主要因素包括以下哪一项？（）', '多选题', '初始点的选取', '聚类的准则', 'k值的选取', '距离的度量方式', 'ACD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7806, '影响基本K-均值算法的主要因素不包括下列哪一个选项？', '单选题', '样本输入顺序', '模式相似性测度', '聚类准则', '初始类中心的选取', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7807, '影响基本K-均值算法的主要因素有（）', '多选题', '样本输入顺序', '模式相似性测度', '聚类准则', '初始类中心的选取', 'ABD', '关于A，具体推导详见《模式识别》的动态聚类算法，书中提到，这是一个局部搜索算法，不能保证得到全局最优解，算法结果受初始值和样本调整顺序的影响。也就是说如果在迭代的过程中，数据集不够随机，很容易陷入局部最优。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7808, '影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。', '单选题', '网站数量', '网络深度', '网络结构', '网络主体', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7809, '影响粒子滤波定位准确性的主要因素不包括（   ）。', '单选题', '随机采样带来的偏差', '重采样带来的偏差', '初始样本分布带来的偏差', '样本集合近似带来的偏差', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7810, '影响聚类算法效果的主要原因有：（）', '多选题', '特征选取', '模式相似性测度', '分类准则', '已知类别的样本质量', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7811, '影响聚类算法结果的主要因素有（）', '多选题', '已知类别的样本质量', '分类准则', '特征选取', '模式相似性测度', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7812, '往栈中输入的元素依次是2，1，3，5，4，下列哪个选项不可能是输出结果', '单选题', '2 1 3 5 4', '3 2 1 4 5', '4 5 3 1 2', '2 1 4 5 3', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7813, '很多内置函数的返回值是包含了若干（）的可迭代对象，例如enumerate（）、zip（）等等', '单选题', '列表', '字典', '元组', '集合', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7814, '很多情况下，即使采用分枝定界法，最优搜索方法的计算量可能仍然很大，因此，人们在很多情况下会放弃采用最优方法，而采用一些计算量更小的次优搜索方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7815, '得益于人工智能技术的兴起，一些行业岗位将呈现出显著的增长趋势，但下面（）不属于其中之一', '单选题', '数据科学家', '机器学习工程师', '计算机维修工程师', 'Al硬件专家', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7816, '循环神经网在工业上最常用的两种实现是：①.LSTM②.GRU③.CNN④.DNN', '单选题', '①③', '①②', '①③', '①④', 'B', 'CNN、DNN不属于循环神经网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7817, '循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难', '单选题', '①③④', '①②③', '①③④', '①②④', 'B', '循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7818, '循环神经网最常用的激活函数是tanh，除了tanh还可以使用：①.relu②.sigmoid③.softmax④.完全不使用激活函数', '单选题', '①③④', '①②③', '①③④', '①②④', 'B', '循环神经网最常用的激活函数是tanh，除了tanh还可以使用：①.relu②.sigmoid③.softmax');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7819, '循环神经网络BPTT算法，A同一个权重参数，在每个时刻上，都调整一次', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7820, '循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是（）。', '单选题', '27*27*3', '28*28*3', '27*27*6', '28*28*6', 'D', '循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是28*28*6 。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7821, '循环神经网络主要被应用的场景有（）。', '多选题', '语音识别', '语音建模', '机器翻译', '图像识别', 'ABC', '图像识别用CNN。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7822, '循环神经网络之所以有作用是因为：', '单选题', '序列中的元素是无关的', '序列中的元素蕴含着顺序的规律', '序列中的元素都是随机出现的', '序列中的元素都来自同一个数据源', 'B', '循环神经网络之所以有作用是因为序列中的元素蕴含着顺序的规律');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7823, '循环神经网络优于全连接网络的一个原因是循环神经网络实现了权值共享，那么权值共享的好处有：①.模型参数变少②.运算速度变快③.占用内存少④.所有权值都共享同一个值', '单选题', '①③④', '①②③', '①③④', '①②④', 'B', '循环神经网络优于全连接网络的一个原因是循环神经网络实现了权值共享，那么权值共享的好处有：①.模型参数变少②.运算速度变快③.占用内存少');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7824, '循环神经网络优势在于（）', '单选题', '对序列的每个元素进行相同的计算，输出取决于之前的数据状态', '对序列的每个元素进行不同的计算，输出取决于之后的数据状态', '对序列的每个元素进行相同的计算，输出取决于之后的数据状态', '以上都不对', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7825, '循环神经网络只能进行分类处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7826, '循环神经网络可以捕捉序列化数据中的动态信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7827, '循环神经网络在处理序列任务时比卷积神经网络的各方面都要好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7828, '循环神经网络所使用的训练法则叫做时序反向传播，简称BPTT。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7829, '循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7830, '循环神经网络的英语简写是：', '单选题', 'CNN', 'RNN', 'DNN', 'CTC', 'B', '循环神经网络的英语简写是RNN');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7831, '循环神经网络的输出模式包含（）。', '多选题', '多输出', '单输出', '同步多输出', '异步多输出', 'ABD', '循环神经网络是递归的，不可能同步多输出。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7832, '循环神经网络适合处理的数据是（）。', '单选题', '节点数据', '序列数据', '结构化数据', '图像数据', 'B', '循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络，相比一般的神经网络，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7833, '循环神经网络通常用来处理：', '单选题', '矩阵数据', '标量数据', '序列数据', '大数据', 'C', '循环神经网络通常用来处理序列数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7834, '循环神经网络（recurrent neural network，RNN），是一种用于处理具有类似（）的数据的神经网络。', '单选题', '网格结构', '数组结构', '序列结构', '表格结构', 'C', '循环神经网络（recurrent neural network，RNN），是一种用于处理具有类似（ ）的数据的神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7835, '循环语句可以嵌套使用。（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7836, '循环采集包括（）。', '多选题', 'URL循环', '文本循环', '单个元素循环', '随机循环', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7837, '循环队列的存储空间为Q(1:50)，初始状态为front=rear=50。经过一系列正常入队与退队操作后，front=rear=25，此后又插入一个元素，则循环队列中的元素个数为()', '单选题', '1，或50且产生上溢错误', '51', '26', '2', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7838, '微信公众号文章的浏览信息可以从哪张表获取？', '单选题', 'I_UNET_GPRS_LOG_DT', 'I_UNET_WEIXINMP_VISIT_D', 'I_UPRD_M_GPRS_D', 'I_TNET_USER_TRACK_DETAIL_D', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7839, '微服务架构下，每个微服务节点可以根据完成需求功能的不同，自由选择最适合的技术栈，但是对单一的微服务节点进行重构开发成本较高。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7840, '微服务架构适合使用在以下哪种场景中？', '单选题', '单体式简单应用', '单体式复杂应用', '多个会有相互调用的简单应用', '多个不会有相互调用的简单应用', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7841, '微电网是一类新型的灵活性需求响应调节资源，其需求响应行为具有强时间耦合性，可采用时序处理能力强的RNN网络进行封装建模。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7842, '德尔菲法区别于其他专家预测的明显特点是（）', '单选题', '引入了权重参数', '多次有控制的反馈', '专家之间互相取长补短', '至少经过4轮预测', 'B', '德尔菲法是一种专家预测方法，其与其他专家预测方法的明显特点是：\n\nB 多次有控制的反馈\n\n德尔菲法通过多轮的专家调查和反馈来逐步收敛专家意见，以达成一致的预测结果。每一轮调查后，专家们的意见会被整理和汇总，然后再次向专家们进行调查，直到达到一致意见或者预测结果趋于稳定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7843, '快速生成树协议还能够克服生成树协议不能适用于大型桥接网络的缺点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7844, '快速跟进是进度控制的手段之一，以下对快速跟进的理解，（）是正确的。', '单选题', '调整部分工作的顺序关系，使用网络图和关键路径分析等进度计划工具，尽可能将一些工作并行进行', '充分利用周六、周日或晚上等非工作时间段实施项目', '充分发挥每一个成员的作用，用积极的绩效考核方法，提升每个成员的技能水平和绩效', '将强项目干系人之间的交流和沟通，以加快项目的进度', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7845, '怀疑计算机感染病毒后，首先应采取的合理措施是', '单选题', '重新安装操作系统', '立即关机不再使用', '对所有磁盘进行格式化', '用杀毒软件查杀病毒', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7846, '怎么查看一个表对应的 hdfs 路径', '单选题', 'desc', 'desc format', 'desc formatted', 'show table', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7847, '恩伯格A大数据特点数据处理速度快', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7848, '恶意代码检测可分为静态检测和动态检测两种方法。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7849, '您正在构建一个用于识别黄瓜（y=1）和西瓜（y=0）的二元分类器。您建议在输出层中使用哪一个激活函数？', '单选题', 'ReLU', 'Leaky ReLU', 'sigmoid', 'tanh', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7850, '情感信息归纳常见的存在形式是（）。', '单选题', '语料库', '情感文摘', '情感评论', '情感倾向', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7851, '情感倾向分析可以解决生活中的哪些问题？', '多选题', '评论分析与决策', '电商评论分类', '舆情监控', '智能医疗', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7852, '情感分析任务其实是个分类任务，给模型输入一句话，让它判断这句话的情感是积极的，、消极的，还是中性的。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '情感分析任务旨在对目标进行情感分类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7853, '情感分析的应用场景有（）。', '多选题', '数据挖掘', '信息检索', '文本分词', '市场营销', 'ABD', '情感分析常用于数据挖掘、信息检索、市场营销等，而文本分词属于文本处理的应用场景。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7854, '情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7855, '情感计算是在人脸识别的基础上，更加精细地通过脸上的表情和动作来判断人的情绪状态。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7856, '情感语音方面的研究理论与方法尚不成熟，而人类情感具有复杂性和个性化的特点，给其研究带来诸多困难。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7857, '想像正在处理文本数据，使用单词嵌入（Word2vec）表示使用的单词。在单词嵌入中，最终会有1000维。现在想减小这个高维数据的维度，这样相似的词应该在最邻近的空间中具有相似的含义。在这种情况下，您最有可能选择以下哪种算法？', '单选题', 't-SNE', 'PCA', 'LDA', '都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7858, '想象一下，机器学习中有1000个输入特征和1个目标特征，必须根据输入特征和目标特征之间的关系选择100个最重要的特征。这是一个减少维数的例子。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7859, '感受野是输出特征图上的像素点所能感受到的输入数据的范围', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7860, '感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7861, '感知器（Perceptron）执行任务的顺序是\n1初始化随机权重\n2得到合理权重值\n3如果预测值和输出不一致，改变权重\n4对一个输入样本，计算输出值', '单选题', '43②①', '①②34', '134②', '14③②', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7862, '感知层主要解决（）问题？', '单选题', '数据的价值创造', '数据的采集', '管理问题', '数据的传输', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7863, '感知机中的异或门由那几个门构成（）', '单选题', '与门和或门', '与门和非门', '与门、非门、或门', '与门、与非门、或门', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7864, '感知机中，（）是M-P神经元，也称为阈值逻辑单元。', '单选题', '输入层', '输出层', '第一层', '第二层', 'B', '感知机（Perceptron）由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称阈值逻辑单元 （threshold logic unit）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7865, '感知机无法解决异或XOR问题的缺陷导致了第一次人工神经网络研究的衰退。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7866, '感知机模型中的偏置是用于调整神经元被激活的容易程度的参数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7867, '感知机的运作原理是逻辑判断流程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7868, '感知机自身的缺陷导致了第一次人工模块4 AI 的前世今生：她从哪里来研究的衰退A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7869, '感知机（Perceptron）是由（）层神经元组成的一个简单模型', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'B', '感知机（Perceptron）是由两层神经元组成的一个简单模型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7870, '成员测试运算符 in 可用于测试列表中是否包含某个元素，速度比对集合而言更快', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7871, '成立中央网络安全和信息化领导小组，体现了我们党A网络安全强有力的领导和更加高度的关注', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7872, '我们可以将深度学习看成一种端到端的学习方法，这里的端到端指的是', '单选题', '输入端-输出端', '输入端-中间端', '输出端-中间端', '中间端-中间端', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7873, '我们可以直接使用pip命令安装jieba库。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7874, '我们可以调用new()函数构建一张新的空白画布。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7875, '我们可以采取哪些措施来防止神经网络中的过拟合？', '单选题', '数据增强', '权重共享', '提前停止', 'Dropout', 'E', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7876, '我们在选择测试集时应尽可能（）', '单选题', '让测试集与训练集互斥', '让测试集与训练集相同', '测试集与训练集无关', '以上选项均不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7877, '我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）。', '多选题', '使用正向选择法（Forward Selection）', '使用反向消除法（Backward Elimination）', '逐步选择消除法（Stepwise）', '计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一', 'ABCD', '正向选择（Forward Selection）是首先选择一个特征，每个特征都试一遍，选择对模型准确率提升最高的那个特征；然后再在这个特征基础上添加另外一个特征，方法类似，直到模型准确率不再提示为止。反向消除（Backward Elimination）是首先包含了所有的特征，然后尝试删除每个特征，最终删掉对模型准确率提升最高的一个特征（因为删除这个特征，模型准确率反而增加了，说明是无用特征）。如此类推，直到删除特征并不能提升模型为止。相对于 Forward Selection，Backward Elimination 的优点在于其允许一些低贡献值的特征能够进到模型中去（有时候低贡献值的特征能在组合中有更大的贡献值，而 Forward Selection 忽略了这种组合的可能性），因此Backward Elimination能够避免受一两个占主导地位的特征的干扰。\n另外还有一种特征选择方法是 Stepwise，该方法结合上述两者的方法，新加入一个特征之后，再尝试删去一个特征，直至达到某个预设的标准。这种方法的缺点是，预设的标准不好定，而且容易陷入到过拟合当中。除此之外，也可以使用基于相关性的特征选择，可以去除多重线性特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7878, '我们常用 （ ） 版。', '单选题', 'apache 版', 'cdh 版', 'Hortonworks版本', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7879, '我们常说的“IT”是（）的简称', '单选题', '信息技术', '因特网', '输入设备', '手写板', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7880, '我们建立一个5000个特征，100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练（）。', '单选题', '我们随机抽取一些样本， 在这些少量样本之上训练', '我们可以试用在线机器学习算法', '我们应用PCA算法降维， 减少特征数', '以上答案都正确', 'D', '样本数过多或者特征数过多， 而不能单机完成训练， 可以用小批量样本训练， 或者在线累计式训练， 或者主成分PCA降维方式减少特征数量再进行训练。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7881, '我们想在大数据集上训练决策树， 为了使用较少时间， 我们可以', '单选题', '增加树的深度', '增加学习率', '减少树的深度', '减少树的数量', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7882, '我们想要减少数据集中的特征数即降维，以下方案合适的是（）。', '多选题', '使用前向特征选择方法', '使用后向特征排除方法', '我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现。然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现。如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征', '查看相关性表，去除相关性最高的一些特征', 'ABCD', '前向特征选择方法和后向特征排除方法是特征选择的常用方法。如果前向特征选择方法和后向特征排除方法在大数据上不适用，可以用这里C中方法。用相关性的度量去删除多余特征也是一个可行的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7883, '我们想要减少数据集中的特征数，即降维.选择以下适合的方案： （）。', '多选题', '使用前向特征选择方法', '使用后向特征排除方法', '我们先把所有特征都使用， 去训练一个模型， 得到测试集上的表现. 然后我们去掉一个特征， 再去训练， 用交叉验证看看测试集上的表现. 如果表现比原来还要好， 我们可以去除这个特征', '查看相关性表， 去除相关性最高的一些特征', 'ABCD', '前向特征选择方法和后向特征排除方法是特征选择的常用方法。如果前向特征选择方法和后向特征排除方法在大数据上不适用， 可以用这里C中方法。用相关性的度量去删除多余特征， 也是一个可行的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7884, '我们想要训练一个ML模型，样本数量有100万个，特征维度是5000，面对如此大数据，有效地训练模型可以采取的措施是（）', '多选题', '对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型', '尝试使用在线机器学习算法', '使用 PCA 算法减少特征维度', '-', 'ABC', '大数据可以采用对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型，尝试使用在线机器学习算法，使用 PCA 算法减少特征维度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7885, '我们把传输层、网络层、数据链路层、物理层的数据依次称为（）。', '单选题', '帧（frame），数据包（packet），段（segment），比特流（bit）', '段（segment），数据包（packet），帧（frame），比特流（bit）', '比特流（bit），帧（frame），数据包（packet），段（segment）', '数据包（packet），段（segment），帧（frame），比特流（bit）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7886, '我们日常生活中的上下班，指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描，应用到了人工智能中的', '单选题', '机器翻译技术', '机器翻译', '虚拟现实', '模式识别', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7887, '我们知道二元分类的输出是概率值。一般设定输出概率大于或等于 0.5，则预测为正类；若输出概率小于 0.5，则预测为负类。那么，如果将阈值 0.5 提高，例如 0.6，大于或等于 0.6 的才预测为正类。则准确率（Precision）和召回率（Recall）会发生什么变化（多选）？', '多选题', '准确率（Precision）增加或者不变', '准确率（Precision）减小', '召回率（Recall）减小或者不变', '召回率（Recall）增大', 'AC', '本题考察的是二元分类阈值提高对准确率和召回率的影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7888, '我们要减少数据集中的特征数，！即降维。选择以下适合的方案（）。', '多选题', '使用前向特征选择方法', '使用后向特征排除方法', '我们先把所有特征都是用，去训练一个模型，得到测试集上的表现。然后我们去掉一个特征，再去训练用交叉验证看看测试集上的表现。如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征', '查看相关性表，去除相关性最高的一些特征', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7889, '我们课堂中最早使用的第一个手写数字识别神经网络使用那个深度学习框架（）。', '单选题', '飞桨', 'TensorFlow', 'Pytorch', '以上都不是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7890, '我们这个时代第二个最重要的特征是（）。', '单选题', '由机器取代人进行决策，提供服务。', '由人进行决策，机器提供服务。', '由机器进行决策，人来提供服务。', '以上都不是。', 'A', '我们这个时代第二个最重要的特征是由机器取代人进行决策，提供服务。。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7891, '我们通常使用SMTP协议用来接收E-MAIL。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7892, '我们通常把学得模型在实际使用中遇到的数据称为测试数据，为了加以区分，模型评估与选择中用于评估测试的数据集常称为（），并基于其上的性能来进行模型选择和调参.', '单选题', '数据集', '验证集', '测试集', '训练集', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7893, '我国人工智能的发展战略是（ ）。', '单选题', '新一代人工智能发展规划', '国家制造创新', '“1438“战略', '工业互联', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7894, '我国信息安全事件管理与应急响应实行的是等保四级制度。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7895, '我国信息系统安全等级保护第一级是指导保护级。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7896, '我国十四五规划纲要明确大力发展人工智能产业，打造人工智能产业集群以及深入赋能（）成为重点。', '单选题', '新兴产业', '传媒行业', '传统行业', '涉外贸易', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7897, '我国哪种密码算法成为了4G移动通信密码算法国际标准', '单选题', 'SM2', 'SM4', 'SM9', 'ZUC', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7898, '我国境内的？信息网络直接进行国际联网，\n必须使用邮电部国家公用电信网提供的国际出入口信道。', '单选题', '无线电', '计算机', '智能', '书籍', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7899, '我国学者吴文俊院士在人工智能的（ ）领域作出了贡献。', '单选题', '机器证明', '模式识别', '人工神经网络', '智能代理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7900, '我国建设安全便捷的智能社会的重要途径包括（）', '多选题', '发展便捷高效的智能服务', '推进社会治理智能化', '提升公共安全保障能力', '促进社会交往共享互信', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7901, '我国第一部保护计算机信息系统安全的专门法规是', '单选题', '《计算机信息网络国际联网管理暂行规定》', '《中华人民共和国信息安全法》', '《中华人民共和国电信条例》', '《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7902, '我国经济发展进入新常态，深化供给侧结构性改革任务非常艰巨，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7903, '我国网络与信息安全事件预警等级分为I级（特别严重）、Ⅱ级（严重）和Ⅲ级（较重），依次用红色、橙色和黄色表示，分别对应发生或可能发生特别重大、重大和较大的网络与信息安全事件。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7904, '我的公钥证书不能在网络上公开，否则其他人可能冒充我的身份或伪造我的数字签名。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7905, '或图通常称为（ ）', '单选题', '框架网络', '语义图', '博弈图', '状态图', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7906, '所有信息系统上线前其元数据都应当纳入元数据监控，否则不予上线。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7907, '所有原始图片数据标注之后，可以得到标注好的图片和对应的mp4数据文件', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7908, '所有的异步加载都会向后台发送请求。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7909, '所有的机器学习分类算法都属于有监督方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7910, '所有网页数据都不用清洗可以直接使用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7911, '所有递归遍历读取文件的方法的效率一定高', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7912, '所有预测模型在广义上都可称为一个或一组（）。', '单选题', '公式', '逻辑', '命题', '规则', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7913, '所称数据，是指任何以（）或者（）对信息的记录', '单选题', '纸质、其它方式', '其它方式、电子', '电子、其他方式', '以上都不对', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7914, '所谓不确定性推理就是从（）的初始证据出发，通过运用（）的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。（）', '单选题', '不确定性，不确定性', '确定性，确定性', '确定性，不确定性', '不确定性，确定性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7915, '所谓几率，是指发生概率和不发生概率的比值。所以，抛掷一枚正常硬币，正面朝上的几率（odds）为多少？', '单选题', '0.5', '1', '都不是', '', 'B', '几率（odds）是事件发生不发生概率的比率，正面朝上概率为1/2和反面朝上的概率都为1/2，所以几率为1。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7916, '所谓图灵测试是一个典型思想实验。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7917, '所谓驱动程序，就是允许特定的设备与操作系统进行通讯的程序。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7918, '手写数字的神经网络训练时，没有训练下列哪个参数（）。', '单选题', '学习速率', '循环次数', '隐藏节点', '隐藏节点与学习速率', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7919, '手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。', '单选题', '784；10', '28；10', '784；1', '28；1', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7920, '手机导航应用能够实时推荐最快路线，主要体现了大数据的（）特征', '单选题', '数据体量巨大', '数据类型多', '数据变化速度快', '价值密度低', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7921, '手部关键点检测的目的是通过手部？信息，来定位关键点。', '单选题', '坐标', '纹理', '肤色', '光滑程度', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7922, '扣缴义务人通过自然人电子税务局（扣缴端）进行综合所得预扣预缴、分类所得代扣代缴、非居民个人所得税代扣代缴申报时，缴税方式有：', '多选题', '三方协议缴税', '银行端查询缴税', '银联缴税', '扫码支付（可通过支付宝、云闪付、微信进行扫码支付）', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7923, '执行Hbase取数据业务，需要读取哪几部分数据？', '多选题', 'H Master', 'Hfile', 'Hlog', 'Mem store', 'BD', 'Hfile、Mem store');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7924, '执行Hbase读数据业务，需要读取哪几部分数据？', '多选题', 'HFile', 'Hlog', 'Mem store', 'HDFS', 'AC', '一般来说，在描述hbase读取流程的时候，简单的描述如下：\n1）、客户端从zookeeper中获取meta表所在的regionserver节点信息\n2）、客户端访问meta表所在的regionserver节点，获取到region所在的regionserver信息\n3）、客户端访问具体的region所在的regionserver，找到对应的region及store\n4）、首先从memstore中读取数据，如果读取到了那么直接将数据返回，如果没有，则去blockcache读取数据\n5）、如果blockcache中读取到数据，则直接返回数据给客户端，如果读取不到，则遍历storefile文件，查找数据\n6）、如果从storefile中读取不到数据，则返回客户端为空，如果读取到数据，那么需要将数据先缓存到blockcache中（方便下一次读取），然后再将数据返回给客户端。\n7）、blockcache是内存空间，如果缓存的数据比较多，满了之后会采用LRU策略，将比较老的数据进行删除。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7925, '执行range（2，10，2）后运行结果是（ ）。', '单选题', '【2，4，6，8】', '【2，4，6，8，10】', '（2，4，6，8）', '（2，4，6，8，10）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7926, '执行“shutdown abort“选项为强行关闭数据库命令，会导致未提交的会话被强行中断，且启动后无法恢复，所以建议使用“shutdown immediate“关闭数据库。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7927, '执行“start-all.sh”指令，可以一键启动整个Hadoop集群的服务。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7928, '执行一个job，如果这个job的输出路径已经存在，那么程序会（）。', '单选题', '覆盖这个输出路径', '抛出警告，但是能够继续执行', '抛出一个异常，然后退出', '创建一个新的输出路径', 'C', 'MapReduce编程模型中的输出目录必须是不存在的目录，否则程序抛出异常并且退出运行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7929, '执行下列Python语句将产生的结果是（ ）。\nx=2 \ny=2.0 \nif（x==y）： \n  print（“Equal“） \nelse： \n  print（“No Equal“）', '单选题', 'Equal', 'Not Equal', '编译错误', '没有输出', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7930, '执行下列Python语句将产生的结果是（ ）。x=2 y=2.0 if（x==y）： print（“Equal“） else： print（“No Equal“）', '单选题', 'Equal', 'Not', '编译错误', '没有输出', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7931, '执行下列代码后，最终输出结果为201。（） list1=【10，45，201，32，78，55】；print（len（list1））', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '执行后显示结果为6');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7932, '执行下列代码后，输入数字100后，最终的输出结果为class ‘int‘。（） inp=input（‘请输入一个整数：‘）\nprint（type（inp））', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '执行后最终输出结果是《class ‘str‘》');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7933, '执行下列代码后，运行结果是（ ）。d={‘1‘：1，‘2‘：2，‘3‘：3，‘4‘：4}b=db【‘2‘】=5print（d【‘2‘】+b【‘2‘】）', '单选题', '4', '5', '7', '10', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7934, '执行下列程序，输入数字90，输出结果为：\nscore=int（input（‘请输入你的考试成绩：‘））\nif score 》= 90：\n    print（‘优秀‘）\nelif score 》= 75：\n    print（‘良好‘）\nif score 》= 60：\n    print（‘及格‘）\nelse：\n    print（‘不及格‘）', '单选题', '优秀', '良好', '及格', '优秀 及格', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7935, '执行下列程序，输入数字90，输出结果为：score=int（input（‘请输入你的考试成绩：‘））if score 》= 90： print（‘优秀‘）elif score 》= 75： print（‘良好‘）if score 》= 60： print（‘及格‘）else： print（‘不及格‘）', '单选题', '优秀', '良好', '及格', '优秀及格', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7936, '执行下列语句后的显示结果是什么？ \n`》》》  from math import * `\n`》》》  print（sqrt（3）*sqrt（3） == 3 ）`', '单选题', '3', 'True', 'False', 'sqrt（3）*sqrt（3） == 3', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7937, '执行下列语句后的显示结果是什么？ `》》》 from math import * ``》》》 print（sqrt（3）*sqrt（3） == 3 ）`', '单选题', '3', 'True', 'False', 'sqrt（3）*sqrt（3）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7938, '执行下述程序的输出结果是：ds = {‘eng‘：2，‘math‘：6，‘comp‘：9，‘PE‘：4} print（ds.pop（max（ds.keys（））， 0））', '单选题', 'math', '6', '4', 'PE', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7939, '执行下面操作后，list2的值是（）。', '单选题', '【4，5，6】', '【4，3，6】', '【4，5，3】', '以上答案都不正确', 'C', '赋值语句是浅复制操作，没有复制子对象，所以原始数据改变，子对象会改变。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7940, '执行代码，其运行结果是（）x = “foo“ y = 2 print（x+y）', '单选题', 'foo', 'foofoo', 'foo2', 'TypeError', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7941, '执行以下代码\n#define SUM（x，y） x+y\nInt a=3；\nInt b=2；\nA+=a*SUM（a，b）*b；\nA的值为', '单选题', '16', '30', '33', '39', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7942, '执行以下代码段时，输出为（）。', '单选题', '【‘honda‘，‘yamaha‘，‘suzuki‘】', '【‘yamaha‘，‘suzuki‘，‘ducati‘】', '【‘honda‘，‘yamaha‘，‘suzuki‘，‘ducati‘】', '【‘honda‘，‘suzuki‘，‘ducati‘】', 'D', 'pop出第一位置的元素');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7943, '执行以下代码段时，，输出为（）。', '单选题', 'True True', 'True False', 'False True', 'False False', 'B', '这里‘False’只是字符串');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7944, '执行以下操作后，list_two的值是（ ）。list_one=【4，5，6】list_two=list_onelist_one【2】=3', '单选题', '【4，5，6】', '【4，3，6】', '【4，5，3】', '都不对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7945, '执行以下程序，使得程序继续执行循环的输入选项是（ ）。while True： x = input（‘please input a integer： ‘） if len（x）： break else： print（x）', '单选题', '输入一个回车', '输入一个字符串', '输入一个字符', '输入一个整数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7946, '执行以下程序，输入60，输出的结果是______。   \ns=eval（input（））   \nif  s》=60：   \n          k  =“合格“   \nelse：   \n          k=‘不合格‘   \nprint（s，k）', '单选题', '60 合格', '60', '合格', '不合格', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7947, '执行以下程序，输入qp，输出结果是：k = 0while True： s = input（‘请输入q退出：‘） if s == ‘q‘： k += 1 continue else： k += 2 breakprint（k）', '单选题', '2', '请输入q退出：', '3', '1', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7948, '执行以下程序，输入“93python22“，输出结果是（ ）。w = input（‘请输入数字和字母构成的字符串：‘）for x in w： if ‘0‘', '单选题', 'python9322', 'python', '93python22', '9322', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7949, '执行以下程序，输出结果是（ ）。\nx，y = 1，2\nwhile x 《 20：\n　　x， y = y， x + y\n　　print（x）', '单选题', '循环次数大于10次', '循环次数小于20次', '输出结果包含5和2', '输出结果包含8', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7950, '执行以下程序，输出结果是（ ）。\nx，y = 1，2\nwhile y 《 20：\n　　x， y = y， x + y\nprint（x）', '单选题', '32', '21', '16', '13', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7951, '执行以下程序，输出结果是（ ）。\n‬x = 10\nx = 10 if x 《 10  else 20\nprint（x）', '单选题', 'x 《 10', '20', '10', '无显示输出', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7952, '执行以下程序，输出结果是（ ）。x，y = 1，2while x 《 20：    x， y = y， x + y    print（x）', '单选题', '循环次数大于10次', '循环次数小于20次', '输出结果包含5和2', '输出结果包含8', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7953, '执行后查看Python版本的是（）。', '单选题', 'import system\nPrint（sys.version）', 'import system\nPrint（system.version）', 'import system\nPrint（sys.Version）', 'import sys\nPrint（sys.version）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7954, '批规范化（BatchNormalization）的好处都有啥？（）', '单选题', '在将所有的输入传递到下一层之前对其进行归一化（更改）', '它将权重的归一化平均值和标准差', '它是一种非常有效的反向传播（BP）方法', '这些均不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7955, '找出其中的异类', '单选题', 'nltk', 'scikit learn', 'SpaCy', 'BERT', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7956, '找出这组数据：23、29、20、32、24、21、33、25的中位数。（）', '单选题', '23.0', '24.0', '27.0', '29.0', 'B', '中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7957, '找到好的超参数的值是非常耗时的，所以通常情况下你应该在项目开始时做一次，并尝试找到非常好的超参数，这样你就不必再次重新调整它们。请问这正确吗？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7958, '承建单位有时为了获得项目可能将信息系统的作用过分夸大，使得建设单位对信息系统的预期过高。除此之外，建设单位对信息系统的期望可能会随着自己对系统的熟悉而提高。为避免此类情况的发生，在合同中清晰地规定（）对双方都是有益的。', '单选题', '保密约定', '售后服务', '验收标准', '验收时间', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7959, '把RDD转换成DataFrame有两种方式，分别是反射推断的方式和structtype编程接口方式', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7960, '把user 表中凡是名字为’jack’的记录删除的语句为（）。', '单选题', 'delete * from user where name=“ jack‘', 'drop from user where name=“ jack‘', 'alter from user where name=“ jack“', 'delete user where name=“ jack', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7961, '把人工神经技术引入计算机辅助教学领域，能对学生因材施教地进行指导的是（         ）', '单选题', '智能CAD', '智能CIM', '智能CAI', '智能JCAD', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7962, '把文本映射到低维向量空间转化成向量提供给深度学习网络的是DSSM模型的哪一层？', '单选题', '输入层', '表示层', '匹配层', '以上都不对', 'A', '把文本映射到低维向量空间转化成向量提供给深度学习网络的是DSSM模型的输入层？');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7963, '把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，会导致泛化性能下降（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，会导致泛化性能下降。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7964, '抖动技术可以？', '单选题', '改善图像的空间分辨率；', '改善图像的幅度分辨率；', '利用半输出技术实现；', '消除虚假轮廓现象；', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7965, '折线图主要用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '折线图主要用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7966, '折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7967, '拒绝服务攻击不属于黑客攻击手段的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7968, '拓展Hadoop是Yarn的目标之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7969, '指出下面正确的说法？', '多选题', '基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；', '基于像素的图像增强方法是基于像素领域的图像增强方法的一种；', '基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；', '基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果；', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7970, '指数平滑法中，下面哪个指标可以反映对时间序列资料的修正程度？（）', '单选题', '平滑常数', '季节指数', '跨越期', '指数平滑数初始值', 'A', '平滑常数反映对时间序列资料的修正程度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7971, '指模型的训练误差与测试误差（泛化误差）之间差距过大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7972, '指纹识别是通过（    ）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。', '多选题', '光', '电', '热', '力', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7973, '按以下步骤绘图，会出现错误的是', '单选题', '创建画布——》添加图例——》绘制图形——》展示图形', '创建画布——》绘制图形——》展示图形——》保存图形', '创建画布——》修改图形元素——》绘制图形——》展示图形', '绘制图形——》添加图例——》保存图形——》展示图形', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7974, '按优先级或相对等级排列项目风险，属于（）的输出', '单选题', '定性风险分析', '定量风险分析', '风险管理计划', '风险监视表', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7975, '按密钥的使用个数，密码系统可以分为：对称密码系统和非对称密码系统。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7976, '按文件中数据的组织形式把文件分为两大类，它们有', '多选题', '视频文件', '文本文件', '数据库文件', '二进制文件', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7977, '按照付款方式的不同，工程合同分（）。1.总价合同2.单价合同3.分包合同4.成本加酬金合同', '单选题', '1234', '123', '124', '134', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7978, '按照品牌（全球通、神州行、动感地带）统计了某市客户构成占比，这属于什么分析法', '单选题', '结构分析', '对比分析', '叉分析', '关联分析', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7979, '按照国家《新一代人工智能发展规划》的要求，充分利用已有资金、基地等存量资源，统筹配置国际国内创新资源，以下不正确的是（）。', '单选题', '建立财政主导、市场为辅的资金支持机制', '优化布局建设人工智能创新基地', '统筹国际国内创新资源', '建立财政引导、市场主导的资金支持机制', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7980, '按照姓名降序排列的SQL语句是（）。', '单选题', 'ORDER BY DESC NAME', 'ORDER BY NAME DESC', 'ORDER BY NAME ASC', 'ORDER BY ASC NAME', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7981, '按照学习方式的不同，可以将机器学习分为以下哪类？', '多选题', '聚类', '无监督学习', '监督学习', '本地计算', 'BCE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7982, '按照招标投标法律和法规的规定，开标后允许（）', '单选题', '投标人更改投标书的内容和报价', '投标人再增加优惠条件', '投标人对投标书中的错误予以澄清', '招标人更改招标文件中说明的评标、定标办法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7983, '按照智力活动成果的不同，知识产权可以分为著作权、商标权、专利权、发明\n权、发现权等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7984, '按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为（）阶段。', '单选题', '无自动驾驶、部分自动驾驶和完全自动', '无自动驾驶、部分自动驾驶、有条件自动和完全自动', '无自动驾驶、驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动和完全自动', '有条件自动和完全自动', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7985, '按照涉及自变量的多少，可以将回归分析分为（）', '多选题', '线性回归分析', '非线性回归分析', '一元回归分析', '多元回归分析', 'CD', '可以分为一元回归分析和多元回归分析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7986, '按照类别比例分组的k折用的是哪个函数（）', '单选题', 'RepeatedKFold', 'StratifiedKFold', 'LeavePOut', 'GroupKFold', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7987, '按照词汇量大小，可以将语音识别技术分为（）。', '多选题', '小词汇量', '中词汇量', '大词汇量', '超大词汇量', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7988, '按照（）的信息系统设计原则，自然人电子税务局与金税三期系统之间应尽量减少信息交互，防止因系统性能瓶颈而导致崩溃。', '单选题', '过程划分', '时间顺序', '高内聚，低耦合', '设备要求', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7989, '按用途分类，专家系统可分为（）。', '多选题', '诊断型；解释型', '预测型；决策型', '设计型；规划型', '控制型；调度型', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7990, '按粒度大小的顺序，Hive数据被组成数据库、表、（）和桶', '单选题', '按分区', '元数据', '行', '块', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7991, '按身份鉴别的要求，应用系统用户的身份标识应具有多样性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7992, '损失函数与模型函数是一回事。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7993, '损失函数使用哪个值衡量（）。', '单选题', '最大值', '平均值', '中间值', '均方误差', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7994, '损失函数求导的方法是（）。', '单选题', '微分', '积分', '差分', '微积分', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7995, '损失函数的设计依赖于具体的任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7996, '据GB/T 12504-90《计算机软件质量保证计划规范》，为了确保软件的实现满足要求，至少需要下列基本文档（）。\n①项目实施计划 ②软件需求规格说明书 ③软件验证与确认计划 ④项目进展报表 ⑤软件验证与确认报告 ⑥用户文档', '单选题', '①②③④⑤', '②③④⑤', '②③④⑤⑥', '②③⑤⑥', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7997, '据《科学》杂志判断，到2045年，全球有（ ）的工作岗位将被人工智能所取 代，在中国这个数据是（ ）。', '单选题', '50%，65%', '50%，77%', '65%，77%', '65%，83%', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7998, '掀起人工智能发展的第三个高潮是由（    ）的。', '单选题', '计算驱动', '数据驱动', '知识驱动', '常识驱动', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (7999, '排列语言模型（Permutation Language Models）是下列哪项的特点？', '单选题', 'BERT', 'EMMo', 'GPT', 'XLNET', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8000, '探索性分析与验证性分析的不同点是（）。', '单选题', '探索性分析需要事先假设', '探索性分析比验证性分析复杂', '探索性分析在前', '验证性分析在前', 'C', '验证性分析需要事先假设，因数据不同复杂程度也不同，探索性分析一般在前，为验证性分析提供参考。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8001, '接收一个图像， 需要使用Selective Search选择大约（）个从上到下的类无关的候选区域。', '单选题', '2000', '3000', '4000', '5000', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8002, '控制台中执行（）语句时可以退出MySQL。', '单选题', 'exit', 'go或quit', 'go或exit', 'exit或quit', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8003, '控制论学派属于（）。', '单选题', '符号主义', '认知主义', '联结主义', '行为主义', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8004, '推动智能化的不是一个点也不是一个平台，而是要通过一个体系实现。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8005, '推断统计是一种汇总统计，用于总结信息集合的特征。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '统计推断是根据分布规律和概率理论，由样本结果去推断整体特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8006, '推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于网站最热卖商品、客户所处城市、（），推荐客户将来可能的购买行为', '单选题', '客户的朋友', '客户的个人信息', '客户的兴趣爱好', '客户过去的购买行为和购买记录', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8007, '描述Spark错误的观点是（      ）。', '单选题', 'Spark是基于内存的迭代计算的服务框架', 'Spark Stream可以实现准实时的流计算服务', 'Spark可以在Hadoop Yarn上进行运算', 'Spark是一个依赖于Yarn调度的计算框架', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8008, '描述全校男女同学的比例关系，最好使用（）', '单选题', '柱状图', '条形图', '折线图', '饼图', '', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8009, '描述数据集中趋势的常见指标是（）。', '多选题', '均值', '中位数', '众数', '四分位数', 'ABC', '描述数据集中趋势的常见指标有均值，中位数，众数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8010, '描述统计内容包括', '多选题', '统计数据收集方法', '数据加工处理方法', '统计数据显示方法', '数据分布特征的概括', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8011, '描述统计包括哪些部分。（）', '多选题', '集中趋势分析', '离散趋势分析', '相关分析', 'D推断统计', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8012, '提升卷积核（convolutionalkernel）的大小会显著提升卷积神经网络的性能，这种说法是', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8013, '提示词技术中高级输出技巧有哪些', '多选题', '核对表', '表格', '计算机数据（JSON格式）', '计算机代码', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8014, '提示词技术可以在以下哪些场景中使用？', '单选题', '搜索引擎的搜索框', '手机输入法的文本输入', '语音助手的指令输入', '所有以上场景', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8015, '提示词技术可能面临的挑战和限制是什么？', '单选题', '提示词的准确性和覆盖范围问题', '用户隐私和数据安全问题', '用户对提示词的理解和接受程度问题', '所有以上挑战和限制', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8016, '提示词技术是指以下哪种技术？', '单选题', '使用关键词进行搜索', '利用提示词辅助文本输入', '通过提示词生成语音内容', '所有以上技术', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8017, '提示词技术的优点是什么？', '单选题', '提高输入效率', '减少输入错误', '提供快速选择和补全', '所有以上优点', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8018, '提示词技术的实现方式包括以下哪些？', '单选题', '基于搜索引擎的自动补全', '基于用户历史数据的个性化推荐', '基于机器学习的预测模型', '所有以上方式', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8019, '提高信息安全意识的目的就是产生适当的风险和安全文化，保证意识和控制活动的同步，还必须安排针对信息安全意识的培训，并检查意识培训的效果，以确保其持续有效和实时性。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8020, '提高负荷预测精度的主要途径是硬件要好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8021, '搜索分为盲目搜索和', '单选题', '启发式搜索', '模糊搜索', '精确搜索', '大数据搜索', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8022, '搜索可以分为盲从搜索与', '单选题', '启发式搜索', '模糊搜索', '精确搜索', '关键词搜索', 'A', '搜索分为盲从搜索与启发式搜索');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8023, '搜索引擎就是浏览器', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8024, '擅长为基于Web的大数据应用程序提供近实时地多结构化数据存储和处理', '单选题', 'Hadoop', 'Web', 'NoSQL数据库', 'Nutch', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8025, '操作中，能够在神经网络中引入非线性的是（', '单选题', '随机梯度下降', 'ReLU函数', '卷积函数', '以上都不正确', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8026, '操作文本文件时，encoding参数非常重要，必须指定正确的编码格式才能正确读写文件中的内容。以二进制模式打开文件时，不能指定encoding参数', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8027, '操作系统安全是电力系统硬件安全之一。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8028, '操作系统是“能方便用户编程的程序”', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8029, '支持向量回归与传统回归模型的差别（）。', '单选题', '模型输出与真实值相同', '模型输出与真实值存在ε偏差', '模型输出大于真实值', '模型输出小于真实值', 'B', '以线性回归为例，通过模型输出的f（x）与真实输出的y值之间的差别来计算损失。而SVR假设模型输出f（x）与真实的y值之间可以容忍有eps大小的偏差，也就意味只要样本的预测值落在f（x）两侧在y轴方向上绝对值只差小于eps的间隔带上就是预测正确的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8030, '支持向量指的是（ ）', '单选题', '对原始数据进行采样得到的样本点', '决定分类面可以平移的范围的数据点', '位于分类面上的点', '能够被正确分类的数据点', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8031, '支持向量是指分布在样本簇边缘的样本点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8032, '支持向量是最靠近决策表面的数据点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8033, '支持向量是那些最接近决策平面的数据点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8034, '支持向量机SVM属于深度学习网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '支持向量机SVM不属于深度学习网络');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8035, '支持向量机不会受到噪声的影响。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8036, '支持向量机与感知机模型很大的一个区别是，由于优化目标的不同，造成的解的个数不同。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8037, '支持向量机中margin指（ ）', '单选题', '盈利率', '损失误差', '间隔', '保证金', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8038, '支持向量机中的kernel是什么？1.kernel是将低维数据映射到高维空间 2.这是一个相似函数', '单选题', '1', '2', '1和2', '以上都不是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8039, '支持向量机中的代价参数表示：', '单选题', '要进行的交叉验证的数量', '要使用的内核', '模型的分类错误和简单性之间的权衡', '以上都不是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8040, '支持向量机只能解决数据线性可分的问题。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8041, '支持向量机可以解决（）', '单选题', '分类问题', '回归问题', '分类问题和回归问题', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8042, '支持向量机在以下什么情况中的效果最差：', '单选题', '数据是线性可分的', '数据干净并且可以使用', '数据有噪音且包含重叠点', '以上都不是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8043, '支持向量机对偶问题得到的目标函数最优值是原始问题目标函数最优值的（）', '单选题', '上界', '下界', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8044, '支持向量机就是采用引入特征变换来将原空间中的非线性问题转化为新空间中的线性问题的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8045, '支持向量机属于线性分类器。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8046, '支持向量机是针对二分类任务设计的，也可直接应用于多分类任务。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '支持向量机是针对二分类任务设计的，对多分类任务要进行专门的推广，对带结构输出的任务也已有相应的算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8047, '支持向量机有两个核心思想，一是通过最大化分类间隔来保证最好的推广能力，二是通过核函数定义的内积函数来间接地实现对特征的非线性变换，用变换空间中的线性问题来求解原空间中的非线性问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8048, '支持向量机有哪些常用的核函数（ ）。', '多选题', '高斯核', '拉普拉斯核', '线性核', '多项式核', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8049, '支持向量机模型，选择RBF函数作为kernel后，对gamma（函数自带参数）画散点图，如果忘记在图上标记gamma值，以下哪一个选项可以解释下图的gamma值（图1，2，3从左向右，gamma值分别为g1、g2、g3）？', '单选题', 'g1 》 g2 》 g3', 'g1 = g2 = g3', 'g1 《 g2 《 g3', 'g1 》= g2 》= g3', 'C', '随着gamma的增大，存在对于测试集分类效果差而对训练分类效果好的情况，并且容易泛化误差出现过拟合，因此C选项正确。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8050, '支持向量机的优化目标就是找到一个超平面，使得空间中距离超平面最近的点到超平面的集合间隔尽可能大，这些点称为支持向量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8051, '支持向量机的有效性取决于', '单选题', '内核的选择', '内核的参数', '软边距的参数', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8052, '支持向量机的简称是（）。', '单选题', 'SVM', 'ANN', 'AI', 'CNN', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8053, '支持向量机的算法复杂度与训练样本的数量呈线性关系。F4、熵最大时，表示随机变量最不确定，也就是随机变量最随机，对其行为做准 \n确预测最困难。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8054, '支持向量机的解与所有样本点有关。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8055, '支持向量机（SVM）中的代价参数C表示什么？（）', '单选题', '交叉验证的次数', '用到的核函数', '在分类准确性和模型复杂度之间的权衡', '以上都不对', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8056, '支持向量机（SVM）算法的性能取决于（）', '单选题', '核函数的选择', '核函数的参数', '软间隔参数C', '以上都有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8057, '支持向量机（Supportvectormachines，SVM）与模块4 AI 的前世今生：她从哪里来一样，都是学习型的机制，使用方法一样。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8058, '支持向量（support vectors）指的是（ ）', '单选题', '对原始数据进行采样得到的样本点', '决定分类面可以平移的范围的数据点', '位于分类面上的点', '能够被正确分类的数据点', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8059, '支持向量，以下说法正确的是？', '多选题', '支持向量是线性的', '支持向量机通过高斯核函数高维扩展', '支持向量机存在二维数据不可分的情况', '支持向量是一条直线', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8060, '支持子程序调用的数据结构是()', '单选题', '栈', '树', '队列', '二叉树', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8061, '支持度是对关联规则的准确度的衡量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '支持度是衡量关联规则重要性的一个指标');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8062, '支撑大数据业务的基础是（）', '单选题', '数据科学', '数据应用', '数据硬件', '数据人才', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8063, '收集信息主要包含哪些内容（）。', '多选题', '宏观环境', '行业环境', '竞争环境', '技术环境', 'ABCD', '收集信息主要包含宏观环境，行业环境，竞争环境，技术环境');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8064, '收集整理信息时的竞争分析包含哪些内容。（）', '多选题', '确定行业中的主要竞争者', '收集竞争对手的相关信息', '收集行业关键技术信息', '搜集产业链上下游主要环节', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8065, '收集整理信息时的行业环境有（）。', '多选题', '行业规模及发展速度', '行业竞争状况', '行业挑战及机遇', '行业发展趋势及方向', 'ABCD', '收集整理信息时的行业环境有行业规模及发展速度，行业竞争状况，行业挑战及机遇和行业发展趋势及方向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8066, '改变数组的操作有（    ）', '单选题', '切片', '索引', '转置', '堆叠', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8067, '效果评估模块没有展示的指标是哪个？', '单选题', '各地市月营销成功率对比', '近1年平台总营销成功率趋势', '单个策略的日营销成功量', '单个营业员的日业务办理量', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8068, '散点图包含的数据点越少，比较的效果就会越好。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8069, '散点图在统计工作中主要功能是观察变量之间的相关关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '散点图在统计工作中主要功能是观察变量之间的相关关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8070, '数字信封是用来解决', '单选题', '公钥分发问题', '私钥分发问题', '对称密钥分发问题', '数据完整性问题', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8071, '数字信封是用来解决公钥分发问题。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8072, '数字化示范需统筹考虑公司数字化转型发展战略纲要和“十四五”数字化规划，打造四层两类示范，即纵贯（总部、省、市、县）四个层级的专项示范和综合示范。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8073, '数字化综合示范包含数字化省公司、数字化市公司、数字化县公司、数字化供电所四个层级。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8074, '数字图像中有哪些基本特征（）', '多选题', '颜色特征', '纹理特征', '形状特征', '空间关系特征', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8075, '数字图像只是在空间上对模拟图像的坐标进行了离散化，但是没有对幅值进行离散化', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8076, '数字图像处理中的（）技术可应用于机动车车牌识别系统。', '单选题', '图像变换', '图像增强', '图像分割', '图像复原', 'C', '数字图像处理中的（ ）技术可应用于机动车车牌识别系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8077, '数字图像处理的研究内容包括（   ）。', '多选题', '图像数字化', '图像增强', '图像分割', '数字图像存储', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8078, '数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的（）', '单选题', '图像的幅度分辨率过小', '图像的幅度分辨率过大', '图像的空间分辨率过小', '图像的空间分辨率过大', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8079, '数字是对客观事物的符号表示', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8080, '数字签名可以解决未经授权擅自访问。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8081, '数字签名的加密方法以目前的计算机的运算能力来破解是不现实的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8082, '数字证书是由权威机构CA发行的一种权威的电子文档，是网络环境中的一种身份证。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8083, '数字证书是由权威机构PKI发行的一种权威性的电子文档，是网络环境中的一种身份证。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8084, '数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8085, '数学关系表达式3≤ x≤ 10表示成正确的Python表达式为（ ）。', '单选题', '3', '3', 'x', '3', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8086, '数据主动产生是在用户原创内容阶段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '关于数据生产方式中用户原创内容阶段的主要内容是智能手机等移动设备加速内容产生；数据生产方式是主动的；数据爆发发生于WEB2.0时代');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8087, '数据交付时需要按相关规定操作', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8088, '数据产品不仅包括数据科学项目的最终产品，而且也包括其中间产品以及副产品。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8089, '数据产品开发工作之中需要特别注意的基本活动不包括（）。', '单选题', '创造性设计', '数据洞见', '虚拟化', '个性化描述', 'D', '数据产品开发工作之中需要注意有创造性设计、数据洞见、虚拟化等基本活动。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8090, '数据产品开发涉及数据科学项目流程的部分活动。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据产品开发涉及数据科学项目流程的全部活动，数据产品不仅包括数据科学项目的最终产品，而且也包括其中间产品以及副产品。数据科学的基本流程中的每个活动产生的中间产品均可称之为“数据产品”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8091, '数据产品开发的关键环节是（）', '单选题', '数据收集', '数据预处理', '数据学习', '数据加工', 'D', '数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）是数据产品开发的关键环节。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8092, '数据产品的存在形式为数据集。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据产品的存在形式不仅限于数据集，还包括文档、知识库、应用系统、硬件系统、服务、洞见、决策或它们的组合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8093, '数据产品的定义是（）。', '单选题', '数据产品是指能够供给市场，被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西', '数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优地做决策（甚至行动）的一种产品形式', '数据产品是指为了满足自身的需要，通过科技发明或经验总结而形成的技术', '数据产品是数据科学的结果，创造了新的实物形态和使用价值的产品。', 'B', '数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8094, '数据产生可以分为哪几个阶段。（）', '多选题', '运营式系统阶段', '用户原创内容阶段', '感知式系统阶段', '级数增长阶段', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8095, '数据仓库中的数据源包括（）等', '多选题', 'OLAP服务器', '联机事务处理系统', '外部数据源', '历史业务数据集', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8096, '数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8097, '数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。', '单选题', '数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容', '捕捉到的新数据会覆盖原来的快照', '数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容', '数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合', 'C', '一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8098, '数据仓库的基本特征包括（ ） *', '多选题', '数据仓库的数据是面向主题的', '数据仓库的数据是集成的', '数据仓库的数据是稳定的', '数据仓库的数据是随时间不断变化的', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8099, '数据仓库的最终目的是开发数据仓库的应用分析', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8100, '数据仓库的最终目的是（）。', '单选题', '收集业务需求', '建立数据仓库逻辑模型', '开发数据仓库的应用分析', '为用户和业务部门提供决策', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8101, '数据价值挖掘常用的模型有（）、描述型模型等。', '单选题', '聚类模型', '预测型模型', '分类模型', '时间模型', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8102, '数据使用环节的安全技术措施除防火墙、（）、防病毒、防DDOS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，还需实现以下安全技术能力：账号权限管理、数据安全域、数据脱敏、日志管理和审计、异常行为实时监控和终端数据防泄漏。', '单选题', '入侵检测', '病毒检测', '程序检测', '进程检测', 'A', '数据使用环节的安全技术措施除防火墙、入侵检测、防病毒、防DDOS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，还需实现以下安全技术能力：账号权限管理、数据安全域、数据脱敏、日志管理和审计、异常行为实时监控和终端数据防泄漏。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8103, '数据再利用的意义在于（）', '多选题', '挖掘数据的潜在价值', '实现数据重组的创新价值', '利用数据可扩展性拓宽业务领域', '优化存储设备，降低设备成本', 'ABC', '数据再利用的意义挖掘数据的潜在价值，实现数据重组的创新价值，利用数据可扩展性拓宽业务领域');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8104, '数据分析一般指用统计分析方法对收集来的少量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8105, '数据分析与挖掘技术是机器学习算法和数据存取技术的结合', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8106, '数据分析与数据可视化密不可分，在python中，哪个是常用数据可视化工具。', '单选题', 'pytorch', 'numpy', 'pyecharts', 'json', 'C', '数据分析与数据可视化密不可分，在python中，pyecharts是常用数据可视化工具。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8107, '数据分析主要有下面几种作用', '多选题', '现状分析', '原因分析', '预测分析', '数据分组', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8108, '数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8109, '数据分析对提取有用信息和形成结论有极大的帮助', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8110, '数据分析报告一般分为哪些层次。（）', '多选题', '需求层', '数据层', '分析层', '输出层', 'ABCD', '数据分析报告通常分为以下三个类别，分别是：日常运营报告、专项研究报告以及行业分析报告，其中日常运营报告属于日常报告，定期随工作报告一起递交，而专项研究报告则属于不定期报告，行业分析报告既可以定期报告也可以不定期报告');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8111, '数据分析报告的目录要尽可能的详细，这样才能完全体现报告的内容。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据分析报告的目录页应该能体现分析思路，不宜过于详细，过于详细反而会有冗长之感。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8112, '数据分析报告的重点是传递分析的结论以及其中有价值的信息给决策者，因此报 告的结论与建议是需要重点表述的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '大部分的数据分析报告都是有时效性的，因此得到的结论与建议可以作为决策者在做决策时的一个重要参考依据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8113, '数据分析报告的金字塔原理所遵循的原则是（）。', '多选题', '归类分组', '逻辑递进', '以下统上', '结论先行', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8114, '数据分析时，将影响业务发展的因素罗列出来，对不同因素进行主次辨析，并展开递进分析，要比直接从“想当然”的某个因素匆忙入手要准确和有效得多。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '数据分析时，将影响业务发展的因素罗列出来，对不同因素进行主次辨析，并展开递进分析，要比直接从“想当然”的某个因素匆忙入手要准确和有效得多。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8115, '数据分析是一个有目的地收集和整合数据的过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据分析的目的在于，将隐藏在一大批看似杂乱无章的数据信息集中提炼出来有用的数据，以找出所研究对象的内在规律，并非只对数据进行收集和整理。 容易');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8116, '数据分析是将数据转化成信息，再将信息转化成知识的过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '数据处理是将数据转换成信息的过程，包括对数据的 等一系列活动。数据收集；数据存储；数据加工；数据检索；数据传输');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8117, '数据分析的一般流程为（）', '单选题', '明确目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析数据展现', '明确目的和思路、数据收集、数据分析、数据展现', '数据收集、数据处理、数据分析、数据展现', '明确目的和思路、数据处理、数据分析、数据展现', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8118, '数据分析的第一步是（）。', '单选题', '探索性分析', '描述性分析', '诊断性分析', '规范性分析', 'B', '数据分析的步骤：描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8119, '数据分析结果呈现需要做哪些准备工作。（）', '多选题', '确定表达的主题', '确定对比关系', '选择图形', '讲解与说明', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8120, '数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8121, '数据分类就是把具有？的数据归并在一起。', '单选题', '共同属性', '特有属性', '固有特征', '其他属性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8122, '数据分类的步骤为：1建立一个聚类模型，描述数据类集或概念集；2使用模型对将来的或未知的对象进行分类。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8123, '数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8124, '数据到期处理包括数据迁移后的数据到期处理、数据销毁前的数据到期处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8125, '数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）的本质是将高层次数据转化为低层次数据的过程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）的本质是将低层次数据转化为高层次数据的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8126, '数据匹配度高属于知识图谱在问答系统中的数据优势。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8127, '数据变换的策略包括（）。', '单选题', '平滑处理、特征构造、聚集、标准化、离散化', '平滑处理、特征构造、聚集、审计、离散化', '平滑处理、、聚集、标准化、审计、离散化', '特征构造、聚集、标准化、审计、离散化', 'A', '数据变换的策略不包括审计。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8128, '数据可视化一定不会减少数据的原始信息', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8129, '数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成（）或（）在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。', '多选题', '文字', '图形', '图像', '视频', 'BC', '数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8130, '数据可视化是利用计算机图形学和（），将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。', '单选题', '视觉处理技术', '视频处理技术', '图像处理技术', '图片处理技术', 'C', '数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8131, '数据可视化的优点有（）。', '多选题', '动作更快', '以设定方式提供结果', '能够理解运营和结果之间的连接', '美观', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8132, '数据可视化的原则是细节优先', '判断题', '正确', '错误', '', '', '错误', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8133, '数据可视化的基本类型是（）。', '单选题', '科学可视化、信息可视化、可视分析学', '物理可视化、数字可视化、化学可视化', '科学可视化、数字可视化、可视分析学', '科学可视化、信息可视化、文本可视化', 'A', '大数据可视化可以说是传统数据可视化的一个继承和延伸，它是指将大规模海量数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。大数据可视化是大数据整个过程的最后环节，也是非常重要的一个环节。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8134, '数据可视化的方法论基础是（）。', '单选题', '统计图表', '视觉编码', '图论', '图形符号学', 'B', '数据可视化的方法体系的方法论基础主要是指“视觉编码”。“视觉编码”为其他数据可视化方法提供了方法论基础，奠定了数据可视化方法体系的根基。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8135, '数据可视化的本质是（）。', '单选题', '将数据转换为知识', '将知识转换为数据', '将数据转换为信息', '将信息转换为智慧', 'A', '可视化分析学模型认为，数据可视化的本质是将数据转换为知识，而不能仅仅停留在数据的可视化呈现层次之上，并提出从数据到知识的转换途径有可视化分析和自动化建模两个。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8136, '数据可视化萌芽于什么时间（）。', '单选题', '15世纪', '18世纪', '17世纪', '16世纪', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8137, '数据合并可以通过数据堆叠、主键合并等方式实现', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8138, '数据和特征决定了机器学习算法的上线，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8139, '数据增值存在于哪些过程中（）。', '多选题', '数据对象的封装', '数据系统的研发', '数据的集成应用', '基于数据的创新', 'ABCD', '数据对象的封装、数据系统的研发、数据的集成应用、基于数据的创新均需要进行数据增值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8140, '数据增广是如何达到减缓过拟合的目的？', '单选题', '通过增加数据特征', '通过数据归一化', '通过数据标准化', '通过正则化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8141, '数据增强有哪些方式处理图片（）。', '多选题', '翻转', '缩放', '改变色温', '亮度', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8142, '数据处理包含', '多选题', '数据清洗', '数据转化', '数据提取', '数据计算', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8143, '数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装loaddata函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8144, '数据处理的最小单位是（）。', '单选题', '数据', '数据结构', '数据元素', '数据项', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8145, '数据处理，包括数据的（）、\n（）、（）、（）、（）、（）、（）等', '单选题', '收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开', '聚集、存储、分析、加工、运输、提供、公开', '收集、存储、使用、传输、提供、不公开', '以上都对', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8146, '数据备份技术有多种形式，从备份策略来划分，有完全备份、增量备份、差异备份和热备份。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8147, '数据备份按数据类型划分可以分成系统数据备份和用户数据备份。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8148, '数据备份是数据离开使用环境的备份活动，备份后的数据支持在线数据访问。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8149, '数据备份的目的是在何时能快速恢复数据', '单选题', '产生', '传输', '崩溃', '复制', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8150, '数据安全不仅包括数据保密性，还包括（）。', '多选题', '完整性', '可用性', '不可否认性', '可审计性', 'ABCD', '数据安全不等同于数据保密。通常，除了数据保密——数据的机密性（Confidentiality）之外，数据安全还包括完整性（Integrity）、可用性（Availability）、不可否认性（Non-repudiation ）、鉴别（Authentication）、可审计性（Accountability）和可靠性（Reliability）等多个维度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8151, '数据安全不只是技术问题，还涉及（）。', '单选题', '人员问题', '管理问题', '行政问题', '领导问题', 'B', '数据安全不只是技术问题，还涉及管理问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8152, '数据安全技术保护与信息系统“三同步”原则不包括以下哪项（）。', '单选题', '同步规划', '同步建设', '同步使用', '同步运维', 'D', '数据安全技术保护与信息系统包含同步规划、同步建设、同步使用三项原则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8153, '数据安全是人工智能安全的关键。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8154, '数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8155, '数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于 （） 和 （） 的状态，以及具备 （） 的能力', '单选题', '有效保护、合法利用、保障安全状态', '有效保护、合法利用、保障持续安全状态', '有效保护、随意利用、保障持续安全状态', '以上都不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8156, '数据定义是DBMS的控制功能。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8157, '数据已成为公司的战略核心资产，各类数据在公司生产运行、经营管理、客户服务等领域发挥重要作用，同时，网站门户、在线业务应用和通信群组的内容安全已成为国家网络意识形态安全的重要组成部分。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8158, '数据市场化的价值，在于为各个经济体之冋的数据交易提供便捷的途径，使数据 以流程化、标准化的方式进行交付。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '数据市场化的价值，在于为各个经济体之冋的数据交易提供便捷的途径，使数据 以流程化、标准化的方式进行交付。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8159, '数据库不是常用的数据处理工具', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8160, '数据库备份包括完整备份和完整差异备份。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8161, '数据库管理系统只能管理一个数据库，不能同时管理多个。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8162, '数据库管理系统是为数据库的建立、使用和维护而配置的软件。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8163, '数据库系统对数据进行管理的核心是？', '单选题', '数据库管理系统', '数据库', '操作系统', '数据仓库', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8164, '数据库要求配置日志功能，记录对与数据库相关的安全事件。设备应配置流量日志纪录功能。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8165, '数据异常值检验方法以正态分布为前提，若数据偏萬正态分布或样本较小时，则 检验结果未必可靠，校验是否正态分布可借助W检验、D检验。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '数据异常值检验方法以正态分布为前提，若数据偏萬正态分布或样本较小时，则 检验结果未必可靠，校验是否正态分布可借助W检验、D检验。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8166, '数据归一化处理是指对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0-1之间', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8167, '数据归一化处理是指将每个特征的取值缩放到（）。', '单选题', '-1-0之间', '-1-1之间', '0-1之间', '1', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8168, '数据归一化是非常重要的预处理步骤，用于重新缩放输入的数值以适应特定的范围，从而确保在反向传播期间更好地收敛。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8169, '数据归类和定义规则对工程师的沟通毫无帮助', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8170, '数据恢复人员在恢复磁盘时，为保护源盘数据安全，要养成做镜像的好习惯。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8171, '数据恢复是DBMS的控制功能。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8172, '数据按数字化方式分（）。', '多选题', '定位数据', '定性数据', '矢量数据', '格网数据', 'CD', 'https：//cloud.tencent.com/developer/inventory/8065/article/1618156');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8173, '数据按表现形式分为', '多选题', '定位数据', '数字数据', '模拟数据', '定时数据', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8174, '数据按记录方式可分', '多选题', '表格', '影像', '磁带', '纸带', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8175, '数据挖掘不是一个单一的方法，而是不同工具和技术的异构组合。这些工具和技术不包括', '单选题', '查询工具', '统计方法和数据可视化工具', '神经网络和神经-模糊系统', '主成分分析', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8176, '数据挖掘中Naive Bayes属于什么方法？（）', '单选题', '聚类', '分类', '时间序列', '关联规则', 'B', '贝叶斯分类算法是统计学的一种 分类方法 ，它是一类利用 概率统计 知识进行分类的算法。 在许多场合， 朴素贝叶斯 （Naïve Bayes，NB）分类算法可以与 决策树 和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型 数据库 中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。时间序列分类算法常见的有ARMA算法；关联规则算法常见的有apriori算法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8177, '数据挖掘中对分析对象的少数极端现象内在原因的解释，属于序列模式的发现。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8178, '数据挖掘中，能提出一个分类函数或分类模型，把数据库中的数据映射到给定类别的方法是（         ）', '单选题', '分类', '聚类', '积累', '总结', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8179, '数据挖掘分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集两部分，其中训练数据集的作用是（）。', '单选题', '用于比较不同模型的预测准确度', '用于对模型的效果进行无偏的评估', '用于构造预测模型', '用于选择模型', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8180, '数据挖掘可应用在市场分析与管理， 欺骗检测和管理等（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8181, '数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8182, '数据挖掘的主要功能包括概念描述、趋势分析、孤立点分析及（）等方面。', '多选题', '挖掘频繁模式', '分类和预测', '机器学习分析', '偏差分析', 'ABCD', '数据挖掘的主要功能包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8183, '数据挖掘的挖掘方法包括（）。', '多选题', '聚类', '回归分析', '神经网络', '决策树算法', 'ABCD', '利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8184, '数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8185, '数据挖掘的目的是发现数据集中的模式或规律，数据挖掘有监督学习和无监督学习两种方式。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8186, '数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？（）', '多选题', '分类', '回归', '聚类', '关联规则挖掘', 'AB', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8187, '数据挖掘算法中，下列关于聚类的说法中，错误的是（）。', '单选题', '不预先设定数据归类类目，完全根 据数据本身性质将数据聚合成不 同类别', '要求同类数据的内容相似度尽可能小，要求同类数据的内容相似度尽可能大', '要求不同类数据的内容相似度尽 可能小', '与分类挖掘技术相似的是，都是 要对数据进行分类处理', 'B', '聚类（Clustering）是把数据集按照相似性划分为多个子集的过程，每个子集是一个簇（cluster），使得簇内高相似、簇间低相似。聚类是无监督学习');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8188, '数据挖掘算法的组件包括（）。', '多选题', '模型或模型结构', '评分函数', '优化和搜索方法', '数据管理策略', 'ABCD', '数据挖掘算法的组件包括模型或模型结构、评分函数、优化和搜索方法、数据管理策略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8189, '数据排重是指在数据中查找和删除重复内容，会影响其保真度或完整性。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8190, '数据提供的部门（单位）应对数据进行管理维护，确保数据质量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8191, '数据提取是？的过程。', '单选题', '从网络下载原始数据集', '从原始数据中抽取出目标数据', '对有问题的数据进行处理', '使用数据进行分析', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8192, '数据提取能够避免缺失数据对数据使用过程产生的负面影响', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8193, '数据故事化描述应遵循的基本原则是（）。', '多选题', '忠于原始数据原则', '设定共同场景原则', '有效性利用原则', '3C精神原则', 'ABCD', '数据的故事化描述应遵循的基本原则包括忠于原始数据原则、设定共同情景原则、体验式讲述原则、个性化定制原则、有效性利用原则、3C精神原则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8194, '数据故事话的‘情景’不包括（）。', '单选题', '还原情景', '统计情景', '移植情景', '虚构情景', 'B', '数据的故事化描述（Storytelling）是指为了提升数据的可理解性、可记忆性及可体验性，将“数据”还原成关联至特定的“情景”的过程。由此可见，数据故事化也是数据转换的表现形式之一，其本质是以“故事讲述”的方式展现“数据的内容”。数据故事化中的“情景”，可以是：①还原情景：还原数据所计量和记录信息时的“原始情景”；②移植情景：并非对应信息的原始情景，而是将数据移植到另一个真实发生的情景（如目标用户比较熟悉的情景）之中；③虚构情景：数据的故事化描述中所选择的情景并非为真实存在的情景，而是根据讲述人的想象力设计出来的“虚构情景”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8195, '数据新闻学手册》的作者们认为，通过数据的使用，记者工作的重点从“第一个报道者”转化成为对特定事件影响的', '单选题', '拍摄者', '知情者', '记录者', '阐释者', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8196, '数据是信息的表现形式', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8197, '数据是对现实世界的事务采用计算机能够识别，储存\n和？的形式进行描述的符号的集合', '单选题', '采集', '处理', '保存', '记录', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8198, '数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的数字。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8199, '数据是指未经过处理的原始记录，比如开会记录、销售记录等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8200, '数据有噪声，有重复值，不会导致SVM算法性能下降。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8201, '数据有效性是判断数据在当前存储环境内是否有效的标准，应从数据活性、数据时效性两个维度进行分析。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8202, '数据服务是指针对用户不太明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据服务是指针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8203, '数据机理的并行融合模式是将机理驱动模型结果输入至数据驱动模型，实现误差的修正；', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8204, '数据来源于信息，是经过加工后的信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '信息是经过加工后，能够对决策者的行为产生影响的数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8205, '数据来源和目标用户已定的情况下，不同视觉通道的表现力不同。视觉通道的表现力的评价指标包括（）。', '多选题', '精确性', '可辨认性', '可分离性', '视觉突出性', 'ABCD', '在数据来源和目标用户已定的情况下，不同视觉通道的表现力不同。视觉通道的表现力的评价指标包括精确性、可辨认性、可分离性和视觉突出性。评价指标描述如下：①精确性代表的是人类感知系统对于可视化编码结果和原始数据之间的吻合程度。斯坦福大学Mackinlay曾于1986年提出了不同视觉通道所表示信息的精确性。②可辨认性是指视觉通道的可辨认度。③可分离性是指同一个视觉图形元素的不同视觉通道的表现力之间应具备一定的独立性。④视觉突出性是指视觉编码结果能否在很短的时间内（如毫秒级）能够迅速准确表达出可视化编码的主要意图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8206, '数据构建是为了原有数据集中减少多余特征', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8207, '数据构建是从原始特征中推断或构建额外特征的过程', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8208, '数据标准化有利于加快模型的收敛速度，提升模型的泛化能⼒。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8209, '数据标注为训练算法提供原材料数据集', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8210, '数据标注前要对数据进行清洗以达到更好的训练识别效果，数据清洗方法下面说法正确的是。（    ）', '多选题', '无效数据和缺失数据处理', '数据一致性检查', '数据定义', '数据查重', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8211, '数据标注员是数据标注规则的？。', '单选题', '执行者', '决定者', '终结者', '起始者', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8212, '数据标注是对未处理的初级数据，包括语音、图像、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8213, '数据标注的正确流程是（    ）？', '单选题', '数据采集-数据清洗-数据标注-数据质检-数据验收', '数据采集-数据标注-数据清洗-数据质检-数据验收', '数据采集-数据清洗-数据质检-数据标注-数据验收', '数据采集-数据质检-数据清洗-数据标注-数据验收', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8214, '数据标注的质量影响学习的效果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8215, '数据标注规则是为了完成数据清洗项目，满足公司需求', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8216, '数据标注规则的特点包括（    ）\n①数据标注规则需要一致\n②数据标注规则需要不断完善\n③需求方优先规则\n④质检优先规则\n⑤数据标注规则不能改变', '单选题', '①②③④', '②③④⑤', '①③④⑤', '①②④⑤', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8217, '数据标注？的衡量尺是数据标注规则。', '单选题', '采集', '质量', '规约', '修改', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8218, '数据校验只有一种方式，即机器校验', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不止一种');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8219, '数据检验是在数据清洗转换过程中，通过对转换的数据项增加验证约束，实现对数据转换过程的有效性验证。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8220, '数据模型按照共享性质可以分为公共模型与应用模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8221, '数据治理战略（Strategy）是从全局考虑谋划实现数据质量提升的全局目标的规划，是数据治理的长远的规划，是远大的目标，往往规划战略、制定战略，用于实现战略目标的时间都比较长。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8222, '数据流如何Transformation之间传输数据，数据流可以分为那些类型？', '多选题', '一对—流', 'distributing 流', '—对多流', 'redistributing 流', 'AC', '数据流分为一对一流，一对多流');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8223, '数据清洗属于下面哪一步的工作', '单选题', '数据分析', '数据预处理', '数据准备', '数据呈现', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8224, '数据清洗是对？进行检测和处理。', '单选题', '正常数据', '异常数据', '部分数据', '全部数据', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8225, '数据清洗是指删除、？错误数据，处理不完整、格式有误或多余的数据。', '单选题', '增加', '更正', '发现', '分析', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8226, '数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值等异常的数据。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8227, '数据清洗是数据预处理中重要的任务', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8228, '数据清洗的方法不包括', '单选题', '缺失值处理', '噪声数据清除', '一致性检查', '重复数据记录处理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8229, '数据清洗的方法不包括重复数据记录处理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8230, '数据清洗的方法不包括（）。', '单选题', '缺失值处理', '噪声数据清除', '一致性检查', '重复数据记录处理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8231, '数据清洗能够提升数据质量，避免对数据使用过程产生负面影响', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8232, '数据清洗过程不包括', '单选题', '补全缺失的数据', '修改格式和内容错误的数据', '修改逻辑错误的数据', '数据ETL', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8233, '数据清洗过程中，对遗漏数据的处理方法有：忽略该条记录；手工填补遗漏值； 利用默认值填补遗漏值；利用均值填补遗漏值；利用同类别均值填补遗漏值；利 用最可能的值填充遗漏值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '数据清洗过程中，对遗漏数据的处理方法有：忽略该条记录；手工填补遗漏值； 利用默认值填补遗漏值；利用均值填补遗漏值；利用同类别均值填补遗漏值；利 用最可能的值填充遗漏值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8234, '数据清洗过程中，总归可以归为3个阶段，分别是（    ）', '多选题', '数据加工', '数据质量检查', '数据校对', '数据标准化', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8235, '数据清理中，处理缺失值的方法是？（）', '多选题', '估算', '整例删除', '变量删除', '成对删除', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8236, '数据点（1，3）和（5，6）之间的欧氏距离和曼哈顿距离分别是（ ）。', '单选题', '5，5', '5，7', '7，5', '7，7', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8237, '数据爆炸对数据存储的处理效能提出了挑战，因此要构建数据中心，即构建成千上万台的Hadoop集群环境。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8238, '数据特征转换是一组？算法。', '单选题', '组合', '文本', '矩阵', '字典', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8239, '数据生命周期是数据由产生到消亡的时间周期。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8240, '数据的原始内容及其备份数据，是数据产品的研发的哪个阶段（）。', '单选题', '零次数据', '一次数据', '二次数据', '采集数据', 'A', '零次数据是数据的原始内容及其备份数据，如各种感知仪器设备中直接生成的数据。零次数据中往往存在缺失值、噪声、错误或虚假数据等质量问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8241, '数据的存储结构分为两种，它们是（）', '单选题', '线性存储和数组存储', '顺序存储和链式存储', '线性存储和树型存储', '数组存储和指针存储', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8242, '数据的有效存储是大数据技术的基础，数据存储技术的发展主要经历了以下阶段（）。', '多选题', '直接数据', '非关系型数据库和分布式文件系统', '数据仓库', '关系型数据库', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8243, '数据的格式不包括？。', '单选题', '图片', '声音', '视频', '光纤', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8244, '数据的质量不会影响到模型的质量', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8245, '数据的（）是大数据区分于传统数据挖掘的显著特征。', '单选题', '数据体量大', '数据类型繁多', '价值密度低', '处理速度快', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8246, '数据真实性具备哪两种特质？', '多选题', '准确性', '不确定性', '可信赖度', '杂乱性', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8247, '数据离散化的方法有哪些（）。', '多选题', '随机取值', '等距离散法', '数值规约', '等频离散法', 'BD', '数据离散化的方法有：等距离散法，等频离散法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8248, '数据科学中，人们开始注意到传统数据处理方式中普遍存在的“信息丢失”现象，进而数据处理范式从（）转向（）。', '单选题', '产品在先，数据在后范式；数据在先，产品在后范式或无模式', '模式在先，产品在后范式；产品在先，模式在后范式或无模式', '数据在先，模式在后范式或无模式；模式在先，数据在后范式', '模式在先，数据在后范式；数据在先，模式在后范式或无模式', 'D', '传统关系数据库中，先定义模式，然后严格按照模式要求存储数据；当需要调整模式时，不仅需要数据结构，而且还需要修改上层应用程序。然而，NoSQL技术则采用了非常简单的Key-Value等模式在后（Schema Later）和无模式（Schemaless）的方式提升了数据管理系统的自适应能力。当然，模式在后（Schema Later）和无模式（Schemaless）也会带来新问题，如降低了数据管理系统的数据处理能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8249, '数据科学以数据尤其是大数据为研究对象，主要研究内容包括（）。', '多选题', '数据加工', '数据管理', '数据计算', '数据产品开发', 'ABCD', '数据科学是一门以数据，尤其是大数据为研究对象，并以数据统计、机器学习、数据可视化等为理论基础，主要研究数据加工、数据管理、数据计算、数据产品开发等活动的交叉性学科。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8250, '数据科学基本原则中，“基于数据的智能”的主要特点是（）。', '单选题', '数据简单、但算法简单', '数据复杂、但算法简单', '数据简单、但算法复杂', '数据复杂、但算法复杂', 'B', '数据科学对“智能的实现方式”有了新的认识——从“基于算法的智能”到“基于数据的智能”过渡。“基于数据的智能”的重要特点是“数据复杂，但算法简单”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8251, '数据科学基本原则中，三世界原则指的是（）', '多选题', '精神世界', '数据世界', '物理世界', '数字世界', 'ABC', '大数据时代的到来，在我们的“精神世界”和“物理世界”之间出现了一种新的世界——“数据世界”。因此，在数据科学中，通常需要研究如何运用“数据世界”中已存在的“痕迹数据”的方式解决“物理世界”中的具体问题，而不是直接到“物理世界”，采用问卷和访谈等方法亲自收集“采访数据”。相对于“采访数据”，“痕迹数据”更具有客观性。图灵奖获得者Jim Gray提出的科学研究第四范式——数据密集型科学发现（Data-intensive Scientific Discovery）是“三世界原则”的代表性理论之一。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8252, '数据科学处于哪三大领域的重叠之处（）。', '单选题', '数学与统计知识、黑客精神与技能、领域实务知识', '数据挖掘、黑客精神与技能、领域实务知识', '数学与统计知识、数据挖掘、领域实务知识', '数学与统计知识、黑客精神与技能、数据挖掘', 'A', '根据Drew Conway 的数据科学韦恩图（Data Science Venn Diagram），数据科学处于数学与统计知识、黑客精神与技能和领域实务知识等三大领域的交叉之处。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8253, '数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。', '单选题', '单个模型之间具有高相关性', '单个模型之间具有低相关性', '在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好', '单个模型都用同一个算法', 'B', '集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好、更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱模型得到了错误的预测，其他的弱模型也可以将错误纠正回来。某一个弱模型要有一定的“准确性”，即学习器不能太坏，并且要有多样性，即个体学习器间具有差异。集成中即可包含同种类型的弱模型，也可包含不同类型的弱模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8254, '数据科学家应该学会数据科学的基础理论，尤其是其主要理念、原则、理论和方法。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8255, '数据科学家经常使用多个算法进行预测，并将多个机器学习算法的输出（称为“集成学习”）结合起来，以获得比所有个体模型都更好的更健壮的输出。则下列说法正确的是？', '单选题', '基本模型之间相关性高', '基本模型之间相关性低', '集成方法中，使用加权平均代替投票方法', '基本模型都来自于同一算法', 'B', '本题考查的是集成学习的基本原理。\n集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8256, '数据科学家需要拥有数据产品的研发能力，不需要团队合作与协同工作。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据科学家往往以团队方式工作。从上述数据科学家的能力要求看，一个人难以达到数据科学家的所有要求。例如，从数据科学家所具备的知识面看，我们很难找到一个在统计学、机器学习、数据可视化、软件开发、领域实务知识、数据科学基础理论及常用工具等方面都很精通的专家。因此，数据科学家往往以团队合作方式弥补各自的劣势，充分发挥自己的优势和特长。可见，与其他领域的科学家不同的是，数据科学家往往以团队合作为主要工作方式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8257, '数据科学是一门以（）为主要研究任务的独立学科。', '单选题', '“数据驱动”“数据业务化”“数据洞见”“数据产品研发”和（或）“数据生态系统的建设”', '数据研发', '数据处理', '数据洞见', 'A', '数据科学是一门以实现“从数据到信息”“从数据到知识”和（或）“从数据到智慧”的转化为主要研究目的的，以“数据驱动”“数据业务化”“数据洞见”“数据产品研发”和（或）“数据生态系统的建设”为主要研究任务的独立学科。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8258, '数据科学是根据“数据世界”的分析结果，对“现实世界”进行预测、洞见、解释或决策的新兴科学。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8259, '数据科学流程的特殊性在于需要将科学家的3C精神融入业务流程之中。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8260, '数据科学项目主要涉及的活动包括（）。', '多选题', '模式/模型的应用及维护', '模式/模型的洞见', '结果的可视化与文档化', '模式/模型的验证和优化', 'ABCD', '数据科学项目是由从“项目目标的定义”到“模式/模型的应用及维护”的一系列双向互联的互动链条组成的循序渐进的过程，主要涉及的活动包括项目目标的定义、数据的获得与管理、模式/模型的洞见、模式/模型的验证和优化、模式/模型的应用及维护和结果的可视化与文档化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8261, '数据管理成熟度模型——DMM将一个机构的数据管理工作抽象成6个关键过程域，即数据战略、（）、数据质量、平台与架构、数据操作以及辅助性过程。', '单选题', '数据管理', '数据治理', '数据策略', '数据安全', 'B', 'DMM模型将一个机构的数据管理工作抽象成6个关键过程域，即数据战略、数据治理、数据质量、平台与架构、数据操作以及辅助性过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8262, '数据管理成熟度模型中成熟度等级最高是哪一级（）。', '单选题', '已优化级', '已测量级', '已定义级', '已管理级', 'A', '已优化是数据管理成熟度模型中成熟度的最高等级。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8263, '数据管理是指通过管理“数据”实现组织机构的某种业务目的。而数据治理则指的是如何确保“数据管理”的顺利、科学、有效进行。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8264, '数据篡改即攻击者利用网络窃取工具经由网络传输的数据包，通过分析获得重要的信息。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8265, '数据类型中，带有小数点的数据是数据类型？', '单选题', '整数型', '浮点型', '字符型', '布尔型', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8266, '数据类型是语言的抽象原子概念，可以说是语言中最基本的单元定义', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8267, '数据类型的多样性往往导致数据的同质性，进而加大数据处理的复杂性。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '数据类型的多样性往往导致数据的非同质性，而不是同质性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8268, '数据编辑窗口的主要功能有（）', '单选题', '定义SPSS数据的结构', '录入编辑和管理待分析的数据', '结果输出', 'A和B', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8269, '数据网的网络设备一般应安装在专用机房或设备间，其环境温度要求应保持在（）。', '单选题', '10-18℃', '12-29℃', '15-28℃|', '20-30℃', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8270, '数据表中包含单个属性的信息的组成部分叫？。', '单选题', '数据类型', '列', '行', '视图', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8271, '数据被非授权地增删、修改或破坏都属于破坏数据的完整性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8272, '数据规约一定不会减少原数据的信息量', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8273, '数据规约指在尽可能保持元数据原貌的前提下，最大限度地？数据量', '单选题', '精简', '增加', '保持不变', '保留', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8274, '数据规范化指将数据投比例缩放，使之落入一个特定的区域。规范化的常用方法有：最大-最小规范化、z-score规范化、小数定标规范化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '数据规范化指将数据投比例缩放，使之落入一个特定的区域。规范化的常用方法有：最大-最小规范化、z-score规范化、小数定标规范化、scaling图表化显示');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8275, '数据规范化指将数据按比例缩放（如更换大单位），使之落入一个特定的区域（如0-1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8276, '数据规范化是必不可少的预处理步骤，用于对值进行重新缩放以适合特定范围。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8277, '数据认责的评价内容主要包括认责范围覆盖率、认责信息准确度、追责流程闭环率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8278, '数据证书管理原则为', '单选题', '采购部门负责', '持有者负责', '证书管理员负责', '单位主管负责', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8279, '数据质量和安全直接影响人工智能系统算法模型的准确性，进而威胁人工智能应用安全。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8280, '数据质量是指数据满足明确或隐含需求程度的指标。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8281, '数据质量管理工作是指建立数据质量检查规则并运用数据质量检查规则与技术手段，对数据质量问题进行跟踪、检查、分析、评价、督促整改并定期进行数据质量通报评价等工作。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8282, '数据资产应用以安全可控为前提，按照（）的原则，落实安全与保密责任。', '单选题', '谁经手，谁使用，谁负责', '谁主管，谁负责', '谁使用，谁主管，谁负责', '谁录入，谁使用，谁负责', 'A', '数据资产应用以安全可控为前提，按照谁经手，谁使用，谁负责的原则，落实安全与保密责任。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8283, '数据资产维护是指为保证数据质量，对数据进行（）等处理的过程。', '单选题', '更正', '删除', '补充录入', '以上答案都正确', 'D', '数据资产维护是指为保证数据质量，对数据进行更正、删除、补充录入等处理的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8284, '数据连路层不属于TCP/IP协议4层。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8285, '数据通信是？和计算机技术相结合而产生的一种新的通信方式。', '单选题', '软件技术', '多媒体技术', '硬件技术', '通信技术', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8286, '数据通信网关机应支持主站遥控、遥调和设点、定值操作等远方控制。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8287, '数据通信网关机支持的功能有（）。', '多选题', '告警直传', '远程浏览', '顺序控制', '源端维护', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8288, '数据采集与接入的范围包括一级部署业务系统、二级部署业务系统（含自建）和外部系统一手数据接入，满足大数据平台一手数据“全”的要求。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8289, '数据采集和？行业治理原则是离不开问责机制。', '单选题', '标注', '收集', '清洗', '删除', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8290, '数据采集器是进行数据采集的机器或者工具。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8291, '数据采集注意事项包括（    ）。', '多选题', '深度理解', '根据个人认知', '及时沟通', '注意采集质量', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8292, '数据链路层可以通过物理地址标识不同的主机。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8293, '数据销毁环节的安全技术措施有通过软件或物理方式保障磁盘中存储数据的（）、不可恢复，如数据销毁软件、硬盘消磁机、硬盘粉碎机等。', '单选题', '暂时隔离', '暂时删除', '永久删除', '不做处理', 'C', '数据销毁环节的安全技术措施有通过软件或物理方式保障磁盘中存储数据的永久删除、不可恢复，如数据销毁软件、硬盘消磁机、硬盘粉碎机等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8294, '数据除了数据分析的价值，另一层价值就是？的价值。', '单选题', '数据挖掘', '机械挖掘', '手动挖掘', '物理挖掘', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8295, '数据集⼀般划分为训练集、验证集和测试集三部分，训练集⽤于建模，验证集（开发集）⽤于模型验证与矫正，测试集⽤于模型的最终评估。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8296, '数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，有明显优势。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8297, '数据集成层提供了数据接入到MRS集群的能力，支持各种数据源导入数据到大数据集群中。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8298, '数据集成时，要注意属性匹配，而不需要注意数据的结构', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8299, '数据集成涉及是数据值冲突的？', '单选题', '文本分析', '视频分析', '检测与处理', '动画编辑', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8300, '数据集成的基本类型是（）。', '单选题', '内容集成、结构集成', '内容集成、规约集成', '规约集成、结构集成', '模式集成、结构集成', 'A', '数据集成是指通过应用间的数据交换从而达到集成，主要解决数据的分布性和异构性的问题，其前提是被集成应用必须公开数据结构，即必须公开表间结构、表间关系、编码的含义等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8301, '数据集的划分可以分为哪几个部分（）。', '单选题', '训练集', '测试集', '验证集', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8302, '数据集被划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8303, '数据需求方向供应商需要对数据来源的？和合规性进行审查。', '单选题', '合法性', '合理性', '规范性', '完整性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8304, '数据预处理在实际的数据挖掘项目中是花费时间最长也是最为繁琐的步骤。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8305, '数据预处理对机器学习是很重要的，下面说法正确的是（ ）。', '单选题', '数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量', '数据噪声对神经网络的训练没什么影响', '对于有问题的数据都直接删除即可', '预处理不需要花费大量的时间', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8306, '数据预处理方法不包括（）。', '单选题', '数据清洗：去噪声和无关数据', '数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存在一个一致的数据存储中', '数据变换：把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式', '数据转化：把连续数据转换为离散数据', 'D', '数据转化多为将字符型数据转换为数值型数据。例如将性别【男，女】分别转换为【0，1】。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8307, '数据预处理的主要流程包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8308, '数据预处理的常见方法有（）', '多选题', '数据清理', '数据集成', '数据变换', '数据规约', 'ABCD', '数据预处理的主要步骤分为：数据清理（通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。）、数据集成（将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中）、数据规约（用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性）和数据变换（包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8309, '数据风险管理部门要结合资源配置情况对风险任务进行统筹安排，合理控制任务数量，确定风险应对任务。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8310, '数据驱动方法的应用模式具有“离线建模-在线评估的特点”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8311, '数据驱动的人工智能方法的弱点是。', '多选题', '解释性差', '需要大量数据集合', '需要建立知识库', '直接从数据中学习', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8312, '数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8313, '数组使用切片和索引的方式与列表完全一样。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8314, '数组允许批量计算而无须任何for循环，这种特性叫（）。', '单选题', '矩阵化', '便捷化', '批量化', '矢失量化', 'D', '矢量化指Numpy可以直接面向数组进行批量计算，不需要对每个元素进行循环计算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8315, '数组去重的命令正确的是（）。', '单选题', 'np.unique（）', 'np.unipue（）', 'np.uniqua（）', 'np.uniquc（）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8316, '数组的转置其实就是轴对换操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8317, '数组类型修改的命令正确的是（）。', '单选题', 'ndarray.T', 'ndarray.resize（）', 'ndarray.astype（）', 'ndarray.reshape（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8318, '整个PKI系统有证书服务器AS、票据许可服务器TGS、客户机和应用服务器四部分组成。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8319, '整体电力调度网基础网络采用以太网连接，并且部署OSPF、BGP、MPLS/VPN协议，实现各点数据通信，并且实现各业务之间访问控制。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8320, '整型变量x中存放了一个两位数，要将这个两应数的个的数学和十做数字交换位置例第，13变成31，正确的python表达式是（ ）', '单选题', '（x%10）*10+x//10', '（x%10）//10+x//10', '（x/10）%10+x//10', '（x%10）*10+x%10', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8321, '整型数据类型中，需要内存空间最少的是', '单选题', 'short', 'long', 'int', 'byte', 'D', 'byte，一个字节（八个二进制位）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8322, '整数在计算机中存储和运算通常采用的格式是（）', '单选', '原码', '补码', '反码', '偏移码', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8323, '文件’r+‘模式可以读写，但文件一定要存在。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8324, '文件’w+‘模式可以读写，文件不存在时先建立文件。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8325, '文件加密系统（EFS）只能应用在NTFS的基础上。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8326, '文件对象的tell（）方法用来返回文件指针的当前位置。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8327, '文件操作一般都要遵循的标准流程有', '多选题', '打开文件', '读写文件', '保存文件', '关闭文件', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8328, '文件数量越大，yield生成器读取文件的效率越明显', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8329, '文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开', '单选题', '.sav', '.txt', '.mp4', '.flv', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8330, '文件系统是操作系统用于明确存储设备或分区上的文件的方法和数据结构', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8331, '文本信息往往包含客观事实和主观情感，对于文本的情感分析主要是识别文章中的主观类词语，其中（）不适用于情感分析。', '单选题', '表达观点的关键词', '表达程度的关键词', '表达情绪的关键词', '表达客观事实的关键词', 'D', 'D中表达客观事实的关键词是对事物的客观性描述，不带有感情色彩和情感倾向，即为客观性文本，不适用于情感分析。而主观性文本则是作者对各种事物的看法或想法，带有作者的喜好厌恶等情感倾向，如ABC中表观点、程度和情绪的关键词都是带有情感倾向的主观性文本，适用于情感分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8332, '文本信息检索的一个核心问题是文本相似度计算，将查询条件和文本之间的相似程度数值化，从而方便比较。当文档和查询都表示成向量时，可以利用向量的内积的大小近似地表示两个向量之间的相关程度。\n设有两个文档和查询抽取特征和去除停用词后分别是：\n文档d1： a  b  c  a  f  b  a  f  h\n文档d2： a  c\n查询q： a  c  a\n特征项集合为 {a  b  c  d  e  f  g  h}\n如果采用二值向量表示，那么利用内积法计算出q和d1、d2的相似度分别是（ ）', '单选题', '1、1', '2、2', '7、2', '0、0', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8333, '文本内容是：我饿了。但是录音人有点儿结巴，连着说了四个我。该怎么标注？ （    ）', '单选题', '判该句无效', '四个我饿了', '我我我我饿了', '我饿了', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8334, '文本分类是指将文本按照内容的不同判别到一个或多个预先确定的文本类别之中的过程', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8335, '文本分类模型组成部分的正确顺序是：1.文本清理（Textcleaning）2.文本标注（Textannotation）3.梯度下降（Gradientdescent）4.模型调优（Modeltuning）5.文本到预测器（Texttopredictors）', '单选题', '12345', '13425', '12534', '13452', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8336, '文本分类过程包括（）。', '多选题', '选择训练文本', '选择文本特征', '建立文本表示模型', '选择分类方法', 'ABCD', '文本分类过程包括：①选择训练文本；②选择文本特征；③建立文本表示模型；④选择分类方法；⑤分类结果的评估。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8337, '文本分词是预处理过程中必不可少的一个操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8338, '文本分词的目的在于使用单词来表示文本特征。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8339, '文本可视化属于信息可视化', '判断题', '正确', '错误', '', '', '正确', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8340, '文本实体数据是不能运算的图片集合', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8341, '文本审核具有哪些功能？', '多选题', '智能鉴黄', '暴恐违禁', '政治敏感', '恶意推广', 'ABCDEF', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8342, '文本序列归类过程不包括？。', '单选题', '预处理', '特征的选择与表示', '学习建模', '图像处理', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8343, '文本情感分析是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，\n对带有情感色彩的主观性？进行分析、处理和抽取的过程。', '单选题', '信息', '数字', '文本', '语句', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8344, '文本挖掘又称信息检索，是从大量文本数据中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知识的过程。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '文本挖掘和信息检索的区别：方法论不同、着眼点不同、目的不同、评价方法不同、使用场合不同。二者不是一个概念。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8345, '文本挖掘是从大量文本数据中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知 识的过程，又称信息检索。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '信息检索是文本复制的一种方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8346, '文本挖掘的工具不包含以下那个', '单选题', 'SPP Text Mining', 'IBM DB2 intelligent Miner', 'SAS text miner', 'SPSS Text Mining', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8347, '文本数据不能可视化', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8348, '文本数据可以直接用来分析，不需要做任何处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8349, '文本标注后的审核十分费时，需要合理安排时间', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8350, '文本标注是一个复杂的过程', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8351, '文本标注需要按照自然语言处理的要求进行标注，其中自然语言处理的英简称是（    ）。', '单选题', 'NPL', 'TTS', 'NLP', 'OCR', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8352, '文本比语音中的内容多了一个字，应该怎么办？ （    ）', '单选题', '判该句无效', '删除文本中多余的字', '提交反馈“语音有误”', '无需理会', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8353, '文本类型的数据结果是哪个内容？', '单选题', '标签', '数量', '格式', '特征', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8354, '文本类型的标注任务输出的数据格式应具有易读取特点', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8355, '文本语料库的可能特征是什么？', '单选题', '文本中词计数', '词的向量标注', '词性标注（Part of Speech Tag）', '基本依存语法', 'E', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8356, '文本语料的来源可能是？。', '单选题', '报纸', '鼠标', '键盘', '耳机', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8357, '文档是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序，如一篇论文、一个网页都可以看作一个文档。这样的表示方式称为（）。', '单选题', '语句', '词袋', '词海', '词塘', 'B', '词袋模型下，像是句子或是文件这样的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现，这种表现方式不考虑文法以及词的顺序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8358, '文档管理是指？。', '单选题', '对文档信息的存储、分类和检索', '对文档信息的查阅、存储和检索', '对文档信息的查阅、存储和分类', '对文档信息的查阅、存储、分类和检索', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8359, '新一代电网调度控制系统的管理信息大区主要包括（）功能模块。', '单选题', '变电和输电设备状态信息采集', '调度员培训模拟', '电能量采集与处理', '信息展示与发布', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8360, '新兴数据管理技术主要包括NoSQL技术、NewSQL技术和（）。', '单选题', '数据仓库', '关系云', '数据库系统', '文件系统', 'B', '关系云是在云计算环境中部署和虚拟化的关系数据库，进而使传统关系数据库具备云计算的弹性计算、虚拟化、按需服务和高经济性等特征。关系云代表了数据管理的一个重要发展方向。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8361, '新建程序时变量赋值类型不包含？', '单选题', 'JSON类型', 'SQLList记录集', '文件对象', 'MAP类型', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8362, '新建程序时变量赋值类型包括？', '多选题', 'JSON类型', 'SQLList记录集', '文件对象', 'MAP类型', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8363, '新建程序时，不含哪项组件', '单选题', '变量比较', '参数设置', '创建表', '打印消息', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8364, '新建程序时，各SQL语句之间的连线条件包括？', '多选题', '成功时', '失败时', '结束时', '完成时', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8365, '新建程序时，各SQL语句之间的连线条件设置不含？', '单选题', '成功时', '失败时', '结束时', '完成时', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8366, '新建程序时，长度为5的list类型a的循环表达式的正确写法？', '单选题', 'i=1；i《=5；i++', 'i=0，i《=${a？size}，i++', 'i=0；i《${a？size}；i++', 'i=1；i《${size？a}；i++', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8367, '新建设的电力监控系统，应当采用调度数字证书或安全标签实现安全授权的强制访问控制及强制执行控制。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8368, '新时期智慧城市建设核心理念是（）', '多选题', '前端网络立体化', '数据处理结构化', '上层应用智能化', '重点打击', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8369, '新能源发电功率预测曲线具有马尔可夫性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '马尔可夫性：当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。\n新能源预测曲线应该跟以往几个历史时刻都有关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8370, '方差分析的基本假设前提是（）。', '多选题', '各处理条件下的样本均来自正态总体', '各处理条件下的样本相互独立', '各处理条件下样本的方差都相等', '各处理条件下样本均值相等方差可以不等', 'ABC', '方差分析的基本假设前提是：各处理条件下的样本均来自正态总体，各处理条件下的样本相互独立，各处理条件下样本的方差都相等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8371, '方差和均值有着各自不同的作用：均值反映数据的平均水平，而方差则反映数据的波动情况', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8372, '方差和标准差的换算公式为：方差等于标准差的算术平方根', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8373, '方差的作用是（）。', '单选题', '数据离散程度的度量', '数据聚合程度的度量', '数据拟合程度的度量', '数据发散程度的度量', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8374, '无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题，它又可称为（         ）', '单选题', '深度优先搜索', '盲目搜索', '广度优先搜索', '宽度优先搜索', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8375, '无监督学习中应用最广的是（）。', '单选题', '分类算法', '聚类算法', '关联算法', '时序', 'B', '有监督学习：训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时可以判断出标签。\n无监督学习：训练样本的标记信息未知，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类“，其他无监督算法还有：密度估计）、异常检测等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8376, '无监督学习任务中研究最多、应用最广的是聚类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8377, '无监督学习可以用于图像压缩。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8378, '无监督学习常常被用于（），用于在大量无标签数据中发现些什么。', '单选题', '数据挖掘', '数据分析', '数据读取', '数据整理', 'A', '无监督学习常常被用于数据挖掘，用于在大量无标签数据中发现些什么。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8379, '无监督学习过程中存在一个目标变量，通过模型构建使预测值接近目标变量的真实值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8380, '无监督学习需要（）', '单选题', '学习程序自己形成和评价概念，没有教师', '学习程序在教师监督下形成和评价概念', '学习程序有时需要教师，有时不需要教师，以形成和评价概念', '以上说法都不对', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8381, '无线AP（AccessPoint）：即无线接入点，它用于无线网络的无线交换机，也是无线网络的核心。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8382, '无论input接收任何的数据，都会以字符串的方式进行保存。（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8383, '无论是低维数据还是高维数据，DBSCAN的空间复杂度始终都是 O（m）。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8384, '日常数据通报型报告的特点错误的是（）。', '单选题', '进度性', '规范性', '时效性', '全面性', 'D', '日常数据通报型报告的特点有进度性，规范性，时效性。https：//zhuanlan.zhihu.com/p/53857057 日常数据通报是以定期数据分析报表为依据，反映计划执行情况，并分析影响和形成原因的一种数据分析报告。这种数据分析报告一般是按日、周、月、季、年等时间阶段定期进行，所以也叫定期分析报告。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8385, '日常生活中，关于人工智能的应用，我们接触最多的是（）。', '单选题', '人脸识别', '电话骚扰', '无人驾驶', '导弹精准打击', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8386, '日常的网络运维工作中，为了方便管理，交换机密码只要不是出厂时的默认密码就可以。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8387, '日志分析重点包括源IP、请求方法、请求链接和状态代码。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8388, '日志的作用是？。', '单选题', '预测未来要发生的事件', '保留数据现场', '节约数据成本', '进行数据备份', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8389, '日语是（）的混合体', '多选题', '平假名', '汉字', '片假名', '假名', 'BC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8390, '早期wordWord embeddingEmbedding使用的是BagofWords，、TF-IDF等，没有考虑语序以及上下文关系。而近几年发展出来的Word2Vector，、Glove等考虑到了文本的上下文关系。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8391, '早期图像识别技术中存在的主要问题是（）。', '单选题', '全局特征丢掉了图像细节', '提取不到主要特征', '存储效率低下', '太多的错误匹配', 'A', '早期图像识别技术中存在的主要问题是全局特征丢掉了图像细节。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8392, '时序预测回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8393, '时序预测是指通过时间序列搜索出的重复发生率较高的模式，与回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '时序预测是指通过时间序列搜索出的重复发生率较高的模式，与回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8394, '时间序列分析没有任何硬性的要求。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8395, '时间序列在前移或后移数据时，索引是一直保持不变的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8396, '时间序列建模是一种应用很广的统计建模方法，可用在以下哪几种情况。（）', '多选题', '系统描述', '系统分析', '预测未来', '决策和控制', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8397, '时间序列数据在升采样时，总体的数据量是增加的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8398, '时间序列是不能使用位置索引来获取数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '最简单的选取时间序列子集的方式，是直接使用位置索引来获取具体的数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8399, '时间序列是按时间顺序的一组数字。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '时间序列是按时间顺序的一组数字。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8400, '时间序列模型不能应用到以下哪种情况。（）', '单选题', '系统描述', '预测未来', '决策和控制', '行业分析', 'D', '时间序列模型可用于实际中的描述、分析、预测、决策。没有运用在行业分析的情景。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8401, '时间序列的主要目的是用来预测，根据已有的时间序列数据来预测未来的变化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '时间序列预测法是根据时间序列的变化特征等信息，分析时间序列的趋势进行预测的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8402, '时间序列的基础频率后面还可以跟着一个日期偏移量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8403, '时间序列的移动一定会出现边界情况。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8404, '时间序列的移动是指沿着纵轴方向将数据进行前移或后移。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8405, '时间序列预测方法分为（）。', '多选题', '平滑法预测', 'ARIMA模型预测', 'Winter 法', '不能确定', 'AB', '时间序列预测方法的分类');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8406, '星型模型是以一个事实表和一组维度表组合而成，并且以事实表为中心，所有的维度表直接与事实表相连。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8407, '是SPSS中有可用的基本数据类型', '单选题', '数值型', '字符型', '日期型', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8408, '是SPSS为用户提供的基本运行方式', '单选题', '完全窗口菜单方式', '程序运行方式', '混合运行方式', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8409, '是一种表达数据的方式，是对现实世界的抽象表达', '单选题', '可视化', '数据计算', '数据汇总', '图表展示', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8410, '是一门用计算机模拟或实现人类视觉功能的新兴学科，其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。', '单选题', '机器视觉', '语音识别', '机器翻译', '机器学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8411, '是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程？', '单选题', '编译', '编码', '编写', '解码', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8412, '是关于客观事实的可通讯的知识？', '单选题', '数字', '文字', '信息', '字符', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8413, '是半朴素贝叶斯分类器最常用的一种策略.', '单选题', '独依赖估计', '懒惰学习', '属性条件独立性假设', '评分搜索', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8414, '是否可以对三分问题应用逻辑回归算法？', '单选题', '是', '否', '', '', 'A', '当然可以对三分问题应用逻辑回归，只需在逻辑回归中使用One Vs all方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8415, '是否漏，是否重复属于评估指标的哪一种？', '单选题', '标注正确率', '标注完备性', '标注精确度', '标注一致性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8416, '是否能用神经网络算法设计逻辑回归算法？', '单选题', '是', '否', '', '', 'A', '是的，神经网络是一种通用逼近器，因此能够实现线性回归算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8417, '是大数据保护的首要原则', '单选题', '数据保护原则', '数据主权原则', '数据自由流通原则', '数据安全原则', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8419, '是机器学习的成果之一', '单选题', '可视化分析', '语义引擎', '预测性分析能力', '数据质量管理', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8420, '是检测训练的结果。', '单选题', '测试', '训练', '验证', '采集', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8421, '是组成视频的最小视觉单位。', '单选题', '像素', '帧', '点', '线', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8422, '是计算机中用来表示存储容量大小的基本单位？', '单选题', '字节', '位', '比特', '字', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8423, '是计算机科学中特殊的子程序，可以产生一系列的值。', '单选题', '生成器', '程序', '操作系统', '硬件系统', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8424, '显示一个文件最后几行的命令是（）', '单选题', 'tac', 'tail', 'rear', 'last', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8425, '显示不完整的处理方法，下列说法正确的是（    ）。', '多选题', '不予处理', '不管清不清晰全部框选属性+噪声', '只显示一点点看不到题号、作答区、插图的，框选+噪声', '可以看清题型的（题型属性+噪声），能看到的题号、作答区，插图都要框起来', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8426, '显示屏的最小显示单位是', '单选题', '显像管', 'RGB彩色', '像素', '灰度', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8427, '显著性检验中的P值小于多少时，可以认定为绝对显著相关。（）', '单选题', '1.0', '0.05', '0.01', '0.001', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8428, '普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题，所以现在在自然语言处理领域，一般会使用LSTM网络模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8429, '智慧医疗的发展目前受哪些因素影响', '多选题', '缺少复合型人才', '用户隐私数据安全问题', '医学水平不够', '市场主需求量不足以带动发展', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8430, '智慧城市建设能够推动立体化治安防控体系建设，促进（）能力提升。', '多选题', '预警预防能力', '打击犯罪能力', '整体防控能力', '基础管控能力', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8431, '智慧城市的构建包括联网监控。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8432, '智慧教育将基于计算机网络的信息服务融入学校的各个应用与服务领域，实现互联和协作', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8433, '智慧教育的支撑技术包括（）', '多选题', '物联网', '大数据', '云计算', '泛在网络', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8434, '智慧社区的养老服务体系包括：老人活动轨迹系统、生活档案记录系统、呼叫报警系统和异常行为报警系统等A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8435, '智慧社区的渊源包括（）。', '多选题', '原始社会', '工业社会', '农业社会', '信息化社会', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8436, '智慧金融的应用非常广泛，具有代表性的是', '多选题', '分期还款', '移动支付', '网银转账', '汽车高速过路无感支付', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8437, '智慧金融的技术实现需要依托哪些技术？', '多选题', '人工智能', '大数据', '云计算', '区块链', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8438, '智能与神经元网络的存在具有必然关系', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8439, '智能交易的关键在于（    ）。', '单选题', '自主学习', '推理', '决策', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8440, '智能交通可能会带来哪些好处？', '多选题', '降低事故', '提高速度', '节能环保', '提高存储', 'ACE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8441, '智能产品包括智能机器人、智能运载工具、智能终端等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8442, '智能传感器具备自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8443, '智能传感器技术仍处于起步阶段，其性能和应用存在不足之处，比如嵌入式技术不成熟、嵌入成本较高等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8444, '智能传感器是不具有信息处理功能的传感器，属于人工智能的神经末梢，用于全面感知外界环境', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '智能传感器（intelligent sensor）是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8445, '智能体与其环境进行交互以获取状态信息，并在每个时间步长从动作集合中选择一个动作，然后接收当前时间步长的奖励、环境进入下个状态，该类学习方法为（____）。', '单选题', '强化学习', '集成学习', '回归算法', '个体学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8446, '智能体感设备能够通过识别人类的声音和动作表情来了解特定时间内人类的感受，然后根据对方的情绪来进行互动A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8447, '智能健康手环的应用开发，体现了（ ）的数据采集技术的应用。', '单选题', '统计报表', '网络爬虫', 'API接口', '传感器', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8448, '智能制造发展特点包括（）', '多选题', '向智能化、网络化发展', '实现高效绿色制造', '生产过程透明化', '生产现场无人化', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8449, '智能制造的本质是通过新一代信息技术和先进制造技术的深度融合，实现跨企业价值网络的横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层的纵向集成，以及产品全生命周期的端到端集成，而（）是实现全方位集成的关键途径。', '单选题', '标准化', '数据化', '流程化', '网络化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8450, '智能制造的核心是改变传统产品的本质，最终实现产品的“三化”，其中不包括（）', '单选题', '数字化', '网络化', '智能化', '规模化', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8451, '智能制造系统有那些方面构成（    ）。', '多选题', '智能制造', '智能产品', '智能生产', '智能服务', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8452, '智能化？考虑了业务环节的变化，对流程进行柔性管理。', '单选题', '流程管理', '湿度管理', '食品管理', '温度管理', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8453, '智能医疗可以在（    ）等方面发挥重要作用。', '单选题', '辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发', '货物搬运、仓储管理、货物配送', '人脸识别、指纹解锁、产品检测', '远程维护、企业管理、个性化定制', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8454, '智能变电站中测控装置及智能终端安装处宜设置检修压板，其余功能投退和出口压板宜采用软压板。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8455, '智能变电站中装置的模型文件的缩写为SCD。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8456, '智能变电站中，变电站监控系统的结构划分为（）。', '单选题', '两层', '三层', '四层', '一层', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8457, '智能变电站网络采用星型拓扑结构时，其缺点为中心交换机负担较大，检修时将影响公用智能电子设备。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8458, '智能变电站过程层GOOSE判断断链的时间是4T0。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8459, '智能变电站，防误闭锁分为三个层次具体包括（）。', '多选题', '站控层闭锁', '间隔层联闭锁', '机构电气闭锁', '过程层闭锁', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8460, '智能系统的硬件的安装应该？。', '单选题', '选取价格最贵的硬件', '选取最便宜的硬件', '挑选小众的品牌', '根据实际情况选取最合适的', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8461, '智能系统的硬件部署完全不同于传统的系统', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8462, '智能系统的配置管理流程不仅负责核实IT基础设施中实施的变更，还负责监控IT\n组件的运行状态', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8463, '智能系统能够根据环境的变化，在自动化的基础上自反应', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8464, '智能系统软件应用的选型应该？。', '单选题', '价格越贵越好', '价格越便宜越好', '匹配服务器硬件性能并满足生产需要', '功能越多越好', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8465, '智能终端有哪些特点？', '多选题', '丰富的多媒体应用模式', '开放式操作系统的广泛应用', '设备的高度集成', '多种交互技术', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8466, '智能聊天软件也称为聊天机器人，这是一类用来模拟人类对话或聊天的（    ）。', '单选题', '计算机软件', '计算机硬件', '虚拟技术', '3D技术', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8467, '智能调度控制系统四大类应用包括：实时监控与预警、安全校核、负荷预测和调度管理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8468, '智能调度控制系统的安全校核类应用包括（）。', '多选题', '静态稳定分析', '静态安全辅助决策', '暂态失稳裕度评估', '在线外网等值', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8469, '智能驾驶是目前人工智能最典型、最引人注目的应用领域之一。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8470, '最⼩⼆乘法是基于预测值和真实值的均⽅差最⼩化的⽅法来估计线性回归学习器的参数w和b。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8471, '最优分类器是指在给定数据集上能够达到最高分类准确率的分类器。以下哪个算法不是最优分类器？', '单选题', '决策树', '朴素贝叶斯', '支持向量机', '随机森林', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8472, '最优分类超平面一般对分类样本有较强的容忍误差（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8473, '最出名的降维算法是PCA和t-SNE。将这两个算法分别应用到数据「X」上，并得到数据集「X_projected_PCA」，「X_projected_tSNE」。下面哪一项对「X_projected_PCA」和「X_projected_tSNE」的描述是正确的？（）', '单选题', 'X_projected_PCA在最近邻空间能得到解释', 'X_projected_tSNE在最近邻空间能得到解释', '两个都在最近邻空间能得到解释', '两个都不能在最近邻空间得到解释', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8474, '最基本的数据挖掘属性分为如下两类：1、（）。特点是属性的数据之间没有确定的顺序 2、连续型。特点是属性的数据一般是数值，数据之间是有确定的顺序，可以相互比较和计算。', '单选题', '名称型', '类别型', '序数型', '连续型', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8475, '最基本的时间序列类型是以时间戳为索引的Series对象。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8476, '最基本的认证方式选择证书是数字证书。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8477, '最大似然估计方法是实例数据不完备情况下的学习方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8478, '最大似然函数估计认为最有可能出现的样本就是似然函数最大的样本', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8479, '最小-最大规范化对原始数据进行线性变换，变换到【0，1】区间。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'MinMaxScaler）可以将数据变换到【0，1】区间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8480, '最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的（）之和最小。', '单选题', '曼哈顿距离', '欧氏距离', '马氏距离', '切比雪夫距离', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8481, '最小特权、纵深防御是网络安全原则之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8482, '最小风险的贝叶斯决策的判别规则是将样本x判别为条件风险最小的那个类别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8483, '最常用的降维算法是PCA，以下哪项是关于PCA是正确的？（）', '多选题', 'PCA是一种无监督的方法', '它搜索数据具有最大差异的方向', '主成分的最大数量', '所有主成分彼此正交', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8484, '最常见的分词算法可以分为（）。', '多选题', '基于字符串匹配的分词方法', '基于理解的分词方法', '基于统计的分词方法', '基于阅读的分词方法', 'ABC', '无基于阅读的分词方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8485, '最早提出大数据时代到来的是（）。', '单选题', '波士顿', '麦肯锡', '埃森哲', '尼尔森', 'B', '最早提出大数据时代到来的是麦肯锡');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8486, '最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据的工具是（  ）', '单选题', 'Flume', 'Zookeeper', 'Storm', 'Sparkstreaming', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8487, '最早的聊天机器人之一、最早通过图灵测试的程序', '单选题', 'Dendral', 'ELIZA', 'Xcon', 'Deepblue', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8488, '最早的自然语言理解方面的研究工作是（）', '单选题', '语音识别', '机器翻译', '语音合成', '语言分析', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8489, '最早被提出的循环神经网络门控算法是（）。', '单选题', '长短期记忆网络', '门控循环单元网络', '堆叠循环神经网络', '双向循环神经网络', 'A', 'LSTM是最早被提出的循环神经网络门控算法。长短期记忆网络（Long-Short Term Memory，LSTM）论文首次发表于1997年11月15日。门控循环单元网络（GRU）论文发表于2014年。堆叠循环神经网络（SRNN）论文发表于2017年。双向循环神经网络（Bidirectional recurrent neural networks）发表于1997年11月。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8490, '最简单的科学可视化方法是颜色映射法，它将不同的值映射成不同的颜色', '单选题', '科学可视化', '信息可视化', '图表可视化', '数据可视化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8491, '最近邻分离器的泛化B率不会超过 \n贝叶斯最优分类器B率的两倍', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8492, '最高域名又称一级域名，也就是主机名中最后一个圆点的域名，它代表主机所在的国家与地区。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8493, '有 N 个样本，一般用于训练，一般用于测试。若增大 N 值，则训练误差和测试误差之间的差距会如何变化？', '单选题', '增大', '减小', '', '', 'B', '增加数据，能够有效减小过拟合，减小训练样本误差和测试样本误差之间的差距。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8494, '有N个样本，一般用于训练，一般用于测试。若N增大，则训练误差和测试误差之间的差距会（）。', '单选题', '增大', '减小', '无法确定', '无明显变化', 'B', '增加数据，能够有效减小过拟合，减小训练样本误差和测试样本误差之间的差距。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8495, '有一个 28x28 的图片，并使用输入深度为 3 和输出深度为 8 在上面运行一个 3x3 的卷积神经网络。注意，步幅是 1，你正在使用相同的填充（padding）当使用给定的参数时，输出特征图的尺寸是多少？（）', '单选题', '13 宽、13 高、8 深', '28 宽、28 高、8 深', '13 宽、28 高、8 深', '28 宽、13 高、8 深', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8496, '有一个student表，有如下三个字段，学号：sid int型；姓名，sname，char型；班号，cno，int型。查询所有学生的学号、班号，查询结果根据学号按降序排列，仅显示前5个学生的信息；如下SQL语句正确的为：', '单选题', 'select sid， cno from student order by sid desc limit 5：', 'select sid， cno from student order by sid asc limit 5；', 'select sid， cno from student limit 5 order by siddesc；', 'select sid， cno from student order by sid desc limit1， 5；', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8497, '有一个student表，有如下三个字段，学号：sno，姓名，sname，性别，sex；成绩，grade；查性别为“男”的学生的基本情况，并按学号升序序。', '单选题', 'select*from student where sex=man order by sno desc；', 'select*from student where sex=man order by sno asc；', 'select*from student where sex=man order by mdesc；', 'select*from student where sno order by man desc；', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8498, '有一个student表，有如下四个字段，学号：sid int型；姓名，sname，char型；班号，cno，int型；分数字段score。要求求出每个班级的所有人员的平均分数，如下sq语句正确的为：', '单选题', 'select avg （score） from student group by cno；', 'select sum （score） from student group by cno：', 'select avg （score） from student；', 'select avg （score） from student group by sid；', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8499, '有一段java应用程序，它的主类名是a1，那么保存它的源文件名可以是', '单选题', 'a1 .java', 'a1 .class', 'a1', '都对', 'A', '1、必须以java结尾。这样才能被编辑器javacexe所编辑。 \n\n2、源文件中如果只有一个类，文件名必须与该类名相同。\n\n3、输入命令： pushd 路径（此命令可将当前目录设为所希望的任一个已存在的路径）。\n\n4、输入命令： e： 转移到e盘，然后再输入 cd 转移到所希望的已知路径。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8500, '有一种算法可以对两个数字产生相同的哈希值，而不管它们按什么顺序排列。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8501, '有三个关系R、S和T如下：\n由关系R和S通过运算得到关系T，则所使用的运算为（ ）。', '单选题', '笛卡尔积', '并', '自然连接', '交', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8502, '有三个关系R、S和T如下：由关系R和S通过运算得到关系T，则所使用的运算为（ ）。', '单选题', '笛卡尔积', '交', '并', '自然连接', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8503, '有两个样本点，第一个点为正样本，它的特征向量是（0，-1）；第二个点为负样本，它的特征向量是（2，3），从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是（）。', '单选题', '2x+y=4', 'x+2y=5', 'x+2y=3', '2x-y=0', 'C', '对于两个点来说，最大间隔就是垂直平分线，因此求出垂直平分线即可。斜率是两点连线的斜率的负倒数。即-1/（-1-3）/（0-2）=-1/2， 可得y=-（1/2）x +');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8504, '有些算法对数据的形式有一定的要求，需要对原始数据进行？。', '单选题', '数据提取', '数据合并', '数据清洗', '数据变换', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8505, '有以下程序段：n=0p=0while p！=100 and n', '单选题', 'P的值不等于100并且n的值小于3', 'P的值等于100并且n的值大于等于3', 'P的值不等于100或者n的值小于3', 'P的值等于100或者n的值大于等于3', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8506, '有关 TensorFlow API，以下说法中正确的是：（）', '单选题', 'tf.Variable和一般编程语言中“变量（Variable）”的含义完全相同。', 'tf.placeholder定义的对象，对应于深度神经网络中的“超参数（Hyperparameter）”。', '通过tf.constant定义的对象，因为是常量，所以，在session.run（）运行前就可以用eval（）方法获得对象的值。', 'session.run（）运行一个训练过程时，TensorFlow会使用符号执行（SymbolicExecution）对计算图进行优化。', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8507, '有关EXCEL图表，下面表述错误的是（）', '多选题', '要往图表增加一个系列，必须重新建立图表', '修改了图表数据源单元格的数据，图表会自动跟着刷新', '要修改图表的类型，必须重新建立图表', '修改了图表坐标轴的字体、字号，坐标轴标题就自动跟着变化', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8508, '有关EXCEL嵌入式图表，下面哪个表述是正确的？', '多选题', '对生成后的图表进行编辑时，首先要选中图表', '图表生成后不能改变图表类型，如：三维变二维', '表格数据修改后，相应的图表数据也随之变化', '图表生成后可以向图表中添加新的数据', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8509, '有关Hadoop的高可用下列描述错误的是（）', '单选题', 'Hadoop集群中有Active NameNode和StandbyNameNode；其中Active NameNode和StandbyNameNode节点互为主备', 'Active NameNode提供读写服务，StandbyNameNode节点只提供读服务', '主备切换控制器ZKFC，ZKFailoverController作为独立运行的进程，对NameNode的主备切换进行总体控制', 'ZKFailoverController主要以心跳的方式检测NameNode的健康状况，在Active NameNode故障时借助Zookeeper实现自动的主备选举和切换', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8510, '有关Hadoop系统小文件问题的描述错误的是（）', '单选题', 'Hadoop上大量HDFS元数据信息存储在NameNode内存中，因此过多的小文件必定会压垮NameNode的内存', 'Hadoop中小文件问题无法在Client解决，只能在DataNode上做文件合并', '使用Hadoop的CombineFileInputFormat《K，V》可实现小文件的合并', 'Client上传文件时，可以执行一定的策略先合并', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8511, '有关Python，下列说法不正确的是（）。', '单选题', 'Python是一门面向对象的解释性程序设计语言；', 'Python程序可以在IDLE和pycharm里进行开发；', 'Python功能很强大，可以编写网页和游戏；', 'Python只能在Windows系统下编写；', 'D', 'Python在Windows，、Linux，、Mac等系统下均可编写。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8512, '有关k-means下列说法正确的是（ ）', '单选题', '可以确定样本属性的重要性', '可以处理规则分布数据的聚类', '适合任意数据集的分组', '聚类的结果与初始选择的假设聚类中心无关', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8513, '有关varchar和nvarchar的比较，下列说法正确的有（）', '多选题', '它们都是字符类型数据', '它们都是可变长度字符类型数据', 'varchar存储Unicode字符数据', 'nvarchar存储Unicode字符数据', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8514, '有关信息以下不正确的是', '单选题', '信息需要依附于载体存在', '俩个人进行交谈或者讨论也是在相互传递信息', '传递和获得信息的途径可以有很多种', '同一条信息对所有人都有价值', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8515, '有关决策树的分类方法正确的是（ ）', '单选题', '决策树不能确定对决策属性起重要影响的变量', '决策树可以用于发现多种样本的特征', '决策树可用于确定相似的样本', '决策树结构越复杂越有效', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8516, '有关决策树的说法哪个是错误的（ ）', '单选题', '可以转化为决策规则', '对新样本起到分类预测的作用', '决策树的深度越大越好', '决策树的算法和神经网络的原理不一样', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8517, '有关回归模型的系数，以下说法错误的是哪个（ ）。', '单选题', '一元线性回归模型的系数可以使用最小二乘法求得', '多元回归模型的系数可以使用梯度下降法求得', '一元线性回归模型的系数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小', '回归分析的目的是计算回归方程的系数，使得样本的输入和输出变量之间的关系能够合理拟合', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8518, '有关异常说法正确的是（）。', '单选题', '程序中抛出异常终止程序', '程序中抛出异常不一定终止程序', '拼写错误会导致程序终止', '缩进错误会导致程序终止', 'B', '抛出异常指停止运行这个函数中的代码，将程序执行转到 except 语句。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8519, '有关推荐算系统的应用背景说法正确的是（ ）', '单选题', '帮忙用户找出不需要的信息', '查找用户喜欢的商品', '一种销售的方法', '分析用户的兴趣预测用户的需求', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8520, '有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是（）。', '单选题', '数据仓库开发要从数据出发', '数据仓库使用的需求在开发初期就要明确', '数据仓库的开发是一个不断循环的过程，是启发式的开发', '在数据仓库环境中，并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流，数据仓库中数据分析和处理更灵活，且没有固定的模式', 'A', '数据仓库开发要从需求出发。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8521, '有关数据增强的说法正确是哪些？', '多选题', '数据增强会增加样本的个数，因此可能会减少过拟合', '对于分类问题，数据增强是减少数据不平衡的一种方法。', '对于手写体的识别，对样本的反转、旋转、裁剪、变形和缩放等操作会提高神经网络的识别效果', '数据增强带来了噪声，因此一般会降低神经网络模型的效果', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8522, '有关机器学习分类算法的Precision和Recall，以下定义中正确的是（假定tp=truepositive，tn=truenegative，fp=falsepositive，fn=falsenegative）（）', '单选题', 'Precision=tp/（tp+fp），Recall=tp/（tp+fn）', 'Precision=tp/（tn+fp），Recall=tp/（tp+fn）', 'Precision=tp/（tn+fn），Recall=tp/（tp+fp）', 'Precision=tp/（tp+fp），Recall=tp/（tn+fn）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8523, '有关机器学习工程师下面说法正确的是（ ）。', '单选题', '不需要了解一定的相关业务知识', '不需要熟悉数据的提取和预处理', '需要一定的数据分析实际项目训练', '培训后就能胜任实际数据分析', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8524, '有关深度学习加速芯片，以下的说法中不正确的是：（）', '单选题', 'GPU既可以做游戏图形加速，也可以做深度学习加速', '用于玩游戏的高配置显卡，也可以用于深度学习计算。', 'Google TPU已经发展了三代，它们只能用于推断（Inference）计算，不能用于训练（Training）计算', 'FPGA最早是作为CPLD的竞争技术而出现的', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8525, '有关深度学习的不足，以下哪些看法是正确的（）', '多选题', '深度学习算法对数据量的要求一般都比较高，当样本不足时往往效果不好', '深度学习算法可以获得图像、文本和声音等数据的特征，但难以解释这些特征', '深度神经网络一般要优化的参数众多，因此对计算资源的要求比较高', '深度神经网络的结构一般比较复杂，训练速度快', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8526, '有关深度神经网络的训练（Training）和推断（Inference），以下说法中不正确的是：（）', '单选题', '将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。', 'TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。', '将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。', 'GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素。', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8527, '有关聚类分析说法错误的是（）。', '单选题', '无须有标记的样本', '可以用于提取一些基本特征', '可以解释观察数据的一些内部结构和规律', '聚类分析一个簇中的数据之间具有高差异性', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8528, '有关通道的说法，哪些说法是正确的（）', '多选题', '在卷积操作时，每个卷积核要对输入特征图的所有通道分别做卷积后求和，得到对应的新特征图', '卷积层的输入特征图的通道数和输出特征图的通道数是相同的', '通道数越多，获得的特征图越多，网络获得的特征越充分', '随着卷积网络深度的增加，一般使用更小的卷积核和更多的通道，兼顾训练速度和网络分类性能', 'CD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8529, '有关项目团队激励的叙述正确的是（）', '单选题', '马斯洛需求理论共分为4个层次，即生理、社会、受尊重去和自我实现', 'X理论认为员工是积极的，在适当的情况下员工会努力工作', 'Y理论认为员工是积极的，在适当的情况下员工会努力工作', '海兹伯格理论认为激励因素有两种，一种是保健卫生，二是激励需求', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8530, '有反馈连接的架构是（）。', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '受限玻尔兹曼机', '都不是', 'A', '循环神经网络RNN的本质特征是在处理单元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接。从系统观点看，它是一个反馈动力系统，在计算过程中体现过程动态特性，比前馈神经网络具有更强的动态行为和计算能力。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8531, '有大量销售数据，但没有标签的情况下，企业想甄别出VIP客户，以下模型中合适的有？', '多选题', '逻辑回归', 'SVM', 'K-Means', '层次聚类', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8532, '有如下数据集，分别使用1-最近邻，3-最近邻，对数据点x=5.0分类，则：', '单选题', '最近邻：+ ；3-最近邻：-', '最近邻：+ ；3-最近邻：+', '最近邻：- ；3-最近邻：-', '最近邻：- ；3-最近邻：+', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8533, '有如下数据集，则频繁3-项集为：', '单选题', '{O，K，E}', '{M，U，E}', '{N，K，O}', '{Y，U，E}', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8534, '有如下程序：a=2b=-1c=2if（a', '单选题', '0', '1', '2', '3', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8535, '有子句集S=｛P（x），P（y）｝，其MGU={y/x}。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8536, '有序集的中间值或者中间两个值平均是（）。', '单选题', '平均值', '中位数', '众数', '以上都不是', 'B', '有序集的中间值或者中间两个值平均是中位数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8537, '有时需要的数据分布在多张表中，这时候就要进行？。', '单选题', '数据清洗', '数据合并', '数据变换', '数据提取', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8538, '有更多隐层神经网络模型，我们称之为深度学习。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8539, '有监督学习和无监督学习相比的一个区别在于，有监督学习需要对数据进行标识，无监督学习不用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8540, '有监督机器学习方法可以被分为判别式模型和生成式模型，下面属于生成式模型的有（      ）', '多选题', 'SVM支持向量机', '朴素贝叶斯', '隐马尔科夫', 'logistic回归', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8541, '有监督的学习和无监督的学习的根本区别在于（）', '单选题', '学习过程是否需要人工干预', '学习样本是否需要人工标记', '学习结果是否需要人工解释', '学习参数是否需要人工设置', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8542, '有研究发现“页面的显示速度每延迟1s，网站访问量就会降低11%，从而导致营业额或者注册量减少7%，顾客满意度下降16%”。该项研究表明了（）在数据产品开发中的重要性。', '单选题', '查全率', '用户体验', '数据可视化', '查准率', 'B', '在大数据时代，用户体验更加重要。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8543, '有许多种梯度下降算法，其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。\n只有在数据很稀疏的场景中，会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '或者神经网络参数量很少的情况下');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8544, '服务器虚拟化的优点包括降低能耗、节省空间、提高服务器利用率及节约成本。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8545, '服务器虚拟化的目的只是提高硬件性能利用率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8546, '服务总线A数据库的访问服务是（midhs）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8547, '服务攻击是针对某种特定的网络应用的攻击', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8548, '服务机器人在全局地图中的准确定位主要依赖于（   ）。', '单选题', '激光雷达', '激光雷达+惯性测量单元', '惯性测量单元', '超声波雷达', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8549, '服务机器人在运动过程中，主要依靠（   ）进行碰撞后的紧急避险。', '单选题', '相机', '超声波雷达', '安全触边', '惯性测量单元', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8550, '服务机器人应用于服务器机房巡检场景中时，为了解决外部环境影响检测效果的问题， 通过（   ）提高检测鲁棒性。', '单选题', '更换更好的相机', '增加外部光源', '视觉深度学习技术', '调整导航点', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8551, '服务机器人应用于消杀场景中时，如何选择消杀区域（   ）。', '单选题', '随机在场地中进行消杀', '根据专业指导，在指定区域消杀', '在消杀区域有人的情况下，继续执行消杀任务', '可以接收任何人的指令进行消杀', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8552, '服务机器人建图之后，首先需要执行（   ）以确定当前的位姿。', '单选题', '新建路径点', '初始化定位', '新建路径', '编辑地图', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8553, '未来5年，计算机视觉在AI市场中均占比44%以上，是AI市场最主要的技术应用方向', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8554, '未来将被人工智能冲击和改变的四个重要行业，分别是（）', '多选题', '制造业', '教育行业', '医疗行业', '金融业', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8555, '未来房价的预测，这种属于数据挖掘的哪类问题？（    ）', '单选题', '分类', '聚类', '关联规则', '回归分析', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8556, '本原问题所对应的节点称为（）', '单选题', '端节点', '终叶节点', '子节点', '父节点', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8557, '本地启动spark时，如果有local【*】，则中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8558, '本学期的《Python深度学习应用》任课老师在第几周介绍Anaconda软件（）。', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8559, '本学期的大作业，手写数字识别性能的最低要求是多少（）。', '单选题', '90%', '95%', '97%', '99%', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8560, '朴素贝叶斯分类器为（ ）', '单选题', '生成模型', '判别模型', '统计模型', '预算模型', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8561, '朴素贝叶斯分类器基于（  ）假设', '单选题', '样本分布独立性', '属性条件独立性', '后验概率已知', '先验概率已知', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8562, '朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8563, '朴素贝叶斯分类器的朴素之处在于（ ）', '单选题', '只能处理低维属性', '只能处理离散型属性', '分类效果一般', '属性之间的条件独立性假设', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8564, '朴素贝叶斯分类器的特征不包括（ ）', '单选题', '孤立的噪声点对该分类器影响不大', '数据的缺失值影响不大', '要求数据的属性相互独立', '条件独立的假设可能不成立', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8565, '朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计（B），并为每个属性估计条件概率 P（Xi I C）', '单选题', '后验概率P（c I x）', '类先验概率 P（c）', '类条件概率 P（x I c）', '以上都不是', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8566, '朴素贝叶斯思想的本质是极大似然估计。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8567, '朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8568, '朴素贝叶斯法的基本假设是特征条件独立性。（      ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8569, '朴素贝叶斯算法常用于图像识别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8570, '朴素贝叶算法不需要样本特征之间的独立同分布。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8571, '机件的每一尺寸，一般只标注一次，并应标注在反映该结构最清晰的图形上。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8572, '机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8573, '机器人三大定律是（）。', '多选题', '机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观', '机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律', '机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二定律', '机器人可以自行制造机器人', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8574, '机器人为了能方便与人交流，利用打手势来表达自己的想法，这是智能的______。（    ）', '单选题', '思维能力', '感知能力', '行为能力', '学习能力', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8575, '机器人之父是指：（ ）', '单选题', '阿兰.图灵', '伯纳斯.李', '莎佩克', '英格伯格和德沃', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8576, '机器人具有语言识别和理解、文字识别、环境互动的功能，这属于人工智能研究______方面的内容。（    ）', '单选题', '知识工程', '机器感知', '机器思维', '机器学习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8577, '机器人操作系统ROS的全称是（ ）。', '单选题', 'Robot', 'Request', 'React', 'Router', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8578, '机器人检测人体的姿态，识别内容主要包括手势识别和（   ）。', '单选题', '人体位置', '肢体姿态', '脸部位置', '手部位置', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8579, '机器人检测目标物体的位姿，其中位姿指的是（   ）。', '多选题', '位置', '姿态', '焊枪', '工具坐标系\\', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8580, '机器人系统的组成与结构主要有三大部分组成，不包括下面哪一个（ ）', '单选题', '机械部分', '传感部分', '输出部分', '控制部分', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8581, '机器人能与人对话，主要是运用了人工智能中的', '单选题', '模式识别技术', '多媒体技术', '自然语言理解技术', '语音输入', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8582, '机器人自主移动导航方式为有标识导引的无轨路径导航时，可以选择的标识有（   ）。', '单选题', '二维码', '激光反射板', '磁钉', '磁感应线', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8583, '机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是（）', '多选题', '特征提取', '图像分割', '图像辨识', '图像输出', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8584, '机器人诊断准确率远高于人类的原因包括（ ）。', '多选题', '记忆能力强', '可重复性高', '不会疲劳', '传感器复杂', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8585, '机器人都具有以下哪些共同特点（）。', '多选题', '某些动作机构具有类似与人或其他生物的某些器官的功能', '是一种自动机械装置，可以在无人参与下，自动完成多种操作', '具有不同程度的智能性', '外观像人形', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8586, '机器周期的同步标准是（）', '单选题', 'CPU分析指令所需要的时间', 'CPU执行指令所占用的时间', 'CPU访问存储器一次所需要的时间', 'CPU访问寄存器一次所需要的时间', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8587, '机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？（）', '多选题', '使用L1可以得到稀疏的权值', '使用L1可以得到平滑的权值', '使用L2可以得到稀疏的权值', '使用L2可以得到平滑的权值', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8588, '机器学习中T、P、E分别表示：', '多选题', 'Performance Measure', 'Task', 'Performance', 'Experience', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8589, '机器学习中的random_state参数，有关说法正确的是（）。', '多选题', '恒值时可以固定每次的划分结果', '不可修改', '含义为随机数种子', '仅在划分数据集时用到', 'AC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8590, '机器学习中，基于样本分布的距离是以下哪一个（）', '单选题', '马氏距离', '欧式距离', '曼哈顿距离', '闵可夫斯基距离', 'A', '马氏距离是基于样本分布的一种距离。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8591, '机器学习中，基于样本分布的距离是（）。', '单选题', '马氏距离', '欧式距离', '曼哈顿距离', '闵可夫斯基距离', 'A', '马氏距离是基于样本分布的一种距离。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8592, '机器学习为数据科学中充分发挥计算机的自动数据处理能力，拓展人的数据处理能力以及实现人机协同数据处理提供了重要手段。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8593, '机器学习包含下列哪几种训练学习方法？', '多选题', '监督学习', '混合学习', '半监督学习', '无监督学习', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8594, '机器学习包括（   ）。', '多选题', '监督学习', '强化学习', '非监督学习', '群体学习', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8595, '机器学习可以解决给定数据的预测问题，也可以解决大数据存储和并行计算。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '机器学习不能解决大数据存储和并行计算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8596, '机器学习和深度学习是人工智能的两个不同的分支，很多问题机器学习无法解决，所以诞生了深度学习', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8597, '机器学习和深度学习的关系是（）。', '单选题', '深度学习包含机器学习', '机器学习包含深度学习', '二者是独立的', '二者相互促进', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8598, '机器学习在向（）方向演进。', '单选题', '分布式隐私保护', '集中式存储', '边缘计算', '云存储', 'A', '机器学习在向分布式隐私保护方向演进。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8599, '机器学习在自然语言处理领域的应用不包括（ ）。', '单选题', '问答系统', '信息收取', '病理分析', '实时翻译', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8600, '机器学习对噪音数据具有高承受能力，并能对未经过训练的数据具有分类能力，但其需要很长的训练时间，因而对于有足够长训练时间的应用更合适。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '机器学习对噪音数据具有高承受能力，并能对未经过训练的数据具有分类能力，但其需要很长的训练时间，因而对于有足够长训练时间的应用更合适。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8601, '机器学习强调三个关键词：算法，模型，训练', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8602, '机器学习把数据集分成训练集喝（）', '单选题', '分析集', '测试集', '导入集', '备用集', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8603, '机器学习按照功能大致可以分为以下哪几类（）？', '多选题', '聚类', '分类', '回归', '预测', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8604, '机器学习方法传统上可以分为2类？', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8605, '机器学习方法涉及对生物的学习机理的模仿，在简化的基础上用计算的方法进行再现。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8606, '机器学习是一个算法范畴，它来自统计学，计算机科学等诸多学科想法融合，设计算法来（）', '多选题', '创造数据', '处理数据', '做出预测', '做出决定', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8607, '机器学习是研究如何使用计算机（）的一门学科。', '单选题', '模拟生物行为', '模拟人类解决问题', '模拟人类学习活动', '模拟人类生产活动', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8608, '机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，\n是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8609, '机器学习是？的核心，是使计算机具有智能的根本途径', '单选题', '物理学', '人工智能', '建筑学', '化学', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8610, '机器学习模型包括四个组成部分，不包含（', '单选题', '模型结构', '知识库', '学习单元', '执行单元', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8611, '机器学习模型成果无法达到100%的准确率，因此不可用。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8612, '机器学习的三个关键组成要素是（）。', '多选题', '任务T', '性能指标P', '目标函数V', '经验来源E', 'ABD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8613, '机器学习的各种算法都是基于（）理论的。', '单选题', '贝叶斯', '回归', '决策树', '聚类', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8614, '机器学习的含义是指机器面对自行为的修正或性能的改善和机器对客观规律和发展。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8615, '机器学习的基本范式是（）。', '多选题', '强化学习', '小样本学习', '监督学习', '无监督学习', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8616, '机器学习的学习方式是通过获得经验或历史数据不断改进提高做某项任务的表现。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8617, '机器学习的实质在于（）。', '单选题', '找', '想', '判断', '理解', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8618, '机器学习的方法由（）等几个要素构成。', '多选题', '损失函数', '优化算法', '模型', '模型评估指标', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8619, '机器学习的方法能够处理任何问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8620, '机器学习的核心任务是在新的、未知的数据中执行得好。而这种在未知数据中执行的能力，称为', '单选题', '泛化能力', '过拟合', '欠拟合', '正则化', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8621, '机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后A世界上的某件事情做出决定或预测”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8622, '机器学习的核心要素包括（ ）', '多选题', '数据', '操作人员', '算法', '算力', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8623, '机器学习的核心要素包括（）', '多选题', '算法', '算力', '操作人员', '数据', 'ABD', '操作人员并不是机器学习的核心要素。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8624, '机器学习的模型构建时，使用的特征越多，则模型精度越高，应用效果越好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8625, '机器学习的流程包括：分析案例、数据获取、（）和模型验证这四个过程。', '单选题', '数据清洗', '数据分析', '模型训练', '模型搭建', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8626, '机器学习的目标是使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习来获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8627, '机器学习的研究和成果可应用于许多领域，大部分的应用研究问题可以归为（）这两个范畴。', '多选题', '数学定理证明', '物理现象发现', '分类问题', '问题求解', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8628, '机器学习的简称是（）', '单选题', 'AI', 'ML', 'DL', 'NN', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8629, '机器学习的算法中，以下哪个不是无监督学习？', '单选题', 'GMM', 'Xgboost', '聚类', '关联规则', 'B', 'Xgboost属于集成学习算法中的Boosting算法类别，');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8630, '机器学习的算法主要包括回归、分类、聚类、关联分析、支持向量机、神经网络等。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8631, '机器学习的经典定义是：（）', '单选题', '利用技术进步改善系统自身性能', '利用技术进步改善人的能力', '利用经验改善系统自身的性能', '利用经验改善人的能力', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8632, '机器学习相关算法包括（）', '多选题', '轨迹跟踪', '决策树', '数据挖掘', 'K近邻算法', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8633, '机器学习研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能，请问机器学习利用数据训练出什么？', '单选题', '模型', '表结构', '结果', '报表', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8634, '机器学习研究的目标有三个，不包括（', '单选题', '人类学习与过程的认知模型', '通用学习算法', '构造面问仕务的专用学习系统', '制作长相接近人类的机器系统', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8635, '机器学习算法中，以下不属于集成学习策略的是？', '单选题', 'Boosting', 'Stacking', 'Bagging', 'Marking', 'D', '目前常见的三种集成学习框架为：Boosting；Stacking；Bagging');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8636, '机器学习算法在图像识别领域的性能表现可能会超过⼈类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '⼈类⽣活在看得见和看不见的世界');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8637, '机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为（）。', '单选题', '训练偏好', '归纳偏好', '分析偏好', '假设偏好', 'B', '机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为归纳偏好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8638, '机器学习算法的一般流程是（）。', '单选题', '1）收集数据，2）准备数据，3）分析数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法', '1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法', '1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）测试算法，5）训练算法，6）使用算法', '1）收集数据，2）分析数据，3）测试算法，4）训练算法，5）准备数据，6）使用算法', 'A', '机器学习算法的一般流程 \n（1） 收集数据：可以使用任何方法。 \n（2） 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。 \n（3） 分析数据：可以使用任何方法。 \n（4） 训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。 \n（5） 测试算法：计算错误率。\n（6） 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输\n入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8639, '机器学习算法训练完成后，在训练集准确率很高，但验证集准确率很低，说明已经过拟合', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8640, '机器学习训练时，Mini-Batch的大小优选为2的幂，如256或512。它背后的原因是（）。', '单选题', 'Mini-Batch 为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快', 'Mini-Batch 设为2的幂，是为了符合 CPU、GPU 的内存要求，利于并行化处理', '不使用偶数时，损失函数是不稳定的', '以上答案都不正确', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8641, '机器学习进行的第一步是（）', '单选题', '数据收集', '特征提取', '交叉验证', '模型训练', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8642, '机器感知包括（）等多种形式', '多选题', '机器听觉', '机器视觉', '机器触觉', '机器运算', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8643, '机器执行学习的框架体现了其学习的本质是（）', '单选题', '参数预估', '机器翻译', '图像识别', '参数估计', 'D', '机器执行学习的框架体现了其学习的本质是参数估计');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8644, '机器智能的内涵包括（ ）。', '多选题', '脑认知基础', '机器感知与模式识别', '模块4', '知识工程', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8645, '机器智能的种类包括（ ）。', '多选题', '机器动作智能', '机器行为智能', '左右大脑+小脑功能', '机器言语智能', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8646, '机器翻译可以实现世界上不同国家不同语言间的交流，其主要优点体现为（）', '多选题', '相对于人工翻译来说，机器翻译的成本要低很多', '机器翻译的流程简单快捷，在翻译时间的把控上也能进行较为精准的估算', '机器翻译目前在所有场景下翻译质量均已超过人工翻译水平', '翻译速度非常快，其速度是人工翻译速度不可比拟的', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8647, '机器翻译属于下列哪个领域的应用？（  ）', '单选题', '自然语言系统', '机器学习', '专家系统', '人类感官模拟', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8648, '机器翻译属于下列哪个领域的应用？（ ）', '单选题', '自然语言系统', '机器学习', '专家系统', '人类感官模拟', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8649, '机器翻译属于下列哪个领域的应用？（）', '单选题', '自然语言系统', '机器学习', '专家系统', '人类感官模拟', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8650, '机器翻译属于机器学习的应用A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8651, '机器翻译属于自然语言处理技术的典型应用。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8652, '机器翻译属于（____）领域的应用。', '单选题', '自然语言处理', '搜索技术', '专家系统', '数据挖掘', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8653, '机器翻译的局限性在于（）', '多选题', '训练样本单一', '只能处理简单句', '基于已有的既成案例', '错误较多', 'BC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8654, '机器视觉成像系统，采用镜头、（   ）与图像采集卡等相关设备获取被观测目标的高质 量图像，并传送到专用图像处理系统进行处理。', '单选题', '照明', '工业相机', '激光雷达', '红外传感器', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8655, '机器视觉系统一般工作过程包括（   ）。', '多选题', '图像采集', '图像处理', '特征提取', '成本控制', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8656, '机器视觉系统的优点包括（   ）\n①非接触测量\n②较宽的光谱响应范围\n③长时间稳定工作\n④无任何外界影响', '单选题', '①③④', '①②④', '①②③', '①②③④', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8657, '机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，运用在人工视觉难以满足要求的场合。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8658, '机器视觉需要（），以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。', '多选题', '图像压缩', '图像信号', '纹理和颜色建模', '几何处理和推理', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8659, '机器通过人类发现的问题空间的数据，进行机器学习，具有在人类发现的问题空间中求解的能力，并且求解的过程与结果可以被人类智能（  ），此为机器智能的产生 。', '单选题', '理解', '参考', '相同', '采纳', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8660, '机器通过人类发现的问题空间的数据，进行机器学习，具有在人类发现的问题空间中求解的能力，并且求解的过程与结果可以被人类智能（ ），此为机器智能的产生 。', '单选题', '理解', '参考', '相同', '采纳', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8661, '机器通过人类发现的问题空间的数据，进行机器学习，具有在人类发现的问题空间中求解的能力，并且求解的过程与结果可以被人类智能（），此为机器智能的产生。', '单选题', '理解', '参考', '相同', '采纳', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8662, '机房工程公司承接了一个大型机房的UPS工程。公司项目经理组建了工作团队。施工过程中，项目经理发现一个熟练电工一时大意，未按照规范接电池连线，极可能造成严重的安全事故。从团队管理角度，此时项目经理最应该（）', '单选题', '开除改名电工，并组织相关人员进行安全教育和培训', '与该名电工私下交流，使其认识该问题的严重性，促其自行改正', '怕业主方知道后造成严重影响，因此私下通知其他点改正', '要求该电工立即改正，并召集相关人员，指出错误并批评教育，使大家引以为戒', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8663, '机房或数据中心的设备须安排专业人员进行维护的管理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8664, '机理数据融合建模是充分利用机理驱动方法的泛化、可解释能力和数据驱动方法的非线性拟合、特征提取能力，实现两者的优势互补', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8665, '杂凑码最好的攻击方式是中途相遇。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8666, '权重学习理论是在那个年代提出', '单选题', '1940年代', '50-60年代', '70年代', '1986年', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8667, '权重学习理论是在那个年代提出0', '单选题', '1940年代', '50-60年代', '70年代', '1986年', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8668, '权重学习理论是在那个年代提出（）。', '单选题', '1940年代', '50-60年代', '70年代', '1986年', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8669, '权限管理保证系统的安全性，用户被授予不同的权限，具有相应权限的用户才能进行相应的操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8670, '条件随机场需要解决的关键问题有', '多选题', '特征函数的选择', '参数估计', '约束条件', '模型推断', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8671, '条件随机场需要解决的关键问题有（     ）。', '多选题', '特征函数的选择', '参数估计', '约束条件', '模型推断', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8672, '条件随机场需要解决的关键问题有（）。', '多选题', '特征函数的选择', '参数估计', '约束条件', '模型推断', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8673, '极大极小分析法中，用于极大极小分析法中计算各节点分数的是（）', '单选题', '估价函数', '代价函数', '启发式函数', '价值函数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8674, '构建一个完整的机器学习算法需要三个方面的要素，分别是数据、模型、（ ）。', '单选题', '性能度量准则', '评估', '验证', '训练和验证', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8675, '构建一个最简单的线性回归模型需要几个系数（只有一个特征）', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8676, '构建一个最简单的线性回归模型需要几个系数（只有一个特征）？', '单选题', '1 个', '2 个', '3 个', '4 个', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8677, '构建一个最简单的线性回归模型（只有一个特征）需要几个系数？', '单选题', '1个', '2个', '3个', '4个', 'B', '最简单的线性回归模型，只有一个特征，即 Y = aX +\nB，包含 a 和 b 两个系数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8678, '构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。\n下列哪一种架构有反馈连接？', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '限制玻尔兹曼机', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8679, '构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。  下列哪一种架构有反馈连接？', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '限制玻尔兹曼机', '都不是', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8680, '构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。下列哪一种架构有反馈连接？', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '限制玻尔兹曼机', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8681, '构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。（）有反馈连接。', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '限制玻尔兹曼机', '都不是', 'A', '循环神经网络有反馈连接。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8682, '构建分类算法黑白样本比例一般建议黑样本与白样本比例为1：1', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8683, '构建回归树的时间复杂度最重要的因素是（）', '单选题', '特征中类别的个数', 'label列值域', '样本总量', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8684, '构建数据智能体系服务税收管理是指应用机器学习算法与专家经验结合的方式，将风险由确定性转为预测性，在风险发生之前就对风险进行拦截。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8685, '构建深度学习模型的代码时，将其中的计算模块写入Program中，可以理解为Program是模型计算的集合体。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8686, '构建电力用户画像可有效辅助制定用户的用电建议，但对支撑客户的负荷预测影响有限。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8687, '构建电力用户画像的意义包括（____）。', '多选题', '辅助制定电价政策', '电力用户风险评级', '电力输送智能巡检', '支撑客户负荷预测', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8688, '构建语音识别系统时，需要建立语音、语言数据库，以便于进行离线训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8689, '构造了一个词表：{1.小明2.喜欢3.踢4.看5.足球6.篮球7.电影}，利用上述词表的索引号，文档{小明喜欢踢足球}可以用一个7维向量表示为（）。', '单选题', '【1 1 0 1 0 0 1】', '【1 1 1 1 1 1 1】', '【1 1 1 1 1 0 0】', '【1 1 1 0 1 0 0】', 'D', '统计文档中每个词的数量，根据词表的位置，将各个词的数量拼接成一个向量即可。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8690, '构造方法是类的一种特殊方法，Python中类的构造方法的名称为 （  ）', '单选题', '与类同名', '` __construct__`', '`init`', '`__init__`', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8691, '构造方法是类的一种特殊方法，Python中类的构造方法的名称为 （ ）', '单选题', '与类同名', '`', '`init`', '`__init__`', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8692, '构造方法的作用是（）。', '单选题', '一般成员方法', '类的初始化', '对象的初始化', '对象的建立', 'C', '构造方法的作用初始化对象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8693, '枚举或遍历序列或迭代对象中元素的场合一般用while循环', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8694, '架构军规中对系统配置功能的要求包括', '多选题', '支持基础参数（进程参数、账号密码等）', '支持业务规则配置集中配置和版本管理', '支持周期/实时、全量/增量刷新方式', '在线生效不中断业务', 'ABCDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8695, '某 Excel2003 工作表中，想利用“筛选”功能，把数学成绩不低于 80 分的学生全部选出来，筛选的条件应该是（）80', '单选题', '大于或等于', '大于', '小于', '小于或等于', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8696, '某Excel2003工作表中，想利用“筛选”功能，把数学成绩不低于80分的学生全部选出来，筛选的条件应该是（）80。', '单选题', '大于或等于', '大于', '小于', '小于或等于', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8697, '某OA系统处于试运行阶段，用户反映不能登录，承建方现场工程师需要对导致该问题的各种原因进行系统分析，用（）工具比较合适。', '单选题', '散点图', '因果图', '帕累托图', '统计抽样', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8698, '某个人、某个城市、某种植物在知识图谱中都被称为实体。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8699, '某个神经网络中所有隐藏层神经元使用tanh激活函数。那么如果使用np.random.randn（…，…） 1000将权重初始化为相对较大的值。会发生什么？', '单选题', '这不会对训练产生影响。只要随机初始化权重，梯度下降不受权重大小的影响。', '这会导致tanh的输入也非常大，从而使梯度也变大。因此，你必须将学习率α设置得非常小以防止发散。这会减慢网络参数学习速度。', '这会导致tanh的输入也非常大，从而使梯度接近于零，优化算法将因此变得缓慢。', '这会导致tanh的输入也非常大，导致神经元被“高度激活”，从而加快了学习速度。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8700, '某个神经网络中所有隐藏层神经元使用tanh激活函数。那么如果使用np.random.randn（…，…）* 1000将权重初始化为相对较大的值。会发生什么？', '单选题', '这不会对训练产生影响。只要随机初始化权重，梯度下降不受权重大小的影响。', '这会导致tanh的输入也非常大，从而使梯度也变大。因此，你必须将学习率α设置得非常小以防止发散。这会减慢网络参数学习速度。', '这会导致tanh的输入也非常大，从而使梯度接近于零，优化算法将因此变得缓慢。', '这会导致tanh的输入也非常大，导致神经元被“高度激活”，从而加快了学习速度。', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8701, '某个神经网络的激活函数是 ReLU，若使用线性激活函数代替 ReLU，那么该神经网络仍可以表征异或（XNOR）函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8702, '某个配置项的版本号是2.01，按照配置项版本号规则表明（）。', '单选题', '目前配置项处于不可变更状态', '目前配置项处于正式发布状态', '目前配置项处于草稿状态', '目前配置项处于正在修改状态', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8703, '某二叉树的前序序列为ABCDEFG，中序序列为DCBAEFG，则该二叉树的后序序列为', '单选题', 'EFGDCBA', 'DCBEFGA', 'BCDGFEA', 'DCBGFEA', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8704, '某二叉树有5个度为2的结点，则该二叉树中的叶子结点数是()', '单选题', '10', '8', '6', '4', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8705, '某云平台属国家关键信息基础设施，其云平台运维工作小组为通过等保测评，于2021年8月对云平台底层进行了大规模的漏洞扫描和渗透测试而未明确地经国家网信部门、国务院公安部门批准或者保护工作部门、运营者授权，此举应按《关键信息基础设施安全保护条例》对当事人给予行政处分。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8706, '某些计算题和填空题相似，以是否有括号下划线方框圆圈为判断依据，有则填空，无则计算。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8707, '某企业成立项目管理办公室用于运维项目群的统一管理协调和监控，项目管理办公室（）。', '单选题', '建立项目人员的储备机制为各项目提供人员应急服务', '建立项目管理的知识库，为各项目提供知识支持', '成立一个监理公司负责对各项目进行监督管理', '建立运维运行管理工具平台对运维项目统一管理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8708, '某公司刚刚发布了新的5年战略计划后，该公司的一个项目经理从一个客户那里收到一个新的产品要求，这个要求与公司过去5年战略计划相一致，但不符合新战略计划的目标。该产品描述具有有效的商业驱动，并有助于直接推动公司发展，作为项目经理，恰当的做法是（）', '单选题', '为这个项目做成本/收益分析，然后提交管理层批准', '把该产品要求提交给管理层审核和批准', '把本公司经营方向的变化通知给客户，并请客户重新审视这个项目', '向管理层索要项目章程并开始编制WBS', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8709, '某公司员工离职后，需要在员工管理系统中将该员工的信息清除，采用的方法是', '单选题', '删除单元格', '删除字段', '删除数据库', '删除记录', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8710, '某公司员工离职后，需要在员工管理系统中将该员工的信息清除，采用的方法是（）', '单选题', '删除单元格', '删除字段', '删除数据库', '删除记录', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8711, '某公司员工离职后，需要在员工管理系统中将该员工的信息清除，采用的方法是（）。', '单选题', '删除单元格', '删除字段', '删除数据库', '删除记录', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8712, '某公司按总价合同方式约定订购3000米高规格的铜缆，由于建设单位原因，工期暂停了半个月，待恢复施工后，承建单位以近期铜价上涨为理由，要求建设单位赔偿购买电缆增加的费用，并要求适当延长工期，以下说法中，（）是正确的。', '单选题', '建设单位应该赔偿承建单位采购电缆增加的费用', '监理单位应该保护承建单位的合法利益，因此应该支持承建单位的索赔要求', '索赔时合同双方利益的体现，可以是项目造价更趋于合理', '铜价上涨是承建单位应承担的项目风险， 不应该要求赔偿费用', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8713, '某公司按照项目核算成本，在针对某化工信息化咨询项目中，需进 10天的驻场研究，产生成本如下：1.公司管理费用的项目分摊成本2.咨询顾问没人每天出差补贴500元，入工资结算3.顾问如需进入生产车间，没人额外增加补助100/天。按照成本类型分类，上述三类成本应分别列入（）', '单选题', '1.间接成本2.间接成本3.可变成本', '1.间接成本2.直接成本3.可变成本', '1.直接成本2.直接成本3.固定成本', '1.直接成本2.间接成本3.固定成本', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8714, '某公司有这么一个规定：只要有一个员工过生日，当天所有员工全部放假一天。但在其余时候，所有员工都没有假期，必须正常上班。假设一年有365天，每个员工的生日都概率均等地分布在这365天里。那么，这个公司需要雇用多少员工，才能让公司一年内所有员工的总工作时间期望值最大？', '单选题', '1', '122', '183', '365', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8715, '某公司的总会计师决定用决策模型应对不确定性问题。 目前，丙公司有两 种方案可供选择， 与另一跨国公司联合投资或不联合投资。 总会计师提供了以下 信息：方案 1：联合投资的结果和概率：成功概率为 60%，投资成本为 1200万 元，投资成功的现金流为 2000万元，投资不成功的现金流为 200万元，其他 成本为 0元，至此时已发生的成本为 120万元。方案 2：不联合投资的结果和概率：至此时已发生的成本为 120万元，其 他成本为 500000元。下列哪项分别正确地反映了联合投资与不联合投资的期望值', '单选题', '800000元和-1700000元', '-700000元和-500000元', '800000元和-500000元', '-700000元和-1700000元', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8716, '某公司的总会计师决定用决策模型应对不确定性问题。目前，丙公司有两 种方案可供选择，与另一跨国公司联合投资或不联合投资。总会计师提供了以下 信息：方案 1：联合投资的结果和概率：成功概率为60%，投资成本为1200万元，投资成功的现金流为2000万元，投资不成功的现金流为200万元，其他成本为0元，至此时已发生的成本为120万元。方案2：不联合投资的结果和概率：至此时已发生的成本为120万元，其他成本为500000元。下列哪项分别正确地反映了联合投资与不联合投资的期望值？（）', '单选题', '800000元和-1700000元', '-700000元和-500000元', '800000元和-500000元', '-700000元和-1700000元', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8717, '某公司的总会计师决定用决策模型应对不确定性问题。目前，公司有两种方案可 供选择，与另一跨国公司联合投资或不联合投资。总会计师提供了以下信息：方 案1联合投资的结果和概率：成功概率为60%，投资成本为1200万元，投资成 功的现金流为2000万元，投资不成功的现金流为200万元，其他成本为0元， 至此时已发生的成本为120万元。方案2：不联合投资的结果和概率：至此时已发生 的成本为120万元，其他成本为500000元。下列哪项分别正确地反映了联合投 资与不联合投资的期望值？（）', '单选题', '800000元和-170000元', '-700000元和-500000元', '800000元和-500000元', '-700000元和-170000滅', 'C', '期望值计算公式');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8718, '某单位开展潜在变更用电客户预测分析，以历史上已完成过户办理的用户作为模型的目标样本，预测用户是否过户，该类预测分析属于（）预测', '单选题', '分类', '数值', '聚类', '关联', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8719, '某单位新进一批500台不同型号的PC机，均由同一设备生产厂家提供，按照质量管理相关规定，以下质检方法中，正确的是（）。', '单选题', '对本批次设备进行随机抽检', '针对不同型号进行抽检', '对该批次产品每台进行检验', '由于是常规产品，抽检5台', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8720, '某单位计划开发信息系统来实现其全员工资计算的自动化，根据《软件文档管理指南GB/T16680-1996》，该信息系统项目中的文档质量等级最低应达到（）', '单选题', '4级', '3级', '2级', '1级', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8721, '某单位运用随机森林算法思想建立抢修热点模型。该模型主要预测下期台区工单数量，构建抢修热点。以下模型算法构建步骤中合理的顺序是（）。', '多选题', '将历史数据进行随机自助法重抽样，生成N个训练样本集', '将N个训练样本集分别做决策树，生成N棵决策树', '将N棵决策树随机构成随机森林', '未来根据预测样本气候环境、设备属性、设备工况进行随机森林决策投票，得出针对该预测样本最优的决策树进行运算，并计算出最终结果。', 'ABCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8722, '某单位运用随机森林算法思想建立抢修热点模型。该模型主要预测下期台区工单数量，构建抢修热点。以下模型算法构建步骤中合理的顺序是：（）。', '多选题', '将历史数据进行随机自助法重抽样，生成N个训练样本集', '将N个训练样本集分别做决策树，生成N棵决策树', '将N棵决策树随机构成随机森林', '未来根据预测样本气候环境、设备属性、设备工况进行随机森林决策投票，得出针对该预测样本最优的决策树进行运算，并计算出最终结果。', 'ABCD', '模型算法构建步骤为：\n1.将历史数据进行随机自助法重抽样，生成N个训练样本集.\n2.将N个训练样本集分别做决策树，生成N棵决策树；\n3.将N棵决策树随机构成随机森林\n4.未来根据预测样本气候环境、设备属性、设备工况进行随机森林决策投票，得出针对该预测样本最优的决策树进行运算，并计算出最终结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8723, '某同学在因特网上收到了一封不明邮件，下面正确的操作方法是', '单选题', '将这封邮件删除', '见到机器上装有杀毒软件，于是将邮件打开', '直接打开此邮件', '暂时封存此邮件，确定此邮件没病毒后再打开', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8724, '某同学的计算机在上网时感染了计算机病毒，为保证以后不感染病毒，不合理的做法是', '单选题', '从此不再上网', '不轻易打开陌生人的电子邮件', '不使用来历不明的光盘、硬盘', '经常使用最新的杀毒软件进行检查', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8725, '某商场管理系统中的商品数据被员工恶意删除、修改，导致商品信息出错。这主要属于信息系统应用安全风险中的（）。', '单选题', '人为因素', '网络因素', '硬件因素', '自然灾害', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8726, '某大型项目进行到两年时，使用挣值法所需的三个中间变量的数值分别是：计划值PV为400万元，实际成本AC为200万元，挣值EV为100万元。基于该项目的成本偏差，下列描述中正确的是（）', '单选题', '项目成本偏差为负责项目处于超支状态', '项目成本偏差为正且处于超支状态', '项目成本偏差为负且项目处于成本节约状态', '项目成本偏差为正且处于成本节约状态', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8727, '某市政府采购办公用计算机及配套软件时进行了公开招标，以下做法正确的是（）', '单选题', '在招标文件中明确指出招标企业不应有外资背景', '该项目招标结束后，招标单位向中标人发出中标通知书，但对所有未中标的投标人只通知了中标结果', '某项目在招标时仅有一家企业投标，于是该企业顺利中标', '某项目的评标委员会由一名经济专家、一名技术专家和一名招标单位负责人组成', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8728, '某带链的队列初始状态为front=rear=NULL。\n经过一系列正常的入队与退队操作后，\nfront=rear=10。该队列中的元素个数为()', '单选题', '1', '1或0', '不确定', '0', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8729, '某新来的配置人员写了配置管理方法，想让老同事帮忙检查存在哪些问题，这种质量保证与评价方法属于（）', '单选题', '管理评审', '技术评审', '审计', '同行评审', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8730, '某服务请求经负载均衡设备分配到集群A、B、C、D进行处理响应的概率分别是10%、20%、30%和40%。已知测试集群所得的稳定性指标分别是90%、95%、99%和99.9%。现在该服务器请求处理失败，且已排除稳定性以外的问题，那么最有可能在处理该服务请求的集群是________。', '多选题', 'A', 'B', 'C', 'D', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8732, '某查询语句中有“%田_”语句，则可能的查询结果有（）。', '多选题', '张田', '陈力田', '田华', '刘田耕', 'CD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8735, '某查询语句中的条件中有（姓名like”%海_”）子句，在查询结果中可能含有“刘大海”。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8736, '某站测控装置异常，在更换和站控层及过程层通讯相关插件时，测控装置应投入检修压板，并且断开过程层通讯。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8737, '某篮运动员在三分线投球的命中率是2（1），他投球10次，恰好投进3个球的概率为（）。', '单选题', '128（15）', '16（3）', '8（5）', '16（7）', 'A', '投篮只有两种结果：进或者不进，符合二项分布，二项分布概率的概率可以用公式 求得，其中n=10代表试验次数，k=3代表事件连续发生的次数，p=1/2代表事件发生的概率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8738, '某篮运动员在三分线投球的命中率是2（1），他投球10次，恰好投进3个球的概率（）。', '单选题', '128（15）', '16（3）', '8（5）', '16（7）', 'A', '投篮只有两种结果，进或者不进，符合二项分布，二项分布概率的概率可以用以下公式求得，\n其中n=10代表试验次数，k=3代表事件连续发生的次数，p=1/2代表事件发生的概率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8739, '某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？', '单选题', '关联规则发现', '聚类', '分类', '自然语言处理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8740, '某软件公司开发某种软件产品时花费的固定成本为16万元，每套产品的可变成本为2元，设销售单价为12元，则需要销售（）套才能达到盈亏平衡点', '单选题', '14000', '16000', '18000', '20000', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8741, '某软件开发企业，在平面媒体上刊登了其开发的财务软件销售商业广告，概要介绍了产品的功能。按照合同法规定，该商业广告属于（）', '单选题', '要约', '承诺', '要约邀请', '承诺邀请', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8742, '某软件开发项目中将《详细设计说明书》作为配置项，项目的开发人员正在编写一份《详细设计说明书》的版本号为V0.1，此后他对这份文件进行了修改并保存，版本号应升级为（）', '单选题', 'V0.2', 'V0.5', 'V1.0', 'V1.1', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8743, '某软件开发项目在项目的最后阶段发现对某个需求的理解与客户不一致，产生该问题最可能的原因是（）工作不完善', '单选题', '需求获取', '需求分析', '需求定义', '需求验证', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8744, '某软件开发项目计划设置如下基线：需求基线、设计基线、产品基线。在编码阶段，详细设计文件需要变更，以下叙述中，（）是正确的。', '单选题', '设计文件评审已通过，直接变更即可', '设计基线已建立，不允许变更', '设计基线已经建立，若变更必须走变更控制流程', '详细设计与设计基线无关，直接变更即可', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8745, '某项目在启动阶段难以确定所需要的人员和资源，需要在实施过程中动态增加较多人员、专家和外部资源。在为该项目制定采购计划时需要确定采购合同类型，最适合该项目的合同类型是（）', '单选题', '时间和材料合同', '成本加固定酬金合同', '成本补偿合同', '固定总价合同', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8746, '某项目在招标时被分成5个标段，分别发包给不同的承包人。承包人中标后与招标人签订的是（）', '单选题', '单项项目承包合同', '分包合同', '单价合同', '总承包合同', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8747, '某项目小组的两位技术观感分别提出了一套技术解决方案并因此发生激励争论，项目经理绝定召开团队会议，让两人进行公开讨论，知道最终选择出一套最佳方案。该项目经理采用的冲突管理方法是（）', '单选题', '解决问题', '撤退', '妥协', '合作', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8748, '某项目由子任务I（计划编制和批准）和子任务（计划实施）组成。项目经理认为子任务I的乐观历时为3天，最可能为4天，悲观历时为8天；子任务的乐观历时为5天，最可能为6天，悲观历时为10天。根据估算，该任务估算历时为（）天', '单选题', '10', '11', '12', '13', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8749, '某项目的项目经理在进行项目范围变更时，在对项目的技术和管理文件做了必要的修改后，他下一步应该（）', '单选题', '及时通知项目干系人', '修改公司的知识管理系统', '获取客户的正式认可', '获得政府认可', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8750, '某项目经理已经完成了WBS和每个工作包的成本估算。要根据这些数据编制项目成本估算，该项目经理要（）', '单选题', '使用WBS的最高层次进行类比估算', '计算工作包和风险储备估算的总和', '把工作包估算累计成为项目估算总和', '获得专家对项目成本总计的意见', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8751, '某项目计划投资1000万元，经过估算，投产后每年的净收益为200万元，则该项目的静态投资回收期为5年，如果考虑到资金的时间价值，假设贴现率为10%，那么该项目的动态投资回收期（）', '单选题', '小于5年', '大于5年，小于6年', '大于6年，小于7年', '大于7年', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8752, '某项目质量管理的部分流程为：编制需求报告→编制测试计划→测试设计→批准测试设计→测试→编制测试报告→批准测试报告。新入职的测试人员小刘按照该流程对某系统进行了测试并产生了测试报告，客户对测试内容和结果不满意。该项目质量管理中存在的最主要问题是（）', '单选题', '测试人员素质不高', '测试用例设计方法不当', '缺少评审环节', '缺少质量审计环节', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8753, '某项目预计费用现价值1000万元人民币，效益现值是980万人民币。如果采用费用效益分析法，可得出结论：（）', '单选题', '不可投资', '可投资', '不能判断', '费用效益分析法不适合项目论证', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8754, '查全率越⾼，意味着模型漏掉的样本越少，当假阴性的成本很⾼时，查全率指标有助于衡量模型的好坏。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8756, '查找条件为：姓名不是NULL的记录（）。', '单选题', 'WHERE NAME！NULL', 'WHERE NAME NOT NULL', 'WHERE NAME IS NOT NULL', 'WHERE NAME！= NULL', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8757, '查看HDFS的报告命令是（ ）。', '单选题', 'bin/hdfs dfsadmin -report', 'bin/hdfs -report', 'bin/hdfs deadmin -report', 'bin/hdfs dfs -report', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8758, '查看kafkaMTopic的partition详细信息时，使用如下那个命令？', '单选题', 'bin/kakfa-topicssh—create', 'bin/kakfa-topicssh—delete', 'bin/kakfa-topics.sh-list', 'bin/kakfa-topics.sh—describe', 'D', '使用bin/kakfa-topicssh—describe查看kafkaMTopic的partition详细信息');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8759, '查看变量内存地址的Python内置函数是（）。', '单选题', 'memery）', 'id）', 'localof）', 'help）', 'B', '查看变量内存地址的Python内置函数是id）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8763, '查看年龄为20的所有人的记录，SQL语句为（）。', '单选题', 'SELECT * FROM CUSTOMERS WHERE AGE=20', 'DROP FROM CUSTOMERS WHERE AGE=20', 'SELECT FROM CUSTOMERS WHERE AGE=20', 'DELETE FROM CUSTOMERS WHERE CUSTID=5', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8764, '查看当前节点的Zookeeper角色的命令是', '单选题', 'zkServer.sh status', 'zkServer.sh start', 'zkServer.sh stop', 'zkServer.sh format', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8766, '查询员工工资信息，结果按工资降序排列，正确的是（）。', '单选题', 'ORDER BY 工资', 'ORDER BY 工资 desc', 'ORDER BY 工资 asc', 'ORDER BY 工资 dictinct', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8768, '查询语句中order by子句的作用是（）。', '单选题', '分组', '限定', '排序', '嵌套', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8769, '标准BP算法的目标是使训练集上的（）最小。', '单选题', '累积方差', '累积误差', '累积协方差', '累积偏差', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8770, '标准化公式z_norm^（（i））=（z^（（i））-μ）/√（δ^2+ϵ）为什么要使用ϵ', '单选题', '防止μ太小', '为了避免除零操作', '为了更准确地标准化', '为了加速收敛', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8771, '标准库os的rename（）方法可以实现文件移动操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8772, '标准循环神经网络隐含层的输入对于网络输出的影响随时间', '单选题', '不断递归而衰退', '不断递归而增强', '先增强后减弱', '先减弱后增强', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8773, '标准正态分布的均数与标准差是（）。', '单选题', '0，1', '1，0', '0，0', '1，1', 'A', '标准正态分布是均值为0，标准差为1的正态分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8774, '标准的SVM只能支持二分类问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8775, '标准的缩进格式是Python的语法之一', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8776, '标注公司的岗位角色包括（    ）', '单选题', '数据标注员', '质检员', '项目负责人', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8777, '标注图片时以判断为假人为准', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8778, '标注过程中可以修改在创建标注任务时设置的标签。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8779, '标注过程中角度数字一律写成水平方向，一般注写在尺寸线的中断处，或尺寸线的上方、外边或引出标注。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8780, '标签库登陆方式是：', '单选题', '从dacp登陆', '从黄金眼进入', '从精营家进入', '从4A进入', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8781, '标签数据运算在哪里可以操作？', '单选题', '点击收纳篮里的高级运算，再点击页面上方的虚框标识', '点击标签列表中标签对应的操作', '点击我的客户群中的添加收纳篮', '点击我的客户群中的修改', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8782, '标签的逻辑运算都包括哪些？', '多选题', '且', '或', '剔除', '和', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8783, '标识符中的字母区分大小写', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '标识符的基本规则： （1）标识符由字母、数字、下划线“_”、美元符号“$”或者人民币符号“￥”组成，并且首字母不能是数字。 （2）不能把关键字和保留字作为标识符。 （3）标识符没有长度限制。 （4）标识符对大小写敏感。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8784, '树形模型不需要归一化，它们不关心变量的值，如决策树、随机森林（RandomForest）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8785, '样本和模型有自己的生命周期，在不同的阶段，补充新的样本，迭代训练模型，才能更好地适应变化的电力场景。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8786, '样本库不包含以下那个功能？', '单选题', '样本服务目录', '样本处理', '支撑模型生产', '模型评估功能', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8787, '样本数据可以看作真实世界中特定集合（如全世界所有含有狗的照片的集合）的一组抽样。样本数据对整个集合的还原程度越高，算法训练得出模型的精度就越高、泛化能力越强。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8788, '样本生成的目的是为了（）', '单选题', '样本准确性', '样本完整性', '样本可信性', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8789, '样本输入顺序、聚类准则、初始类中心的选取都属于会影响基本K-均值算法的主要因素。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8790, '样本运营方面，总部侧由业务部门会同（）开展公司级样本数据的接入及运营。', '单选题', '互联网部', '中国电科院', '联研院', '国网大数据中心', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8791, '样本选择的目的是为了（）', '单选题', '统计样本分布', '筛选无意义样本', '监督学习', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8792, '核主成分分析方法的基本思想是对样本进行非线性变换，通过在变换空间进行主成分分析来实现在原空间的非线性主成分分析', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8793, '核函数满足的两个条件', '多选题', '交换性', '正交性', '鲁棒性', '半正定性', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8794, '核函数满足的两个条件（）', '多选题', '交换性', '正交性', '鲁棒性', '半正定性', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8795, '核函数满足的两个条件（）。', '多选题', '交换性', '正交性', '鲁棒性', '半正定性', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8796, '核函数能够缓解计算高维内积的困难', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8797, '核化线性降维是基于核的非线性降维方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8798, '核矩阵是（）的。', '单选题', '没有规律', '半正定', '正定', '样本矩阵', 'B', '只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，它就能作为核函数使用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8799, '根据GB/T11457-2006的规定，使客户能确认是否接受系统的正式测试为（）', '单选题', '合格性测试', '验收测试', '运行测试', '系统测试', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8800, '根据GB/T16680-1996的相关规定，《用户手册》或《用户指南》属于（）', '单选题', '产品文档', '开发文档', '管理文档', '需求文档', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8801, '根据Q/GDW1131-2014的要求，模拟量输入式的PMU装置，电流回路的功率消耗应小于0.5VA，电压回路的功率消耗应小于0.5VA。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8802, '根据Q／GDW11022-2013《智能电网调度控制系统实用化要求》，调度管辖范围内网络分析应用建模的发电机组机端电压采集覆盖率≥（）（风电、光伏除外）。', '单选题', '0.8', '0.9', '0.95', '0.99', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8803, '根据SGA处理流程可知，遗传演算开始前，需要先产生初代种群（由一堆随机产生的染色体组成的），由于一个染色体代表一个问题解，因而初代种群也代表初始解的集合。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8804, '根据TCP/IP协议栈的分层来看HTTP协议工作在哪一层', '单选题', '数据链路层', '网络层', '传输层', '应用层', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8805, '根据numpy数组中ndim属性的含义确定程序的输出（）。array=np.array（【【1，2，3】，【4，5，6】，【7，8，9】，【10，11，12】】）；print（array.ndim）', '单选题', '（3，4）', '2', '（4，3）', '4', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8806, '根据《GB/T12504-90计算机软件质量保证规范》的规定，为了确保软件的实现满足需求，需要的基本文档不包括（）', '单选题', '软件需求规格说明书', '软件界面设计说明书', '软件验证和确认报告', '用户文档', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8807, '根据《中华人民共和国招标投标法》，下列说法中，（）是不正确的', '单选题', '评委委员会经评审，认为所有投标都不符合招标文件要求的，可以否决所有投标', '中标人确认后，招标人应将中标结果通知所有为中标的投标人', '招标人可以授权评标委员会直接确定中标人', '中标通知书发出后，中标人不能放弃中标项目', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8808, '根据《信息技术设备用不间断电源通用技术条件》（GB/T14715-1993）规定，在线式不间断电源的切换时间（）。', '单选题', '等于0秒', '小于3毫秒', '小于5毫秒', '小于10毫秒', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8809, '根据《国家电网公司电力安全工作规程-变电部分》Q/GDW1799.1-2013要求，二次回路通电或耐压试验前，应通知运行人员和有关人员，并派人到现场看守，检查二次回路及一次设备上确无人工作后，方可加压。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8810, '根据《国家税务总局公告2018年第55号》的规定，纳税人可以在个税APP上申请开具2019年1月及以后的《纳税记录》。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8811, '根据《国家网络与信息安全事件应急预案》，我国网络与信息安全事件分为有害程序事件、网络攻击事件、信息失窃密事件、信息内容安全事件、设备设施故障和灾害性事件等。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8812, '根据《电子信息系统机房设计规范GB50174-2008》，电子信息系统机房应对人流和出入口进行安全考虑，一下叙述错误的是（）', '单选题', '建筑的入口至主机房应设通道，通道净宽不应小于1.5M', '电子信息系统机房宜设门厅、休息室、值班室和更衣间', '电子信息系统机房应有设备搬入口', '电子信息系统机房必须设置单独出入口', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8813, '根据《电网运行准则》GB/T31464-2015，厂站与主站间的调度自动化数据传输通道应具备三个及以上独立路由的通讯通道。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8814, '根据《电网运行准则》GB/T31464-2015，厂站与主站间的调度自动化数据传输通道应具备（）个及以上独立路由的通讯通道。', '单选题', '两', '三', '四', '几', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8815, '根据《软件文档管理指南GB/T16680-1996》，记录开发过程每个阶段的进度和进度变更的文件属于（）', '单选题', '开发文档', '产品文件', '管理文档', '品质文件', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8816, '根据《软件文档管理指南GB/T16680-1996》，（）不属于基本的产品文档', '单选题', '参考手册和用户指南', '支持手册', '需求规格说明', '产品手册', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8817, '根据下列选项来判断可以用指纹来鉴定的是①证件 ②签字 ③照片 ④ 密码 ⑤钥匙 ⑥印签（         ）', '单选题', '①②', '①②③', '①②③④', '①②③④⑤⑥', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8818, '根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（）。', '单选题', '数据管理人员', '数据分析员', '研究科学家', '软件开发工程师', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8819, '根据不同的数据需求不能选择不同的数据交付方式', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8820, '根据中文的特点以下不属于分词算法的是', '单选题', '基于规则的分词方法', '基于统计的分词方法', '基于理解的分词方法', '基于动态的分词方法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8821, '根据中文的特点以下不属于分词算法的是（ ）。', '单选题', '基于规则的分词方法', '基于统计的分词方法', '基于理解的分词方法', '基于动态的分词方法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8822, '根据中文的特点以下不属于分词算法的是（）', '单选题', '基于规则的分词方法', '基于统计的分词方法', '基于理解的分词方法', '基于动态的分词方法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8823, '根据以往经验和分析得到的概率。在这里，我们用P（Y）来代表在没有训练数据前假设Y拥有的初始概率，因此称其为Y的后验概率，它反映了我们所拥有的关于Y的背景知识。   （     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8824, '根据企业内外环境的分析，运用SWOT配比技术就可以提出不同的企业战略。S-T战略是（）', '单选题', '发挥优势、利用机会', '利用机会、克服弱点', '利用优势、回避威胁', '减小弱点、回避威胁', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8825, '根据信息增益来构造决策树的算法是（ ）', '单选题', 'ID3决策树', '递归', '归约', 'FIFO', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8826, '根据发音对象不同，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8827, '根据国务院及工信部的规定，提供互联网信息服务的网站（域名或弹性公网IP），可按需进行ICP备案，如果用户没有进行ICP备案，移动云也不会限制用户云主机的网站内容发布。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8828, '根据国家秘密的保密期限，除另有规定外，秘密级不超过10年。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8829, '根据大数据时代信息传播的特点，分析个人隐私权利侵害行为的产生与方式没什么意义。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8830, '根据密码分析者所掌握的分析资料的不同，密码分析一般可分为4类：唯密文攻击、已知明文攻击、选择明文攻击、选择密文攻击，其中破译难度最大的是', '单选题', '唯密文攻击', '已知明文攻击', '选择明文攻击', '选择密文攻击', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8831, '根据展现及操作方式的不同，虚拟现实技术可以分为以下四类：桌面式虚拟现实、沉浸式虚拟现实、增强式虚拟现实、分布式虚拟现实', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8832, '根据应用场景不同，人工智能芯片可分为通用类芯片（比如CPU和GPU）、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC芯片、类脑计算芯片', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '根据不同的应用场景，人工智能芯片设计可以分为云推理、云训练、终端推理三部分');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8833, '根据承担任务不同，人工智能芯片可以分成训练芯片和推断芯片', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8834, '根据技术不同，智能传感器可以分为模块式传感器、集成式传感器、混合式传感器', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '按制造技术，智能传感器可分为微机电系统 （MEMS）、互补金属氧化物半导体 （CMOS）、光谱学三大类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8835, '根据技术架构不同，人工智能芯片可以分为服务器端（云端）芯片和边缘端（终端）芯片', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'AI 芯片按技术架构分类可分为GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）、半定制化的 FPGA、全定制化 ASIC和神经拟态芯片等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8836, '根据操作的反馈总结更好的策略，这个过程抽象出来，就是（）', '单选题', '强化训练', '加强训练', '强化学习', '加强学习', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8837, '根据数据标注对象不同，可以分为？标注、语言标注、图像标注和视频标注。', '单选题', '文本', '地点', '图形', '时间', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8838, '根据数据标注？不同，可以分为文本标注、语言标注、图像标注和视频标注。', '单选题', '时间', '对象', '地点', '工程师', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8839, '根据数据管理计划，设计或选择具体方法实行计划中的工作内容，属于数据治理的哪一步（）。', '单选题', '计划', '执行', '检查', '改进', 'B', '数据治理并不是一次性工作，而是一种循序渐进的过程，主要包含计划、执行、检查和改进等基本活动，即数据治理的PDCA模型，其中：①计划（Plan）：数据管理方针和目标的确定，明确组织机构的数据管理的目的、边界和工作内容。②执行（Do）：根据数据管理计划，设计或选择具体的方法、技术、工具等解决方案，实现计划中的工作内容。③检查（Check）：定期检查执行效果，进行绩效评估，并发现存在问题与潜在风险。④改进（Action）：根据检查结果中发现的问题与风险，进一步改进自己的数据管理工作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8840, '根据本课程，3D打印技术有什么优勢？（）', '多选题', '变革产品设计理念', '降低大批量生产的成本', '降低小批量生产的成本', '是很多传统方法无法比拟的新的制造手段', 'ACD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8841, '根据本课程，以下哪些属于近年来发展的新兴技术？（）', '多选题', '物联网', '云计算', '3D打印', '机器人', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8842, '根据本课程，智能制造系统由哪些方面构成（）', '多选题', '智能创新', '智能产品', '智能生产', '智能服务', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8843, '根据本课程，比较美国和德国在智能制造战略上的部署，以下表述正确的有（）', '多选题', '美国在TT技术创新与产业化方面具有领先优势', '美国是利用「T优势向下整合制造业', '德国在制造能力方面占优势', '德国侧重在制造业中嵌入T创新应用', 'ABCD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8844, '根据机器智能水平由低到高，（    ）是正确的是。', '单选题', '计算智能、感知智能、认知智能', '计算智能、感应智能、认知智能', '机器智能、感知智能、认知智能', '机器智能、感应智能、认知智能', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8845, '根据模型预测输出的连续性，可以将机器学习算法适配的问题划分为分类问题和线性问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不是线性问题，而是回归问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8846, '根据涂子沛先生所讲，现在非结构化数据已经占人类数据总量的（）', '单选题', '45%', '60%', '75%', '95%', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8847, '根据王珏的理解，下列不属于对问题空间W的统计描述是（     ）。', '单选题', '一致性假设', '划分', '泛化能力', '学习能力', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8848, '根据科学流行定义，人工智能就是和人类（    ）相似的计算机程序。', '单选题', '思考方式', '表达方式', '行为方式', '外观外貌', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8849, '根据类别未知（没有被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8850, '根据类别未知（没有被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为监督学习。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8851, '根据结构不同，智能传感器可以分为采集存储型传感器、筛选型传感器、控制型传感器等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '如果从结构上划分，智能传感器可以分为集成式、混合式和模块式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8852, '根据统计分析方法的研究和应用来分，可将统计学分为', '多选题', '应用统计学', '推断统计学', '理论统计学', '描述统计学', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8853, '根据覆盖面不同，知识图谱可以分为通用知识图谱、行业知识图谱', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8854, '根据识别任务不同，语音识别可以分为孤立词识别、关键词识别、连续语音识别', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8855, '根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网（Bayesiannetwork）；第二类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为（）。', '单选题', '赫布网', '拉普拉斯网', '马尔科夫网', '塞缪尔网', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8856, '根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为（）；第二类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为无向图模型或马尔可夫网（Markovnetwork）。', '单选题', '贝叶斯网', '拉普拉斯网', '帕斯卡网', '塞缪尔网', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8857, '根据配置版本号规则，某个配置项额版本号是1.0说明（）', '单选题', '目前配置项处于第一次正在修理状态', '目前配置项处于第一次正式发布状态', '目前配置项处于草稿状态', '目前配置项处于不可变更状态', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8858, '格式化过后的计算机，原来的数据就找不回来了。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8859, '框架的构成不包括（）', '单选题', '长方形外围框', '槽值', '约束', '槽名', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8860, '框架的构成不包括（）等。', '单选题', '槽名', '槽值', '约束', '长方形外围框', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8861, '框架表示法是马文.明斯基首创（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8862, '框题的顺序按照我们的阅读顺序来，下列框题的顺序正确的是（    ）。', '多选题', '插图和答题区：先框插图再框答题区', '插图和答题区：先框答题区再框插图', '表格和答题区：先框表格内答题区再框表格', '表格和答题区：先框表格再框表格内答题区', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8863, '梯度下降有时会陷于局部极小值，但 EM 算法不会。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8864, '梯度下降法中梯度方向是函数值下降最快方向。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8865, '梯度下降法的关键是', '单选题', '找到损失函数最小值', '找到损失函数平均值', '找到损失函数中间值', '找到损失函数均方误差值', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8866, '梯度下降法的关键是0', '单选题', '找到损失函数最小值', '找到损失函数平均值', '找到损失函数中间值', '找到损失函数均方误差值', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8867, '梯度下降法的关键是（）。', '单选题', '找到损失函数最小值', '找到损失函数平均值', '找到损失函数中间值', '找到损失函数均方误差值', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8868, '梯度下降法（gradient descent）以单个样本的（）对权重进行调节', '单选题', '均方误差的梯度方向', '均方误差的负梯度方向', '协方差的梯度方向', '协方差的负梯度方向', 'B', '梯度下降法（gradient descent），以单个样本的均方误差的负梯度方向对权重进行调节。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8869, '梯度下降算法中，损失函数曲面上轨迹最混乱的算法是以下哪种算法？', '单选题', 'SGD', 'BGD', 'MGD', 'MBGD', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8870, '梯度下降算法包含以下几个步骤：1）计算预测值和真实值之间的误差；2）重复迭代，直至得到网络权重的最佳值；3）把输入传入网络，得到输出值；4）用随机值初始化权重和偏差；5）对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差，正确步骤是（____）。', '单选题', '1，2，3，4，5', '5，4，3，2，1', '3，2，1，5，4', '4，3，1，5，2', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8871, '梯度下降算法包括以下步骤，正确的执行顺序应该是（）。1.计算预测值和真实值之间的误差  2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值  3.把输入传入网络，得到输出值  4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差（）', '单选题', '1，3，4，5，2', '5，3，4，1，2', '3，2，1，5，4', '4，3，1，5，2', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8872, '梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法，完全可以满足不同类型的需求。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8873, '梯度下降算法的收敛点取决于代价函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8874, '梯度下降算法的正确步骤是什么？\n1计算预测值和真实值之间的误差\n2重复迭代，直⾄得到⽹络权重的最佳值\n3把输⼊传⼊⽹络，得到输出值\n4随机值初始化权重和偏差\n5对每个产⽣误差的神经元，调整相应的（权重）值以减⼩误差', '单选题', '1，2，3，4，5', '5，4，3，2，1', '3，2，1，5，4', '4，3，1，5，2', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8875, '梯度下降算法的正确步骤是什么？\nA 计算预测值和真实值之间的误差\nB 重复迭代，直至得到网络权重的最佳值\nC 把输入传入网络，得到输出值\nD 用随机值初始化权重和偏差\nE 对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差', '单选题', 'abcde', 'edcba', 'cbaed', 'dcaeb', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8876, '梯度下降算法的正确步骤是什么？ 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 3.把输入传入网络，得到输出值 4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差', '单选题', '1， 2， 3， 4， 5', '5， 4， 3， 2， 1', '3， 2， 1， 5， 4', '4， 3， 1， 5， 2', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8877, '梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差（）', '单选题', 'abcde', 'edcba', 'cbaed', 'dcaeb', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8878, '梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差；b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值；c.把输入传入网络，得到输出值；d.用随机值初始化权重和偏差；e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差；', '单选题', 'dcaeb', 'bcaed', 'dceba', 'daebc', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8879, '梯度下降算法的正确步骤是什么？【1.计算预测值和真实值之间的误差；2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值；3.把输入传入网络，得到输出值；4.用随机值初始化权重和偏差；5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差；】', '单选题', 'A、1， 2， 3， 4， 5', 'B、5， 4， 3， 2， 1', 'C、3， 2， 1， 5， 4', 'D、4， 3， 1， 5， 2', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8880, '梯度下降算法的正确步骤是什么？（）1.计算预测值和真实值之间的误差2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值3.把输入传入网络，得到输出值4.用随机值初始化权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差', '单选题', '1，2，3，4，5', '5，4，3，2，1', '3，2，1，5，4', '4，3，1，5，2', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8881, '梯度下降算法的正确步骤是什么？（）。a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差', '单选题', 'abcde', 'edcba', 'cbaed', 'dcaeb', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8882, '梯度下降算法的正确步骤是（\n1计算预测值和真实值之间的误差\n2迭代更新，直到找到最佳权重参数\n3把输入传入网络，得到输出值\n4初始化权重和偏差\n⑤对每个产生误差的神经元，改变对应的权重值以减小误差', '单选题', '1234⑤', '54321', '431⑤②', '321⑤4', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8883, '梯度下降，就是沿着函数的梯度（导数）⽅向更新⾃变量，使得函数的取值越来越⼩，直⾄达到全局最⼩或者局部最⼩。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '在求解机器学习算法的模型参数，即⽆约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采⽤的⽅法之⼀，另⼀种常⽤的⽅法是最⼩⼆乘法。在机器学习算法中，在最⼩化损失函数时，可以通过梯度下降法来⼀步步的迭代求解，得到最⼩化的损失函数，和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最⼤值，这时就需要⽤梯度上升法来迭代了。梯度下降是⼀个函数f（x）找它的最⼩值所在点的⼀种⽅法。\n梯度下降是迭代法的⼀种，可以⽤于求解最⼩⼆乘问题（线性和⾮线性都可以）。在求解机器学习算法的模型参数，即⽆约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采⽤的⽅法之⼀，另⼀种常⽤的⽅法是最⼩⼆乘法。在求解损失函数的最⼩值时，可以通过梯度下降法来⼀步步的迭代求解，得到最⼩化的损失函数和模型参数值。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降⽅法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8884, '梯度为0的点可以是（）', '多选题', '局部最优解', '全局最优解', '鞍点', '转折点', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8885, '梯度为（  ）的点，就是损失函数的最小值点，一般认为此时模型达到了收敛。', '单选题', '-1', '0', '1', '无穷大', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8886, '梯度提升树属于模型', '单选题', '概率模型', '集成模型', '距离模型', '神经网络模型', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8887, '梯度提升树属于（）模型', '单选题', '概率模型', '集成模型', '距离模型', '神经网络模型', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8888, '梯度提升树属于（）模型。', '单选题', '概率模型', '集成模型', '距离模型', '神经网络模型', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8889, '梯度提升的步骤是（）', '多选题', '首先用简单的模型对数据进行建模并分析数据中的错误。', '这些错误表示难以用简单模型拟合的数据点。', '然后对于以后的模型，我们特别关注那些难以拟合的数据点，以使他们正确', '我们通过随机挑选部分样本再次进行树的构建', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8890, '梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值（）的情况下', '单选题', '太小', '太大', '分布不均匀', '太接近零', 'B', '梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8891, '梯度爆炸会导致梯度激增，应避免梯度爆炸。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8892, '梯度爆炸问题是指在训练深度神经⽹络的时候，梯度变得过⼤⽽损失函数变为⽆穷。在RNN中，下⾯哪种⽅法可以较好地处理梯度爆炸问题？', '单选题', '⽤改良的⽹络结构⽐如LSTM和GRUs', '梯度裁剪', 'Dropout', '所有⽅法都不⾏', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8893, '梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？', '单选题', '用改良的网络结构比如LSTM和GRUs', '梯度裁剪', 'Dropout', '所有方法都不行', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8894, '检查中出现异常情况时，可以继续检测', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8895, '检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于密度的离群点检测。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于统计方法的离群点检测。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8897, '检测出异常值之后，通常会采用哪些方式处理它们？（ ）', '多选题', '直接将含有异常值的记录删除', '用具体的值来进行替换，可用前后两个观测值的平均值修正该异常值', '不处理，直接在具有异常值的数据集上进行统计分析', '视为缺失值，利用缺失值的处理方法修正该异常值', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8898, '检测数据缺失一般使用notnull方法。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'isnull）用于检测缺失值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8899, '检索的（）和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向', '单选题', '公平性', '真实性', '快速性', '准确性', 'A', '检索的公平性和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8900, '概念分层图是（  ）图', '单选题', '无向无环', '有向无环', '有向有环', '无向有环', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8901, '概率密度函数的估计方法只有参数估计一种', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8902, '概率模型的训练过程就是参数估计的过程', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8903, '概率模型的训练过程就是（）过程。', '单选题', '分类', '聚类', '参数估计', '参数选择', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8904, '概率论贝叶斯公式描述中， P（Y_i）称为先验概率， P（Y_i |X）称为后验概率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8905, '模块5 AI 重新定义一切： 悄悄改变的生产与生活汽车的车载传感器和设备有（）。', '多选题', '摄像机', '激光雷达', '毫米波雷达', '超声波传感器', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8906, '模块可以分为以下的通用类别包含（）。', '多选题', '使用python编写的.py文件', '已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展', '把一系列模块组织到一起的文件夹', '使用C编写并链接到python解释器的内置模块', 'ABCD', 'python的模块定义是一组包含了一组功能的python文件，比如test.py，模块名为test，可以通过import test进行调用。模块可以分为以下四个通用类别：使用python编写的.py文件；已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展；把一系列模块组织到一起的文件夹；使用C编写并链接到python解释器的内置模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8907, '模块的定义与导入方法错误的是（）。', '单选题', '将写好的python模块保存为.py模式的文件。，拷贝到sys.path对应的文件目录下，就可以在shell中通过指令导入', 'import module1【，module2【，... moduleN】】', 'from modname import name1【，name2【，... nameN】】', 'from * import modname', 'D', '导入库的正确方式是from modname import *。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8908, '模型定义的实质是定义线性回归的网络结构', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8909, '模型建立数值压缩级别不含？', '多选题', '中压缩', '高压缩', '不压缩', '轻压缩', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8910, '模型有效的基本条件是能够（）已知的样本', '单选题', '结合', '拟合', '联合', '聚集', 'B', '模型有效的基本条件是能够拟合已知的样本');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8911, '模型构建完毕需要对模型进行评估量化，需要用到哪个的模块是（）。', '单选题', 'utils', 'mixture', 'metrics', 'manifold', 'C', 'sklearn.metrics包含了用于模型评估的多种量化评价方法，包括均方误差，、准确率等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8912, '模型构建流程包含哪些', '多选题', '样本选取', '指标设计', '指标观察', '模型建立', 'ABCDE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8913, '模型构建流程包含哪些？', '多选题', '样本选取', '指标设计', '指标观察', '模型建立', 'ABCDE', '以上流程均为模型建立流程，包含样本设计、指标处理、指标评估等工作。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8914, '模型泛化能力与训练样本数量无关', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8915, '模型的方差和偏差之和越大，模型性能的误差越小，泛化能力越强。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8916, '模型的高bias是什么意思， 我们如何降低它 ？', '单选题', '在特征空间中减少特征', '在特征空间中增加特征', '增加数据点', 'B和C', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8917, '模型的高bias是什么意思， 我们如何降低它？', '单选题', '在特征空间中减少特征', '在特征空间中增加特征', '增加数据点', '以上都是', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8918, '模型的高bias是什么意思，我们如何降低它？（）', '单选题', '在特征空间中减少特征', '在特征空间中增加特征', '增加数据点', 'B和C', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8919, '模型的高bias（偏差）是什么意思， 如何降低它（）？', '单选题', '在特征空间中减少特征', '在特征空间中增加特征', '增加数据点', 'B和C', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8920, '模型设计是深度学习模型关键要素之一，也称为网络结构设计，相当于模型的假设空间，即实现模型“前向计算”（从输入到输出）的过程', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8921, '模型选择方法包括哪些？', '多选题', '格点搜索', '交叉验证', '15', '15', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8922, '模型选择部分包含的模型分为？与回归两类。', '单选题', '分类', '均值', '众数', '方差', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8923, '模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是大数据', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8924, '模式匹配分为和。（）', '单选题', '模糊匹配精确匹配', '复杂匹配进件匹配', '相似匹配精确匹配', '确定匹配不确定性匹配', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8925, '模式识别中，不属于马式距离较之于欧式距离的优点的是（ ）', '单选题', '平移不变性', '尺度不变性', '考虑了模式的分布', '可计算未知样本集的相似度', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8926, '模式识别主要研究用于（         ）', '单选题', '计算机多媒体技术', '数据的检测和测量', '机器人', '对模式信息进行识别和分类', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8927, '模式识别的一般过程包括对待识别事物采集样本、数字化样本信息、提取数字特征、学习和识别，其核心是（         ）', '单选题', '采集样本和数字化信息', '数字化样本信息和提取数字特征', '提取数字特征和学习', '学习和识别', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8928, '模式识别系统的主要构成部分有（）', '多选题', '特征提取；', '样本筛选；', '预处理；', '分类决策；', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8929, '模拟生物的基因遗传的操作的是（         ）', '单选题', '遗传算子', '交叉算子', '选择算子', '变异算子', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8930, '模糊判决可以采用不同的方法，其中包括重心法、最大隶属度方法、加权平均法。若得到的模糊输出为F=0.1/2+0.9/3+0.3/7+0.4/9，当采用最大隶属度方法时，应该取结论为（）。', '单选题', '3', '7', '9', '2', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8931, '模糊命题的一般表示形式是xisA或者xisA（CF），其中CF是该模糊命题的（）', '单选题', '匹配度', '可信度因子', '模糊度', '相似度', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8932, '模糊控制一般的基础为（         ）', '单选题', '推理理论', '模糊机器人', '模糊数学', '模糊逻辑', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8933, '模糊集合中每个元素被赋予0到1之间的实数，该实数称为元素属于这个模糊集合的（         ）', '单选题', '隶属函数', '模糊函数', '决策函数', '控制函数', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8934, '模糊集合的隶属度值必须在区间【0，1}。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8935, '模糊集是一种与统计学有关的知识发现方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8936, '欠拟合会出现高（）问题', '单选题', '标准差', '方差', '偏差', '平方差', 'C', '欠拟合会出现高偏差问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8937, '欠拟合可使用什么方法克服', '单选题', '增加训练轮数', '更改测试集训练集比例', '调整算法参数', '改用自助法得到训练样本', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8938, '欧几里得距离和曼哈顿距离的定义，互有矛盾。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8939, '欧式距离具有（）', '多选题', '平移不变性；', '旋转不变性；', '尺度缩放不变性；', '不受量纲影响的特性；', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8940, '欲使用贝叶斯判定准则来最小化决策风险，首先要获得', '单选题', '后验概率P（c I x）', '类先验概率 P（c）', '类条件概率 P（x I c）', '以上都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8941, '欲构造ArrayList类的一个实例，此类继承了List接口，下列哪个方法是正确的？（）', '单选题', 'ArrayList myList=new Object（）；', 'List myList=new ArrayList（）；', 'ArrayList myList=new List（）；', 'List myList=new List（）；', 'B', '选项A错误，只是实例化了一个ArrayList类的对象myList，而没有实现接口；选项B正确，用List来声明MyList实现接口，并用ArrayList构造出一个实例；选项C错误，List并不是一个类，不能用new关键字；选项D错误，接口不能实例化一个接口。故本题正确答案选B。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8942, '欲根据学生的信息来预测学生未来就业的状况，以下数据项可作为特征值的有（ ）*', '多选题', '学号', '学习成绩', '大赛获奖数量', '姓名', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8943, '欲根据学生的信息来预测学生未来就业的状况，以下数据项可作为特征值的有？', '多选题', '学号', '学习成绩', '大赛获奖数量', '姓名', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8944, '正则化是为了什么？（）', '单选题', '最小化错误率', '正规化', '防止过拟合', '最大化过拟合', 'C', '正则化是为防止过拟合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8945, '正则化是为了防⽌模型过拟合⽽引⼊额外信息，对模型原有逻辑进⾏外部⼲预和修正，从⽽提⾼模型的泛化能⼒。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8946, '正则化是传统机器学习中重要且有效的减少泛化误差的技术，以下技术属于正则化技术的是', '多选题', 'L1正则化', 'L2正则化', 'Dropout', '动量优化器', 'ABC', '正则化和优化策略是深度学习的两个重要部分，L1、L2正则化和Dropout属于正则化，而动量优化属于优化策略。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8947, '正则化是将样本在向量空间模型上的一个转换，经常被使用在分类与聚类中，正则化在preprocessing模块中如何的实现方法是（）。', '单选题', 'preprocessing.maxabs_scale）方法', 'preprocessing.RobustScaler）方法', 'preprocessing.normalize）方法', 'preprocessing.Binarizer）方法', 'C', 'preprocessing模块中函数normalize提供了一个快速有又简单的方式在一个单向量上来实现正则化的功能的方式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8948, '正则化是解决过拟合的方法之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8949, '正则表达式R[0-9]{4}，能匹配出一下哪个字符串（）', '单选题', 'R33', 'R03', 'R569', 'R8745', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8950, '正则表达式一般进行？操作，进行文本匹配。', '单选题', '图片', '字符串', '视频', '动画', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8951, '正则表达式元字符“s”用来匹配任意空白字符。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8952, '正向推理和逆向推理同时进行，且在推理过程中的某一步“碰头” 的一种推理是（         ）', '单选题', '单调推理', '混合推理', '匹配推理', '双向推理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8953, '正在开发的产品和组织的整体战略之间通过（）联系在一起。', '单选题', '项目发起人要求', '项目计划', '产品质量', '产品描述', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8954, '正太分布的生成语句是', '单选题', 'np.random.normal（）', 'np.standard_normal（）', 'np.random.standard_normal（）', 'np.random.standarb_normal（）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8955, '正常建立一条TCP连接需要（）个步骤，正常关闭一个TCP连接需要（）个步骤', '单选题', '3，3', '3，4', '4，4', '4，3', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8956, '正弦交流电路中，纯电感元件两端电流超前电压90°。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8957, '正态分布特点是（）。', '单选题', '一条直线', '中间高两边低', '中间低两边高', '抛物线', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8958, '正态分布的两个参数μ与σ，（）对应的正态曲线愈趋扁平。', '单选题', 'μ愈大', 'μ愈小', 'σ愈大', 'σ愈小', 'C', 'σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，；σ越小，数据分布越集中。σ也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，；反之，σ越小，曲线越瘦高。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8959, '正是由于人类两眼的视差 ，使人的大脑能将两眼所得到的细微差别的图像进行融合，从而在大脑中产生有空间感的立体物体视觉。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8960, '正确导入日期模块的语句是（）。', '单选题', 'import date', 'import datetime', 'import time', 'import date_time', 'B', '导入日期模块的语句是import datetime');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8961, '正确率、召回率和F值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '正确率、召回率取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8962, '残差网络是一种___。', '单选题', '统计学习方法', '神经网络', '优化方法', '数据增强方法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8963, '残疾结构是ResNet能够极大的缓解梯度消失的法宝，那么残差结构的作用是：', '单选题', '取消了反向传播，所以就能解决梯度消失问题', '将信息不经过卷积操作直接和卷积的结果融合', '阻断正向传播的过程', '减少了参数的数量', 'B', '残疾结构是ResNet能够极大的缓解梯度消失的法宝，那么残差结构的作用是将信息不经过卷积操作直接和卷积的结果融合');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8964, '每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的（）', '单选题', '标准差', '均方差', '残差', '方差', 'C', '每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的残差');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8965, '每个Map任务都有一个内存缓冲区，默认大小是（）。', '单选题', '128M', '64M', '100M', '32M', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8966, '每个if条件后面都要使用冒号。（1.0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8967, '每个python脚本在运行时都有一个__name__属性，默认值为__main__。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8968, '每个域名通常包含两个或两个以上的部分，由“.”分隔，域名的最左部分叫做“顶级域名”。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8969, '每个数据等级都有不同的控制和数学操作等级', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8970, '每个神经元只能有一个输入和一个输出', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8971, '每个程序都具有的统一的运算模式是（ ）。', '单选题', '顺序计算模式', '输入输出模式', '函数调用模式', 'IPO', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8972, '每个程序都具有的统一的运算模式是：', '单选题', '顺序计算模式', '输入输出模式', '函数调用模式', 'IPO模式', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8973, '每次只能向一个人发邮件，不能群发', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8974, '每次项目投资都需要向招标方交纳一定比例的押金，由此产生的费用属于（）', '单选题', '固定成本', '直接成本', '机会成本', '间接成本', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8975, '每调用一次add_subplot（）方法会规划画布划分子图，且只会添加一个子图。 （）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8976, '比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、（）、神经网络', '单选题', '决策树', 'arima模型', 'holt-winter模型', 'k-means模型', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8977, '求余（%）的运算结果符号与除数相同', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '求余的运算结果符号与被除数相同');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8978, '求比10小且大于或等于0的偶数，例题如下： x = 10while x： x = x-1 if x%2！=0： ____ print （x）', '单选题', 'break', 'continue', 'yield', 'flag', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8979, '汉语在塞尔的论证中所扮演的角色是非常“功能性“的，即塞尔只是借用“汉语“指涉任何他不懂的语言', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8980, '汉语的演化史表明，量词的真实功用可能与（）没有任何关系', '多选题', '隐喻机制', '个体化机制', '单复数区分', '补足音素', 'BC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8981, '池化层减小图像尺寸即数据降维，缓解过拟合，保持一定程度的旋转和平移不变性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8982, '池化操作的作用是：', '单选题', '上采样', '下采样', 'padding', '增加特征图通道数', 'B', '池化操作的作用是下采样');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8983, '池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8984, '池化的方式可以大范围的减少输出尺寸', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8985, '汽车驾驶模拟器能营造一个驾驶训练环境，人们通过操作模拟器进行驾驶训练。这主要采用的技术是', '单选题', '指纹识别技术', '字符识别技术', '虚拟现实技术', '机器翻译技术', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8986, '没有必要有一个用于应用维数降低算法的目标变量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8987, '没有特别指明的整数都是属于长整型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '有整型、短整型、长整型');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8988, '没有特别指明的浮点数都是属于双精度', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '没有特别指明的浮点数都是属于双精度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8989, '泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和，当学习器拟合程度不够强时，是（）主导了泛化错误率。', '单选题', '偏差', '方差', '噪声', '差与方差共同', 'A', '学习器拟合程度不够强时，及欠拟合，此时是偏差主导了泛化错误率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8990, '泡泡图和散点图都可以表示三维数据之间的关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8991, '注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等，属于（）。', '单选题', '网站用户数据', '订单数据', '反馈数据', '私有数据', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8992, '注意力机制的非线性激活函数常用tanh', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '注意力机制的非线性激活函数常用APReLU激活函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8993, '流形学习是一种非线性的维数约简方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8994, '流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8995, '流程管理企业管理的一个重要内容，一般来说流程管理不包括（）', '单选题', '管理流程', '操作流程', '支持流程', '改进流程', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8996, '流计算处理过程包括三个过程，分别是数据实时采集实时计算和实时查询', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8997, '流量控制是数据链路层的基本功能，不只是数据链路层有流量控制，并且所有层的流量控制对象都一样。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8998, '浅层神经网络与深度神经网络比较，其区别之处是', '多选题', '浅层结构算法：其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约', '深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力', '深度学习多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数', '深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性', 'ABCD', '浅层结构算法：其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约，深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力，深度学习多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数，深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (8999, '测控装置与后台系统之间通信采用DL/T860规约时，装置为（）。', '单选题', '客户端', '服务端', '应用端', '源端', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9000, '测控装置应至少具备（）个独立的MMS接口。', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9001, '测控装置的联闭锁信息应通过站控MMS层传输。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9002, '测控装置遥信变位不上送SOE原因（）。', '多选题', '双位置遥信属性定义错误', '装置开入定值未设置SOE上送', '遥信扫描使能标志未投入', '监控SOE告警动作集未设置使能、显示等', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9003, '测控装置采用SV组网连接方式且合并单元均已同步A时的情况下，多间隔合并单元采样值采用采样计数器进行同步。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9004, '测试误差会随着模型复杂度的上升而不断减小。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9005, '测试集选取的方法一般包括（）。', '多选题', '保持法', '随即二次抽样', '交叉验证', '自助法', 'ABCD', '保持法、随即二次抽样、交叉验证和自助法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9006, '测量的绝A误差是测量值与被测量的真值之差。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9007, '浮点类型数据不能进行求余运算', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '求余运算只适用于整数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9008, '消去存在量词时，当（）时，用skolem函数', '单选题', '存在量词未出现在全称量词的辖域内时', '存在量词出现在全称量词的辖域内时', '以上情况都需要', '以上情况都不需要', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9009, '消息总线是用于应用程序间传递消息的公共通信传输工具，主要用于A实时性要求高的应用场景。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9010, '消息队列常用的消息发布模型有：', '多选题', '点对点', '组播', '发布/订阅', '轮询', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9011, '消解原理是一种用于', '单选题', '表达式变换的推理规则', '变量运算的推理规则', '一定的子句公式的推理规则', '规则演绎的推理规则', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9012, '消解只能在仅含否定和析取联接词的公式（子句）间进行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9013, '消费者通过（）把从Kafka中收到的字节数组转换成相应的对象。', '单选题', '拦截器', '序列化器', '分区器', '反序列化器', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9014, '消除时间序列中的不规则变动和季节变动的方法是（）。', '多选题', '移动平均法', '指数平滑法', '时间序列乘法模型', '季节指数', 'AD', '季节指数调整方法：它通过修正原始数据（消除原始数据的季节性因素），使其更符合实际数据变化的客观规律，能较大地提高预测的准确性。\n移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9015, '涉及机器人防止跌落和防止碰撞的传感器有（   ）。', '多选题', '红外传感器', '超声波传感器', '视觉传感器', '激光雷达', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9016, '涉密存储介质淘汰、报废时，可以当作废品出售', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9017, '淘宝美工——鲁班这一案例属于人工智能产业应用的哪个场景（    ）。', '单选题', '人工智能在汽车行业中的应用', '人工智能在消费品和电商领域行业的应用', '人工智能在金融行业的应用', '人工智能在个人生活娱乐学习方面的应用', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9018, '深圳市人工智能行业协会认为，人工智能企业主要是指处于人工智能全产业链上的科技型企业', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9019, '深层神经网络，不添加激活函数效果也很好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9020, '深度为7的完全二又树中共有125个结点，则该完全二又树中的叶子结点数为()', '单选题', '62', '63', '64', '65', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9021, '深度学习与传统的机器学习算法根本差别在于（）', '单选题', '模型假设', '评价函数', '假设的复杂度', '优化算法', 'C', '深度学习与传统的机器学习算法根本差别在于假设的复杂度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9022, '深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。这种说法是：', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9023, '深度学习中以下那些步骤是由模型自动完成的（）', '多选题', '模型训练', '特征选择', '分析定位任务', '特征提取', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9024, '深度学习中常用的损失函数有', '多选题', 'L1损失函数', '均方误差损失函数', '交叉熵误差损失函数', '自下降损失函数', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9025, '深度学习中的“深度〞是指（）', '单选题', '计算机理解的深度', '中间神经元网络的层次很多', '计算机的求解更加精准', '计算机对问题的处理更加灵活', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9026, '深度学习中的不同最优化方式，如SGD，ADAM下列说法中正确的是？', '单选题', '在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGD', '同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法', '相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果', '同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合', 'C', '相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9027, '深度学习中的激活函数需要具有哪些属性？（）', '多选题', '计算简单', '非线性', '具有饱和区', '几乎处处可微', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9028, '深度学习中神经网络类型很多，以下神经网络信息是单向传播的是：', '单选题', 'LSTM', '卷积神经网络', '循环神经网络', 'GRU', 'B', '卷积神经网络是单向传播的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9029, '深度学习中，以下哪些方法可以降低模型过拟合？（）', '多选题', '增加更多的样本', 'Dropout', '增大模型复杂度，提高在训练集上的效果', '增加参数惩罚', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9030, '深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用合成采样方法进行解决。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9031, '深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，\n使得人工智能相关技术取得了很大进步', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9032, '深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？', '单选题', '情感分析', '问答系统', '机器翻译', '所有选项', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9033, '深度学习可以简单的概述为寻找一个合适的函数来获得问题的求解。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9034, '深度学习和机器学习技术的发展对人工智能领域是至关重要的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9035, '深度学习在人工智能领域表现并不突出。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9036, '深度学习对数据的依赖性很强。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9037, '深度学习建模编写方式中，静态图模式（命令式编程范式，类比Python）：解析式的执行方式。用户无需预先定义完整的网络结构，每写一行网络代码，即可同时获得计算结果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9038, '深度学习技术在自然语言处理和图像处理方面有突出贡献。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9039, '深度学习方法不适用于以下哪些场景（）。', '多选题', '数据样本充足', '数据样本不足', '数据集具有局部相关特性', '数据集没有局部相关特性', 'BD', '以下数据集不适合用深度学习：\n数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。\n数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9040, '深度学习方法不适用于的场景有（）。', '多选题', '数据样本充足', '数据样本不足', '数据集具有局部相关特性', '数据集没有局部相关特性', 'BD', '以下数据集不适合用深度学习：①数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其他机器学习算法没有明显优势。②数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9041, '深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象的算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9042, '深度学习是一种基于（）特征学习和特征层次构造的学习方法。', '单选题', '无监督', '有监督', '半监督', '强化学习', 'A', '深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次构造的学习方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9043, '深度学习是基于RNN循环神经网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9044, '深度学习是当前很热门的机器学习算法，在深度学习中，涉及到大量的矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵A，B，C的乘积ABC，假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m 《 n 《 p 《 q，以下计算顺序效率最高的是？', '单选题', '（AB）C', 'AC（B）', 'A（BC）', '上述所有选项效率相同', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9045, '深度学习是机器学习的一个分支，它主要研究如何通过神经网络实现人工智 \n能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9046, '深度学习是机器学习研究领域的子集。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9047, '深度学习是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9048, '深度学习是隐藏层更多的人工神经网络模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '简答题（总共25题）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9049, '深度学习最重要的工作是利用大量数据进行计算，从而完成模型的训练。一般情况下，计算机的计算任务都是使用CPU中央处理器来完成的，但是当深度学习的模型愈加复杂的情况下，需要使用计算机的GPU硬件设备显卡上的图形处理器，这也是成就了英伟达NVIDIA的一段辉煌发展。目前相关领域的国产化进程也在逐渐加快；比如FPGA类芯片级的方法，比如ASIC这种集成电路思想下的芯片。上面这个说法是（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9050, '深度学习理论上可以拟合任何复杂函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9051, '深度学习的主要编程语言是（）。', '单选题', 'C', 'C++', 'java', 'python', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9052, '深度学习的主要过程包括（）', '多选题', '选择适合问题的网络结构', '选择适合网络结构的问题', '用大量数据训练网络对权重初始化', '优化网络', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9053, '深度学习的实质是（）。', '单选题', '推理机制', '映射机制', '识别机制', '模拟机制', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9054, '深度学习的方法总是优于机器学习的方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9055, '深度学习的概念源于人工神经网络的硏究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9056, '深度学习的概念源于（ ）研究。', '单选题', '人工神经网络', '支持向量机', '决策树', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9057, '深度学习的模型其实是通过函数非线性拟合得到的智能化函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9058, '深度学习的模型可以视为是输入到输出的映射函数，如图像到高级语义的映射，足够深的神经网络理论上可以拟合任何复杂的函数。因此神经网络非常适合学习样本数据的内在规律和表示层次，对文字、图像和语音任务有很好的适用性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9059, '深度学习的神经网络模型是‘一个更强大、更通用、更消耗训练数据的建模方法，这个方法的强大之处在于其能够基于数据通过模型自己发现特征，会比人工经验的定义方式更为准确‘这个说法是（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9060, '深度学习目标检测算法比传统方法的优势（）', '多选题', '算法适应性强', '更好的平衡精度', '可迁移学习', '数据需求少', 'ABC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9061, '深度学习系统中，如果参数数量非常庞大不会出现：', '单选题', '运算精度必然高', '运算速度慢', '内存使用多', '训练困难', 'A', '深度学习系统中，参数数量非常庞大不会必然导致运算精度必然高');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9062, '深度学习系统训练过程通常需要输入：', '单选题', '特征值', '标签', '特征值和标签', '预测值', 'C', '深度学习系统训练过程通常需要输入特征值和标签');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9063, '深度学习网络架构中，存在的主要问题难点有', '多选题', '数据精度设置', '每层卷积核多少设置', '网络层数选取', '激活函数选取', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9064, '深度学习通过深度神经网的多层处理，将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9065, '深度神经网络中，隐藏层无法学习的情况被称为（）问题', '单选题', '梯度下降', '梯度消失', '梯度爆炸', '以上都不对', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9066, '深度神经网络是指具有多层隐藏层的神经网络。以下哪个说法是正确的？', '单选题', '深度神经网络只有一层隐藏层', '深度神经网络可以有多层隐藏层', '深度神经网络只能用于自然语言处理', '深度神经网络不需要训练就可以自动学习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9067, '深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是', '单选题', '归一化', '正向传播', '反向传播', '梯度下降', 'A', '深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是归一化');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9068, '混合增强智能新架构和新技术可描述为：研究虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法，虚拟对象与虚拟环境和用户之间进行自然、持续、深入交互等问题，智能对象建模的技术与方法体系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9069, '混合学习模型使得将业务问题的多样性扩展到包含不确定性的深度学习成为可能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9070, '混合来自多个数据源的数据的标准是什么？以下说法正确的是（）', '单选题', '应该有一个共同的维度来将数据源混合到单个工作表中。', '应该有三个共同的维度来将数据源混合到单个工作表中。', '应该有一个不同的维度来将数据源混合到多个工作表中。', '应该有二个共同的维度来将数据源混合到多个工作表中。', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9071, '混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9072, '混沌度（Perplexity）是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术，关于混沌度，哪种说法是正确的？', '单选题', '混沌度没什么影响', '混沌度越低越好', '混沌度越高越好', '混沌度对于结果的影响不一定', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9073, '混沌度（Perplexity）是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术，混沌度越高越好', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9074, '混淆矩阵中TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，F1-SCORE是（）。', '单选题', '8/13', '1/2', '4/7', '2/3', 'A', '2 * （P*R/（P+R））');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9075, '混淆矩阵中TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，召回率是（）。', '单选题', '1/4', '1/2', '4/7', '2/3', 'D', '根据召回率计算公式可得。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9076, '混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，F1-score是', '单选题', '0.307692307692308', '0.615384615384615', '0.571428571428571', '0.666666666666667', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9077, '混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，准确率是', '单选题', '0.25', '0.5', '0.571428571428571', '0.666666666666667', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9078, '混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，召回率是（     ）。', '单选题', '1/4', '1/2', '4/7', '2/3', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9079, '混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，精确率是（）。', '单选题', '0.25', '0.5', '0.571428571428571', '0.666666666666667', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9080, '混淆矩阵对角线上的值（）', '单选题', '越大越好', '越小越好', '无所谓大小', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9081, '混淆矩阵的假正是指（）。', '单选题', '模型预测为正的正样本', '模型预测为正的负样本', '模型预测为负的正样本', '模型预测为负的负样本', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9082, '混淆矩阵的真负率公式是为（）。', '单选题', 'TP/（TP+FN）', 'FP/（FP+TN）', 'FN/（TP+FN）', 'TN/（TN+FP）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9083, '清华大学首次提出“类脑计算完备性”概念以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，通过（）与（）证明该类系统的硬件完备性与编译可行性。', '单选题', '理论论证、原型实践', '假设检验、逻辑推理', '模式识别、在线验证', '行为校验、合理分析', 'A', '清华大学首次提出“类脑计算完备性”概念以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，通过理论论证、原型实践证明该类系统的硬件完备性与编译可行性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9084, '游戏人工智能的基础技术是（         ）', '单选题', '定性', '非定性', '角色模拟', '模糊逻辑', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9085, '游戏开发工具分为创作工具类和编程语言类，属于创作工具类的是（         ）', '单选题', 'Java', 'VC++', 'Virtools', 'Delphi', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9086, '溢出攻击的核心是利用Shellcode。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9087, '满足最小支持度阈值（minsup）的所有项集称为（）。', '单选题', '项', '项集', '频繁项集', '频繁K项集', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9088, '漏洞扫描系统可以用于发现网络入侵者。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9089, '漏洞扫描系统是一种自动检测目标主机安全弱点的程序。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9090, '漏洞扫描系统的实现依赖于系统漏洞库的完善。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9091, '漏洞是指任何可以造成破坏系统或信息的弱点。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9092, '漏洞是指计算机系统安全方面的缺陷，使得系统或其应用数据的保密性、完整性、可用性、访问控制等面临威胁。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9093, '演绎推理的三段论式不包括（）', '单选题', '推理', '结论', '大前提', '小前提', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9094, '演绎的概念是', '单选题', '从假设到一般', '从特殊到一般', '从假设到特赦', '从一般到特殊', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9095, '潮流计算可用于', '多选题', '检查各元件是否过电压', '检查设备参数是否正确', '检查各点电压是否满足要求', '对给定的运行条件确定系统的运行状况，如各母线上的电压、网络中的功率分布以及功率损耗，据计算结果，可以评定电力系统的运行方式的合理性和经济性', 'ACD', '潮流计算（load flow calculation）根据电力系统接线方式、参数和运行条件计算电力系统稳态运行状态下的电气量。\n广泛应用的潮流计算方法都是基于节点电压法的，以节点导纳矩阵Y作为电力网络的数学模型。节点电压Ui和节点注入电流Ii 由节点电压方程联系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9096, '潮流计算是（）及（）的通称。', '多选题', '频率计算', '功率分布', '电压计算', '相角计算', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9097, '激光打印机打印的原料是？。', '单选题', '墨水', '碳粉', '焦磨', '色带', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9098, '激光雷达主要包括（   ）和信号处理电路组成。', '多选题', '激光发射', '接收', '扫描器', '透镜天线', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9099, '激光雷达由（   ）、接收器、时间计数器、微电脑构成。', '单选题', '镜头', '光源', '激光发射器', '感光芯片', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9100, '激光雷达获取的数据格式为（   ），并以此数据为基础重建目标三维模型。', '单选题', '灰度图像', '点云', '深度图像', '彩色图像', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9101, '激活函数sigmoid，输入值不能小于0.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '激活函数sigmoid，输入值可以小于0.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9102, '激活函数对于神经网络模型学习、理解非常复杂的问题有着重要的作用，以下关于激活函数说法正确的是', '单选题', '激活函数都是线性函数', '激活函数都是非线性函数', '激活函数部分是非线性函数，部分是线性函数', '激活函数大多数是非线性函数，少数是线性函数', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9103, '激活函数的目的是', '单选题', '加入额外的计算单元', '非线性变换', '加快计算速度', '方便反向传播计算', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9104, '激活函数通常具有以下哪些性质？（）', '多选题', '可微性', '单调性', '计算简单', '非线性', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9105, '灭火机器人能够感知火源主要是利用了', '单选题', '传感技术', '通信技术', '计算机技术', '纳米技术', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9106, '点击率的预测是一个数据比例不平衡问题（比如训练集中样本呈阴性的比例为99%，阳性的比例是1%），如果我们用这种数据建立模型并使得训练集的准确率高达99%。我们可以得出结论是：（）。', '单选题', '模型的准确率非常高，我们不需要进一步探索', '模型不好，我们应建一个更好的模型', '无法评价模型', '以上答案都不正确', 'C', '对于失衡数据，模型的准确率不能作为衡量模型效果的标准。因为我们需要探索的是少数1%的数据，为更好的评估模型效果，可以用灵敏度、特异度、F measure来判断。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9107, '点击率问题是这样一个预测问题，99%的人是不会点击的，而1%的人是会点击进去的，所以这是一个非常不平衡的数据集。假设，现在我们已经建了一个模型来分类，而且有了99%的预测准确率，我们可以下的结论是（）。', '单选题', '模型预测准确率已经很高了，我们不需要做什么了', '模型预测准确率不高，我们需要做点什么改进模型', '无法下结论', '以上答案都不正确', 'C', '类别不均衡的情况下，不能用准确率做分类评估指标，因为全判断为不会点，准确率也是99%，此时分类器一点用都没有。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9108, '点击率预测是一个正负样本不平衡问题（例如 99% 的没有点击，只有 1% 点击）。假如在这个非平衡的数据集上建立一个模型，得到训练样本的正确率是 99%，则下列说法正确的是？', '单选题', '模型正确率很高，不需要优化模型了', '模型正确率并不高，应该建立更好的模型', '无法对模型做出好坏评价', '以上说法都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9109, '热爱并以恭敬严肃的态度对待自己的本职工作是？的表现', '单选题', '遵纪守法', '爱岗敬业', '团结协作', '勤奋进取', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9110, '熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是：', '单选题', '1比特', '2.6比特', '3.2比特', '3.8比特', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9111, '熵最大时，表示随机变量最不确定，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9112, '爬虫必须用python编写。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9113, '爬虫技术支持？等形式的数据的采集。', '单选题', '电脑', '图片', '硬件', '网络', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9114, '爬虫的过程，就是模仿浏览器的（），往目标站点发送请求，接收服务器的响应数据，提取需要的信息，并进行保存的过程。', '单选题', '机制', '行为', '功能', '操作', 'B', '爬虫的过程，就是模仿浏览器的行为，往目标站点发送请求，接收服务器的响应数据，提取需要的信息，并进行保存的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9115, '爱岗敬业指的是忠于职守的事业精神，这是职业道德的基础', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9116, '爱护设备，安全操作是企业进行生产活动的基本要求', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9117, '牛津大学国际发展研究中心将大数据质量和可用性作为评价政府人工智能准备指数的重要考察项。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9118, '物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全及备份恢复属于信息系统安全等级保术要求。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9119, '物理安全是整个信息系统安全的前提，以下安全防护措施中不属于物理安全范畴的是（）', '单选题', '安装烟感、温感报警系统，禁止工作人员在主机房内吸烟或者使用火源', '要求工作人员在主机房内工作时必须穿着防静电工装和防电鞋，并定期喷涂防静电剂', '为工作人员建立生物特征信息库，并在主机房入口安装入口指纹识别系统，禁止未经授权人员进入主机房', '对因为被解雇、退休、辞职或其他原因离开信息系统岗位的人员，收回所有相关证件、徽章、密钥和访问控制标记等', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9120, '物理安全策略不属于安全策略所涉及的方面。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9121, '物联网中物与物、物与人之间的通信是（  ）方式。', '单选题', '只利用有线通信', '只利用无线通信', '综合利用有线和无线两者通信', '既非有线亦非无线的特殊通信', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9122, '物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、 RFID、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9123, '物联网为人工智能的（）提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。', '单选题', '应用层', '感知层', '数据层', '以上都是', 'B', '物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9124, '物联网在下列哪一领域的应用中尚处于探索阶段', '单选题', '远程医疗', '智能交通', '生态环保', '防震救灾', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9125, '物联网层次结构自下而上依次是', '单选题', '感知层、应用层、网络层', '应用层、网络层、感知层', '感知层、网络层、应用层', '网络层、感知层、应用层', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9126, '物联网应用服务层主要是面向物联网的云计算技术和物联网的应用服务模式。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9127, '物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9128, '物联网有四个关键性的技术，下 列哪项技术被认为是能够让物品“开口说话”的一种技术', '单选题', '传感器技术', '电子标签技术', '智能技术', '纳米技术', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9129, '特征不对会导致？。', '单选题', '归类精度提高', '词义信息的丢失', '归类效率提高', '文本信息表达完整', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9130, '特征向量的归一化方法有哪些（）', '多选题', '线性函数转换', '对数函数转换', '反余切函数转换', '减去均值，除以方差', 'ABCD', '特征向量的归一化方法包括：线性函数转换、对数函数转换、反余切函数转换、减去均值，除以方差等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9131, '特征向量的缺失值处理：缺失值较多，直接将该特征舍弃掉，否则可能反倒会带入较大的noise，对结果造成不良影响；缺失值较少，其余的特征缺失值都在10%以内，我们可以采取的处理方式有（）。', '多选题', '把NaN直接作为一个特征，假设用0表示', '用均值填充', '用随机森林等算法预测填充', '以上答案都不正确', 'ABC', '缺失值较少的处理方法：①把NAN直接作为一个特征，假设用0表示；②用均值填充；③用随机森林等算法预测填充；④用插值法填充。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9132, '特征工程一般需要做哪些工作（）。', '多选题', '正则化', '标准化', '特征处理', '特征选择', 'CD', '特征工程包括特征选择、特征处理、特征变换、特征衍生等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9133, '特征工程不包括（ ）。', '单选题', '特征构建', '特征合并', '特征选择', '特征提取', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9134, '特征工程的目的是（）。', '单选题', '找到最合适的算法', '得到最好的输入数据', '减低模型复杂度', '加快计算速度', 'B', '特征工程的目的是筛选出更好的特征，获取更好的训练数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9135, '特征归一化的目的（）。', '单选题', '方便计算', '设置不同的步长', '学习率可以设置成统一的值', '以上都不对', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9136, '特征归约一般包含（）', '多选题', '离散化', '标准化', '光滑', '聚集', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9137, '特征归约主要是为了进行特征的（）', '单选题', '缺失值处理', '一致性处理', '异常值处理', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9138, '特征提取技术并不依赖于特定的领域。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9139, '特征清洗一般包含（）', '多选题', '样本忽略', '缺失值和异常值处理', '处理', '聚类', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9140, '特征空间越大，过拟合的可能性越大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9141, '特征转换就是用更少的列来解释数据点，并且效果不变，甚至更好', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9142, '特征输入未归一化时，不同特征对应的参数所需的步长不一致（）', '单选题', '尺度较小的参数需要大步长，', '尺寸较大的参数需要小步长', '尺寸较小的参数需要小步长', '尺寸较小的参数需要大步长', 'C', '特征输入未归一化时，不同特征对应的参数所需的步长不一致尺寸较小的参数需要小步长');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9143, '特征选择在子集生成与搜索方面引入了（）人工智能搜索和评价方法。', '多选题', '分支界限法', '浮动搜索法', '信息熵', 'AIC', 'ABCD', '特征选择在子集生成与搜索方面引入了很多人工智能搜索技术，如分支界限法，浮动搜索法等；在子集评价方法则采用了很多源于信息论的准则，如信息熵、AIC等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9144, '特征选择技术主要有两种类型：包装器和过滤器方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9145, '特征选择方法有（）。', '多选题', 'AIC赤池信息准则', 'LARS嵌入式特征选择方法', 'LVW包裹式特征选择方法', 'Relief过滤式特征选择方法', 'BCD', 'AIC赤池信息准则是常用的模型选择方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9146, '特征选择是从D个特征中选出d（', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9147, '特征选择是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9148, '特征选择的目的是（）。', '多选题', '减少特征数量、降维', '使模型泛化能力更强', '增强模型拟合能力', '减少过拟合。', 'ABD', '特征选择的主要目的是减少特征的数量、降低特征维度、使模型泛化能力更强、减少过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9149, '特征预处理一般包含（）', '多选题', '特征清洗', '特征生成', '特征选择', '特征归约', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9150, '特殊数据是重要程度不随时间变化发生改变的数据，数据不会销毁，会随着业务变化而以另一种形式存在。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9151, '状态估计的几种常用算法（）。', '多选题', '高斯法', '最小二乘法', '快速分解法', '正交变换法', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9152, '状态监测信息的数据质量是影响电力变压器状态评估及预测模型准确度的重要因素。数据清洗即识别并修复所有无效异常数据及有效异常数据的过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9153, '状态空间可描述为一个有向图，其结点指示（），结点间的有向弧表示状态变迁。', '单选题', '操作', '方向', '状态', '状态变迁', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9154, '状态空间可描述为一个（），其结点指示状态，结点间的有向弧表示状态变迁。', '单选题', '立方体', '有向图', '无向图', '全连接图', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9155, '独依赖是假设每个属性在类别之外最多仅依赖于一个其他属性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9156, '独热编码的缺点是：①.过于稀疏②.词与词的相关性比较小③.易于编码④.容易存储', '单选题', '③④', '①②', '①③', '②④', 'B', '独热编码的缺点是：①.过于稀疏②.词与词的相关性比较小');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9157, '独热编码的英文是：', '单选题', 'onehot', 'twohot', 'onecold', 'twocold', 'A', '独热编码的英文是onehot');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9158, '狭义的人工智能包括人工智能产业（包括技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9159, '狭义的智能又叫自然智能，仅指（    ） 。', '单选题', '机器智能', '人类智能', '软件智能', '智能机器人', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9160, '王是某公司的员工，正当他在忙于一个紧急工作时，接到一个陌生的电话：“小王您好，我是某某系统管理员，咱们的系统发现严重漏洞，需要进行紧急升级，请提供您的账户信息”，以下哪种做法正确？', '单选题', '配合升级工作，立即提供正确的账户信息', '事不关己，直接拒绝', '身份不明确，电话号码不认识，直接拒绝', '先忙手头工作，再提供账户信息', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9161, '环境在接受到个体的行动之后，会反馈给个体环境目前的状态（state）以及由于上一个行动而产生的（）。', '单选题', 'action', 'reward', 'state', 'agent', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9162, '现代的卷积神经网络，常用的模块包括哪些（）', '多选题', '多分枝结构', '残差连接', 'BatchNormalization', 'Sigmoid激活函数', 'ABC', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9163, '现代社会中，人们把（）称为构成世界的三大要素', '单选题', '物质、能量、知识', '信息、物质、能量', '财富、能量、知识', '精神、物质、知识', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9164, '现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有三个部分，包括（）。', '多选题', '结构', '尺寸', '激励函数', '学习规则', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9165, '现代语言学家把语言处理分成3个层次：语法分析、句法分析和语义分析。其中，指从句子中获得单词的语言学信息并确定单词含义的是（         ）', '单选题', '语法分析', '句法分析', '语义分析', '语音分析', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9166, '现代语言学家把语言处理分成3个层次：语法分析、句法分析和语义分析。对句子或短语分析，确定句子中词、短语间关系以及在句中作用是指（         ）', '单选题', '语法分析', '句法分析', '语义分析', '语音分析', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9167, '现在信息安全越来越被人们所关注，下列说法正确的是（）。', '单选题', '在计算机和手机只要安装了杀毒软件，就不会感染计算机病毒', '保持个人计算机的卫生，能有效防止计算机病毒的入侵', '手机系统是安全的，手机APP可以随意下载', '及时安装系统软件的补丁程序，可以有效防止病毒入侵', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9168, '现在信息技术已经和医疗、生物科技、建筑等多领域紧密结合起来，这主要体现的信息技术发展方向是', '单选题', '网络化', '多元化', '多媒体化', '智能化', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9169, '现在假设负样本量：正样本量=20：1，下列哪些方法可以处理这种不平衡的情况？（）', '多选题', '直接训练模型，预测的时候调节阈值', '下采样对少样本进行扩充，以增加正样本数量', '随机降采样负样本', '训练过程中，增加负样本的权重', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9170, '现在在hadoop集群当中的配置文件中有这么两个配置，请问假如集群当中有一个节点宕机，主节点namenode需要多长时间才能感知到？\n《property》\n《name》dfs.heartbeat.interval《/name》\n《value》3《/value》\n《/property》\n《property》\n《name》heartbeat.recheck.interval《/name》\n《value》2000《/value》\n《/property》', '单选题', '26秒', '34秒', '30秒', '20秒', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9171, '现在有M个桶，每桶都有N个乒乓球，乒乓球的颜色有K种，并且假设第i个桶第j种颜色的球个数为Cij， 比例为Rij=Cij/N，现在要评估哪个桶的乒乓球颜色纯度最高，下列哪种算法和描述是合理的？', '多选题', '∑（N/K-Cij）（N/K-Cij）越小越纯', '-∑Cij*LOG（Rij）越小越纯', '∑（1-Rij*Rij）越小越纯', '∑（1-Rij）*（1-Rij）越小越纯', 'BCF', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9172, '现在有一个tcp服务端监听了80端口，问最多同时能建立多少连接', '单选题', '1023', '65534', '64511', '非常多基本和内存大小相关', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9173, '现在的计算机视觉技术已经可以在大多数应用场景中部分或全部替代人工', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9174, '现在非结构化数据已经占人类数据总量的25%左右。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9175, '现实世界客观存在许多不确定性，需要在不完全和不确定的情况下运用不确定的知识进行推理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9176, '现实世界的同一实体，来自不同数据源的属性值一定一样', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9177, '现实数据一般不存在？问题', '多选题', '不一致性', '完整性', '可信性', '准确性', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9178, '现实数据一般存在？问题', '单选题', '不一致性', '完整性', '可信性', '准确性', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9179, '现有4个同时到达的作业J1，J2，J3和J4，它们的执行时间分别是1小时，3小时，5小时，7小时，系统按单道方式运行且采用短作业优先算法，则平均周转时间是（）小时', '单选题', '4', '5', '6', '7.5', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9180, '现有书目表book，包含字段：price（float）；现在查询一条书价最高的书目的详细信息，以下语句正确的是（）。', '多选题', 'select top 1 * from bookorder by price asc', 'select top 1 * from book order by price desc', 'select top 1 * from book where price=（select maxlprice）from book）', 'select top 1 * from book where price=maxlprice）', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9181, '现有书目表book，包含字段：价格price（float），类别type（char）；现在查询各个类别的平均价格、类别名称，以下语句正确的是（）。', '单选题', 'select avg（price），type from book group by type', 'select count（price），type from book group by price', 'select avg（price），type from book group by price', 'select count （price），type from book group by type', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9182, '现有反映某同学各学期成绩的Excel表，要表现出其成绩变化的趋势，选用折线图更合适。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9183, '现有客户表customers（主键：客户编号cid），包含10行数据，订单表orders（外键：客户编号cid），包含6条数据。执行sq语句：select*from customers right outer join orders on customers.cid=orders.cid。最多返回（）条记录。', '单选题', '10.0', '6.0', '4.0', '0.0', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9184, '现有的主流人工智能对自然语言的处理是基于（）视角的。', '单选题', '第二人称', '第三人称', '第一人称', '对象', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9185, '现有的人工神经元网络或深度学习无法处理全局性问题A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9186, '现有的电力系统稳定性预测方法主要分为两大类，一类是传统的基于物理机理模型的分析方法，另一类是以人工智能技术为代表的基于数据关联关系挖掘的分析方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9187, '现有的知识图谱构建侧重于揭示实体、实体之间的关系，这种语义网络大多是静态的、客观的、明确的。随着知识图谱技术的深入应用，对动态、主观、隐形知识的需求将逐步扩大', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9188, '现有表Employee，字段：id（int），firstnamelvarchar），lastnamelvarchar）； 以下sql语句错误的是（）。', '单选题', 'select firstnamet‘tlastname as name from employee', 'select firstnamet‘‘tlastname=name from employee', 'select name‘=firstnamet‘‘tlastname from employee', 'select firstnamelastname from employee', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9189, '现有表book，字段：id （int），title （varchar）， price （float）； 其中id字段设为标识，使用insert语句向book表中插入数据，以下语句错误的是', '单选题', 'insert into book （id，title，price） values（1，’java’，100）', 'insert into book （title，price） values（’java’，100）', 'insert into book values （’java’，100）', 'insert book values（’java’，100）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9190, '现有表book，字段：id（int），title（varchar），price（float）；其中id字段设为标识，使用insert语句向book表中插入数据，以下语句错误的是（）。', '单选题', 'insert into book （idtitle，price） values（1，java，100）', 'insert into book （title，price） values（java，100）', 'insert into book values （java，100）', 'insert book values（java100）', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9191, '现有订单表orders，包含用户信息userid，产品信息productid，以下（）语句能够返回至少被订购过两回的productid？', '单选题', 'select productid from orders where count（productid）》1', 'select productid from orders where max（productid）》1', 'select productid from orders where having count（productid）》1 group by productid', 'select productid from orders group by productid having count（productid）》1', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9192, '现阶段的人工智能仍处于弱人工智能阶段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9193, '现阶段的大数据技术体系主要类型不包括（）。', '单选题', '数据源与App', '基础设施', 'Hadoop', '数据资源', 'C', 'Speechpad的联合创始人Dave Feinleib 于2012年发布大数据产业全景图（Big Data Landscape），首次较为全面地刻画了当时快速发展中的大数据技术体系。后来，该图及其画法成为大数据和数据科学的重要分析工具，得到广泛地应用和不断地更新。Matt Turck等组织绘制了2017大数据产业全景图（Big Data Landscape 2017）。从2017大数据产业全景图看，现阶段的大数据技术体系主要类型包括数据资源、数据源与App、开源工具、跨平台基础设施和分析工具、行业应用、企业应用、基础设施和分析工具。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9194, '现阶段，作为AI技术和应用服务的推行者，我们需要具备（）', '多选题', '对AI技术的鉴赏力，对于技术描述有清晰的判断和辨析，不人云亦云断章取义', '对AI技术的理解力，主要判断在各个应用场景下技术的可行性，‘能做到‘还是‘不能做到‘，或是说需要如何结合人工才能形成人机协作解决问题的结果', '对AI技术的应用力，践行去追求：让AI的应用有看得见摸得着的真实应用案例、有能够规模化和可推广的对应产品、可以通过统计数据去说明应用成效', '对AI技术的夸张力，不管用户要求的任何场景任何问题，不用特别分析和定制，我们的AI系统都是最好的，用户的问题都是可以解决的', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9195, '班长在同学群里发了一条同学聚会的消息，小陈同学看到消息时聚会时间已经过了。这件事主要体现了信息的（）特征', '单选题', '共享性', '时效性', '普遍性', '真伪性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9196, '理想的决策树需要满足的条件是（）', '多选题', '叶子结点数最少', '叶子结点深度最小', '叶子结点数最多', '叶子结点深度最大', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9197, '理论上计算机虚拟内存最大容量取决于（）', '单选题', '磁盘空间的大小', '物理内存的大小', '计算机地址位数', '数据存放的实际地址', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9198, '生产控制大区中各业务系统根据电力行业等级保护要求，应对哪些地方进行全面防护（）', '多选题', '物理', '远方终端装置', '操作系统', '行政电话网管系统', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9199, '生产过程自动化的核心是（   ）装置。', '单选题', '自动检测', '自动保护', '自动调节', '自动执行', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9200, '生成1的数组命令，正确的是（）。', '单选题', 'np.one（【4，6】）', 'np.zeros_like（ones）', 'np.zeros（【4，6】）', 'np.array（【【1，2】，【3，4】】）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9201, '生成器推导式比列表推导式具有更高的效率，推荐使用。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9202, '生成多项式和交互特征使用preprocessing模块中的（）函数。', '单选题', 'preprocessing.binarize）', 'preprocessing.Normalizer）', 'preprocessing.LabelEncoder）', 'preprocessing.PolynomialFeatures）', 'D', 'preprocessing.PolynomialFeatures用于生成多项式和交互特征，可以将线性回归模型应用于多项式回归中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9203, '生成对抗网络GAN的基本结构主要包括以下哪些', '多选题', '触发器', '生成器', '判别器', '聚合器', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9204, '生成对抗网络中的生成器既可以是卷积神经网络，也可以是循环神经网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9205, '生成对抗网络像是一个博弈系统，生成器生成伪造的样本，判别器判断是真是假，我们理想的结果是（____）。', '单选题', '生成器产生的样本大致相同', '判别器高效的分辨生成器产生样本的真假', '判别器无法分辨生成器产生样本的真假', '生成器产生的样本不尽相同', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9206, '生成对抗网络可用于数据增强、语义分割、信息检索、图像生成等多种场景。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9207, '生成式AI是指能够自主生成新的内容的人工智能模型。以下哪个说法是正确的？', '单选题', '生成式AI只能生成文本内容', '生成式AI只能生成图像内容', '生成式AI可以生成各种类型的内容', '生成式AI不需要训练就可以自主生成内容', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9208, '生成式AI的应用领域主要包括：', '单选题', '自然语言处理和文本生成', '图像生成和图像识别', '音乐创作和音频合成', '所有以上领域', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9209, '生成式AI的核心特点是什么？', '单选题', '能够从已有数据中生成新的内容', '能够进行逻辑推理和问题解答', '能够识别和分类图像和文字', '能够进行语音合成和语音识别', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9210, '生成式A的训练过程通常包括：', '单选题', '使用监督学习方法进行标注数据的训练', '使用强化学习方法进行奖励驱动的训练', '使用无监督学习方法进行无标签数据的训练', '所有以上方法都可能使用', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9211, '生成式人工智能模型可以根据给定的情境和条件生成合理的故事情节。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9212, '生成式人工智能模型可以根据输入的问题生成相应的答案。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9213, '生成式人工智能模型可以根据输入的音频数据生成相应的文字转录。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9214, '生成式人工智能模型可以自动分析和总结大量的文本数据。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9215, '生成式人工智能模型的训练数据只包括文本数据（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9216, '生成式人工智能背后的核心技术只包括机器学习和自然语言处理。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9217, '生成式方法是直接基于（）的方法？', '单选题', '生成式学习', '生成式场景', '生成式数据', '生成式模型', 'D', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9218, '生成树协议可以改变站点在MAC地址表中的目的端口，而且用户是觉察不到的。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9219, '生成树协议是通过相互发送BPDU报文来传递配置信息的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9220, '生成模型对联合概率建模，学习所有分类数据的分布。（       ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9221, '生成模型适用于小规模数据集，判别适用于大规模数据集。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9222, '生成随机整数命令是（）。', '单选题', 'importrandom', 'random.random（）', 'random.randint（）', 'importmath', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9223, '生活中骨骼关键点的应用主要集中在短视频的手部特效、智能家电的手势操控\n等方面', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9224, '生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。下列技术不属于生物特征识别技术的是（    ）。', '单选题', '人脸识别', '3D识别', '虹膜识别', '声纹识别', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9225, '用EXCEL可创建（）图表。', '多选题', '二维图表', '三维图表', '饼图', '雷达图', 'ABCD', 'Excel可以创建多种图表，包括二维/三维图表、柱形图、饼图、折线图、雷达图等等');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9226, '用Pyinstaller工具打包Python源文件时-F参数的含义是（ ）。', '单选题', '指定生成打包文件的目录', '删除生成的临时文件', '指定所需要的第三方库路径', '在dist文件夹中只生成独立的打包文件', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9227, '用Pyinstall工具把Python源文件打包成一个独立的可执行文件，使用的参数是（ ）。', '单选题', '-D', '-L', '-i', '-F', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9228, '用Tensorflow处理图像识别任务时，若输入数据的形状为【64，224，224，3】，下面说法正确的是', '单选题', '每一张图片都是二值图片', '每一张图片都是三通道图片', '模型一次处理224张图片（batchsize为224）', '以上选项均不正确', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9229, '用onehot对某个只有一个属性的样本进行编码，下面可能是编码结果的是（）。', '单选题', '1010', '1100', '1111', '1000', 'D', 'onehot一个属性只会有一个1，其他都是0。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9230, '用parzen窗估计类概率密度函数时，窗宽过窄导致波动过大的原因是（         ）', '单选题', '窗函数幅度过小', '窗函数幅过大', '窗函数幅不确定', '窗口中落入的样本数过多', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9231, '用下标访问列表元素，需要把下标数字放在方括号中，而访问元组元素时，用圆括号把下标数字括起来。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9232, '用于产生词嵌入的单向语言模型', '单选题', 'BERT', 'GPT', 'ELMo', 'Word2Vec', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9233, '用于分类与回归应用的主要算法包括：', '多选题', '决策树', 'BP神经网络', 'Apriori算法', 'K均值法', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9234, '用于分类与回归应用的主要算法有决策树、BP神经网络、贝叶斯', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9235, '用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9236, '用于安装 Python 第三方库的工具是（ ）。', '单选题', 'jieba', 'yum', 'loso', 'pip', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9237, '用于实现交换机端口镜像的交换机功能是VTP。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9238, '用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是（）', '单选题', '设计专家系统', '诊断专家系统', '预测专家系统', '规划专家系统', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9239, '用于展示文本信息出现频率比较高的关键词的图形是（）。', '单选题', '词云图', '气泡图', '热力图', '散点图', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9240, '用于执行计划来实现规定的补救计划的专家系统类型是（         ）', '单选题', '调试', '修理', '控制', '设计', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9241, '用于报送自然人电子税务局相关问题的问题管理模块是什么时候正式上线的？', '单选题', '2021年07月', '2021年01月', '2020年07月', '2020年01月', 'A', '问题管理模块于2021年7月全国推广上线。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9242, '用于检测物体接触面之间相对运动大小和方向的传感器是（   ）。', '单选题', '接近觉传感器', '接触觉传感器', '滑动觉传感器', '压觉传感器', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9243, '用于比较观察结果和期望结果的专家系统类型是（         ）', '单选题', '控制', '监督', '预测', '规划', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9244, '用于诊断、调整和修改学生行为的专家系统类型是（         ）', '单选题', '教学', '解释', '监控', '实施', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9245, '用人单位不应当依法建立和完善规章制度，保障劳动者享有劳动权利和履行劳动\n义务', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9246, '用内置函数oct（），可以将数字转换为十进制整数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9247, '用决策树法训练大量数据集时，（）最节约时间。', '单选题', '增加树的深度', '增加学习率', '减少数的深度', '减少树的个数', 'C', '减少树的深度，相当于加入了一个正则化项，可以降低模型复杂度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9248, '用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力，2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核，参数更少；', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9249, '用定期数据分析报表作为依据的反映计划执行情况的数据分析报告是（）。', '单选题', '专题分析报告', '综合分析报告', '日常数据通报', '实时运营报告', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9250, '用户可以不属于任何组，也可以同时属于多个组。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9251, '用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，而无需接触他们。姿势，步态和\n人类行为的识别也是手势识别技术的主题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9252, '用户在对100万个文件开发TensorFlow程序，使用了神经网络模块nn开发网络模型用户希望模型训练效率高，同时模型训练时能降低噪声数据的影响。用户应该选择以下哪一种优化器？', '单选题', 'GradientDescentOptimizer', 'AdamOptimizer', 'AdadeltaOptimizer', 'AdagradOptimizer', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9253, '用户对HBase Region服务的读写过程，下面说法正确的是（）。', '多选题', '用户写入数据时，被分配到相应 Region服务器去执行', '用户数据首先被写入到 MemStore 和 Hlog 中', '只有当操作写入Hlog之后， commit（）调用才会将其返回给客 户端', '当用户读取数据时，Region服务 器会直接去磁盘上面的StoreFile 中寻找', 'ABC', '用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行\n用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中\n只有当操作写入Hlog之后，commit（）调用才会将其返回给客户端\n当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9254, '用户属性分析主要从方面进行分析', '多选题', '用户使用的设备终端', '网络及运营商分析', '用户画像角度', '用户使用时长', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9255, '用户希望对以下这句话进行预测“我的祖国是中国，我的母语是”，则应该采用以下哪种神经网络结构进行处理？', '单选题', '多层感知机', '生成对抗网络', '循环神经网络', '卷积神经网络', 'C', '感知机可以进行预测分析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9256, '用户手厅登录日志表归属在哪个目录下？', '单选题', '渠道接触类', '客户画像类', '终端行为类', '互联网行为类', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9257, '用户收到了一封可疑的电子邮件，要求用户提供银行账户及密码，这是属于何种攻击手段（）。', '单选题', '缓存溢出攻击', '钓鱼攻击', '暗门攻击', 'DDOS攻击', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9258, '用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？', '单选题', '根据内容检索', '建模描述', '预测建模', '寻找模式和规则', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9259, '用户权限管理基于角色的访问控制（RBAC），提供可视化的多组统一的集群中用户 权限管理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '用户权限管理基于角色的访问控制（RBAC），提供可视化的多组统一的集群中用户 权限管理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9260, '用户自定义的reduce（）函数接受一个中间key值和一个相关的value值的集合。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9261, '用搜索法对问题求解时，一个问题可以形式化地定义为四个组成部分，即：智能体的初始状态、后继函数、目标测试和（）', '单选题', '功率', '路径代价', '算法', '完备性', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9262, '用机器学习方法识别电力设备故障和进行电力系统运行状态评估时，经常面临                                                  的问题是（ ） 。', '多选题', '小样本', '泛化能力差', '样本不均衡', '', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9263, '用来判断当前Python语句在分支结构中的是（）。', '单选题', '引号', '大括号', '缩进', '冒号', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9264, '用来存放领域专家提供的有关问题求解的专门知识的是（         ）', '单选题', '知识库', '数据库', '媒体库', '推理机', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9265, '用极大似然法估计值时，概率分布模型只能是连续的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '也可以是离散的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9266, '用语音实现业务人员与电力机器人之间的交互，主要涉及语音识别、自然语言处理、（）等技术。', '单选题', '语言翻译', '语音合成', '文摘生成', '语音分类', 'B', '语音识别：输入电脑\n自然语言处理：回答\n语音合成：输出具体声音给人');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9267, '由一些已编写好的可编辑电脑游戏系统或者一些交互式实时图像应用程序的核心组件构成，其目的在于让游戏设计者能容易和快速地做出游戏程式的部件是（         ）', '单选题', '游戏搜索', '游戏框架', '游戏引擎', '游戏构架', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9268, '由于Hadoop的设计对硬件要求低，因此无需构建在昂贵的高可用性机器上，导致无法保证数据的可靠性、安全性和高可用性。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9269, '由于K均值聚类是一个迭代过程，我们需要设置其迭代终止条件。下面哪句话正确描述了K均值聚类的迭代终止条件（）', '单选题', '已经形成了K个聚类集合，或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合', '已经达到了迭代次数上限，或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合', '已经达到了迭代次数上限，或者前后两次迭代中聚类质心基本保持不变', '已经形成了K个聚类集合，或者已经达到了迭代次数上限', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9270, '由于Zookeeper集群的运行不需要Java环境支持，所以不需要提前安装JDK。（　　）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9271, '由于不同类别的关键词对排序的贡献不同，检索算法一般把查询关键词分为几类，以下不属于此关键词类型的是（）。', '单选题', '引用词', '普通关键词', '高频词汇', '扩展关键词', 'C', '高频词汇信息量较少不能充当关键词，多数为无用词。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9272, '由于卷积核比较小，可以堆叠更多的卷积层，加深网络的深度，这对于图像分类任务来说是不利的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9273, '由于在执行任务事，遇到了超出想象的困难，项目团队成员之间开始争执互相职责，并开始怀疑项目经理额能力。按照项目团队建设的阶段来划分，该阶段属于（）', '单选题', '形成阶段', '震荡阶段', '规范阶段', '发挥阶段', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9274, '由于池化之后特征图会变小，如果后面连接的是全连接层，能有效的减小神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9275, '由于没有一个防病毒软件可以防止所有病毒，因此为了更好地保护终端安全时安装几款防病毒软件。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9276, '由于索引是独立的，删除表时，与该表相关的索引并不被删除。', '判断题', '正确', '错误', '', '', '错误', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9277, '由于贝努力贝叶斯比适合于贝努力（二项分布）分布，因此，贝努力贝叶斯只能用于二分类任务', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9278, '由于高质量的决策必然依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程的 重要步骤。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '由于高质量的决策必然依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程的 重要步骤。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9279, '由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成的系统是（         ）', '单选题', '语义系统', '专家系统', '知识系统', '表示系统', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9280, '由工信部发布的《关于推动能源电子产业发展的指导意见（征求意见稿）》中提出，探索开展（____），开发快速实时微电网协调控制系统和多元用户友好智能供需互动技术，加快适用于智能微电网的光伏产品和储能系统等研发，满足用户个性化用电需求。', '多选题', '源网荷储一体化', '多能互补的智慧能源系统', '智能微电网', '虚拟电厂建设', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9281, '甲公司与乙公司订立了一份总货款额为20万元的设备供货合同。合同约定的违约金为货款总额总值的10%。同时。甲公司向乙公司给付定金5000元。后乙公司违约，给甲公司造成损失2万元，乙公司依法向甲公司支付违约金（）万元', '单选题', '2', '3', '4', '1.5', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9282, '甲公司在进行采购时选定了乙公司的产品。但在签订合同时没有对采购内容的交付时间进行约定，则以下说法错误的是（）', '单选题', '可以通过协议或交易习惯确定交付时间', '不能通过协议或交易习惯确定的，则采购合同无效', '乙公司交可以随时要求付义务', '甲公司可以随时要求乙公司履行交付义务', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9283, '甲向乙发送其数据签名，要验证该签名，乙可使用（）对该签名进行解密', '单选题', '乙的公钥', '甲的私钥', '甲的公钥', '乙的私钥', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9284, '申请多个接口时，《数据服务接口申请表》服务用途及应用场景栏次应逐一注明各申请接口所对应的服务用途及应用场景。内容较多时，建议申请时服务用途及应用场景要单独提交附件文档，详细描述业务场景及用途。（   ）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9285, '电信公司想实现客户流失预警系统，其核心分析方法应该是', '单选题', '聚类分析', '时序分析', '决策树分类', '统计分析', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9286, '电子病案在病案内容的数据编辑上的发展方向是（）', '单选题', '自然语言处理', '生物信号和医学图像处理', '手写字符识别处理', '语音处理', 'E', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9287, '电子病案文本编辑中自然语言处理是为了（）', '单选题', '建立结构化系统模型', '将数字化医学信息整合到电子病案中', '从自由文本上提取代码化的医学数据', '协助临床诊断、治疗', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9288, '电子表格软件主要用于（）操作。', '单选题', '数据库管理', '文字处理', '数据处理', '幻灯片制作', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9289, '电子邮件中，用户可以发送任意大小的计算机文件', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9290, '电子邮件只能发送文字不能发送图片', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9291, '电子邮件是一种方便实时性的联系方式', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9292, '电子邮件病毒不具有自我复制和传播的特性。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9293, '电子邮件的主要操作包括发邮件和？。', '单选题', '收邮件', '收短信', '发短信', '收图片', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9294, '电子邮件的地址是？', '单选题', '邮箱地址', '门牌地址', '物理地址', '收件地址', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9295, '电子邮件系统由发送邮件服务器、接收邮件服务器、邮件中继、邮件网关和件客户（或客户机或客户端）组成。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9296, '电影投资金额和电影收入之间的关系可以用一个一元线性回归方程来表示，下列说法正确的是（ ）。', '单选题', '投资越多收入越少', '投资越少收入越多', '投资越多收入越多', '投资和收入的关系不确定', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9297, '电影推荐系统是以下哪些的应用实例？', '多选题', '分类', '聚类', '强化学习', '回归', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9298, '电磁环网是指相同电压等级运行的线路，通过联络线联接而构成的环路。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9299, '电网故障诊断是指利用故障发生后所产生的警报信息快速有效地识别故障元件和故障类型等，依据识别结果快速切除故障区域并立即恢复供电。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9300, '电能表0.2和0.2s在测量上精度一样高。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9301, '电能表的瞬时量可由电能量远方终端冻结，因此，电能量远方终端可不与电能表A时。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9302, '电能量计量系统与SCADA系统之间需采用防火墙进行隔离。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9303, '电脑或者办公的内网进行物理隔离之后，他人无法窃取到电脑中的信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9304, '留出法是将数据集D划分为多个大小相似的互斥子集。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9305, '留出法直接将数据集划分为（）个互斥的集合。', '单选题', '一', '二', '三', '四', 'B', '留出法 （hold-out）直接将数据集D 划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集，另一个作为测试集T。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9306, '百度的Apollo（阿波罗）计划，即百度将向汽车行业及模块5 AI 重新定义一切： 悄悄改变的生产与生活领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的（ ）系统。', '单选题', '智能驾驶', '自动操作', '自动驾驶', '无人驾驶', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9307, '百度飞桨中训练过程流程的内层循环是指（）。', '单选题', '负责整个数据集的二次遍历，采用分批次方式（batch）', '负责整个数据集的一次遍历，采用分批次方式（batch）', '定义遍历数据集的次数，通过参数EPOCH_NUM设置', '负责整个数据集的多次遍历，采用分批次方式（batch）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9308, '百度飞桨中训练过程流程的内层循环顺序是（）。', '单选题', '数据准备》前向计算》计算损失函数》执行梯度反向传播', '前向计算》数据准备》计算损失函数》执行梯度反向传播', '数据准备》前向计算》执行梯度反向传播》计算损失函数', '前向计算》计算损失函数》数据准备》执行梯度反向传播', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9309, '百度飞桨中训练配置流程的最后一步是（）。', '单选题', '指定运行训练的机器资源', '设置优化算法和学习率', '声明模型实例', '加载训练和测试数据', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9310, '百度飞桨的paddle框架10.2安装指令正确的是（）。', '单选题', 'python -m pip install paddlepaddle -i https：//mirror.baidu.com/pypi/simple', 'python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0.post101 -f https：//paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html', 'python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https：//mirror.baidu.com/pypi/simple', 'python -m pip install paddlepaddle==2.1.0 -f https：//www.paddlepaddle.org.cn/whl/openblas/stable/noavx.html --no-index', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9311, '监督学习方法又可以分为生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach）。下面哪个方法不属于判别方法（）', '单选题', '回归模型', 'Adaboosting', '神经网络', '贝叶斯方法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9312, '监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9313, '监督学习的主要类型是分类和回归。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9314, '监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9315, '监督学习的数据必须要带标签等人为标注信息。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9316, '监督学习需要有大量标注好的数据集来对模型进行训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9317, '盒须图中的盒代表什么？', '单选题', '数据的最大范围', '中间一半数据点的范围', '中间一半数据点的中值', '数据的异常值', 'B', '盒须图，又叫箱线图、箱形图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9318, '目内有的即是插图又是答题区的，我们统一标为插图。   （    ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9319, '目前95598热线27个省公司服务导航采用的是传统按键的方式', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9320, '目前Fusionlnsight有哪些子产品（）', '多选题', 'Fusioninsight HD', 'Fusioninsight Farmer', 'Fusioninsight Miner', 'Fusioninsight MPPDB', 'ABCD', 'Fusionlnsigh子产品有Fusioninsight HD Fusioninsight Farmer Fusioninsight Miner Fusioninsight MPPDB');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9321, '目前MR精准定位的最细定位精准度达到多少？', '单选题', '100米', '50米', '200米', '10米', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9322, '目前RNN中常用的激活函数是（）', '单选题', 'relu', 'sigmoid', 'elu', 'Swish', 'B', '目前RNN中常用的激活函数是sigmoid');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9323, '目前anchor box尺寸的选择主要有三种方式，不包括下面哪儿种方式（）？', '单选题', '人为经验选取', 'k-means聚类', '作为超参数进行学习', '固定大小', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9324, '目前一户式查询分析中基本信息能够查询到的纳税人信息包括？', '多选题', '登记序号', '纳税人状态', '信用登记', '注册地址', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9325, '目前一户式查询分析功能均不支持导出打印功能。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9326, '目前中心化项目中采用的消息组件底层引擎是？', '单选题', 'Kafka', 'rocketMQ', 'rabbitMQ', 'activeMQ', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9327, '目前主流研究仍然集中于弱人工智能发展阶段，那么在下列哪些方面取得显著进步？', '多选题', '语音识别', '图像处理', '探索太空', '机器翻译', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9328, '目前互联网使用的IP技术是', '单选题', 'IPV2', 'IPV3', 'IPV4', 'IPV6', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9329, '目前全球卫星导航系统包括（）', '多选题', 'GPS', '伽利略', '北斗', '格洛纳斯', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9330, '目前全球综合评价最好的AI大模型是', '单选题', 'CPT4.0', 'GPT3.5', '文心一言', 'ChatGLM', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9331, '目前公司人工智能人才储备不足，但具备算法研发经验、模型训练能力的技术人员相对较多。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9332, '目前公司在人工智能应用、平台和通用组件建设方面已开展了相应探索，形成了一定的成果，但公司人工智能能力建设仍存在如下几方面的问题：（____）。', '多选题', '应用价值有待提升', '服务支撑能力不足', '共享机制尚未建立', '技术标准尚未统一', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9333, '目前公钥密码主要用来进行数字签名，或用于保护传统密码的密钥，而不用于数据加密的原因有', '单选题', '公钥密码的密钥太短', '公钥密码的效率比较低', '公钥密码的安全性不好', '公钥密码抗攻击性比较差', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9334, '目前发票开具取得明细能够提供的发票类型有哪些？', '多选题', '增值税纸质专用发票', '海关缴款书', '增值税电子专用发票', '卷式发票', 'ACDE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9335, '目前在信息技术领域几乎所有的主题和热点，如智能硬件、无人机、机器人等，其发展突破的关键环节都与（    ）。', '单选题', '开源硬件有关', '虚拟技术有关', '人工智能有关', '5G网络有关', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9336, '目前在语音识别和语音合成领域，通用的录音采样率是（____）。', '单选题', '8K、16K', '8K、32K', '16K、32K', '8K、44K', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9337, '目前增值税电子发票的种类', '多选题', '增值税专用电子发票', '增值税电子普通发票', '机动车销售电子发票', '二手车销售电子发票', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9338, '目前已有人工智能通过图灵测试。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9339, '目前手机应用通信协议不通过', '单选题', 'SIP', 'WAP', 'WAP', 'WEB', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9340, '目前数据机理融合的方法包括哪些', '多选题', '串行', '并行', '嵌入', '引导', 'ABCDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9341, '目前最好的防病毒软件能做到的是', '单选题', '检查计算机是否染有已知病毒，并作相应处理', '检查计算机是否染有病毒，消除已感染的任何病毒', '查出计算机已感染的任何病毒，消除其中的一部分', '杜绝病毒对计算机的侵害', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9342, '目前来看，虽然人工智能发展迅速，但是人工智能的产业化发展和应用仍然处在萌芽起步阶段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9343, '目前电力设备智能诊断方法中广泛使用基于统计学习方法的分类器，即机器学习方法，包括k-近邻算法、随机森林算法、支持向量机和人工神经网络等。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9344, '目前的人工智能研发的动力主要来源于（    ）。', '单选题', '科学', '商业', '学术', '军事', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9345, '目前社会中，最为突出的大数据环境是（）。', '单选题', '互联网', '物联网', '综合国力', '自然资源', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9346, '目前移动互联网三大力量的竞争焦点在移动互联网用户入口，即用户第一接触点A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9347, '目前移动设备主流的屏幕帧率是每秒（）帧', '单选题', '24', '30', '60', '120', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9348, '目前精营家上地市短信策略完整的审批流程有哪几个环节？', '单选题', '服务专员-市场部经理-省公司市场部经理-采编备案', '短信渠道主管-服务专员-市场部经理-省公司市场部经理-采编备案', '部门经理-短信渠道主管-市场部经理-服务专员-省公司市场部经理-采编备案', '部门经理-短信渠道主管-市场部经理-省公司市场部经理-服务专员', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9349, '目前集成树的产生方法大致可以分为两类。以下哪些算法属于个体分类树之间不存\n在强依赖、可同时生成的并行化方法这一类？', '多选题', 'Bagging', 'Boosting', '随机森林', 'AdaBoost', 'AC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9350, '目前，人工智能发展存在的问题不包括（ ）。', '单选题', '泡沫化', '重复化', '与应用结合不够紧密', '缺乏热情', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9351, '目前，人工智能芯片基本以GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片为主。不同类型芯片各具优势，在不同领域组合应用，呈现多技术路径并行发展态势', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9352, '目前，全球卫星导航系统有（）。', '多选题', 'GPS', 'GLONASS', '北斗', '伽利略', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9353, '目前，全社会已经形成高度重视应用信息化的良好氛围。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9354, '目前，基本的游戏人工智能技术有（         ）', '单选题', '搜索技术和遗传算法', '专家系统和CUSUM算法', 'CUSUM算法和神经网络', '多智能体和多媒体技术', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9355, '目前，多数NoSQL数据库是针对特定应用场景研发出来的，其设计遵循（）原则，更强调读写效率、数据容量以及系统可扩展性。', '单选题', 'EASY', 'READ', 'BASE', 'BASIC', 'C', 'BASE原则是Basically Available（基本可用）、Soft State（柔性状态）和Eventually Consistent（最终一致）的缩写。Basically Available 是指可以容忍系统的短期不可用，并不追求全天候服务；Soft State 是指不要求一直保持强一致状态；Eventually Consistent 是指最终数据一致，而不是严格的实时一致，系统在某一个时刻后达到一致性要求即可。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9356, '目前，智能传感器已能实现对信息数据的持续收集和初步处理，且具备一定的自动编程能力，可以根据设备的状态进行程序的同步更新', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9357, '目前，智能变电站过程层组网方式一般不采用（）。', '单选题', '全部点对点通信方式', 'GOOS', 'GOOSSV', '保护点对点方式，测控组网方式', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9358, '目前，综合布线领域广泛遵循的标准是（）', '单选题', 'GB/T503112000', 'TIA/EIA568D', 'TIA/EIA568A', 'TIA/EIA570', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9359, '目前，网络攻击的途径逐渐延伸向无线网络和移动终端。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9360, '目前，语音识别技术已经进入人们生活的方方面面， 以下人工智能应用场景中，（   ）\n没有应用到语音识别技术。', '单选题', '智能会议转写', '智能外呼', '语音质检分析', '证照识别', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9361, '目标变量在训练集上的7个实际值为【1，1，1，1，0，0，0】，目标变量的熵近似值是（log3/7=-0.847，log4/7=-0.560）（）', '单选题', '0.683', '-0.683', '0.724', '-0.243', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9362, '目标检测中常用的IoU值表征的是预测框的哪种特性？', '单选题', '预测置信度', '与真值框的重合度', '检测目标的尺度', '检测目标的复杂度', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9363, '目标检测任务中的图像标注类型是？', '单选题', '特征点标注', '线标注', '边界框标注', '像素级标注', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9364, '目标检测位置的准确度可以用IOU值评估，IOU的计算方法是求检测结果和真实标注的并集和交集的比值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9365, '目标检测常用性能指标的是（）', '单选题', '信噪比', '平方误差', 'mAP', '分辨率', 'C', 'mAP表示算法处理每张照片时间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9366, '目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9367, '目标检测的损失函数有以下哪一些？', '单选题', 'IOU', 'CIOU', 'DIOU', 'GIOU', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9368, '目标检测的结果是？', '单选题', '物体的质心位置', '物体的边界框', '物体的具体轮廓', '物体的热力图', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9369, '目标检测算法的主要目的是找到图像中用户感兴趣的语义对象的', '单选题', '位置', '类别', '位置和类别', '语义相关性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9370, '目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题（）', '单选题', '采用Focal Loss或OHEM进行负样本挖掘', '加大Hard Example损失权重', '训练时只利用Ground Truth周边的Prior Boxes进行训练，忽略其他背景区域，只考虑困难背景区域', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9371, '盲人摸象体现了信息交流的重要性，信息可以交流说明了信息具有', '单选题', '价值性', '时效性', '载体依附性', '共享性', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9372, '盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的（）方面。', '单选题', '行为能力', '感知能力', '思维能力', '学习能力', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9373, '盲目搜索策略不包括下列那个（）。', '单选题', '广度优先搜索', '深度优先搜索', '有界深度优先搜索', '全局择优搜索', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9374, '盲目搜索，大多只能在简单环境下使用，它又可称为（         ）', '单选题', 'A搜索', '无信息搜索', 'A*搜索', '简单搜索', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9375, '盲签名比普通的数字签名的安全性要高。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9376, '直方图修正法包括（）。', '多选题', '直方图统计', '直方图均衡', '直方图过滤', '直方图规定化', 'BD', '直方图统计是对图像特征值的统计；直方图过滤属于图像处理技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9377, '直方图可以利用方块的高度来反映数据的差异。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9378, '直方图均衡化适用于增强直方图呈（）分布的图像。', '单选题', '尖峰', '波形', '随机', '高斯', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9379, '直观上看，我们希望“物以类聚”，即聚类的结果“簇内相似度”⾼，且“簇间”相似度低。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '这句话描述了分类成功的结果与期望，分类本⾝就是要同类结合，特征明显。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9380, '相关与线性关系，下列说法正确的是（）', '多选题', '相关不一定是线性关系，可能是非线性关系', '相关一定是线性关系，不可能是非线性关系', '相关时若有相关系数r为0，说明两个变量之间不存在线性关系，仍可能存在非线性关系', '相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件', 'ACD', '相关不一定是线性关系，可能是非线性关系。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9381, '相关关系是一种与函数关系区别的非确定性关系，而相关分析就是研究事物或现象之间是否存在这种非确定性关系的统计方法，以下不属于相关性分析方法的是（）。', '单选题', 'Pearson相关系数', 'Spearman秩相关系数', 'Kendall相关系数', '傅里叶系数', 'D', '傅里叶系数由Fourier coefficient 翻译而来，有多个中文译名。它是数学分析中的一个概念，常常被应用在信号处理领域中。对于任意的周期信号，如果满足一定条件，都可以展开三角函数的线性组合，每个展开项的系数称为傅里叶系数，不能用于解释相关性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9382, '相关分析可以做到（）。', '多选题', '判定现象之间有无关系', '判定现象之间关系的方向', '判定相关关系的紧密程度', '说明现象之间联系的具体形式', 'ABCD', '四个选项都可以通过相关分析实现');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9383, '相关分析是指根据可用的数据，度量一个属性能在多大程度上蕴含另一个属性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9384, '相关变量中，多个自变量影响一个或多个因变量的统计分析方法称为多元回归分析。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9385, '相关变量的相关系数可以为零。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9386, '相关图中的跳点是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，拐点是指与其他数据不一致的观测值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '跳点是指与其他数据不一致的观测值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9387, '相关変量中，多个目变量影响一个或多个因变量的统计分析万法称为多兀回归分 析。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '相关変量中，多个目变量影响一个或多个因变量的统计分析万法称为多兀回归分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9388, '相同内容的字符串使用不同的编码格式进行编码得到的结果并不完全相同。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9389, '相同的词可以通过（）来实现多个词嵌入？', '单选题', 'GloVe', 'Word2Vec', 'ELMo', 'Nltk', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9390, '相对于Hadoop MapReduce，Spark的特点有（）。', '多选题', '通用性', '易用性', '速度快', '容错性', 'ABC', '相对于Hadoop MapReduce，Spark的特点包括速度快、通用性和易用性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9391, '相对于HadoopMapReduce1.0，Spark的特点不包括（）。', '单选题', '速度快', '并发多', '通用性', '易用性', 'B', '相较于HadoopMapReduce，Spark的特点为速度快、通用性和易用性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9392, '相对路径使用的特殊符号“./“ 代表目前所在的目录。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9393, '相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性，表现形式是一个nxn维的矩阵。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性，表现形式是一个nxn维的矩阵。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9394, '相比于Hadoop 0， Hadoop 0功能更加强大，且具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。目前而言，他是收费的（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9395, '相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（），帮助我们进一步接近事实的真相。', '单选题', '安全性', '完整性', '混杂性', '完整性和混杂性', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9396, '相比各种网络存储的设置技术来讲，本地硬盘可能最快。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9397, '相比神经网络算法来看，决策树算法的可解释性较差。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '神经网络是准确的，但无法解释；在计算机视觉中，决策树是可解释的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9398, '相比结构性图像，功能性图像的空间解析度较好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9399, '相较于机器学习经典的有监督学习、无监督学习问题，强化学习最大的特点是在交互中学习', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9400, '相邻两个决策区域的决策面上的判别函数值是相等的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9401, '知识产权法是指因调整？的归属、行使、管理和保护等活动中产生的社会关系的法律规范的总称。', '单选题', '劳动产权', '网络', '交通', '服务', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9402, '知识可以分为关于（）的知识。', '单选题', '规则', '事实', '控制', '以上选项都包括', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9403, '知识图谱中的三元组遵从一种三阶谓词逻辑的表达形式。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9404, '知识图谱中的实体统一主要的目的是？', '单选题', '从文本中提取实体', '从实体间提取关系', '不同写法的实体统一为一个实体', '明确代词指向哪个实体', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9405, '知识图谱中的数据类型分哪几类？', '多选题', '通用数据类型', '半结构化数据类型', '结构化数据类型', '非结构化数据类型', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9406, '知识图谱中，一个实体指向它的属性值，不同属性类型对应于不同类型属性的边。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9407, '知识图谱可以看作是一种（）的知识表示方式，相比于文本更易于被机器查询和处理，在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域广泛应用。', '单选题', '非结构化', '半结构化', '结构化', '元素化', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9408, '知识图谱在金融领域的应用包括？', '多选题', '电商平台', '社交网络', '反欺诈', '智能投顾', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9409, '知识图谱在问答系统中的数据优势包括？', '多选题', '数据结构化-检索效率高', '数据关联度-语义理解智能化程度高', '数据精度-回答准确率高', '数据匹配度高', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9410, '知识图谱技术发展初期，多数参与企业和科研机构主要采用自顶向下的方式构建基础知识库， 随着自动知识抽取与处理技术的不断成熟，如今的知识图谱大多采用自下而上的方式构建', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9411, '知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9412, '知识图谱有助于实现从感知智能到认知智能。语义与知识的向量化表示，以及利用深度学习实现语言与知识的处理是重要的人工智能技术发展趋势。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9413, '知识图谱本质上是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9414, '知识图谱构建技术主要包括：知识抽取、知识融合、知识表示、知识验证和知识推理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9415, '知识图谱的构建方式有自上而下和自下而上两种', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9416, '知识图谱组件主要包括知识建模、知识抽取、知识融合、知识计算及存储等功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9417, '知识工程属于人工智能科学的畴（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9418, '知识工程工具可以用来检测不一致数据', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9419, '知识查询操纵语言的英文缩写是（         ）', '单选题', 'KQML', 'KSQL', 'KQAL', 'KSE', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9420, '知识的存储结构为知识图谱。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9421, '知识的框架表示法中，一个框架由若干个称为“槽”的结构组成，而每一个这样的结构又可拥有若干个侧面（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9422, '知识的表示就是对知识的一种描述。某种意义上讲，知识的表示可以看成是处理机制加上（         ）', '单选题', '存储结构', '表示系统', '数据结构', '隐射关系', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9423, '知识获取的方法有手动获取知识、自动获取知识这两种方法（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '半自动和自动');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9424, '知识获取的目的是将人类专家的知识转换为专家系统知识库中的知识，知识获取的方法通常有（ ）种。', '单选题', '2', '3', '4', '5', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9425, '知识表示必须兼顾（）。', '多选题', '表达能力强', '易于推理', '易于扩展', '容易修改知识库', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9426, '知识计算引擎与知识服务技术可描述为：研究知识计算和可视交互引擎，研究创新设计、数字创意和以可视媒体为核心的商业智能等知识服务技术，开展大规模生物数据的知识发现。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9427, '矩估计的基本原理是（）。', '单选题', '用样本矩估计总体矩', '使得似然函数达到最小', '小概率事件在一次试验中是不可能发生的', '使得似然函数达到最大', 'A', '矩估计的基本原理是用样本矩估计总体矩');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9428, '矩阵A=，B=，求3A-2B（）。', '单选题', 'A', 'B', 'C', 'D', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9429, '矩阵又称为什么矩阵（）。', '单选题', '1阶矩阵', '对角矩阵', '三角矩阵', '3维矩阵', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9430, '矩阵相减使用以下哪种的函数是（）。', '单选题', 'np.add）', 'np.subtract）', 'np.multiply）', 'np.divide）', 'B', 'ABCD选项分别对应矩阵计算的加减乘除法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9431, '短信策略执行的完整流程是怎样？', '单选题', '提交申请-配置-执行', '配置-审批-执行', '提交申请-配置-群发测试-执行', '配置-审批-群发测试-执行', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9432, '短期负荷预测是指（）h的日负荷预测和（）h的周负荷预测。', '单选题', '12，84', '48336', '24168', '72672', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9433, '研发电力专业人工智能模型的基础是样本数据', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9434, '研究如何使机器人具有感知能力，对人类感知外界功能的模拟的方法是（         ）', '单选题', '机器学习', '模式识别', '机器人', '机器感知', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9435, '研究某超市销售记录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的那类问题（）。', '单选题', '关联规则发现', '聚类', '分类', '自然语言处理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9436, '研究语言所存在的外界环境对语言使用所产生的影响，叫（         ）', '单选题', '语法分析', '句法分析', '语义分析', '语用分析', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9437, '研究高效处理大规模数据的（），能推动社交网络分析、语义web分析、生物信息网络分析、自然语言处理等新兴应用领域的发展。', '单选题', '分布式计算', '云计算', '图计算', '互相关系数', 'B', '研究高效处理大规模数据的云计算，能推动社交网络分析、语义web分析、生物信息网络分析、自然语言处理等新兴应用领域的发展。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9438, '硬件故障被认为是常态，为了解决这个问题.HDFS设计了副本机制。默认情况下 HDFS会存（）份？', '单选题', '3.0', '5.0', '2.0', '4.0', 'A', '默认情况下 HDFS会存3份');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9439, '硬投票计算出每个类别的平均估算概率，然后选出概率最高的类别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9440, '硬盘的逻辑结构包括缓存。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9441, '确保对软编码人员进行安全培训，使开发人员了解安全编码基本原则和方法，确保开发人员编写出安全的代码。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9442, '确定性知识是指（）知识。', '单选题', '可以精确表示的', '正确的', '在大学中学到的知识', '能够解决问题的', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9443, '示例学习属于下列哪种学习方法？（）', '单选题', '解释学习', '归纳学习', '类比学习', '机械学习', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9444, '社交媒体中包含了大量文本数据，成为语义信息获取的重要来源（）', '单选题', '正确', '错误', '看具体情况', '不知道', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9445, '社交媒体平台是文本数据最直观的呈现形式。假设你有一个推特社交媒体完整语料库，你会如何创建一个建议标签的模型？', '单选题', '完成一个主题模型掌握语料库中最重要的词汇；', '训练一袋N-gram模型捕捉顶尖的n-gram：词汇和短语', '训练一个词向量模型学习复制句子中的语境', '以上所有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9446, '社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的（），通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司', '单选题', '地址', '行为', '情绪', '来源', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9447, '社会工程学常被黑客用于TCP。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9448, '神将网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题？', '单选题', 'Relu 函数', 'Sigmoid 函数', 'tanh 函数', 'Softsign 函数', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9449, '神经元之间的每个连接都有（）权重。', '单选题', '一个', '两个', '多个', '无', 'A', '神经元之间的每个连接都有一个权重。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9450, '神经元模型是（）', '单选题', '生物神经', '神经网络中最基本的组成部分', '计算机存储单元', '多层感知机', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9451, '神经元的数学模型是由三部分组成：加权求和、非线性函数映射和（         ）', '单选题', '线性动态系统', '线性函数映射', '神经网络', '连续函数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9452, '神经元的数学模型是由加权求和、线性动态系统和（         ）', '单选题', '线性函数映射', '非线性函数映射', '神经网络', '连续函数', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9453, '神经网络中W12的1是代表什么含义（）。', '单选题', '前一层的第一个神经元', '后一层的第一个神经元', '输入层的第一个神经元', '输出层的第一个神经元', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9454, '神经网络中使用的激活函数（）。', '单选题', 'Sigmoid函数', '阶梯函数', '余弦函数', '正弦函数', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9455, '神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9456, '神经网络中最基本的成分是', '单选题', '神经元模型', '层', '网络', '都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9457, '神经网络中最基本的成分是神经元', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9458, '神经网络中激活函数是模仿什么机制处理（）。', '单选题', '阈值', '区间', '阶跃函数', 'sigmoid函数', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9459, '神经网络中的损失函数是使用那两个值衡量（）。', '单选题', '计算值与目标值', '期望值与目标值', '预测值与目标值', '计算值与实际值', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9460, '神经网络中的最重要的参数是（）', '单选题', '权重', '输入值', '输出值', '节点数量', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9461, '神经网络中的每个节点称为（）。', '单选题', '神经元细胞', '神经元', '神经细胞', '细胞', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9462, '神经网络中的注意力机制受到人类视觉中注意力的启发，即人类视觉注意力能够聚焦到图像的特定区域，并在这个区域有非常低的分辨率，而在其它区域有较高的分辨率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '神经网络中的注意力机制受到人类视觉中注意力的启发，即人类视觉注意力能够聚焦到图像的特定区域，并在这个区域有非常高的分辨率，而在其它区域有较低的分辨率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9463, '神经网络中的隐藏层节点数一般设置多少个（）。', '单选题', '3', '100', '200', '按实际情况设定', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9464, '神经网络中神经元的说法正确的是（）', '单选题', '一个神经元有多个输入输出', '一个神经元有多个输入和一个输出', '一个神经元有一个输入和多个输出', '以上都正确', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9465, '神经网络中，前向计算是指从输入计算输出的过程，顺序从网络后至前。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9466, '神经网络可以按（）分类', '多选题', '学习方式', '网络结构', '网络的协议类型', '网络的活动方式', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9467, '神经网络对未经过训练的数据具有分类功能，但其需要很长时间进行训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '神经网络对未经过训练的数据具有分类功能，但其需要很长时间进行训练。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9468, '神经网络层数越多，就会产生什么效果（）', '多选题', '算法精度提升', '梯度消失风险越大', '计算时间越长', '参数越多', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9469, '神经网络感知机只有（）神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元。', '单选题', '输出层', '输入层', '感知层', '网络层', 'A', '神经网络感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号以后传递给输出层，其中，仅输出层进行激活函数处理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9470, '神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的计算模型。以下哪个说法是正确的？', '单选题', '神经网络只有一层神经元', '神经网络可以有多层神经元', '神经网络只能用于图像识别', '神经网络不需要训练就可以自动学习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9471, '神经网络是受？启发而发明的', '单选题', '神经元', '红细胞', '白细胞', '造血干细胞', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9472, '神经网络是由（）演化而来。', '单选题', '符号主义', '认知主义', '联结主义', '行为主义', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9473, '神经网络是（）学派的成果', '单选题', '符号学派', '联接学派', '行为学派', '统计学派', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9474, '神经网络是（）算法的一种。', '单选题', '分类', '聚类', '关联', '回归', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9475, '神经网络模型因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。下列关于神经元的描述中，正确的有（____）。', '多选题', '每个神经元有一个输入和一个输出', '每个神经元有多个输入和一个输出', '每个神经元有一个输入和多个输出', '每个神经元有多个输入和多个输出', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9476, '神经网络模型按照学习方式可分为前馈型和后馈型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9477, '神经网络模型训练时，依赖于以下哪一种法则进行参数计算？', '单选题', '最大值法则', '最小值法则', '链式求导法则', '平均求导法则', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9478, '神经网络由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9479, '神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？', '单选题', '每个神经元可以有一个输入和一个输出', '每个神经元可以有多个输入和一个输出', '每个神经元可以有多个输入和多个输出', '上述都正确', 'D', '每个神经元可以有一个或多个输入，和一个或多个输出。如图所示的神经网络结构中，隐藏层的每一个神经元都是多输入多输出。若将输出层改为一个神经元，则隐藏层每个神经元都是一个输出；若将输入层改为一个神经元，则隐藏层每个神经元都是一个输入。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9480, '神经网络由输入层、隐藏层、输出层基本组成。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9481, '神经网络的三层网络结构包括（）。', '单选题', '输入层、中间层、输出层', '输入层、输出层、中间层', '输入层、隐藏层、输出层', '输入层、输出层、隐藏层', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9482, '神经网络的局限性不包括', '单选题', '没有办法进行特征学习', '比较容易过拟合', '训练速度比较慢', '较弱的容错能力', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9483, '神经网络的拓扑结构可以分为（）和随机型网络等。', '多选题', '前向型', '后向型', '反馈型', '自组织竞争型', 'ACD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9484, '神经网络的最后一层称为（         ）', '单选题', '定义层', '输入层', '输出层', '网络层', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9485, '神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成，然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9486, '神经网络的程序编写使用了什么方法（）', '单选题', '类和函数', '只有类', '只有函数', '以上都不是', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9487, '神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9488, '神经网络的训练过程中，反向传播算法的主要作用是调整神经元的连接权重。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9489, '神经网络研究属于下列（ ）学派', '单选题', '符号主义', '连接主义', '行为主义', '都不是', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9490, '神经网络研究属于符号主义学派。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9491, '神经网络研究属于连接主义学派。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9492, '神经网络算法不能用于数据降维', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9493, '神经网络算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '神经网络算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9494, '神经网络解决非线性分类，是通过（）', '多选题', '构造神经网络', '用激活函数', '训练权重矩阵', '让损失最大化', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9495, '神经网络训练时可以将全部参数初始化为0。（）', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9496, '神经网络训练过程中，一般会遇到停滞期，即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况？', '单选题', '增加参数数量', '减少参数数量', '在开始时将学习率降低10倍', '改变几个时期的学习率', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9497, '神经网络起源很早，但真正被大规模商用还是在本世纪，你觉得阻碍神经网络在上世纪发展的主要原因是什么（）.', '多选题', '理论没有发展起来', '科学界不重视', '计算能力跟不上', '标注数据不足', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9498, '禁止使用活动脚本可以防范IE执行本地任意程序。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9499, '禁用本地文件系统的校验功能可以设置属性是（      ）。', '单选题', 'fs.file.impl', 'fs.hdfs.impl', 'fs.local.impl', 'fs.raw.impl', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9500, '福格行为模型是用来研究用户行为原因的分析模型A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9501, '离散化是指把数值属性的原始值用区间标签或者概念标签替换', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9502, '离散属性总是具有有限个值。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9503, '离散程度的测度值愈大，则（）。', '单选题', '映变量值愈分散，算术平均数代表性愈差', '映变量值愈集中，算术平均数代表性愈差', '映变量值愈分散，算术平均数代表性愈好', '映变量值愈集中，算术平均数代表性愈好', 'A', '离散程度的测度值愈大，则映变量值愈分散，算术平均数代表性愈差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9504, '离散量是指在数值上可以连续变的值，如空气质量标准欧Ⅲ、欧Ⅳ、欧Ⅴ等', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9505, '离线灾难恢复适用于数据保护实时性不高的场景，并且成本较低', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9506, '离群点可以是合法的数据对象或者值。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9507, '离群点是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9508, '移动互联网技术的发展更加的推进云技术的不断发展，产品平台应用的发展A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9509, '移动互联网的主要特征：交互性、便携性、隐私性、定位性、娱乐性、局限性、身份统一性A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9510, '移动互联网的产业模型不包括', '单选题', '芯片制造商', '终端制造商', '电信运营商', '互联网企业', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9511, '移动互联网需要解决的关键问题主要包括随时接入、随地接入和应用服务A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9512, '移动机器人底盘移动动方式主要分为哪三大类？ （   ）', '单选题', '轮式底盘、履带式底盘、足式底盘', '标准轮底盘、全向轮底盘、麦克纳姆轮底盘', '二轮式底盘、三轮式底盘、四轮式底盘', '蒸汽发动机底盘、燃油发动机底盘、', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9513, '移动机器人轨迹规划中所用参数优化法是对（   ）进行控制。', '单选题', '位置', '时间', '速度', '加速度', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9514, '移动端开发中常用的数据库是', '单选题', 'MySQL', 'Oracle', 'SQLite', 'MongoDB', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9515, '移动运营商对客户的流失进行预测，可以使用下面哪种机器学习方法比较合适 （ ）。', '单选题', '一元线性回归分析', '关联方法', '聚类方法', '多层前馈网络', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9516, '移动运营商对客户进行细分，设计套餐和营销活动可以使用下面哪种机器学习方法（ ）。', '单选题', '贝叶斯分类器', '关联方法', '聚类算法', '多层前馈网络', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9517, '程序中异常处理结构在大多数情况下是没必要的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '有必要的');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9518, '程序开发要经过ABCD四个阶段，即分析问题Analysis、构造算法Build、编写代码Code、调试程序Debug。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9519, '程序执行时，出现“SyntaxError：unexpectedindent”错误，表示的是', '单选题', '出现了未知的缩进', '类型错误', '版本兼容性错误', '安装失败', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9520, '程序设计要达到（）要求。①程序要易于阅读②程序要保持清晰③遵循模块化设计原则④遵循程序复用原则', '单选题', '②④', '①③④', '②③④', '①②③④', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9521, '程序设计过程中的三要素是（）', '单选题', '算法、数据结构和程序设计方法学', '数据、算法和数据结构', '输入、操作处理和输出', '数据、数据结构和处理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9522, '程序运行结果是（ ）ls1=【1， 2， 3， 4】ls2=ls1ls1=【2，3，4】print（ls2）', '单选题', '【2，3，4】', '【1，2，3，4】', '【1，2，3，4，2，3，4】', '没有输出结果', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9523, '空洞卷积也叫扩张卷积，在保持参数个数不变的情况下增大了卷积核的感受野。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9524, '空洞卷积使 CNN 能够捕捉更远的信息，获得更大的感受野（NLP 中可理解为获取更长的上下文）；同时不增加参数的数量，也不影响训练的速度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9525, '窗口操作需要设置两个参数分别是窗口长度和滑动间隔', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9526, '立体视觉是（ ）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。', '单选题', '人机交互', '虚拟现实', '自然语言处理', '计算机视觉', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9527, '站在整个全球人类语言演化的大方向上来看，量词现象是具有地方性的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9528, '符号主义认为。不论是自然生成的物质还是人工制造的物质，只要该物质遵循物理学定律，都有成为智能型物体的可能，只是需要找到它的内在并赋予它。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9529, '符号主义，认知即计算，认为人工智能源于___。', '单选题', '数理逻辑', '仿生学', '复杂联结', '自然演化', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9530, '符号常量名必须全部大写', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '常量名全部大写，单词之间以下划线“_”隔开');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9531, '符号集a、b、c、d，它们相互独立，相应概率为1/2、1/4、1/8/、1/16，其中包含信息量最小的符号是（）', '单选题', 'a', 'b', 'c', 'd', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9532, '符合强人工智能的描述有。', '多选题', '仅在某个特定的领域超越人类的水平', '是通用的人工智能', '可以胜任人类的所有工作', '在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9533, '符合正态分布的两类样本的分类面的位置与先验概率无关', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9534, '第一个实用的、迄今为止应用最广的公钥密码体制是RSA。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9535, '第一个将大数据上升为国家战略的国家是', '单选题', '中国', '美国', '英国', '法国', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9536, '第一个提出大数据概念的公司是（）', '单选题', '微软公司', '谷歌公司', '脸谱公司', '麦肯锡公司', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9537, '第三代省级业务支撑系统总体架构规划原则是什么？', '单选题', '厚PaaS、薄应用', '厚PaaS、厚应用', '薄PaaS、薄应用', '薄PaaS、厚应用', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9538, '第三方库Beautifulsoup4的功能是（ ）。', '单选题', '解析和处理HTML和XML', '支持web应用程序框架', '处理http请求', '支持webservices框架', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9539, '第四次工业革命以___为代表', '单选题', '机械化技术', '电气化技术', '信息化技术', '智能化技术', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9540, '等深分箱法也即统一区间，使数据集在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱 的区间范围是一个常量，称为箱子深度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '等深分箱和等宽分箱。 等深分箱：按记录数进行分箱，每箱具有相同的记录数，每箱的记录数称为箱的权重，也称箱子的深度');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9541, '策略管理菜单中策略的执行情况的更新周期是多久？', '单选题', '1天', '实时', '20分钟', '1小时', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9542, '策略路由和路由策略都可以影响数据包的转发过程，但他们对数据包的影响方式是不同的，策略路由是基于策略的转发，失败后再查找路由表转发，基于转发平面，为转发策略服务，需要手工配置，路由策略是基于目的地址按路由表转发；基于控制平面，为路由协议和路由表服务；与路由协议结合完成策略。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9543, '签订信息系统工程项目合同时有需要注意事项，下列选项中（）在合同签订时不要考虑', '单选题', '当事人的法律资格', '验收标准', '项目管理计划', '技术支持服务', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9544, '简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9545, '简单随机抽样中，各对象被抽中的概率可能会存在差异。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '简单随机抽样中，各对象被抽中的概率不存在差异，因为其具有随机性');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9546, '简易采集模式是利用系统内置模板进行数据采集的模式。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9547, '算术平均数公式是算数平均数=总体标志值直 （数据）总和/总体单位总和。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9548, '算法“歧视”现象可能出现在（）。', '多选题', '算法设计', '算法实现', '算法投入使用', '算法验证', 'ABC', '算法歧视是指算法设计、实现和投入使用过程中出现的各种“歧视”现象。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9549, '算法是指', '单选题', '数学的计算公式', '程序设计语言的语句序列', '问题的精确描述', '解决问题的精确步骤', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9550, '算法的有穷性是指（）', '单选题', '算法程序的运行时间是有限的', '算法程序所处理的数据量是有限的', '算法程序的长度是有限的', '算法只能被有限的用户使用', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9551, '箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '箱形图包含了六个数据节点，会将一组数据按照从大到小的顺序排列，分别计算出它的上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘，还有一个异常值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9552, '箱形图能显示出一组数据的最大值、最小值、（）、上四分位数及下四分位数。', '单选题', '众数', '中位数', '平均数', '异常值', 'B', '箱形图于1977年由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9553, '箱线图中不包含的内容是（）', '单选题', '中位数', '平均值', '下四分位数', '上四分位数', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9554, '箱线图包含的五个统计量是（）。', '多选题', '中位数', '众数', '四分位数', '最值', 'ACD', '包括最小值、第一四分数、中位数、第三四分数和最大值');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9555, '簇内相似度高且簇间相似度低的聚类结果比较好', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9556, '簇评估的作用有（）。①确定数据集的聚类趋势。②确定正确的簇个数。③比较两个簇集，确定那个更好。④不引用附加信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况', '单选题', '①②', '②③④', '①②③', '①②③④', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9557, '类中的每个属性必须有初始值。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9558, '类似人的智能的机器人属于（         ）', '单选题', '第一代机器人', '第二代机器人', '第三代机器人', '第四代机器人', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9559, '类别不平衡就是指分类任务中相同类别的训练样例数目差别很大的情况。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9560, '类别不平衡指分类任务中不同类别的训练样例数目（）的情况。', '单选题', '没有差别', '差别很大', '差别很小', '以上都不正确', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9561, '类域界面方程法中，不能求线性不可分情况下分类问题近似或精确解的方法是（ ）', '单选题', '势函数法', '基于二次准则的H-K算法', '伪逆法', '感知器算法', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9562, '类多态是不同的对象调用相同的函数，产生不同的效果。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9563, '类方法可以访问对象变量。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '类方法只能访问类的变量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9564, '类的封装是将抽象得到的属性和方法封装到一个类中，增强安全性和简化编程，使用者不必了解具体的实现细节，只需要通过外部接口，依据特定的访问权限来使用类的成员和方法。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9565, '类的特点有（）。', '多选题', '封装', '继承', '多态', '重复', 'ABC', '类的特点：封装、继承、多态。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9566, '类的继承实现代码的重用，不需要重复编写代码。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9567, '类脑人工智能及人工神经元网络只是智能展现的一种形式', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9568, '类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9569, '类脑计算系统从“（）”向“（）”逐步演进', '单选题', '专业、通用', '静态、动态', '单一、多样', '简单、复杂', 'A', '类脑计算系统从“专业”向“通用”逐步演进');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9570, '粘贴原单元格的所有内容包括（）。', '多选题', '公式', '值', '格式', '附注', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9571, '精确率、查全率、准确率、F1分数四种指标各有侧重，指标值都是越⾼越好，最佳值均为1，最差值均为0。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'F1分数（F1 Score），是统计学中⽤来衡量⼆分类（或多任务⼆分类）模型精确度的⼀种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回\n率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的⼀种加权平均，它的最⼤值是1，最⼩值是0，值越⼤意味着模型越好。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9572, '精确率越⾼，意味着误报率越低，因此，当误报的成本较⾼时，精确率指标有助于判断模型的好坏。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9573, '精细分割标注工具在计算机视觉中用于？图片。', '单选题', '分割', '连接', '拼接', '整合', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9574, '精营家平台上的目标用户群如何创建？', '多选题', '直接在精营家上导入号码清单文件', '通过在精营家上标签计算创建客户群', '通过在标签库上设置客户群推送到精营家', '从DACP建模后直接导入到精营家', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9575, '精营家平台创建营销策略的基本步骤是哪几个？', '多选题', '选政策', '选用户', '选渠道', '选时机', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9576, '精营家支持哪几个维度的效果评估？', '单选题', '策略、政策、媒体、一线人员', '策略、政策、媒体、门店', '政策、渠道、媒体、门店', '政策、渠道、一线人员', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9577, '精营家账号权限如何申请？', '单选题', '无需申请，直接使用OA登陆', '统一用户里申请“精营家”系统相关账号', '统一用户里申请“黄金眼”系统相关账号', '邮件发送给负责人进行后台配置', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9578, '精通业务的员工往往？。', '单选题', '对同事团结友爱', '对领导毕恭毕敬', '对工作了如指掌', '对客户热情友好', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9579, '系统保存的数据一定是完整的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9580, '系统发生死锁时，其资源分配图中必然存在环路因此，如果资源分配图中存在环路，则系统一定出现死锁。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9581, '系统存放任何程序和数据都必须有一定的？。', '单选题', '存储空间', '系统性能', '吞吐速度', '能源消耗', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9582, '系统性分析问题通常能够？。', '单选题', '预测问题的发生', '找到问题的根源', '提高员工的效率', '防止系统的崩溃', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9583, '系统是由？组成的有序整体。', '单选题', '部件', '内存', '磁盘', '软件', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9584, '系统状态选取与评估是配电系统可靠性评估的核心内容。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9585, '系统编号申请在以下哪个平台（）', '单选题', '资产管理平台', '需求基线平台', '架构治理平台', 'ADCloud', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9586, '系统账号的口令必须以加密形式显示，同时，最小口令长度、修改口令的时间间隔、口令的唯一性、口令过期失效后的宽限使用次数必须严格限制。（  ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9587, '索菲亚是第一个获得公民身份的机器人。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9588, '线性SVM和一般线性分类器的区别主要是（ ）', '单选题', '是否进行了空间映射', '是否确保间隔最大化', '是否能处理线性不可分问题', '训练误差通常较低', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9589, '线性判别分析在二分类问题上，也称为（）。', '单选题', '线性回归', '对数几率回归', 'Fisher判别分析', '主成分分析', 'C', '线性判别分析在二分类问题上，也称为Fisher判别分析。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9590, '线性判别分析常被视为一种经典的（）技术。', '单选题', '非监督降维', '半监督降维', '监督降维', '半监督SVM', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9591, '线性判别分析设法将样例投影到（）直线上，使得同类样例的投影点尽可能（）。', '单选题', '一条；接近', '两条；接近', '一条；远离', '两条；原理', 'A', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9592, '线性判别分析（LDA）从贝叶斯决策理论阐释，当两类数据同先验且满足（）时，LDA达到最优分类。', '单选题', '满足高斯分布', '协方差相等', '满足高斯分布且协方差相等', '协方差不等', 'C', '线性判别分析（LDA）从贝叶斯决策理论阐释，当两类数据同先验且满足满足高斯分布且协方差相等时，LDA达到最优分类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9593, '线性回归中优化目标函数的求取过程与下面哪一种方法是相同的（）', '单选题', '最大后验概率', '最小化后验概率', '最小二乘法', '最大似然估计', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9594, '线性回归中，我们可以使用正规方程（Normal Equation）来求解系数。下列关于正规方程说法正确的是？', '多选题', '不需要选择学习因子', '当特征数目很多的时候，运算速度会很慢', '不需要迭代训练', '', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9595, '线性回归主要⽤于解决回归问题，其因变量是连续的值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9596, '线性回归分析仅适用于决策属性（目标）是（）的情况', '单选题', '序数变量', '类别变量', '名称变量', '连续变量', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9597, '线性回归和逻辑回归中，关于损失函数对权重系数的偏导数，下列说法正确的是？', '单选题', '两者不一样', '两者一样', '无法确定', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9598, '线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是？', '单选题', '曲面', '平面', '超平面', '超曲面', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9599, '线性回归方法是假定条件属性和决策属性之间存在线性关系，然后通过训练数据拟合出一个（）方程，并使用该方程去预测未知的新实例。', '单选题', '一元一次', '线性', '二元一次', '多元', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9600, '线性回归是⼀种有监督机器学习算法，它使⽤真实的标签进⾏训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9601, '线性回归模型只能处理具有线性关系的数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9602, '线性回归的基本假设不包括（）。', '单选题', '随机误差项是一个期望值为0的随机变量', '对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差', '随机误差项彼此相关', '解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立', 'C', '线性回归的基本假设：（1）线性关系假设。（2）正态性假设，指回归分析中的Y服从正态分布。（3）独立性假设，包含两个意思：①与某一个X对应的一组Y和与另一个X对应的一组Y之间没有关系，彼此独立；②误差项独立，不同的X所产生的误差之间应相互独立，无自相关。（4）误差等分散性假设：特定X水平的误差，除了应呈随机化的常态分配，其变异量也应相等，称为误差等分散性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9603, '线性回归的损失函数中加入L1正则项，此时该回归叫做Lasso回归。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9604, '线性回归算法主要在sklearn中的哪个（）模块中（）。', '单选题', 'base', 'cluster', 'linear_model', 'kernel_impute', 'C', 'sklearn中linear_model是广义线性模型模块。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9605, '线性回归能完成的任务是（  ）', '单选题', '预测离散值', '预测连续值', '分类', '聚类', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9606, '线性多类判别：若每两个模式间可用判别平面分开，在这种情况下，M类有（  ）个判别函数，存在有不确定区域。', '单选题', 'M', 'M-1', 'M*（M-1）/2', '（M+1）*M/2', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9607, '线性尺寸的数字一般注写在尺寸线的下方或中断处。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9608, '线性模型中的权重w值可以看做各个属性x的（）。', '单选题', '正则化系数', '对最终决策结果的贡献度', '高维映射', '取值', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9609, '线性模型的优点不包括', '单选题', '模型简单、容易训练', '快速预测', '对预测结果能很好解释', '较好的分类所有数据集', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9610, '线性模型的基本形式有（）。', '多选题', '线性回归', '对数几率回归（二分类问题）', '线性判别分析（Fisher判别分析）', '多分类学习', 'ABCD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9611, '线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是（）。', '单选题', '一元', '线性', '多元', '非线性', 'B', '基于线性变换来进行降维的方法称为线性降维法。非线性降维是基于核技巧对线性降维方法进行“核化”');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9612, '线路故障类型诊断适合使用（____）技术。', '多选题', '集成学习', '深度学习', '无监督学习', '强化学习', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9613, '线路故障诊断属于（____）类型。', '单选题', '半监督学习', '有监督学习', '无监督学习', '强化学习', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9614, '组件化思想是分治法的一种体现', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9615, '组件是软件系统中可替换的、物理的组成部件，它封装了实现体。并提供了一组（）的实现方法。', '单选题', '所有的属性和操作', '接口', '实现体', '一些协作的类的集', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9616, '组织过程资产在项目管理中扮演很重要的角色，（）不属于组织过程资产', '单选题', '基础设施', '组织的经验学习系统', '产品组件标准', '招聘、培养、使用和解聘技术人员的指导方针', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9617, '终止一个前台进程可以使用 （）', '单选题', 'ctrl + c', 'ctrl + z', 'alt + c', 'alt + z', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9618, '终端换机轨迹可以从以下哪张表获取？', '单选题', 'A_TERM_USE_D', 'I_TERM_RES_D', 'I_TTRM_TRAIL_D', 'I_TERM_TRD_D', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9619, '终端用户及资产所有方应安装、使用防病毒软件，定期进行软件、病毒库升级，定期查杀病毒，不得随意关闭防病毒软件的实时监控功能。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9620, '终端销售的转化率经常使用哪种分析法', '单选题', '对比分析', '漏斗分析', '结构分析', '综合评价法', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9621, '经典的全连接神经网络中，隐含层可以增加网络深度和复杂度', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9622, '经典的全连接神经网络中，隐含层的节点数是可以调整的，节点数越多，神经网络表示能力越强，参数量也会减少', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9623, '经典的全连接神经网络来包含四层网络：输入层、两个隐含层和输出层', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9624, '经典逻辑推理有哪些？', '多选题', '自然演绎推理', '归结演绎推理', '不确定与非单调推理', '与、或形演绎推理', 'ABD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9625, '经典逻辑推理的方法不包括那个（）', '单选题', '自然演绎推理', '归结演绎推理', '与或形演绎推理', '假设推理', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9626, '经常与黑客软件配合使用的是？。', '单选题', '程序', '蠕虫', '系统', '木马', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9627, '经济所有制类型是根据纳税人的哪项类型进行划分。', '单选题', '课征主体登记类型', '登记注册类型', '行业', '纳税人主体类型', 'B', '通过登记注册类型判断所有制类型，包括国有、民营、外资。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9628, '经过仿射变换后，图像中正方形一定还是正方形。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9629, '经过权值和阈值不断迭代调整的过程，就是网络的学习与训练过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9630, '经验损失可以使用每个子树上的样本分布的熵之和来描述。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '用叶节点的熵之和描述');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9631, '结合人工智能技术对电力变压器多模态数据进行自动分析，对于及时、准确地掌握设备运行状况，提高运维管理水平具有重要的技术价值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9632, '结巴分词不支持繁体字分词', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9633, '结巴分词的安装包括全自动安装、？和手工安装。', '单选题', '半自动安装', '电动安装', '水力安装', '机械安装', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9634, '结构化数据的存储和排列都是有规律的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9635, '结构化程序设计所规定的三种基本控制结构是（）', '单选题', '输入、处理、输出', '树形、网形、环形', '顺序、选择、循环', '主程序、子程序、函数', 'C', '结构化程序设计所规定的三种基本控制结构是顺序结构、选择结构、循环结构');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9636, '结构损失可以用叶节点的个数来描述。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9637, '绘制图表时，可以使用subplot（）函数创建多个子图。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9638, '绘制水平条形图的函数是', '单选题', 'plot（ ）', 'pie（）', 'barh（）', 'bar（）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9639, '绘制直方图的命令是', '单选题', 'plt.bar（）', 'plt.hist', 'plt.pie', 'plt.scatter', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9640, '绘制词云时，发现词云中的中文全变成了小方框，是由于没有指定合适的中文字体。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '绘制词云时，发现词云中的中文全变成了小方框，是由于没有指定合适的中文字体。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9641, '绘图仪是多媒体软件', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9642, '绘图时多个坐标系显示的命令是（）。', '单选题', 'plt.subplots', 'plt.title', 'plt.grid', 'plt.lable', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9643, '绘图时显示图例的命令是（）。', '单选题', 'plt.plot', 'plt.legend', 'plt.legemd', 'plt.show', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9644, '绘图是如何通过（）为项目设置matplotlib参数（）。', '单选题', 'rc）', 'sci）', 'axes）', 'sca）', 'A', 'matplotlib.rc）设置当前的matplotlib参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9645, '给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于（）', '单选题', '强化学习', '半监督学习', '监督学习', '无监督学习', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9646, '给你几万条用户数据，每条用户数据的电话号码是其唯一的关键字段，请选择合适的数据结构，将这些用户数据加载到内存中管理起来。这个数据结构支持基于电话号码的快速查询，同时又支持新数据的快速插入（有新的用户不断注册进来）：（）', '多选题', '链表', 'Hash 表', 'B+Tree', '队列', 'ABC', '队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样、队列是一种受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9647, '给出混淆矩阵示例\n以下哪个是召回率计算式', '单选题', 'TP/（TP+FP）', 'TP/（TP+FN）', 'FP/（TP+FN）', 'FP/（TN+FP）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9648, '给定n个数据点，如果其中一半用于训练，另一半用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减小（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9649, '给定一个长度为n的不完整单词序列，我们希望预测下一个字母是什么。比如输入是“predictio”（9个字母组成），希望预测第十个字母是什么。下面哪种神经网络结构适用于解决这个工作？', '单选题', '循环神经网络', '全连接神经网络', '受限波尔兹曼机', '卷积神经网络', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9650, '给定三个变量X，Y，Z。（X，Y）、（Y，Z）和（X，Z）的Pearson相关性系数分别为C1、C2和C3。现在X的所有值加2（即X+2），Y的全部值减2（即Y-2），Z保持不变。那么运算之后的（X，Y）、（Y，Z）和（X，Z）相关性系数分别为D1、D2和D3。现在试问D1、D2、D3和C1、C2、C3之间的关系是什么？（）', '单选题', 'D1=C1，D2《C2，D3》C3', 'D1=C1，D2》C2，D3》C3', 'D1=C1，D2》C2，D3《C3', 'D1=C1，D2《C2，D3《C3E.D1=C1，D2=C2，D3=C3', 'E', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9651, '给定三个点（1，4）、（2，3）、（2，4），它们的欧氏距离最小值是1', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9652, '给定三个点（1，4）、（2，3）、（2，4），它们的欧氏距离最小值是2。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9653, '给定两个特征向量，以下哪些方法可以计算这两个向量相似度？（）', '多选题', '欧式距离', '夹角余弦（Cosine）', '信息熵', '曼哈顿距离', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9654, '给定关于神经网络的描述，已知：1）大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达；2）每一个神经元都有输入、处理函数和输出；3）神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数；4）为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型。（____）情况下神经网络模型被称为深度学习模型。', '单选题', '加入更多层，使神经网络的深度增加', '有维度更高的数据', '当这是一个图形识别的问题时', '都不正确', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9655, '给定列表ls = 【1， 2， 3， “1“， “2“， “3“】，其元素包含2种数据类型，哪个选项是列表ls的数据组织维度？', '单选题', '二维数据', '多维数据', '多维数据一维数据', '高维数据', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9656, '给定初始点x0=（1，1），用最速下降法求函数f（x）=4*x1+6*x2-2*x1^2-2*x1*x2-2*x2^2的极大值，则迭代一次后x1=？', '单选题', '（-1/2，1）', '（1/2，1）', '（-1，1）', '（2，1）', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9657, '给定字典d，以下选项中对x in d的描述正确的是（）。', '单选题', 'A：x是一个二元元组，判断x是否是字典d中的键值对', 'B：判断x是否是在字典d中以键或值方式存在', 'C：判断x是否是字典d中的值', 'D：判断x是否是字典d中的键', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9658, '给定字典d，以下选项中对语句：`x in d`的描述正确的是（ ）。', '单选题', 'x是一个二元元组，判断x是否是字典d中的键值对', '判断x是否是在字典d中以键或值方式存在', '判断x是否是字典d中的值', '判断x是否是字典d中的键', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9659, '给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9660, '给定的数据集包括“胡佛塔”和其他一些塔的图像。现在要使用PCA（特征脸）和最近邻方法来构建一个分类器，可以预测新图像是否显示“胡佛塔”。该图给出了输入的训练图像样本\n\n为了从“特征脸”算法获得合理的性能，这些图像将需要什么预处理步骤？', '单选题', '1', '2', '1和2', '都不是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9661, '给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离，这说的是（）算法。', '单选题', 'PCA', 'SVM', 'K-means', 'LDA', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9662, '给定词汇表如下：{Bob，ok，like，football，car}。则下面句子Botlikesfootball的词袋模型表示为（）。', '单选题', '【1 1 1 0 0】', '【1 0 1 1 0】', '【1 0 0 1 0】', '【0 1 1 0 1】', 'B', '统计文档中每个词的数量，根据词表的位置，将各个词的数量拼接成一个向量即可。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9663, '给标识符关联名字的过程是', '单选题', '生成语句', '表达', '赋值语句', '命名', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9664, '给线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成？（）', '单选题', '增加R-square', '减少R-square', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9665, '绝对多数投票法的基本思想是（）。', '单选题', '对于若干和弱学习器的输出进行平均得到最终的预测输出', '少数服从多数，数量最多的类别为最终的分类类别', '不光要求获得最高票，还要求票过半数', '将训练集弱学习器的学习结果作为输入，将训练集的输出作为输出，重新训练一个学习器来得到最终结果', 'C', '绝对多数投票法若某标记得票过半数，则预测为该标记；否则拒绝预测。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9666, '绝缘子图像的目标检测中，若训练集样本较少，可先使用COCO数据集对模型进行预训练，然后将绝缘子图像输入预训练模型进行微调。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9667, '绝缘子在输电线路中用量庞大，由于长期运行在户外，其表面极易发生破损。针对绝缘子的缺陷检测可采用图像聚类的方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9668, '绝缘子在输电线路中用量庞大，针对绝缘子缺陷进行目标检测时，可先使用目标框聚类的方式确定初始目标框。可用于计算目标框向量距离的方法为（）。', '单选题', '欧式距离', 'IOU差值', '曼哈顿距离', '切比雪夫距离', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9669, '统计分析方法的局限是（）。', '多选题', '不全面不深刻', '统计决断的结论并非绝对正确', '运用情况复杂，对方法要求高', '不能反映总体数量特征', 'ABC', '统计分析方法的局限是不全面不深刻，统计决断的结论并非绝对正确，运用情况复杂，对方法要求高');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9670, '统计分析的弱点是需要不断的升级以对付不断出现的黑客攻击手法，不能检测到从未出现过的黑客攻击手段。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9671, '统计发票中“水泥”的开票金额，通常需要通过以下哪个数据项区分原油。', '单选题', '销方登记序号', '商品编码', '货物劳务名称', '税率', 'B', '发票中通常通过商品编码区分商品类别。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9672, '统计图形中，常用于检查异常值的是（）。', '单选题', 'Q-Q图', '箱线图', '帕累托图', '气泡图', 'B', '统计图形中，常用于检查异常值的是箱线图');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9673, '统计增值税发票份数需要通过哪个数据项', '多选题', '销方登记序号', '购方登记序号', '发票代码', '发票号码', 'CD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9674, '统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括', '单选题', '定值型数据', '定距型数据', '定序列数据', '定类型数据', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9675, '统计局进行CPI统计中的价格采集，采用的三定原则是（）。', '多选题', '定时', '定量', '定点', '定人', 'ACD', '按照国家统计局要求，现场采价坚持“三定一直”原则，即采用定人、定点、定时的方法直接调查。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9676, '统计指标的特点是', '多选题', '可量性', '大量性', '综合性', '具体性', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9677, '统计描述的种类主要包括均值、百分位数、中位数、众数、全距和方差等，（）是指如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值。', '单选题', '均值', '百分位数', '中位数', '众数', 'B', '百分位数是指如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9678, '统计方法主要包括描述统计和推断统计。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '统计方法主要包括描述统计和推断统计。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9679, '统计方法的特性是（）。', '多选题', '实用性', '丰富性', '公平性', '准确性', 'ABC', '统计方法的特性是实用性，丰富性，公平性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9680, '统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（）。', '多选题', '最小最大损失准则', '最小误判概率准则', '最小损失准则', 'N-P判决', 'AD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9681, '统计表可以分为（）', '多选题', '简单表', '复杂表', '简单分组表', '复合分组表', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9682, '继承自threading.Thread类的派生类中不能有普通的成员方法。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9683, '绩效报告是项目沟通管理中的重要过程，包括收集并分发有关项目绩效信息给干系人。收集和分发的绩效信息包括（）、进展报告和预测。', '单选题', '状态报告', '状态评审结果', '问题日志', '工作说明书', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9684, '维归约即摒弃掉不重要的特征，用少数的关键特征来描述数据。常用的维归约处 理方法有（）。', '多选题', '主成分分析', '特征提取', '奇异值分解', '特征加权', 'AC', '维归约的一些最常用的方法是使用线性代数技术，将数据由高维空间投影到低维空间，特别是对于连续数据。主成分分析和奇异值分解');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9685, '维护信息安全的措施，主要包括保障计算机安全、（）预防计算机病毒、预防计算机犯罪等方面的内容', '单选题', '校园安全', '网络系统安全', '财产安全', '人身安全', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9686, '维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据 （） 体系，提高数据', '单选题', '安全治理、安全保障能力', '安全利用、安全保障能力', '安全治理、保障能力', '以上都不对', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9687, '缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错，（）形式适合这种方法。', '单选题', '硬间隔支持向量机', '软间隔支持向量机', '线性核函数支持向量机', '多项式核函数支持向量机', 'B', '软间隔允许某些样本不满足约束，可缓解过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9688, '编码器的分辨率越高，定位精度（   ）。', '单选题', '越差', '越高', '不受影响', '弹性越强', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9689, '编译Java源程序文件将产生相应的字节码文件，这些字节码文件的扩展名为', '单选题', 'byte', 'class', 'html', 'exe', 'B', 'JVM（java虚拟机）可以将java文件编译为机器语言，是通过字节码的形式进行的存储，此字节码文件的扩展名就是class文件，此扩展类型文件可以被虚拟机所识别和进行执行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9690, '编译Java程序的命令是：', '单选题', 'appletviewer', 'javac', 'java', 'javadoc', 'B', 'javac是Java的编译命令，能将源代码编译成字节码，以.class扩展名存入Java工作目录中。Java是Java解释器，执行字节码程序，该程序是类名所指的类，必须是一个完整定义的名字。 javadoc是Java文档生成器， 对Java源文件和包以XML格式生成API文档。appletviewer是Java Applet浏览器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9691, '编译后的Java应用程序可由Java .exe解释执行', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9692, '编译后的Java应用程序可直接在操作系统下运行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'Java程序实质上是在JVM上运行的，之所以可以在不同的操作系统运行，是在不同的操作系统上安装了不同版本的JVM，比如Windows版本的JVM、Mac版本的JVM。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9693, '编译程序是一种', '单选题', '翻译程序', '目标程序', '汇编程序', '解释程序', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9694, '缩小训练误差与测试误差间的差距会产生过拟合，防止过拟合的方法包括（）。', '多选题', '交叉验证', '集成方法', '增加正则化', '特征工程', 'AC', '防止过拟合的方法包括：Early stopping、数据集扩增、正则化方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9695, '缩放训练数据和测试数据的方法不必相同。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '缩放方法应当相同，这样在训练集上得到的模型应用到测试集才能取到理想的效果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9696, '缺失值的填充值一定是正确的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9697, '缺失数据是人为有意造成的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9698, '缺失数据（Null Value）的具体处理方法有很多种，下列哪种方法可得到较准确的结果？（）', '单选题', '填入一个通用的常数值，例如填入“未知 /Unknown”', '把填补遗缺值的问题当作是分类或预测的问题', '填入该属性的整体平均值', '填入该属性的整体中位数', 'B', '多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。 在面对复杂的缺失值问题时，MI是最常选用的方法，它将从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9699, '缺省情况下，防火墙工作模式为路由模式，切换工作模式后可直接进行进一步配置。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9700, '缺陷检测中two-stage模型一般来说比one-stage模型精度高。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9701, '网上营业厅对资源控制制的要求包括：应用软件对访问用户进行记录，当发现相同用户二次进行登录和操作，系统将要求二次认证，验证通过后提供服务。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9702, '网格搜索是一种参数调节方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9703, '网站接入CDN业务域名必需在工信部备案。（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9704, '网站的根目录下有一个文件告诉爬虫哪些内容可以被爬取，这个文件叫做（）。', '单选题', 'rule.txt', 'spidertxt', 'network.txt', 'robots.txt', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9705, '网管网中，如果网元侧无法将业务和网管的接口分开，则要求增加防火墙通过NAT把该接口的IP地址转换成网管IP地址。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9706, '网络上的信息被人下载和利用，这正说明信息具有', '单选题', '价值性', '时效性', '载体依附性', '依赖性', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9707, '网络丢包会造成AI芯片的算力损失', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9708, '网络中使用光缆的优点是（）。', '单选题', '便宜', '容易安装', '一个工业标准，在任何电气商店都能买到', '传输速率比同轴电缆或双绞线的传输速率高', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9709, '网络中的文件传输可用FTP。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9710, '网络入侵即网络攻击', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9711, '网络反病毒技术主要有3种，它们是预防病毒技术、检测病毒技术和消除病毒技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9712, '网络安全工作的目标包括服务可用性。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9713, '网络安全应具有以下四个方面的特征：保密性、完整性、可用性、可查性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9714, '网络安全的本质是', '单选题', '密码', '对抗', '网络', '数据', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9715, '网络报文记录及分析装置告警信息可以按照多种方式进行分类，其中不包含下列哪种方式（）。', '单选题', '网络', 'IED', '时间段', '模型', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9716, '网络报文记录及分析装置管理单元应支持与变电站一体化监控系统通信。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9717, '网络报文记录及分析装置软件版本应包括采集单元的软件版本和管理单元的软件版本，软件版本应包括版本号、校验码和出厂日期。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9718, '网络报文记录及分析装置采集单元应支持与管理单元进行信息交互，并具备自复位功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9719, '网络报文记录及分析装置采集单元应能处理闰秒时间。当闰秒出现时，采集单元运行不应出现异常，采集单元A时间连续性不应误告警。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9720, '网络拓扑分析就是在厂站母线分析的基础上，将所得的母线划分为不同电气岛的过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9721, '网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息网络数据采集方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '网络数据采集：指通过网络爬虫或网站公开的API等方式，从网上获取数据信息');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9722, '网络暂时失去连通性比网络中存在临时回路危害更大', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9723, '网络爬虫可以爬取互联网上任意的网页。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '网络爬虫并非可以爬取互联网上任意的网页。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9724, '网络爬虫技术不需要知道网页的网址也可以进行数据爬取', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9725, '网络管理首先必须有网络地址，一般可采用实名制地址。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9726, '网络设备用户登录超时配置要求，用户通过Console口或远程登录后超过（）分钟无动作应自动退出。', '单选题', '1', '5', '10', '30', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9727, '网络设备用户账号与口令安全主要是从（）等两个方面保证网络设备的安全', '多选题', '登录口令', '特权模式许可', '账号权限分配', '安全检测', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9728, '网络设备的F0/0口一般是指设备的第一个千兆口。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9729, '网络诊断工具Nslookup用于验证进行名称解析的DNS服务器。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9730, '网络钩鱼属于社会工程攻击', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9731, '网页数据可能包含文本数据、？等。', '单选题', '图片数据', '玩具实体模型', '实体书', '纸质书', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9732, '置信度（confidence）是衡量兴趣度度量（ ）的指标。', '单选题', '简洁性', '确定性', '实用性', '新颖性', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9733, '置换是一个形如{t1/x1，t2/x2，…，tn/xn}的有限集合：xi可以是（）', '单选题', '常量', '变元', '函数', '谓词', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9734, '美国KSE机构研究开发的ACL是目前智能体通信研究中最引人注目的，全称是（         ）', '单选题', '智能体通信语言', '语言识别', '机器语言解释', '机器语言翻译', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9735, '美国共有33个州可以共享数据', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9736, '美国欧亚集团咨询公司将数据数量和质量视为衡量人工智能发展潜力的重要评价指标。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9737, '美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（）。', '单选题', '在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据', '在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析', '在分析效果上更追究效率而不是绝对精确', '在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据', 'B', '本次分析主要分析了大风和洋流可能发生的地与安全航路的相关性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9738, '美国计算机科学家艾伦图灵对于人工智能的发展起到了至关重要的推动作用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '英国');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9739, '老张交换名片后，小王打开手机中安装的灵云智能输入法 app，拍照老张的名片，很快得到名片文字信息并保存，这其中最主要 应用的技术是（    ）', '单选题', '模式识别', '文字合成', '图像搜索', '图像还原', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9740, '考察一个由三个卷积层组成的CNN：kernel=3×3，stride=2，padding=SAME。最低层输出100个特征映射（featuremap），中间层200个特征映射，最高层400个特征映射。输入是200×300的RGB图片，则总参数的数量是（）。', '单选题', '903400', '2800', '180200', '720400', 'A', '第一层中由于第一个卷积kernel=3×3，输入有3个通道（channel），因此每个特征映射有3×3×3个weight，加上bias，每个特征映射对应28个参数。由于第一层有100个特征映射，因此有2800个参数；第二层中kernel=3×3，输入是前一层的100个特征映射，因此每个特征映射有3×3×100=900个weight，加上一个bias。由于共有200个特征映射，因此需要901×200=180200个参数；第三层中kernel=3×3，输入是前一层的200个特征映射，因此（第三层的）每个特征映射有3×3×200=1800个weight，加上bias。由于第三层有400个特征映射。因此这一层共有1801×400=720400个参数。以上求和共有2800+180200+720400=903400个参数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9741, '考虑下表中二元分类问题的训练样本，根据信息增益，哪个是最佳划分（在a1，a2，a3中）：', '单选题', 'a1', 'a2', 'a3', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9742, '考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用 合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含', '单选题', '1，2，3，4', '1，2，3，5', '1，2，4，5', '1，3，4，5', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9743, '考虑两个分类器：1）核函数取二次多项式的SVM分类器和2）没有约束的高斯混合模型（每个类别为一个高斯模型）。我们对R2空间的点进行两类分类。假设数据完全可分，SVM分类器中不加松弛惩罚项，并且假设有足够多的训练数据来训练高斯模型的协方差。下面说法正确的是（）', '单选题', 'SVM的VC维大于高斯混合模型的VC维', 'SVM的VC维小于高斯混合模型的VC维', '两个分类器的结构风险值相同', '这两个分类器的VC维相同', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9744, '考虑以下问题：假设我们有一个5层的神经网络，这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中，单个数据需要花费2秒的时间。 如果我们现在把架构变换一下，当评分是0.2和0.3时，分别在第2层和第4层添加Dropout，那么新架构的测试所用时间会变为多少？', '单选题', '少于2s', '大于2s', '仍是2s', '说不准', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9745, '考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26}，其四分位数极差是：（）。', '单选题', '21', '24', '55', '3', 'A', '四分位差，也称为内距或四分间距，它是上四分位数（QU，即位于75%）与下四分位数（QL，即位于25%）的差。计算公式为：QD =QU-QL。将数据从小到大排序，可得到QU=33，QL=12，因此QD=QU-QL=21');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9746, '考虑值集{1、2、3、4、5、90}，其截断均值（p=20%）是', '单选题', '2', '3', '3.5', '5', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9747, '考虑到对称性，井字棋最终局面有____种不相同的可能', '单选题', '91', '138', '44', '19683', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9748, '考虑如下数据集，其中Customer ID（顾客id），Transaction ID（事务id），Items Bought（购买项）。如果将每个事务id看成一个购物篮，计算项集{e}， {b， d}， {b，\nD， e}的支持度：', '单选题', 's（{e}） =0.8s（{b， d}）= 0.2s（{b，\nD， e}）= 0.2', 's（{e}） =0.7s（{b， d}）= 0.3s（{b，\nD， e}）= 0.3', 's（{e}） =0.6s（{b， d}）= 0.4s（{b，\nD， e}）= 0.3', 's（{e}） =0.8s（{b， d}）= 0.1s（{b，\nD， e}）= 0.1', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9749, '考虑智能体函数与智能体程序的差异，从下列陈述中选择正确的答案', '多选题', '一个智能体程序实现一个智能体函数', '智能体程序与智能体函数没有任何关系', '一个智能体函数实现一个智能体程序', '智能体程序包含智能体函数', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9750, '考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？', '单选题', '把除了最后一层外所有的层都冻结，重新训练最后一层', '对新数据重新训练整个模型', '只对最后几层进行调参（fine tune）', '对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9751, '考虑线性回归和逻辑回归中的重量/相关系数，关于cost函数的偏导，下列哪一项是正确的？', '单选题', '都不一样', '都一样', '无法确定', '以上都不对', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9752, '考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法。', '单选题', '平方欧几里德距离', '余弦距离', '直接相似度', '共享最近邻', 'D', 'SNN相似度通过共享最近邻的个数考虑了对象的环境，因此可以处理两个对象相对接近却不属于同一类的情况。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9753, '联邦学习在保证数据隐私安全的前提下，利用不同数据源合作训练模型，进一步突破数据的瓶颈。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9754, '聚类⽣成的组称为簇，簇内任意对象之间具有较⾼的相似度，⽽簇间任意对象之间具有较⾼的相异度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9755, '聚类分析中，各变量的取值范围在数量级若差异过大，则会影响输出结果。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '聚类分析中，各变量的取值范围在数量级若差异过大，则会影响输出结果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9756, '聚类分析可以看作是一种非监督的分类，没有训练集。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9757, '聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9758, '聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？（ ）', '单选题', 'K-Means', 'DBSCAN', 'SVM', 'EM', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9759, '聚类分析的相异度矩阵是用于存储所有对象两两之间相异度的矩阵，为一个nn维的单模矩阵', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9760, '聚类分析算法属于', '单选题', '有监督学习', '无监督学习', '统计模式识别方法', '句法模式识别方法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9761, '聚类和分类的区别在于⽤于聚类的训练样本的类标记是未知的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '聚类⽆标签');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9762, '聚类将类似的值聚成簇。直观的，落在簇集合之外的值被视为离群点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '聚类 ：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或“簇”。直观地，落在簇集合之外的值视为 离群点');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9763, '聚类属于（）', '单选题', '监督学习', '无监督学习', '强化学习', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9764, '聚类性能度量外部指标包括（）。', '多选题', 'Jaccard系数', 'FM指数', 'Dunn指数', 'Rand指数', 'ABD', '常用的聚类性能度量外部指标有Jaccard 系数，FM 指数，Rand 指数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9765, '聚类性能度量的指标主要分为外部指标和内部指标，其中属于内部指标的是（）。', '多选题', 'Jaccard指数', 'FM指数', 'DB指数', 'Dunn指数', 'CD', 'AB为外部指标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9766, '聚类挖掘技术要求同类数据的内容相似度尽可能小', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9767, '聚类方法中，以下哪种方法需要指定聚类个数。（）', '单选题', '层次聚类', 'K均值聚类', '基于密度的聚类', '基于网格的聚类', 'B', '均值聚方法第一步是随机选择若干个质心，其中质心数等于选择的聚类数，质心是表示集群中心的数据点。DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，直观效果上看，DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。不需要人为确定聚类个数；基于网格的聚类方法采用空间驱动的方法，把嵌入空间划分成独立于输入对象分布的单元。基于网格的聚类方法使用一种多分辨率的网络数据结构。它将对象空间量化成有限数目的单元，这些网格形成了网格结构，所有的聚类结构都在该结构上进行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9768, '聚类是一种典型的无监督学习任务，然而在现实聚类任务中我们往往能获得一些额外的监督信息，于是可通过（）来利用监督信息以获得更好的聚类效果。', '单选题', '监督聚类', '半监督聚类', '聚类', '直推聚类', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9769, '聚类是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '聚类是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9770, '聚类模型构建时，通常采用的相似性统计量计算方法为（）。', '多选题', '绝对距离', '欧式距离', '夹角余弦', '相关系数', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9771, '聚类的目的是对样本集合进行自动分类，以发掘数据中隐藏的信息、结构，从而发现可能的商业价值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9772, '聚类的结果是将数据分成了多个簇，（）', '单选题', '每个簇有确切的含义', '单个簇要再次进行统计分析', '簇与簇之间差异巨大', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9773, '聚类算法包括（  ）', '单选题', 'K-means', 'single-linkage', 'Expectation-Maximum', '以上都有', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9774, '聚类算法属于（）的一种', '单选题', '无监督学习', '强化学习', '监督学习', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9775, '聚类算法已经默认所有的记录都是（）的实体。', '单选题', '相关联', '有备份', '不独立', '独立', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9776, '聚类算法常见的性能评估指标有哪些？', '多选题', 'AdjustRandIndex', '衡量两个序列相似性的算法', '齐次性和完整性', '轮廓系数', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9777, '聚类算法的性能度量可称为（）。', '单选题', '密度估计', '异常检测', '有效性指标', '分布结构', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9778, '聚类问题是一种无监督的学习任务，即训练样本的标记信息是未知的，通过对无标记训练样本的学习，来揭示数据的内在性质，就可以为进一步数据分析提供基础。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9779, '聚类需要从没有标签的一组输入向量中寻找数据的模型和规律。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9780, '聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9781, '能使图像亮度得到平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的是（）。', '单选题', '图像平滑', '图像分类', '图像识别', '图像分割', 'A', '图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法，目的是使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9782, '能同时进⾏交互式计算，批处理，流式计算的计算框架为', '单选题', 'shark', 'spark', 'storm', 'impala', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9783, '能在卷积窗口的边界上使卷积掩膜中心像素和它的4-邻接点的系数降至0附近的滤波器有（）。', '多选题', '同态滤波', '高斯滤波', '巴特沃斯滤波', '中值滤波', 'BC', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9784, '能够中断整个组织通信的拒绝服务（DoS）攻击能被归为重大事件', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9785, '能够充分利用数据价值、先控掘到数据价值的企业将会占领先机，不注重大数据等新兴技术的企业将会落后甚至被淘汰。数据将成为最有价值的资产', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9786, '能够在特征空间使得样本线性可分的核函数有无数个，具体的哪个核函数对哪个样本最好需要根据实际情况选择。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9787, '能够推进人工智能智能的研究最好方法是（）', '单选题', '继续完善深度学习', '提升计算机处理数据的能力', '研究人类自己的智能', '研发通用人工智能', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9788, '能够提取出图片边缘特征的网络是（）。', '单选题', '卷积层', '池化层', '全连接层', '输出层', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9789, '能够直观显示出学习器在样本总体上的查全率、查准率的图是（）。', '单选题', 'ROC曲线', '误差曲线', '方差曲线', 'P-R曲线', 'D', '能够直观显示出学习器在样本总体上的查全率、查准率的图是P-R曲线。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9790, '能实现将一维数据写入CSV文件中的是（）', '单选题', 'fo = open（“price2016bj.csv”， “w”）\nLs = 【‘AAA’， ‘BBB’， ‘CCC’， ‘DDD’】\nFo.write（“，“.join（ls）+ “\\n”）\nFo.close（）', 'fr = open（“price2016.csv”， “w”）\nLs = 【】for line in fo：\nLine = line.replace（“\\n“，““）\nLs.append（line.split（“，“））print（ls）', 'fo = open（“price2016bj.csv”， “r”）\nLs = 【‘AAA’， ‘BBB’， ‘CCC’， ‘DDD’】\nFo.write（“，“.join（ls）+ “\\n”）\nFo.close（）', 'fname = input（“请输入要写入的文件： “）\nFo = open（fname， “w+”）\nLs = 【“AAA”， “BBB”， “CCC”】\nFo.writelines（ls）for line in fo：\nPrint（line）\nFo.close（）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9791, '能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统 是（ ）。', '单选题', '修理专家系统', '诊断专家系统', '调试专家系统', '规划专家系统', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9792, '能根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教案和教学方法对学生进行教学和辅导的专家系统是（ ）。', '单选题', '解释专家系统', '调试专家系统', '监视专家系统', '教学专家系统', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9793, '能源领域的数据驱动方法具有“离线建模-在线评估”的特点，即离线完成模型的构建和训练，然后对训练好的模型进行在线评估。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9794, '能源领域的问题主要采用模型驱动和数据驱动两种方式来解决，其中属于模型驱动的特性的是（）。', '多选题', '数据量庞大', '以模型构建为中心', '存在大量数学假定或人为决策过程', '数据量小', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9795, '能通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况的专家系统是（）。', '单选题', '修理专家系统', '预测专家系统', '调试专家系统', '规划专家系统', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9796, '腿足式机器人适合于地面类型有（   ） 。', '多选题', '平整地面', '沟壑地形', '崎岖地面', '松软地面', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9797, '自下而上估算方法是指估算单个工作包或细节活动的成本，然后简写详细的成本汇总到更高层级估算的方法，下面关于方法的描述中（）是错误的', '单选题', '其精确性取决于估算对象的规模和复杂程度', '便于报告和跟踪', '适于对项目情况了解较少时采用', '该估算方法的准确性通常高于其他估算方法', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9798, '自主无人系统是一种智能化的自动控制系统', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9799, '自主无人系统是一种智能化的？。', '单选题', '自动控制系统', '行为系统', '语言系统', '声音系统', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9800, '自动化系统出现（）情况应立即向上级电力调度机构汇报。', '多选题', '由于自动化系统原因导致电网发生5-7级事件', '调度控制系统全停', '子站装置单机运行', 'SCADA系统单机运行', 'AB', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9801, '自动化设备工程化之前模型文件的扩展名是ICD。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9802, '自动发电控制系统应具备恒定频率、恒定联络线交换功率、联络线功率与频率偏移三种控制方式，并能根据不同情况自动切换或由调度员手动切换。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9803, '自动学习帮助人们更简便的完成模型的训练和部署', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9804, '自动控制技术、通信技术、连同计算机技术和（   ），构成信息技术的完整信息链。', '单选题', '汽车制造技术', '建筑技术', '传感技术', '监测技术', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9805, '自动控制系统的基本结构按有无反馈分为开环控制系统和闭环控制系统两大类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9806, '自动机器学习运行的过程中完全不需要人工干预', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9807, '自动识别系统属于人工智能哪个应用领域？（）', '单选题', '自然语言系统', '机器学习', '专家系统', '人类感官模拟', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9808, '自定义分区器时需要自定义的类继承自Partitioner类，然后重写getPartition方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9809, '自定义分区器时，需要重写哪一个方法？', '单选题', 'getPartition', 'toString', 'equals', 'setPartition', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9810, '自注意力生成对抗网络可以实现时序数据的特征学习与缺失值填充。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9811, '自然界中某种事物发生时其他事物也会发生，则这种联系称之为关联。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '自然界中某种事物发生时其他事物也会发生，则这种联系称之为关联。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9812, '自然界中生物变异的概率是不确定的，但是基因遗传算法的变异概率可以人为调节。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9813, '自然联接是构成新关系的有效方法。一般当对关系R和S自然联接时，要求R和S含有一个或者多个共有的', '单选题', '记录', '行', '属性', '元组', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9814, '自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构：', '单选题', '标量', '向量', '结构体', '有向图', 'B', '自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为向量。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9815, '自然语言包括程序设计的语言。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9816, '自然语言处理、语音识别、股票交易、气象预测等应用适合采用（）处理。', '单选题', '循环神经网络', '卷积神经网络', '多层神经网络', '单层神经网络', 'A', '循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势。循环神经网络在自然语言处理，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报，如股票交易和气象预测。卷积神经网络主要用于图像处理。多层神经网络主要用于分类任务，单层神经网络只能实现简单的逻辑，如与、或、非，若不加激活函数甚至无法实现异或。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9817, '自然语言处理主要分为两个流程：自然语言理解和自然语言生成', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9818, '自然语言处理产生的对话系统，对企业有哪些好处？', '多选题', '节省人工', '提高奖金', '节省费用', '降低耗电', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9819, '自然语言处理任务主要包括建模、标注、？、测试等步骤。', '单选题', '采集', '训练', '更改', '画图', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9820, '自然语言处理包括语言识别、语音合成和（）', '单选题', '语言翻译', '语言理解', '语言交流', '语言训练', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9821, '自然语言处理基础技术包括分词、词性标注、词法分析、语法分析、语义分析、篇章分析等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9822, '自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，但它并不属于计算机科学的一部分。（    ）\n', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9823, '自然语言处理所涉及的领域包含（）。', '多选题', '机器翻译', '图文转换', '机器阅读理解', '问答系统', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9824, '自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、心理学于一体的科学', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9825, '自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9826, '自然语言处理是将人类语言经过处理转化为机器所能理解语言的一门技术，是实现人类与计算机系统或软件直接交流的方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9827, '自然语言处理是用（）技术的一种应用', '单选题', '语音识别', '虚拟现实', '人工智能', '自然语言', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9828, '自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9829, '自然语言处理的具体表现形式包括（）等。', '多选题', '机器翻译', '文本摘要', '信息抽取', '语音识别', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9830, '自然语言处理的应用方向有信息检索、文本抽取、问答系统、机器翻译等', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9831, '自然语言处理的难点不包括以下那两项（    ）', '多选题', '语言独立性', '语言歧义性', '多国语言', '语境', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9832, '自然语言处理系统英文缩写是（）', '单选题', 'LS', 'LP', 'SL', 'PL', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9833, '自然语言处理英语是human–computer interaction', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9834, '自然语言处理（NLP）的研究至少涉及语言学、计算机科学和数学等语言学。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9835, '自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对（）的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。', '多选题', '字', '词', '句', '篇章', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9836, '自然语言是人类创造，是一种为某些特定目的而创造的语言。   （    ） ', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9837, '自然语言模型的思维链推理能力大概在多大参数规模时开始“涌现”？', '单选题', '10亿', '60亿', '100亿', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9838, '自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息，能正确回答输入信息中的有关问题，而且还包括哪些？', '多选题', '语言分析', '语法分析', '语用分析', '语句分析', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9839, '自然语言理解主要是帮助机器更好理解人的语言', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9840, '自然语言理解就是让机器理解我们说的话到底是什么意思。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9842, '自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的是它要实现的目标的有哪些', '多选题', '理解别人讲的话', '对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑', '欣赏音乐', '机器翻译', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9843, '自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（）不是它要实现的目标。', '单选题', '理解别人讲的话', '对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑', '欣赏音乐。', '机器翻译', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9844, '自然语言理解（Natural Language Understanding）是一项（    ）。', '单选题', '网络技术', '语言技术', '理解能力', '人工智能技术', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9845, '自然语言生成主要是帮助机器生成人能够理解的语言', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9846, '自然语言的理解层次按语音分析、句法分析、语法分析、语用分析、语义分析递进的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9847, '自编码是非监督学习类算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9848, '自适应机器人属于（         ）', '单选题', '第一代机器人', '第二代机器人', '第三代机器人', '第四代机器人', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9849, '自适应神经-模糊推理系统（ANFIS）可以表达成包括6个层的神经网络，但不包括', '单选题', '归一化层', '去模糊化层', '总结层', '输出层', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9850, '自适应神经-模糊推理系统（ANFIS）可以表达成包括6个层的神经网络，包括以下？', '多选题', '归一化层', '去模糊化层', '总结层', '输出层', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9851, '自顶向下设计主要由下列哪个语法元素实现？（）。', '单选题', '面向对象', '函数', '循环结构', '过程', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9852, '良好的文本标注是项目成功的？。', '单选题', '过程', '基础', '结果', '无关因素', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9853, '若 a.txt 文件已经存在，并已经有多行文本 下列哪个语句可以打开 a.txt，并显示所有文本', '单选题', 'f1=open（“a.txt“，“r“） 1. x=f1.readline（） 2. print（x）', 'f1=open（“a.txt“，“w“） 1. x=f1.read（） 2. print（x）', 'f1=open（“a.txt“，“r“） 1. x=f1.read（） 2. print（x）', 'f1=open（“a.txt“，“w“） 1. x=f1.readline（） 2. print（x）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9854, '若A与B是任意的两个事件，且P（AB）＝P（A）·P（B），则可称事件A与B（）。', '单选题', '等价', '互不相容', '相互独立', '相互对立', 'C', '若A与B为互斥事件 ，则有概率加法公式 P（A+B）=P（A）+P（B）；若A与B不为互斥事件 ，则有公式P（A+B）=P（A）+P（B）-P（AB）；若A与B为相互独立事件 ，则有概率乘法公式P（AB）=P（A）P（B）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9855, '若A，B都是2阶方阵，（）。', '单选题', '16', '-16', '18', '-18', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9856, '若Bob给Alice发送一封邮件，并想让Alice确信邮件是由Bob发出的，则Bob应该选用（）对邮件加密', '单选题', 'Alice的公钥', 'Alice的私钥', 'Bob的公钥', 'Bob的私钥', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9857, '若X的值为1~～11（包含1、11），要用scipy输出标准正态分布的概率密度函数在X=5处的值，下面哪个是正确的是（）。', '单选题', 'scipy.stats.norm（loc=0，scale=1）.pmf（5）', 'scipy.stats.binorm（loc=0，scale=1）.pdf（5）', 'scipy.stats.binorm（loc=0，scale=1）.pmf（5）', 'scipy.stats.norm（loc=0，scale=1）.pdf（5）', 'D', '正态分布对象是norm，.pdf是求概率密度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9858, '若a.txt文件已经存在，并已经有多行文本 下列哪个语句可以打开a.txt，并在文本后追加welcome', '单选题', 'f1=open（“a.txt“，“ab“）f1.write（“welcome“）f1.close（）', 'f1=open（“a.txt“，“r“）f1.write（“welcome“）f1.close（）', 'f1=open（“a.txt“，“a“）f1.write（“welcome“）f1.close（）', 'f1=open（“a.txt“，“w“）f1.write（“welcome“）f1.close（）', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9859, '若a=np.array（【5，1，2，3】），a.sort（），则数组a的结果是（）。', '单选题', '【5，1，2，3】', '【1，2，3，5】', '【3，2，1，5】', '11', 'B', 'Ndarray.sort）默认在原地按最后一个轴从小到大排序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9860, '若arr = np.array（【【1， 2， 3】，【4， 5， 6】，【7， 8， 9】】），则arr【：2，1：】的输出为（）。', '单选题', '（【【2， 3】，【5， 6】】）', '（【【1】【6】】）', '（【【5， 6】，【8， 9】】）', '（【【1， 2】，【4， 5】】）', 'A', '索引时如果不指定冒号旁边的数值，则默认从开头开始或至结尾结束，此处为前两行后两列。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9861, '若a值为10，b值为20，则以下表达式结果为True的是：', '单选题', 'a==b', 'a！=10', 'a》b', 'a', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9862, '若a是数组，则a【-1】和a=【len（a）】是相同的效果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'a【-1】返回数组中最后一个元素而len（a）返回数组长度，a【len（a）】下标越界');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9863, '若b = np.array（【True， False， False】），以下能输出【False True True】的是（）。', '多选题', 'print（b-1）', 'print（~b）', 'print（np.logical_not（b）', 'print（》》b）', 'BC', '数组分别逻辑取反的两种方式，：可以使用np.logical_not）函数或者直接用取反符号~。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9864, '若k为整形， 下述while循环执行的次数为（ ）。k=1000while k》1：     print（k）     k=k/2', '单选题', '9', '10', '11', '1000', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9865, '若logistic回归使用sigmoid函数作为激活函数，输出值大于0.5时，预测为', '单选题', '反例', '正例', '正反例均可', '不存在大于0的输出值', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9866, '若一个神经网络（BP神经网络）模型无隐藏层，输出层个数也只有一个，则可以看 做是逻辑回归模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '若一个神经网络（BP神经网络）模型无隐藏层，输出层个数也只有一个，则可以看 做是逻辑回归模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9867, '若两个变量相关，它们之间一定有线性关系。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9868, '若使用引入核函数的支持向量机，可以通过模型选择等技术挑选较为合适的核函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9869, '若使用深度学习处理语义分类任务，在处理变长数据时，我们通常采取（）。', '多选题', '截断过长语句', '填充随机数', '填充特殊词语', '不处理', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9870, '若参数C（cost parameter）被设为无穷，只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部正确分类。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9871, '若在某一个类定义中定义有如下的方法：abstract void performDial（）；该方法属于', '单选题', '接口方法', '最终方法', '抽象方法', '空方法', 'C', '含有abstract关键字的方法是抽象方法，抽象方法没有方法体以分号结束，抽象类可不包含抽象方法但声明了抽象方法的类必须定义为抽象类，并且抽象类、接口都不可以实例化。子类可继承抽象父类或实现抽象父类当中的所有抽象方法（两种方法皆可）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9872, '若在消息处理过程中允并部分信息丢失，关闭消息可靠性处理机制的方式有以下哪些？', '多选题', '将参数 Config. Topology. ACKKRS设置为0', '将参数 Config. Topology. ACKKRS 设置为 False', 'Spout发送消息时，使用不指定 消息messageid的接口进行发', 'Bolt发送消息时使用Unanchor 方式发送', 'ACD', '1、Transaction： 消息落盘，只能同步开启、提交及回滚。2. Confirm：消息进入缓冲区，支持同步、异步、批量确认。3. Transaction和publisher confirm机制两者是互斥的4. 一般在生产者这块避免数据丢失，都是用 Confirm 机制的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9873, '若字符串s=‘a\\nb\\tc‘，则len（s）的值是（ ）。', '单选题', '7', '6', '5', '4', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9874, '若已知特征的情况下，一定可以通过模式识别的方法得到特征和类别之间的对应关系', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9875, '若建立一个5000个特征、100万数据的机器学习模型，则为了有效地应对这样的大数据训练应该采取的措施是（）。', '单选题', '随机抽取一些样本，在这些少量样本之上训练', '可以试用在线机器学习算法', '应用PCA算法降维，减少特征数', '以上答案都正确', 'D', '样本数过多或者特征数过多， 而不能单机完成训练， 可以用小批量样本训练、在线累计式训练或主成分PCA降维方式减少特征数量再进行训练。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9876, '若想要获得图片的某个位置，可以对图片进行？。', '单选题', '调色', '裁剪', '合成', '拼接', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9877, '若想让某一程序的启动不受前一批次程序的影响且可同时启动不同批次的同一程序，启动类型应设置为（）', '单选题', '多重启动', '顺序启动', '顺序启动但不依赖月末最后一天', '唯一启动', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9878, '若我们用一类对另一类的方法来解决多分类问题，当有K类时，我们需要训练（）个支持向量机。', '单选题', 'K（K-1）/2', 'K-1', 'K', 'K（K+1）/2', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9879, '若按照属性a划分后获得的信息增益越⼤，意味着使⽤属性a划分所获得的纯度提升越⼤。因此，可选择获得最⼤信息增益的属性作为决策树的最优划分属性。著名的ID3决策树学习算法就是以信息增益为准则来选择划分属性的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9880, '若日程序数据偏移为一天，则调度配置中的依赖周期应该设置为（）', '单选题', '-2', '-1', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9881, '若有多个分类器预测为正类，则通常考虑各分类器的预测置信度，选择置信度最小的类别标记作为分类结果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9882, '若某个词在这些文本中出现的次数最多，则表示这个单词比较具有代表性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9883, '若检验统计量 F 近似等于1则表示（）', '多选题', '组间方差中不包含系统因素的影响', '组内方差中不包含系统因素的影响', '组间方差中包含系统因素的影响', '方差分析中不应拒绝原假设', 'AD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9884, '若用φ（n）表示欧拉函数，请问：φ（56）的欧拉函数之积为？', '单选题', '24', '10', '15', '11', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9885, '若要删除book表中所有数据，以下语句错误的是（）', '多选题', 'truncate table book', 'delete * from book', 'drop table book', 'delete from book', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9886, '若要将610031作为文本型数据输入单元格，应输入（）', '单选题', '/610031', '“610031’', '‘+610031', '‘610031', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9887, '若要查询成绩score为60-80分之间（包括60分，不包括80分）的学生信息，成绩字段查询准则应该设置为（）', '单选题', 'score》= 60 and《 80', 'score》= 60 and score《 80', 'score between 60 and 80', 'sCore IN（60，80）', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9888, '若要计算表中数据的平均值，可以使用（）。', '单选题', 'sqrt', 'avg', 'square', 'count', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9889, '若规范要求，语句前后，需要各预留0.3~0.5秒的静音段。\n你在句尾之后的0.4秒处，发现有个按键音，以下哪种方法最合适？（    ）', '单选题', '在句子后0.5秒处切音', '在句子后0.4秒处切音', '在句子后0.3秒处切音', '判该句无效', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9890, '若调用shift（）方法时传入一个正数，则表明时间序列中的数据会沿着纵轴方向移动一次。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9891, '若需要定义一个类域或类方法，应使用哪种修饰符？', '单选题', 'static', 'package', 'private', 'public', 'A', '类域类方法 全局变量全局方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9892, '英国数学家图灵在1936年提出了一种理想计算机的数据模型，为后来的电子计算机奠定了理论基础，是（         ）', '单选题', '运算器', '模拟器', '控制器', '图灵机', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9893, '英语重视哪两个问题的区分？（）', '多选题', '谓语与非谓语', '可数名词与不可数名词', '冠词与数词', '单复数', 'BD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9894, '苹果发布会上最新推出的 HomePod 应用了环形麦克风阵列技术， 以下哪项功能不包含在该技术中。（ ）', '单选题', '语音降噪', '回声消除', '语音合成', '声源定向', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9895, '获取代理 IP的方法有', '单选题', 'VPN', 'IP代理池', 'ADSL宽带拨号', '以上皆是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9896, '获取代理IP的方法有（）', '单选题', 'VPN', 'IP代理池', 'ADSL宽带拨号', '以上皆是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9897, '获取请求当前URL使用的方法，可以使用request中的', '单选题', 'get', 'post', 'methods', 'method', 'D', '获取请求方式采用 request.getMethod（） 方法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9898, '落在置信区间外的点通常被认为是离群点', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9899, '落在置信区间外的点通常被认为是离群点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '落在置信区间外的点通常被认为是离群点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9900, '著名的C4.5决策树算法使用（）来选择最优划分属性。', '单选题', '信息增益', '增益率', '基尼指数', '均值', 'B', 'C4.5决策树算法使用增益率来选择最优划分属性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9901, '著名的统计分析软件有（）', '多选题', 'SAS', 'SNA', 'SPSS', 'STATISTICA', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9902, '著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父，图灵直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作，并提出了著名的（         ）', '单选题', '图灵机器', '图灵机器人', '图灵图', '图灵测试', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9903, '著名的针对MSSQL2000的蠕虫王病毒，它所攻击的是138端口。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9904, '蒙特卡罗强化学习算法的本质，是通过多次尝试后求平均来作为期望累计奖赏的金丝，但它在求平均时是采用哪种方式进行？', '单选题', '逐一式', '循环式', '分组式', '批处理', 'D', '蒙特卡罗强化学习是在一个完整的采样轨迹完成后再对所有的状态-动作对进行更新，属于“批处理式”');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9905, '虚拟交换机可以连多个物理网卡，所以同一个物理网卡可以连多个虚拟交换机。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9906, '虚拟仿真施工主要包含以下技术体系：（）', '多选题', '三维建模技术', '仿真技术', '优化技术', '虚拟现实技术', 'ABCDE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9907, '虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。它使得应用程序认为它拥有连续的可用的内存（一个连续完整的地址空间），而实际上，它通常是被分隔成多个物理内存碎片，还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换。因此虚拟内存越大越好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9908, '虚拟化是资源的一种逻辑表示，会受限生成虚拟化资源池的物理资源。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9909, '虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（）的资源，如计算池，存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。', '单选题', '虚拟', '真是', '物理', '实体', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9910, '虚拟存储器是利用操作系统产生的一个假想的特大存储器，是逻辑上扩充了内存容量，而物理内存的容量并未增加。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9911, '虚拟现实技术具有多感知性、沉浸性、交互性等特征', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9912, '虚拟现实技术是一种综合利用以计算机技术为核心的现代信息技术生成逼真的、可交互的虚拟环境用于给予用户关于视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等感官的模拟沉浸感觉的技术', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9913, '虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备和有高度保密需求的场所。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9914, '蜜罐系统是一个包含漏洞的诱骗系统，它通过模拟一个或者多个易受攻击的主机和服务，给攻击者提供一个容易攻击的目标。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9915, '融合模型中如下哪张表是hive库中的日更新表？', '单选题', 'A_USOC_USER_ATTR_M', 'A_USOC_USER_ATTR_D', 'A_USOC_USER_ATTR_YYYYMMDD', 'A_USOC_USER_ATTR_YYYY', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9916, '蠕虫与病毒最主要的区别在于病毒需要寄生在别的可执行文件中，而蠕虫可以独立存在。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9917, '蠕虫只能通过邮件传播。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9918, '行为主义学派是由生物演化途径产生，行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于A外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9919, '行人标注筛选是从输入的图像中挖掘出？的属性信息。', '单选题', '行人', '车辆', '司机', '儿童', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9920, '行人重识别也成为PeID，其中P是哪个单词的缩写？', '单选题', 'Person', 'Peanut', 'Package', 'Prices', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9921, '衡量声音高低的指标是？。', '单选题', '频率', '分贝', '速度', '幅度', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9922, '衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为（）', '单选题', '损失函数', '无参数函数', '激活函数', '矩阵拼接函数', 'A', '衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为损失函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9923, '衡量输电线路智能巡视系统可用性的标准至少包括识别准确率、运行速度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9924, '表单登录需要使用的请求方法是（）。', '单选题', 'GET', 'POST', 'PUT', 'DELETE', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9925, '表示关系表中的每一横行的是（）。', '单选题', '码', '列', '属性', '元组', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9927, '表示数组维度的元组命令是（）。', '单选题', 'ndarray.ndim', 'ndarray.shape', 'ndarray..size', 'ndarray.dtype', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9928, '表示通过internet打电话的缩写是IMA 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9929, '表结构为score（sti_id，names，math，English，VB） ， 下列语句中正确的是', '单选题', 'select stu_id，sum（math） from score', 'select sum（math），avg（VB） from score', 'select * ，sum（english） from score', 'delete * from score', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9930, '表达式 1001 == 0x3e7 的结果是（ ）。', '单选题', 'false', 'False', 'true', 'True', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9931, '表达式 3+5%6*2//8 的值是______。', '单选题', '7', '4', '5', '6', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9932, '表达式 `list（zip（【1，2】， 【3，4】））` 的值为`【（1， 3）， （2， 4）】`', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9933, '表达式 `‘%c‘ % 65` 的值为▁。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9934, '表达式 divmod（20，3） 的结果是（ ）。', '单选题', '6， 2', '6', '2', '（6， 2）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9935, '表达式 eval（‘500/10‘） 的结果是（ ）。', '单选题', '‘500/10‘', '500/10', '50', '50.0', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9936, '表达式 int（‘101‘，2） 的值为（）。', '单选题', '5', '6', '“10“', '3', 'A', '二进制101等于十进制5。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9937, '表达式 ‘a’+1的值为’b’。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9938, '表达式 ‘y‘', '单选题', 'True', 'Error', 'None', 'False', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9939, '表达式16/4-2**5*8/4%5//2的值为（ ）', '单选题', '14', '4', '2.0', '2', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9940, '表达式3*4**2//8%7的计算结果是______。', '单选题', '6', '5', '3', '4', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9941, '表达式3*4**2//8%7的计算结果是（ ）。', '单选题', '3', '6', '4', '5', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9942, '表达式34%6的结果是______。', '单选题', '3', '5', '4', '6', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9943, '表达式5//2的输出结果是（）', '单选题', '1', '2', '2.5', '3', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9944, '表达式int（8**0.5）的运行结果为2', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9945, '表达式list（range（1， 10， 3））的值为', '单选题', '【1， 4， 7】', '【1， 2， 3】', '【1， 4， 7， 10】', '【1， 5， 9】', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9946, '表达式list（‘【1，2，3】‘）的值是【1，2，3】。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9947, '表达式sum（range（5））的值为', '单选题', '9', '10', '11', '12', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9948, '表达式type（type（‘45‘））的结果是______。', '单选题', '《class', '《class', '《class', 'None', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9949, '表达式{1，2}*2的值为{1，2，1，2}。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9950, '表达式【1， 2， 3】 * 2的值为', '单选题', '【1， 2， 3， 1， 2， 3】', '【2， 4， 6】', '【1， 1， 2， 2， 3， 3】', '无法计算', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9951, '表达式【x for x in range（10） if x%2==0】的结果是（    ）', '单选题', '语法错误', '【1，2，3，4，5，6，7，8，9，10】', '（2，', '【0，', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9952, '表达式：9999 ** 99 ，其执行结果的类型为 long 类型', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9953, '表达式：result = ‘1‘ + ‘1‘ ，那么 result 的值为', '单选题', '2', '11', '‘2‘', '‘11‘', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9954, '表达式：y % 4 == 0 and not （y % 100 == 0 and y % 400 ！= 0）与y % 4 == 0 and （y % 100 ！= 0 or y % 400 == 0）逻辑等价。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9955, '被广泛认为AI诞生的标志的是（', '单选题', '计算机的产生', '图灵机的出现', '达特茅斯会议', '神经网络的提出', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9957, '被誉为国际“人工智能之父”的是： （ ）', '单选题', '图灵（Turing）', '费根鲍姆（Feigenbaum）', '傅京孙（K.S.Fu）', '尼尔逊（Nilsson）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9958, '装机容量3000兆瓦以上的电网，造成（）情形之一的为一般电网事故。', '多选题', '频率偏差超出50±0.2赫兹，且延续时间30分钟以上', '频率偏差超出50±0.2赫兹，且延续时间20分钟以上', '频率偏差超出50±0.5赫兹，且延续时间15分钟以上', '频率偏差超出50±0.5赫兹，且延续时间10分钟以上', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9959, '装置模型中的所有数据A象的值均可以通过写服务修改。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9960, '西蒙和纽厄尔给“物理符号系统”下了定义，提出了“物理符号系统假说”，成为人工智能中影响最大的（ ）的创始人和代表人物。', '单选题', '符号主义学派', '联结主义学派', '行为主义学派', '逻辑主义学派', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9961, '要一次连接到单个数据源中的多个表，必须指定什么？', '单选题', '混合', '计算', '联接', '分层结构', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9962, '要保留图像中某个频率范围中的成分，可以结合使用？', '多选题', '线性平滑滤波器和非线性平滑滤波器；', '非线性平滑滤波器和线性锐化滤波器：', '线性锐化滤波器和非线性锐化滤波器；', '非线性锐化滤波器和线性平滑滤波器；', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9963, '要在代码中使用其他模块的对象，同时不需要使用模块名作为前缀，使用的导入方法是', '单选题', 'import 模块名 as 别名', 'from 模块名 import 对象名 【as 别名】', 'from 模块名 import *', 'import 模块名', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9964, '要对受孤立噪声点影响的图像进行平滑滤波。不能达到效果的滤波器是？', '多选题', '中值滤波器：', '领域平均滤波器；', '高频增强滤波器；', '线性锐化滤波器；', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9965, '要对数据进行填充，可以（）', '多选题', '拖动填充柄填充', '用“填充”对话框进行填充', '用“序列”对话框进行填充', '用替换”对话框进行填充', 'AC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9966, '要将明天的天气情况告诉公众，下列信息表达方式不恰当的是', '单选题', '通过电视发布信息', '通过广播发布信息', '通过特定的网站发布信息', '将气象信息印刷成书', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9967, '要弥补缺失值，可以使用均值，、中位数，、众数等等，preprocessing模块中那个方法（）可以实现（）。', '单选题', 'preprocessing.Imputer）', 'preprocessing.PolynomialFeatures）', 'preprocessing.FunctionTransformer）', 'preprocessing.Binarizer）', 'A', '要弥补缺失值，可以使用均值，、中位数，、众数等等，preprocessing中Imputer方法可以实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9968, '要想创建一个3 * 4的数组，下列选项正确的是（ ）。', '单选题', 'np.arange（12）.reshape（4， 3）', '.np.arange（12）.reshape（3， 4）', '.np.arange（7）.reshape（4， 3）', '.np.arange（7）.reshape（3， 4）', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9969, '要想获取两个用户之间的亲密关系程度，可以从用户的哪个标签中得到？', '单选题', '通话记录', '微信互动记录', '短信记录', '个人亲密度标签', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9970, '要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识与技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ）', '单选题', '专家系统', '机器学习', '神经网络', '模式识别', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9971, '要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫机器学习。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9972, '要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫神经网络。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9973, '要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。', '单选题', '专家系统', '机器学习', '神经网络', '模式识别', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9974, '要查询 wold_books 表中所有书名中以 “中国” 开头的书籍的author， 可用（）语句', '单选题', 'SELECT aothor FROM wold_books WHERE book_name=‘中国*’', 'SELECT aothor FROM wold_books WHERE book_nameLIKE ‘中国*’', 'SELECT aothor FROM wold_books WHERE book_name=‘中国%’', 'SELECT aothor FROM wold_books WHERE book_name LIKE ‘中国%’', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9975, '要求设置一个子网掩码将B类网络172.16.0.0划分成尽可能多的子网，每个子网要求容纳15台主机，则子网掩码应为（255.255.255.0）。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9976, '要测评一个智能对话系统，最重要的是其对话能力的智能性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9977, '要设置一个子网掩码使192.168.0.94和192.168.0.116不在同一网段，使用的子网掩码可能是（255.255.255.240）。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9978, '观察图中sig mold函数， 对sig mold函数的作用描述正确的是？', '多选题', '模拟神经元的特性', '尽可能使概率计算结果位于0.5附近', '将线性回归的连续值转化为0-1之间的概率', '倾向于使结果两极化', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9979, '观察图中所示支持向量，以下说法正确的是（ ）*', '多选题', '支持向量是线性的', '支持向量机通过高斯核函数高维扩展', '支持向量机存在二维数据不可分的情况', '支持向量是一条直线', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9980, '观察图中训练结果，黑点为所有样本数据，红色为训练集数据，以下说法正确的是（ ）*', '多选题', '训练集样本', '模型采用非线性且模型次数越大，模型越好', '该模型为一元线性模型', '样本点与拟合线的距离可作为损失函数的参照', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9981, '观察样本次数如何影响过拟合（多选）？注意：所有情况的参数都保持一致。', '多选题', '观察次数少，容易发生过拟合', '观察次数少，不容易发生过拟合', '观察次数多，容易发生过拟合', '观察次数多，不容易发生过拟合', 'AD', '如果样本观察次数较少，且样本数量较少，通过提高模型复杂度，例如多项式阶数，很容易对所有样本点都拟合的非常好，造成过拟合。但是，如果观察次数多，样本更具有代表性，这时候，即使模型复杂，也不容易发生过拟合，得到的模型能够较真实地反映真实的数据分布。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9982, '观察离散值的线性关系，以下哪种图最合适', '单选题', '散点图', '柱形图', '折线图', '直方图', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9983, '规则通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律的逻辑规则。 （）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '规则通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律的逻辑规则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9984, '视觉slam 中，（   ）不是特征点法的优点。', '单选题', '对光照、运动不敏感，比较稳定', '鲁棒性好', '能构建稠密地图', '方案成熟', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9985, '视觉slam中，下面哪一项不属于视觉传感器的分类（   ）。', '单选题', '单目相机', '多目相机', 'RGBD相机', '单反相机', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9986, '视觉slam中，下面哪一项不适合作为关键帧的选取指标（   ）。', '单选题', '与上一关键帧的时间间隔', '距离最近关键帧的空间距离', '跟踪质量', '关键帧的灰度图方差', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9987, '视觉slam中，哪一项回环检测的常见方法（   ）。', '单选题', '词袋模型', '基于CNN的回环检测', '梯度下降法', '自编码网络的回环检测', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9988, '视觉slam中，（   ）不是直接法的优点。', '单选题', '计算速度快', '可以用在特征缺失的场合', '可以构建半稠密、稠密地图', '不易受光照影响', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9989, '视觉slam框架，不包括下面的哪一项（   ）。', '单选题', '图像分割', '后端', '回环', '建图', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9990, '视觉编码的前提是分析并了解目标用户的（），尽量降低目标用户的（）。', '单选题', '视觉感知特征；感知障碍', '视觉感知特征；感知时间', '视觉感知习惯；感知障碍', '视觉感知习惯；感知时间', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9991, '视觉通道表现力评价指标不包括（）。', '单选题', '精确性', '可辨认性', '可分离性', '可转换性', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9992, '视频人脸8点工具用于将每一？图片连接起来。', '单选题', '帧', '分', '秒', '时', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9993, '视频客户端只记录用户视频调阅日志，所有用户应对所使用过的视频安全负责。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9994, '视频数据分类有助于？。', '单选题', '增加搜索时间', '提升用户体验', '隐藏商业价值', '增加工作量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9995, '视频数据是指连续的？。', '单选题', '图像序列', '语音序列', '文字序列', '图形序列', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9996, '视频数据是随时间变化的语音流，含有更为丰富的其他媒体所无法表达的信息\n和内容', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9997, '视频标注的对象是图片数据', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9998, '视频的语义单元不是？', '多选题', '场景', '声音', '时间', '标签', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (9999, '视频的语义单元是？。', '单选题', '场景', '声音', '时间', '标签', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10000, '解决Master故障的方法是设置检查点，当Master失效时，从（）检查点开始启动另一个Master进程。', '单选题', '第一个', '中间一个', '最后一个', '随机选择一个', 'C', '从最后一个检查点开始启动另一Master进程使得因故障产生的影响更小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10001, '解决汉诺塔的问题使用的思想是函数的递归。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '解决汉诺塔的问题使用的思想是函数的递归。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10002, '解决线性不可分情况下的支持向量分类机的最优化模型问题时，以下可以保证结果模型线性可分的是', '单选题', 'C = 1', 'C = 0', 'C 无限制', '以上均不正确', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10003, '解决过度拟合的方法一般来说有哪两种（）', '多选题', '更换神经网络模型', '增加数据库的数据量', '加强GPU计算能力', '降低深度学习模型的复杂度', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10004, '解决隐马模型中预测问题的算法是？（）', '单选题', '前向算法', '后向算法', 'Baum-Welch算法', '维特比算法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10005, '解压.tar.gz结尾的HBase压缩包使用的Linux命令是（      ）。', '单选题', 'tar –zxvf', 'tar –zx', 'tar –s', 'tar -nf', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10006, '计算一个任意三角形的面积，S=√（p（p-a）（p-b）（p-c）），p=（a+b+c）/2，以下等价类测试用例中，不属于无效等价类的是', '单选题', 'a=5，b=3，c=6；', 'a=2，b=3，c=5；', 'a=7，b=3，c=3；', 'a=2，b=6，c=3；', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10007, '计算学习理论研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10008, '计算数组中间值的命令正确的是（）。', '单选题', 'min（）', 'max（）', 'mean（）', 'median（）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10009, '计算智能的主要内容包括（）', '多选题', '神经计算', '进化计算', '免疫计算', '蚁群算法', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10010, '计算智能的主要研究领域包括（）。', '多选题', '神经计算', '进化计算', '模糊计算', '数字计算', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10011, '计算机专业人员可以歧视代表性不强的群体，可以不保证所有人的公平参与', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10012, '计算机中二进位信息的最小计量单位是“比特”，用字母“b”表示。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10013, '计算机中使用的数据一般可以分为两大类：数值数据与字符数据', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10014, '计算机中的缓冲技术用于（）', '单选题', '提高主机和设备交换信息的速度', '提供主、辅存接口', '提高设备利用率', '扩充相对地址空间', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10015, '计算机也可以在视频画面中，识别车辆信息，帮助失主追回被盗车辆', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10016, '计算机从业者应该考虑为社会和人类的幸福做出贡献，承认所有人都是计算\n的利益相关者', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10017, '计算机信息系统的安全威胁同时来自内、外两个方面。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10018, '计算机具有从图像中识别物体的能力，但是图像噪音较大时识别率不高。   （    ） \n对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10019, '计算机内部只能使用二进制，所以python语言中10表示的值实际上是2。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10020, '计算机发明者是图灵A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10021, '计算机在关机或断电时，ROM中的信息全部丢失.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10022, '计算机完成一条指令所花费的时间称为一个（）', '单选题', '执行时序', '存取周期', '执行速度', '指令周期', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10023, '计算机感染病毒后，一定不能清除病毒的措施是', '单选题', '更新杀毒软件病毒库并运行杀毒软件', '关闭计算机', '找出病毒文件并删除', '格式化病毒所在硬盘', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10024, '计算机由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五部分组成A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10025, '计算机病毒可以独立存在', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10026, '计算机病毒是编制者在计算机？中插入的破坏计算机功能或者数据的代码。', '单选题', '程序', '文件', '系统', '网络', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10027, '计算机病毒的常见传染方式是通过软盘、光盘和', '单选题', '显示器', 'CPU', '内存', '计算机网络', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10028, '计算机病毒通常是一种', '单选题', '文档', '程序', '数据', '硬件设备', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10029, '计算机的体积越大，运算速度越快，功能也越强', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10030, '计算机的内存容量通常是指', '单选题', 'RAM与ROM的容量和', '软盘与硬盘的容量和', '所有存储器容量的总和', 'RAM的容量', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10031, '计算机的存储容量常用KB为单位，1KB表示什么', '单选题', '1024个字节', '1024个二进制单位', '1000个字节', '1000个二进制单位', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10032, '计算机的逻辑安全需要用口令字、文件许可、查帐等方法来实现。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10033, '计算机系统包括硬件系统和软件系统，关于二者之间的关系正确的说法是', '单选题', '两个系统必须相互适合、配套', '硬件是首要的，软件是次要的', '软件是首要的，硬件是次要的', '只要有了硬件，软件可有可无', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10034, '计算机系统安全是指应用系统具备访问控制机制，数据不被泄露、丢失、篡改等。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10035, '计算机系统由哪几部分组成', '单选题', '主机和外部设备', '软件系统和硬件系统', '主机和软件系统', '操作系统和硬件系统', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10036, '计算机网络最突出的特点是', '单选题', '运算精度高', '资源共享', '运算速度快', '内存容量大', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10037, '计算机网络由通信子网子网和计算机资源子网组成。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10038, '计算机网络越来越普遍，他的最大特点是', '单选题', '可以浏览网页', '存储容量扩大', '可实现资源共享', '使信息传输速度提高', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10039, '计算机视觉与很多学科都有密切关系，例如（    ）为计算机视觉提供了图像处理的方法与工具。', '单选题', '数字图像处理', '美术学', '计算机绘图', '物理学', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10040, '计算机视觉中最基本的几个子任务是：图像分类、物体检测、图像语义分割和实例分割', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10041, '计算机视觉具有速度快、精度高、成本高等优点', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10042, '计算机视觉可以应用在小区安防监控、道路交通违章抓拍和自动票据识别中', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10043, '计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学，由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程，主要研究内容包括（）', '多选题', '图像获取', '图像识别', '图像分析', '图像处理', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10044, '计算机视觉所涉及的领域包含（）。', '多选题', '图像分类', '目标检测', '图像分割', '图像去噪', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10045, '计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10046, '计算机视觉是研究如何让计算机“看”的科学', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10047, '计算机视觉的主要研究方向分为图像分类、目标检测、目标跟踪和语义分割', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10048, '计算机视觉的应用领域包括（    ）', '多选题', '医学影像', '交通管理', '工业制造', '公安监控', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10049, '计算机视觉通过深度学习来形成神经网络，模仿人类视觉系统进行图像配准、处理和分析', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10050, '计算机视觉领域，基于图像或视频流截帧的深度学习任务是（）。', '单选题', '行为识别', '目标检测', '人脸识别', '目标跟踪', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10051, '计算机视觉（Computer Vision）是指利用摄像机和电脑代替人眼，使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10052, '计算机语音输入的核心技术是', '单选题', '语音识别技术', '虚拟现实技术', '智能代理技术', '生物芯片技术', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10053, '计算机进行信息处理时，涉及数值型和非数值型数据，以下属于纯数值型算法的有（）', '多选题', '决策树；', '贝叶斯决策法；', 'BP神经网络；', '遗传算法；', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10054, '计算某个数据集合的标准差使用numpy.var函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', 'var计算的是方差，std用于计算标准差');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10055, '计算表达式1234%1000//100的值为（ ）。', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10056, '计算词语间距离的方法有很多，一下选项中属于常用方法的是：', '单选题', '正切相似度', '余弦相似度', '绝对距离', '球面距离', 'B', '计算词语间距离的方法有很多，余弦相似度属于常用方法的是');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10057, '认为智能取决于知识的积累量及一般化程度的理论是（）', '单选题', '思维理论', '知识阈值理论', '进化理论', '控制理论', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10058, '认知域包括了网络用户相互交流产生的知识、思想、情感和信念。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10059, '认知语言学关心的是我们在使用某个概念时，心中浮现出的', '单选题', '句法规则', '字典上的定义', '认知图式', '具体语境', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10060, '认知语言学更多地是考虑（）', '多选题', '句法', '音韵', '语义', '语用', 'CD', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10061, '认证方式中，最为安全的是卡+指纹。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10062, '讨论变量之间的关系，主要有三个方法：（）、方差分析和回归分析三个方法。', '单选题', '参数分析', '逻辑分析', '假设分析', '相关分析', 'D', '相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；、空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10063, '讨论某一概念的外延时总离不开一定的范围。这个讨论的范围称为论域，范围中的每个对象称为（）', '单选题', '个体', '值域', '论域', '元素', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10064, '让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是（）？', '单选题', '监督学习', '倍监督学习', '半监督学习', '无监督学习', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10065, '训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的⼀致性，避免因数据划分过程引⼊额外的偏差⽽对最终结果产⽣影响，例如在分类任务中⾄少要保持样本的类别⽐例相似。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10066, '训练CNN时，GPU显存溢出，此时可以采取的办法有（）。', '多选题', '减少mini_batch大小', '移除一些卷积层', '减少图片输入大小', '增加激活函数', 'ABC', '增加激活函数反而会加重负担，D选项错误。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10067, '训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10068, '训练SVM的最小时间复杂度为O（n2），那么一下哪种数据集不适合用SVM？（）', '单选题', '大数据集', '小数据集', '中等大小数据集', '和数据集大小无关', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10069, '训练一个支持向量机，除去不支持的向量后仍能分类。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '只有支持向量会影响边界');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10070, '训练图像分类模型时，对于图像的预处理，下列技术哪项经常要用（）？。', '单选题', '图像增强', '图像灰度化', '图片二值化', '图片RGB通道转换', 'A', '预处理的主要任务是提高识别效率，常用的处理方式包括去雾和降噪。最常用的是图像增强，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。选A');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10071, '训练完SVM模型后，不是支持向量的那些样本我们可以丢掉，也可以继续分类：（）。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '训练完SVM模型后，不是支持向量的那些样本我们可以丢掉，也可以继续分类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10072, '训练循环神经网络的算法是BPTT', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10073, '训练支持向量机的最小时间复杂度是O（n2）。根据这一事实，什么尺寸的数据集不是最适合SVM的？', '单选题', '大型数据集', '小型数据集', '中型数据集', '大小无关紧要', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10074, '训练故障诊断模型时，如果故障种类增加，可直接增加模型输出的分类数，不需要更改模型结构或增加模型的复杂度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10075, '训练数据污染不可导致人工智能决策错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '训练数据污染可能导致人工智能决策错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10076, '训练数据污染可导致人工智能决策错误。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10077, '训练时，发现RNN网络收敛速度较慢，这时需要减小学习率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10078, '训练样本数量和样本的标注质量都会影响一个电力智能分析系统的识别准确率。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10079, '训练样本组成的集合称为样本集', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10080, '训练样本集S含有天气、气温、人体感受、风力4个指标，已知天气的熵为0.694，温度的熵为0.859，人体感受的熵为0.952，风力的熵为0.971，如使用ID3算法，选择（）为树模型的分界点。', '单选题', '天气', '气温', '人体感受', '风力', 'A', '信息熵 （information entropy）是度量样本集合纯度最常用的一种指标，信息熵越大，变量的不确定性越大，反之越小。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10081, '训练神经网络可以修改的参数有（）。', '单选题', '学习速率', '梯度下降参数', '回归参数', 'RELU', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10082, '训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10083, '训练误差和泛化误差之间的差异越小，说明模型的泛化性能越好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10084, '训练集、验证集和测试集在使用过程中的顺序是', '单选题', '测试集、训练集、验证集', '训练集、测试集、验证集', '验证集、训练集、测试集', '训练集、验证集、测试集', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10085, '训练集与验证集的样本是不同的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10086, '许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型基础上通过引入（）和（）而得。', '多选题', '层级结构', '高维映射', '降维', '分类', 'AB', '许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型基础上通过引入层级结构和高维映射而得。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10087, '许多程设计语言都支持利用正则表达式进行字符串匹配', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10088, '设 q （ n ， m ）是将正整数 n 划分成最大加数不大于 m 的若干不同正整数之和的划分数，则 q （ n ， m ）为（ ）。', '单选题', '①', '②', '③', '④', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10089, '设P和Q是两个谓词公式，D是它们共同的个体域，若对于D上的任何一个解释P和Q都有相同的真值，则称P和Q在D上（）', '单选题', '永真', '永假', '不可满足', '等价', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10090, '设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生（）个关联规则？', '单选题', '4', '5', '6', '7', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10091, '设一棵树的度为3，其中没有度为2的结点，且叶子结点数为6.该树中度为3的结点数为', '单选题', '不可能有这样的树', '1', '2', '3', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10092, '设二又树共有150个结点，其中度为1的结点有10个，则该二又树中的叶子结点数为', '单选题', '71', '70', '69', '不可能有这样的二叉树', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10093, '设二方博弈已生成一棵博弈搜索树，一方寻找最优行动方案，需进行（）等', '单选题', '设计一个估价函数', '推算父节点的得分', '估算当前节点的得分', '所有选项都包括', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10094, '设关系数据库中一个表S的结构为S（SN，CN，grade），其中SN为学生名，CN为课程名，二者均为字符型；grade为成绩，数值型，取值范围0－100。若要把“张二的化学成绩80分”插入S中，则可用', '单选题', 'ADD INTO S VALUES（’张二’，’化学’，’80’）', 'INSERT INTO S VALUES（’张二’，’化学’，’80’）', 'ADD INTO S VALUES（’张二’，’化学’，80）', 'INSERT INTO S VALUES（’张二’，’化学’，80）', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10095, '设在B1单元格存有一公式为：=A$5，将其复制到D1后，公式变为=C$5。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10096, '设在单元格A1中有公式：=B1+B2，若将其复制到单元格C1中则公式为=D1+D2。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10097, '设在工业检测中工件的图像受到零均值不相关噪声的影响。如果工件采集装置每秒可采集25幅图，要采用图像平均方法将噪声的方差减少为单幅图像的 1/10，那么工件需保持多长时间固定在采集装置前？', '单选题', '1s', '4s', '10s', '25s', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10098, '设备巡视图像缺陷目标检测结合了回归任务与分类任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10099, '设循环队列的存储空间为Q(1:100)，初始状态为空。现经过一系列正常操作后，front=49则循环队列中的元素个数为()', '单选题', '不确定', '49', '51', '50', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10100, '设有一个关系：DEPT（DNO，DNAME），如果要找出倒数第三个字母为W，并且至少包含4个字母的DNAME，则查询条件子句应写成WHERE DNAME LIKE 。', '单选题', '_W%', '_%W_', '_w', '_W.%', 'B', '%‘的使用：代表0个或多个字符，‘_‘的使用：代表一个字符，‘【】‘的使用：表示在某一范围的字符，‘【^】‘的使用：表示不再某一范围的字符');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10101, '设有一幅二值图像，其中黑色的背景上有一条宽为5个像素的白线，如要通过空域滤波消除这条白线，需要用？', '单选题', '3*3的算术均值滤波器', '7*7的算术均值滤波器', '3*3的谐波均值滤波器', '7*7 的谐波均值滤波器', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10102, '设甲、乙、丙三人中有人从不说真话，也有人从不说假话，某人向着三人分别提出一个问题：谁是说谎者？甲答：“B和C都是说谎者”；乙答：“A和C都是说谎者”；丙答：“A和B至少有一个是说谎者”。谁是老实人，谁是说谎者？（）', '单选题', '甲是老实人，乙是说谎者', '甲是老实人，丙是说谎者', '丙是老实人，甲是说谎者', '丙是老实人，乙是说谎者', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10103, '设置图的标题的命令是（）。', '单选题', 'plt.text（‘标题‘）', 'plt.legend（‘标题‘）', 'plt.xticks（‘标题‘）', 'plt.title（‘标题‘）', 'D', 'A选项是添加文字说明命令，B选项是添加标识命令，C选项是添加X轴坐标轴标识命令。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10104, '设表的长度为20。则在最坏的情况下，冒泡排序的比较次数为()', '单选题', '190', '20', '19', '90', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10105, '设计为8层的卷积神经网络AlexNet网络成功使用（）函数，其效果远远地超过了Sigmoid函数。', '单选题', 'ReLU函数', 'sigmoid函数', 'tanh函数', 'sin函数', 'A', 'AlexNet网络用ReLU代替Sigmoid，效果得到大幅提升。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10106, '设计分布式数据仓库hive的数据表时，为取样更高效，一般可以对表中的连续字段进行什么操作。', '单选题', '分桶', '分区', '索引', '分表', 'A', '分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10107, '设计算法的目的是', '单选题', '检测程序的可行性', '指出分析问题的过程', '发现问题提出问题', '提出解决问题的方法和步骤', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10108, '设顺序表的长度为n。下列排序方法中，最坏情况下比较次数小于n(n-1)/2的是()', '单选题', '堆排序', '快速排序', '简单插入排序', '冒泡排序', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10109, '访问控制不属于数据库安全控制。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10110, '访问控制是为了限制访问主体对访问客体的访问权限，从而使计算机系统在合法范围内使用的安全措施，以下关于访问控制的叙述中，（）是不正确的。', '单选题', '访问控制包括2个重要的过程：鉴别和授权', '访问控制机制分为2种；强制访问控制（MAC）和自主访问控制（DAC）', 'RBAC基于角色的访问控制对比DAC的先进指出在于用户可以自主的将访问的权限授给其它用户', 'RBAC不是基于多级安全要求的，因为基于RBAC的系统中主要关心的是保护信息的完整性，即谁可以对什么信息执行何种动作', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10111, '访问控制是网络防范和保护的主要策略。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10112, '访问控制矩阵不属于数据库安全模型。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10113, '访问控制问题数据库中涉及安全保密的主要问题。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10114, '评价点估计量的基本标准常见的有（）。', '多选题', '无偏性', '一致性', '可靠性', '有效性', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10115, '评估完模型之后，发现模型存在高偏差（highbias），应采取的解决方法是（）。', '单选题', '减少模型的特征数量', '增加模型的特征数量', '增加样本数量', '以上答案都正确', 'B', '如果模型存在高偏差，意味着模型过于简单，为了使模型更加健壮，可以在特征空间中添加更多的特征。而增加样本数量将减少方差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10116, '评估模型之后，得出模型存在偏差，下列哪种方法可能解决这一问题（）', '单选题', '减少模型中特征的数量', '向模型中增加更多的特征', '增加更多的数据', 'B 和 C', 'B', '高偏差意味这模型不够复杂（欠拟合），为了模型更加的强大，我们需要向特征空间中增加特征。增加样本能够降低方差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10117, '识别技术是能源互联网的基础，目前能源互联网的识别手段主要包括（）', '多选题', '侵入式负荷识别', '非侵入式负荷识别', '读取设备内部芯片信息', '电力指纹技术识别', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10118, '诊断性分析主要采取的分析方法是（）。', '单选题', '关联分析法和因果分析法', '关联分析法和分类分析法', '关联分析法和运筹学', '因果分析法和分类分析法', 'A', '诊断性分析主要关注过去，回答为什么发生，主要采用关联分析法和因果分析法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10119, '词向量是表示自然语言里单词的一种方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的（）。', '单选题', '线段', '平面', '点', '线', 'C', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10120, '词向量（WordEmbedding）是一种分布式的表示方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10121, '词向量（Wordembedding），即把词语表示成整数向量。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10122, '词干提取和词性还原的目的是相同的（）。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10123, '词干提取能够捕捉基于词根的规范单词形式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10124, '词形归一化是指减少曲折变化的形式，将派生词转化为基本形式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10125, '词法包括哪些内容？', '多选题', '分词', '词性标注', '命名实体识别', '主谓宾', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10126, '词袋模型、TF-IDF、word2vec等模型都有着同样的作用，该作用是（）。', '单选题', '文本情感分析', '文本特征向量化', '文本特征离散化', '文本特征分布式', 'B', '词袋模型是把每篇文章表示成一个向量。向量中每一维代表一个单词，其值代表重要程度，重要程度就是用TF-IDF计算的。Word2vec就是词嵌入模型之一，词嵌入时将词向量化的模型的通称，其核心思想是将每个词映射成低维——K维空间（通常K=50～300）的一个稠密向量。所以三者都将文本特征向量化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10127, '词袋模型中的文本向量每个元素表示该词的（）。', '单选题', '频率', '顺序', '含义', '语义关系', 'A', '词袋模型是最基础的文本表示模型，就是把每一篇文章看成一袋子单词，并忽略每个词出现的顺序。每篇文章可以表示成一个长向量，向量中的每一维代表一个单词，而该维对应的权重代表这个词在文章中的重要程度，重要程度是由频率来衡量的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10128, '语义分割是给图像每个像素一个？标签或者给点云中每个点一个语义标签。', '单选题', '语义', '图片', '分类', '文本', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10129, '语义标注的质量标准是标注出词语或语句的语义', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10130, '语义网络中的节点可以表示各种事物、概念、情况、属性、动作、状态。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10131, '语义网络的组成部分（）', '单选题', '框架与弧线', '状态和算符', '结点和链', '槽和值', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10132, '语义网络表达知识时，有向孤AKO链、ISA链是用来表达节点知识的（ ）', '单选题', '无悖性', '可扩充性', '继承性', '鲁棒性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10133, '语义词性归类实在图片标注后的工作', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10134, '语义词性标注是给句子中的每个词加一个？类别。', '单选题', '信息', '词性', '数据', '图片', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10135, '语义鸿沟问题已经解决', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10136, '语言模型的参数估计经常使用最大似然估计，面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用（____）。', '单选题', '平滑', '去噪', '随机插值', '增加白噪音', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10137, '语音信号数字化之前，必须先进行预处理，包括？。', '多选题', '短时分析', '防工频干扰滤波', '录音', '防混叠滤波', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10138, '语音合成属于声音处理', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10139, '语音合成效果可对以下（____）参数进行配置。', '多选题', '语速', '语调', '音量', '音色', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10140, '语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10141, '语音处理中，模式识别的目的是（   ）。', '单选题', '滤掉背景噪声', '识别发音对应的单字、单词或句子', '确定功率谱中的包络', '提取声学特征', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10142, '语音处理主要包括语音识别、（    ）和情感语言等。', '单选题', '选项都包括', '语音合成', '语音转换', '语音增强', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10143, '语音处理是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知各种处理技术的总称。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10144, '语音技术可以极大地提升人机交流的能力，其中最流行的应用场景有（   ）。', '多选题', '语音搜索', '个人数码助理', '游戏', '车载信息娱乐系统', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10145, '语音是一种典型的（）数据。', '单选题', '无结构无序列', '有结构序列', '无结构序列', '有结构无序列', 'C', '语音是一种典型的无结构序列数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10146, '语音类型的数据结果是哪个内容？', '单选题', '标签', '数量', '格式', '特征', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10147, '语音类型的数据输出文件硬包含详细的标签信息', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10148, '语音类型的数据输出格式为JSON或者其他通用输出格式', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10149, '语音编码按传统的分类方法有（   ）、波形编码和参数编码。', '单选题', '混合编码', '非参数编码', '格雷码编码', '正弦编码', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10150, '语音识别、语义理解、语音合成、OCR 识别、人脸识别等都属于 人工智能技术，以下哪种事物没有应用到人工智能技术（    ）', '单选题', '机器猫', '无人机', '微信客服', '哈利波特的扫帚', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10151, '语音识别中，最简单的是（ ）、（ ）、（ ）的语音识别。 *', '多选题', '孤立词', '非特定人', '特定人', '小词汇量', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10152, '语音识别中，识别是根据系统类型选择合适的识别方法，提取语音的特征参数，按照一定的准则与系统模型比较、判断得出识别结果', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10153, '语音识别中，识别的主要任务就是建立声学模型及语言模型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '错误');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10154, '语音识别主要包括两个步骤：训练和识别', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10155, '语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？', '单选题', '语音合成', '语音播放', '语音识别', '语义理解', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10156, '语音识别包括预处理、特征提取、基于声学模型库下的模式匹配、基于语言模型库下的语言处理等四个步骤。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10157, '语音识别和机器视觉等应用本质上是模拟的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10158, '语音识别就是让机器将一段文字转变为我们人类可以听得懂的、流利的口语。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10159, '语音识别属于人工智能中的（   ）。', '单选题', '指纹识别研究范畴', '数字识别研究范畴', '模式识别研究范畴', '字符识别研究范畴', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10160, '语音识别常用的应用有（   ）。', '多选题', '聊天', '拨号', '导航', '设备控制', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10161, '语音识别技术就是让机器通过处理和识别过程，把语音信号转变为相应的文本或信息的高技术', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10162, '语音识别技术，按发音方式进行分类，可以分为？', '多选题', '关键词检出', '连接词识别', '孤立词识别', '语义分割', 'ABCE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10163, '语音识别技术，按词汇量大小进行分类，可以分为？', '多选题', '中词汇量', '超大词汇量', '小词汇量', '大词汇量', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10164, '语音识别技术，按说话人进行分类，可以分为？', '多选题', '男人', '非特定说话人', '特定说话人', '女人', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10165, '语音识别指的是将音频数据识别为文本数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10166, '语音识别的定义（   ）。', '单选题', '语音识别是获取语音的过程及技术手段', '语音识别是识别说话人的技术手段', '语音识别技术是识别语音中声学特征信息，提取及应用的过程。', '语音识别是模仿人类听觉的技术手段', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10167, '语音识别的技术框架阶段顺序是：训练、编码、解码。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10168, '语音识别的方法包括（）。', '多选题', '声道模型方法', '模板匹配的方法', '利用人工神经网络的方法', '语音知识方法', 'ABCD', '一般来说，语音识别的方法有基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10169, '语音识别系统根据词汇量的大小进行划分，下面划分不正确的选项是（   ）。', '单选题', '小词汇量语音识别系统', '中等词汇量语音识别系统', '大词汇量语音识别系统', '巨型词汇量语音识别系统', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10170, '语音识别过程中，常用的语音特征不包括（   ）。', '单选题', '时域中的平均能量', '平均过零率', '频域中的部分频谱', '前三个共振峰的频率值', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10171, '语音转换可以理解为如下语音处理过程：先通过语音识别将输入语音转换为文字，对文字进行转换，再将转换之后的文字通过语音合成技术输出新的语音。   （    ） \n', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10172, '误差逆传播算法（BP）仅可用于多层前馈神经网络的学习算法（）。', '单选题', '正确', '错误', '-', '-', 'B', '误差逆传播算法（error Back Propagation ，BP）是迄今最成功的神经网络学习算法。现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练。BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，如训练递归神经网络。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10173, '请以下代码的输出结果为（）。', '单选题', '【3 1 2】', '【1 2 0】', '【1 2 3】', '1 2 3', 'B', 'np.argsort）返回从小到大排序的数组在原数组中对应的下标。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10174, '请选择下面可以应用隐马尔科夫（HMM）模型的选项（）。', '单选题', '基因序列数据集', '电影浏览数据集', '股票市场数据集', '以上所有', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10175, '请问下面哪些是离散型变量（）。', '多选题', '示波器', '心电图及脑动电图扫描器对脑电波的测量', '过去数月的总销售额', '公司每年的红利', 'CD', '在统计学中，变量按其数值表现是否连续，分为连续变量和离散变量。离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量，如职工人数、工厂数、机器台数等。有些性质上属于连续变量的现象也按整数取值，即可以把它们当做离散变量来看待。例如年龄、评定成绩等虽属连续变量，但一般按整数计算，按离散变量来处理。离散变量的数值用计数的方法取得。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10176, '请问以下哪个命令组成是错误的？', '单选题', 'sbin/stop-dfs.sh', 'sbin/hdfs dfsadmin -report', 'bin/hadoop namenode - format', 'bin/hadoop fs -cat /hadoopdata/my.txt', 'B', 'A选项，sbin/stop-dfs.sh是用来停止日志相关服务。C选项，它负责管理文件系统的命名空间，维护文件系统的文件树以及所有的文件和目录的元数据。D选项，文件目录有关。B选项命令不存在。所以选B。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10177, '请阅读以下情景：情景1：你拥有一份阿卡迪亚市（Arcadia city）地图的数据，数据中包含市内和郊区的航拍图片。你的任务是将城市划分为工业区、农场以及山川河流等自然区域等等。情景2：你拥有一份阿卡迪亚市（Arcadiacity）地图的数据，数据中包含详细的公路网和各个地标之间的距离，而这些都是以图表的形式呈现的。你的任务是找出任意两个地标之间的最短距离。深度学习可以在情景1中应用但无法应用在情景2中，这种说法是：', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10178, '诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动称为（         ）', '单选题', '博弈', '对阵', '智能控制', '游戏', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10179, '读代码，请写出程序正确的答案（）。', '单选题', '结果： 1到100 之和为：5000', '结果： 1到100 之和为：０', '结果： 1到100 之和为：2050', '结果： 1到100 之和为：5020', 'B', '循环中没有给sum赋值，故sum=0。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10180, '调度员培训仿真系统主要用于调度员培训，它可以提供一个电网的模拟系统，调度员通过它可以进行（），从而提高调度员培训效果，积累电网操作及事故处理的经验。', '单选题', '实际现场操作及系统反事故演习', '模拟现场操作及系统反事故演习', '直接现场操作及系统反事故演习', '脱离现场操作及系统反事故演习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10181, '调度员潮流应用可以有以下工作模式：实时态、历史态、研究态、未来态。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10182, '调度员潮流软件向其他应用软件提供实时运行方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10183, '调度数据网中的网络设备上的不使用端口可根据实际情况决定是否关闭。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10184, '调度智能化的最终目标是建立一个基于广域同步信息的网络保护和紧急控制一体化的新理论与新技术，协调电力系统（）等具有多道安全防线的综合防御体系。', '多选题', '元件保护和控制', '区域稳定控制系统', '紧急控制系统', '解列控制系统', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10185, '调度自动化系统改扩建工程应严格执行“一书（标准化作业指导书）、两票（工作票和操作票）、三措（组织措施、安全措施、技术措施）”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10186, '调查的时候遗漏了某些观察值，不会造成数据的？', '多选题', '完整', '缺失', '归一化', '分布式系统', 'ACE', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10187, '调查的时候遗漏了某些观察值，会造成数据的？', '单选题', '完整', '缺失', '归一化', '标准化', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10188, '调用Job实例的哪一个方法可以设置任务数量？', '单选题', 'setNumReduceTasks', 'setTaskNum', 'setNumberOfTask', 'setNum', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10189, '调用Job实例的哪一个方法可以设置自定义分区器？', '单选题', 'setPartitionerClass', 'setJarByClass', 'setMapperClass', 'setReduceClass', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10190, '调用Zookeeper客户端命令中包含哪些信息？', '多选题', 'Ip地址', '端口号', '服务器名称', '用户名', 'ABCD', '调用Zookeeper客户端命委中包含Ip地址，端口号，服务器名称，用户名');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10191, '调用shift（）方法时传入一个正数，这表明沿着纵轴方向移动一次。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10192, '调用函数时，可以用（ ）传递实参，避免记忆参数顺序的麻烦', '单选题', '默认参数', '关键参数', '关键字', '数字', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10193, '调研分析可以采用以下哪种思路。（）', '多选题', '相关分析法', '总分总', '归因分析法', '抽样法', 'BC', '频数分析：分析比例，掌握基础信息 描述分析：定量数据对比\nIPA分析：满意度-重要性分析\n 差异分析：交叉分析，寻找个性差异\n帕累托图：抓大放小，把握关键因素\n 聚类分析：用户分类');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10194, '谓词中包含的个体数目称为谓词的（         ）', '单选题', '维数', '元数', '位数', '数量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10195, '谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（）', '单选题', 'G都为假', 'G有时为假有时为真', 'G可为真也可为假', 'G都为真', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10196, '谓词公式与其子句集的关系是包含。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10197, '谓词逻辑下，子句， C1=L∨C1‘， C2= ？ L∨C2‘，？若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（ ）', '单选题', 'C1’σ∨C2’σ', 'C1’∨C2’', 'C1’σ∧C2’σ', 'C1’', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10198, '谷歌流感趋势充分体现了数据重组和扩展对数据价值的重要意义。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10199, '谷歌的AlphaGo和AlphaGo Zero就是典型“强人工智能”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10200, '谷歌研究提出，随着训练数据数量级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈指数上升。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '歌研究提出，随着训练数据数量 级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈线性上升。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10201, '贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量，要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10202, '贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点（）', '多选题', '构建网络费时费力', '对模型的过分问题非常鲁棒', '贝叶斯网络不适合处理不完整的数据', '网络结构确定后，添加变量相当麻烦', 'AB', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10203, '贝叶斯决策是根据（）进行决策的一种方法。', '单选题', '极大似然概率', '先验概率', '边际概率', '后验概率', 'D', '贝叶斯决策是根据后验概率进行决策的一种方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10204, '贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10205, '贝叶斯分类器中只有一个判别函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10206, '贝叶斯分类属于线性分类器最佳准则之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10207, '贝叶斯定理中的“条件概率”是指什么？', '单选题', '在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。', '在已知某个事件不发生的情况下，另一个事件发生的概率。', '在已知某个事件发生的情况下，另一个事件不发生的概率。', '在已知某个事件不发生的情况下，另一个事件不发生的概率。', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10208, '贝叶斯网不是因果关系网络图', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10209, '贝叶斯网结构有效地表达了属性间的条件独立性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10210, '贝叶斯网结构有效地表达了属性间的条件独立性。其中，三个变量之间的典型依赖关系包括（ABC）', '单选题', '同父结构', 'V型结构', '顺序结构', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10211, '贝叶斯网络具有的条件独立性是结点与其后代结点条件独立。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10212, '贝叶斯网络由两部分组成，分别是', '多选题', '网络结构', '先验概率', '后验概率', '条件概率表', 'AD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10213, '贝叶斯网络起源于贝叶斯统计学，是以（）为基础的有向图模型，它为处理 \n不确定知识提供了有效的方法（）', '单选题', '线性代数', '逻辑学', '概率论', '信息论', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10214, '负矩阵用那种形式表示（）。', '单选题', 'O', 'A', '-A', 'AT', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10215, '负荷预测及新能源发电预测属于（）类型。', '单选题', '回归', '分类', '无监督学习', '强化学习', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10216, '质检员的作用主要是提高数据标注的质量和合格率', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10217, '购物篮模型（maket-basketmodel）：用于描述两种对象之间的一对多关系', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '多对多关系');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10218, '购物篮模型（market-basket model）：用于描述两类对象之间的一种常见形式的（）关系', '单选题', '一对一', '一对多', '多对多', '多对一', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10219, '赋值运算中的左值必须是变量', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', 'c语言中规定 赋值运算符的左边必须变量，不能是常量。例如：int i=1；i就是一个变量');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10220, '赋值运算具有左结合性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '多数运算符具有左结合性，单目运算符、三目运算符、赋值运算符具有右结合性。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10221, '起始日期与结束日期定义了时间序列索引的严格边界。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10222, '超参数选择不当，会对模型有较⼤的负⾯影响，所以在参数调整策略⽅⾯，所有超参数都同等重要。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '通常可以将超参数分为三类：⽹络参数、优化参数、正则化参数。\n⽹络参数：可指⽹络层与层之间的交互⽅式（相加、相乘或者串接等）、卷积核数量和卷积核尺⼨、⽹络层数（也称深度）和激活函数等。\n优化参数：⼀般指学习率（learning rate）、批样本数量（batch size）、不同优化器的参数以及部分损失函数的可调参数。\n正则化：权重衰减系数，丢弃⽐率（dropout）。\n本质上，参数调整是模型优化寻找最优解和正则项之间的关系。⽹络模型优化调整的⽬的是为了寻找到全局最优解（或者相⽐更好的局部最\n优解），⽽正则项⼜希望模型尽量拟合到最优。两者通常情况下，存在⼀定的对⽴，但两者的⽬标是⼀致的，即最⼩化期望风险。模型优化\n希望最⼩化经验风险，⽽容易陷⼊过拟合，正则项⽤来约束模型复杂度。所以如何平衡两者之间的关系，得到最优或者较优的解就是超参数\n调整优化的⽬的。\n超参数在调整中重要程度分先后，在具体项⽬中具体⽽论。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10223, '超短期功率预测的时间范围一般在（）', '单选题', '4小时内', '12小时内', '24小时内', '48小时内', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10224, '越是确定性强的事物，机器学习成本越低；反之则机器学习难度大、成本高，现阶段还远远达不到人类智能的水平。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10225, '跟数据挖掘的概念最接近的名词是：（）', '单选题', '数据探索', '数据处理', '数据转换', '机器学习', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10226, '跨站脚本攻击指的是恶意攻击者向Web页里面插入恶意的Html代码', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10227, '路径搜索是智能游戏软件中最基本的问题之一，常用的解决最短路径优化问题是（         ）', '单选题', '动态算法', '随机算法', '图算法', 'A*算法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10228, '路由协议如果没有认证功能，就可以伪造路由信息，导致路由表混乱，从而使网络瘫痪。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10229, '路由和转发的主要区别是路由是寻找路径的过程，转发是沿路径发送分组的过程。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10230, '路由器只能实现点对点的传输。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10231, '路由器对于接入权限控制，包括根据用户接口划分使用权限。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10232, '路由器按照转发表指出的路由数据报转发给下一个路由器，这种叫作直接交付。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10233, '路由器的主要作用是用于数据存储和转发。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10234, '身份认证是用来对信息系统中实体的合法性进行验证的方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10235, '车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10236, '车联网的应用可以减少道路拥堵。A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10237, '轮式移动机器人与地面接触方式是（   ）。', '单选题', '线接触', '连续点接触', '面接触', '离散点接触', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10238, '轮式移动机器人主要结构包括 （   ）。', '多选题', '车轮', '驱动机构', '车体', '支撑机构', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10239, '软件可靠性和可维护性是软件的一项重要特性，根据GB/T14394-2008中对其的描述，在软件运作和维护过程中，（）不属于分析和提高软件可靠性的措施', '单选题', '实施FRACAS', '跟踪用户功能要求', '跟踪用户满意程度', '测量可靠性，并分析现场可靠性是否达到要求', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10240, '软件可靠性和可维护性测试评审时，不用考虑的是（）', '单选题', '立法及规章未确定的定义', '金融损失或对业务活动的干扰', '信誉的损失', '商业及经济的利益', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10241, '软件开发项目中选用了配置管理工具对文档进行管理，下面关于配置权限符合配置管理要求的是（）', '单选题', '测试报告向项目经理开放读取权限', '源代码向质保人员开放读写权限', '需求说明书向测试人员工放读写权限', '所有配置权限都由项目经理严格管理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10242, '软件测试是为评价和改进产品质量，识别产品的缺陷和问题而进行的活动，以下关于软件测试的叙述中，（）是不正确的。', '单选题', '软件测试是软件开发中一个重要的环节', '软件测试被认为是一种应该包括在整个开发和维护过程中的活动', '软件测试是在有限测试用例集合上，静态验证软件是否达到预期的行为', '软件测试是检查预防措施是否有效的主要手段，也是识别由于某种原因预防措施无效而产生错误的主要手段', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10243, '软件的可扩展性是为了满足哪个利益群体的需求？', '多选题', '终端用户', '开发团队', '市场人员', '运维团队', 'BD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10244, '软件系统的版本号由3部分构成，即主板本号+次版本号+修改号。某个配置项的版本号是1.0，按照配置版本号规则表明（）', '单选题', '目前配置项处于不可变更状态', '目前配置项处于正式发布状态', '目前配置项处于草稿状态', '目前配置项处在于正在修改状态', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10245, '软件部署是对软件进行安装和配置，使软件正常工作的过程', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10246, '软件配置管理（SCM）是一组用于在软件（）管理变化的活动', '单选题', '交付使用后', '开发过程中', '整个生命周期内', '测试过程中', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10247, '软件需求工程的活动可以划分为5个独立的阶段：需求获取、需求建模、形成需求规格、需求验证和需求管理，需求建模是（）', '单选题', '分析需求的正确性和可行性的过程', '对需求的抽象描述', '对生成需求模型构件的精确的形式化的描述', '开发、捕获和修订用户的需求', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10248, '软件（software）是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分，它包括（）三部分的完整集合', '多选题', '数据', '语言', '程序', '文档', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10249, '输⼊图像已被转换为⼤⼩为28×28的矩阵和⼤⼩为7×7的步幅为1的核⼼/滤波器。卷积矩阵的⼤⼩是多少？', '单选题', '22 X 22', '21 X 21', '28 X 28', '7 X 7', 'A', '卷积矩阵的⼤⼩由C =（（I-F + 2P）/ S）+1给出，其中C是卷积矩阵的⼤⼩，I是输⼊矩阵的⼤⼩，F是滤波器的⼤⼩矩阵和P填充应⽤于\n输⼊矩阵。这⾥P = 0，I = 28，F = 7和S = 1。答案是22。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10250, '输入32像素×32像素的图像，用大小5×5的卷积核做步长为1的卷积计算，输出图像的大小是（____）。', '单选题', '28像素×23像素', '28像素×28像素', '29像素×29像素', '23像素×23像素', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10251, '输入内容为“0x452//2“，执行以下代码，输出结果是（ ）。while True： guess = eval（input（）） if guess ==0x452//2： breakprint（guess）', '单选题', '0x452', '“0x452//2“', 'break', '553', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10252, '输入图像为32x32，经过步长为1，不进行padding，卷积核为5x5的卷积层后，得到的特征图尺寸是（）。', '单选题', '28x28', '27x27', '29x29', '32x32；', 'A', '（32+0-5）/1+1=28。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10253, '输入图像已被转换为大小为28×28的矩阵和大小为7×7的步幅为1的核心/滤波器。卷积矩阵的大小是（）。', '单选题', '22 X 22', '21 X 21', '28 X 28', '7 X 7', 'A', '28-7+1=22。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10254, '输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为？', '单选题', '95', '96', '97', '98', 'C', '首先我们应该知道卷积或者池化后大小的计算公式，其中，padding指的是向外扩展的边缘大小，而stride则是步长，即每次移动的长度。\n这样一来就容易多了，首先长宽一般大，所以我们只需要计算一个维度即可，这样，经过第一次卷积后的大小为： 本题 （200-5+2*1）/2+1 为99.5，取99\n经过第一次池化后的大小为： （99-3）/1+1 为97\n经过第二次卷积后的大小为： （97-3+2*1）/1+1 为97');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10255, '输入图片大小为37×37，经过第一层卷积（the number of filters=25，kernelsize=5×5，padding=valid，stride=1）与池化层maxpooling（kernelsize=3×3，padding=valid），输出特征图大小为（）。', '单选题', '10×10', '11×11', '12×12', '13×13', 'B', '（37-5+1）/3=11。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10256, '输入图片通常包含多个通道，例如彩色照片有RGB一个通道', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '彩色三个通道');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10257, '输出函数print（    ）参数中使用下面哪个属性来指定末尾符号为换行符（）？', '单选题', 'sep=‘‘', 'end=‘\\n‘', 'file=sys.stdout', 'flush=False', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10258, '输出变量为连续变量的预测问题是分类问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10259, '输出层一般使用什么函数处理（）。', '单选题', '阶跃函数', 'sigmoid函数', '标准函数', '以上都不是', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10260, '输出通道的数目通常也被称作卷积核的个数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10261, '输电线路可视化监拍应用依托人工智能“两库一平台”、电网资源业务中台、统一视频平台，应用模式分为（____）。', '多选题', '统一分析模式', '云端分析模式', '边缘分析模式', '联想分析模式', 'BC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10262, '输电线路巡检缺陷识别应用了下列哪个人工智能技术？', '单选题', '语音识别', '知识图谱', '计算机视觉', '语音合成', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10263, '输电线路智能巡视系统主要属于人工智能在（____）领域的应用。', '单选题', '计算机视觉', '语音识别', '自然语言处理', '生物信息学', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10264, '输电线路智能巡视系统的训练样本的质量和（____）因素没有直接关系。', '单选题', '无人机飞手的拍摄质量', '无人机飞手的拍摄数量', '无人机飞手拍摄时的光照状况', '无人机飞手拍摄装置的质量', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10265, '输电线路智能巡视问题中销钉类缺陷的识别难度主要在于（____）。', '单选题', '销钉在输电杆塔上很少用到', '国网无人机拍摄一般不包括销钉', '销钉基本不出现缺陷', '销钉尺寸非常小，很难被通用计算机视觉算法直接捕捉到', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10266, '输电通道可视化监拍智能识别主要基于以下哪种深度学习技术？', '单选题', '图像分类', '目标检测', '语义分割', '图像分割', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10267, '辨别两个数据中的某个属性是否是同一个实体，需要进行？', '单选题', '实体识别', '数据辨别', '文本分析', '回归分析', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10268, '边缘侧采集数据和业务系统数据经过预处理和标注后，形成可用于训练的样本数据，归集至省级（）。', '单选题', '模型库', '样本库', '训练平台', '人工智能运行平台', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10269, '边缘检测是将边缘像素标识出来的一种图像分割技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10270, '边缘计算中的计算卸载是把移动终端的任务卸载到近处的边缘计算服务器上运行，计算卸载主要是为了解决哪些问题？', '多选题', '资源存储', '续航能力', '延时', '计算性能', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10271, '边缘计算是云计算在网络支持下向边缘延伸的新型计算形态，通过网和云的（）部署，解决云服务在边缘的供应问题。', '单选题', '中心化', '汇聚', '区块链', '去中心化', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10272, '迁移学习是指为了解决新领域训练样本较少无法训练而使用其他相近领域的训练成果迁移应用到新领域帮助训练学习的方法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10273, '过拟合会出现高（）问题', '单选题', '标准差', '方差', '偏差', '平方差', 'B', '过拟合会出现高方差问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10274, '过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '我们可以评估无监督学习方法通过无监督学习的指标，如：我们可以评估聚类模型通过调整兰德系数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10275, '过拟合比欠拟合更容易克服。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10276, '过拟合现象会导致学习器的泛化性能下降。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10277, '过拟合的处理可以通过减小正则化系数。（      ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10278, '过滤式特征选择与学习器（），包裹式特征选择与学习器（）。', '单选题', '相关，相关', '相关，不相关', '不相关，相关', '不相关，不相关', 'C', '过滤式特征选择先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关。包裹式特征选择把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10279, '过滤非法的数据包属于入侵检测系统的功能。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10280, '过程层网络实现（）的数据通讯。', '多选题', '间隔层与过程层', '间隔层设备之间', '过程层设备之间', '间隔层和站控层', 'ABC', '不能实现间隔层和站控层之间');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10281, '过程控制系统属于（）', '单选题', '实时系统', '批处理系统', '分时系统', '多道程序系统', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10282, '运用大数据进行大治理要做到（）', '多选题', '用数据决策', '用数据管理', '用数据说话', '用数据创新', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10283, '运用消解推理规则的前提是', '单选题', '被作用的两个公式都是合取范式', '被作用的两个子句中存在互补对', '任意两个公式都可以运用消解推理', '必须符合假言推理、合并、重言式、空子句（矛盾）或链式（三段论）之一', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10284, '运算符/在Python2.x和Python3.x中具有相同的功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '见函数库');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10285, '运维单的报送要素包括？', '多选题', '标题', '姓名', '问题描述', '附件', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10286, '运行下面的代码n= {}后，变量n的类型是（）。', '单选题', 'set', 'list', '未知类型', 'dict', 'D', '{}代表dict。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10287, '运行以下程序，输出的Python数据类型是（ ）。 type（abs（-3+4j））', '单选题', '字符串类型', '浮点数类型', '整数类型', '复数类型', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10288, '运行以下程序，输出结果的是（ ）。\nprint（“ love “.join（【“Everyday“，“Yourself“，“Python“，】））', '单选题', 'Everyday love Yourself', 'Everyday love Python', 'love Yourself love Python', 'Everyday love Yourself love Python', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10289, '运行以下程序，输出结果的是（ ）。\nstr1 = “Nanjing University“\nstr2 = str1【：7】 + “ Normal “ + str1【-10：】\nprint（str2）', '单选题', 'Normal U', 'Nanjing Normal', 'Normal University', 'Nanjing Normal University', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10290, '运行以下程序，输出结果的是（ ）。print（“ love “.join（【“Everyday“，“Yourself“，“Python“，】））', '单选题', 'Everyday', 'Everyday', 'love', 'Everyday', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10291, '运行以下程序，输出结果的是（ ）。str1 = “Nanjing University“str2 = str1【：7】 + “ Normal “ + str1【-10：】print（str2）', '单选题', 'Normal', 'Nanjing', 'Normal', 'Nanjing', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10292, '运行以下程序，输出结果的是（ ）。》》》5/2', '单选题', '3', '2', '2.5', '2.50', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10293, '运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10294, '近几年，全球人工智能产业发展突飞猛进，人工智能脸部识别率的准确度已经达到100%A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10295, '近年来的基于神经网络模型架构的多层感知机方法是比较突出有效的一类机器学习方法，并有效提升人工智能的应用范围', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10296, '近年来随着算法的更迭、算力的升级、数据的爆发，计算机视觉技术快速发展。特别是在深度学习算法出现后，计算机视觉技术得到了很大的突破，当前已处于比较成熟的阶段', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10297, '近年来，全球人工智能人才需求呈现持续增长的趋势', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10298, '返回值执行完函数后，返回给调用者的数据，默认为None，所以没有返回值时，可以不写return。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10299, '这是第25道选择题，也是最后一道选择题。\n请估算一下，包括本题在内，这25道选择题题干及选项总共大约有多少个字符？', '单选题', '500', '1000', '2000', '4000', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10300, '进入21世纪以来，随着数据的爆发式增长，计算能力的大幅度提升和深度学习的发展和成熟，人工智能迎来了（）发展浪潮', '单选题', '第一次', '第二次', '第三次', '第四次', 'C', '进入21世纪以来，随着数据的爆发式增长，计算能力的大幅度提升和深度学习的发展和成熟，人工智能迎来了第三次发展浪潮');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10301, '进入Spark的shell环境，有两种方式，分别是本地、集群', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10302, '进行PCA降维时需要计算协方差矩阵。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10303, '进行主成分分析的前提条件是，各变量间（）。', '单选题', '高度相关', '低度相关', '相互独立', '完全相关', 'B', '进行主成分分析的前提条件是，各变量间低度相关。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10304, '进行机器学习训练过程使用的接口API是：', '单选题', 'fit（）', 'predict（）', 'learn（）', 'train（）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10305, '进行贝叶斯决策的必要条件是', '单选题', '预后验分析', '敏感性分析', '完全信息价值分析', '先验分析', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10306, '进行顺序查找的条件是（）', '单选题', '数据有序且采用顺序存储方式', '数据不需要有序，但需要顺序存储', '数据有序且采用链式存储方式', '数据不需要有序，也不限制存储方式', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10307, '远动中遥测综合误差要求小于1.0%，是指系统相A误差小于1.0%。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10308, '违反《中华人民共和国网络安全法》规定，给他人造成损害的，依法承担（）。', '单选题', '企业管理处罚', '民事责任', '治安管理处罚', '刑事责任', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10309, '连接主义主张人工智能应着重于结构模拟。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10310, '连接主义是研究中等生物智慧的行为，比如视觉。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10311, '连接主义派是由生物演化途径产生，连接主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于A外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10312, '连接主义认为人工智能源于仿生学。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10313, '连接主义认为人工智能源于控制论', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10314, '连接模型是一种模范动物神经网络行为特征的数学模型，又称为（         ）', '单选题', '人工神经网络', '神经元', '神经识别', '机器模拟', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10315, '连接词的优先级', '单选题', '﹁∧∨→↔', '∧∨→↔﹁', '→↔﹁∧∨', '﹁∨∧→↔', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10316, '连线题，对作答区域进行拉框时（红色框为作答区域框），下图作答区域正确吗（    ）。对\n错', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10317, '连续不断地爬取网页信息，较容易被网站识别，想要实现间隔15s来爬取网页需要使用以下哪一项的指令是（）。', '单选题', 'timestop（5）', 'timesleep（15）', 'timestrptime（15）', 'timesleep（5）', 'B', '连续不断地爬取网页信息，较容易被网站识别，想要实现间隔15s来爬取网页需要使用timesleep（15）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10318, '连续特征数据离散化的处理方法不包括（）。', '单选题', '等宽法', '等频法', '使用聚类算法', '使用Apriori算法', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10319, '连续的图像变化每秒超过（）帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫做视频。', '单选题', '16', '18', '20', '24', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10320, '退抵税申请表可以在哪些场景下发起变更申请？', '多选题', '退库复核不同意导致收入退还书作废', '已发送国库但是国库审核不通过导致收入退还书作废', '退库退回导致收入退还书作废', '电子收入退还书强制作废', 'ABCDE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10321, '适宜采用DBSCAN算法的数据形状是（）。', '单选题', '球形', 'SS形', '椭球形', '方形', 'B', 'DBSCAN是一基于密度的聚类算法，DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。非凸数据集用k-means成本更低');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10322, '适应度比例方法是目前遗传算法中最基本和最常用的选择方法，又称为（         ）', '单选题', '贝叶斯方法', '图灵方法', '蒙特卡罗方法', '马尔卡夫方法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10323, '逆归结的一大特点是能自动发明新谓词，这些谓词可能对应于样例属性和背景知识中不存在的新知识。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10324, '选出对下列语句不符合语法要求的表达式（ ）。 for var in ____________ ： print（var）', '单选题', 'range（0，10）', '“Hello“', '（1，2，3）', '{1，2，3，4，5}', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10325, '选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的（）。', '单选题', '我们需要在n类分类问题中适合n个模型', '我们需要适合n-1个模型来分类为n个类', '我们需要只适合1个模型来分类为n个类', '以上答案都不正确', 'A', '如果存在n个类，那么n个单独的逻辑回归必须与之相适应，其中每个类的概率由剩余类的概率之和确定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10326, '选择margin最大的分类器的原因是（ ）', '单选题', '所需的支持向量个数最少', '计算复杂度最低', '训练误差最低', '有望获得较低的测试误差', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10327, '选择下列哪些方法可以用于表示表示智能体的状态', '多选题', '结构式', '模块式', '网络式', '因子式', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10328, '选择哪一个解作为输出，将由学习算法的归纳偏好决定，常见的做法是引入（）。', '单选题', '线性回归', '线性判别分析', '正则化项', '偏置项', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10329, '选择如下哪些搜索方法属于无信息搜索', '多选题', '贪婪搜索', 'A*搜索', '双向搜索', '宽度优先搜索', 'CD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10330, '选择神经网络的深度时，对于下面参数：①神经网络的类型（如MLP，CNN）；②输入数据；③计算能力（硬件和软件能力决定）；④学习速率；⑤映射的输出函数，需要考虑的是（）。', '单选题', '①②③④', '②③④⑤', '都需要考虑', '①③④⑤', 'C', '上述所有因素对于选择神经网络模型的深度都是重要的。特征抽取所需分层越多，输入数据维度越高，映射的输出函数非线性越复杂，所需深度就越深。另外，为了达到最佳效果，增加深度所带来的参数量，也需要考虑硬件计算能力和学习速率以设计合理的训练时间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10331, '选项中删除表的语句是（）。', '单选题', 'DROP', 'ALTER', 'UPDATE', 'DELETE', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10332, '选项中查询毕业学校宅称与“清华“有关的记录应该用（）', '单选题', 'SELECT * FROM 学习经历 WHERE 毕业学校 LIKE ‘？清华？‘', 'SELECT * FROM 学习经历 WHERE 毕业学校 LIKE ‘*清华*‘', 'SELECT * FROM 学习经历 WHERE 毕业学校=‘？清华？‘', 'SELECT * FROM 学习经历 WHERE 毕业学校 LIKE ‘%清华%‘', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10333, '递归在计算机科学中是指一种通过？将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。', '单选题', '错误', '正确', '重复', '高效性', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10334, '递归神经网络不允许网络中出现环形结构。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '递归神经网络区别于前馈神经网络的是他允许网络中出现环形结构，从而可以使一些神经网络的输出反馈回来作为输入信号。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10335, '通常“落伍者”是影响MapReduce总执行时间的主要影响因素之一，为此MapReduce采用（）机制来解决。', '单选题', '分布式计算', '惰性计算', '推测性执行的任务备份', '先进先出', 'C', 'MapReduce采用“推测性执行的任务备份”机制，当作业中大多数的任务都已经完成时，系统在几个空闲的节点上调度执行剩余任务的备份，并在多个Worker上同时进行相同的剩余任务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10336, '通常一个三个字符的口令破解需要18秒。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10337, '通常一个标注任务的准确率高于（    ）称该任务合格。', '单选题', '60%', '80%', '90%', '95%', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10338, '通常在数据放入模型前要进行数据的预处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10339, '通常情况下，CNN网络中，哪一部分消耗内存较大', '单选题', 'convlayers', 'poolinglayers', 'batchnormalization', 'fullyconnectedlayers', 'D', '通常情况下，CNN网络中，全连接消耗内存较大');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10340, '通常把分类错误的样本数量与分类正确样本数量的比例称为“错误率”。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '通常把分类错误的样本数占总样本总数的比例称为“错误率”');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10341, '通常有哪几种训练神经网络的优化方法？（     ）', '多选题', '梯度下降法', '随机梯度下降法', '小批量随机梯度下降法', '集成法', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10342, '通常期望学习模型具有较强的泛化能力。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10343, '通常来说，下面哪种方法能够用来预测连续因变量（）', '单选题', '线性回归', '逻辑回归', '线性回归和逻辑回归', '以上答案都不正确', 'A', '逻辑回归被用来处理分类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10344, '通常来说，哪个模型被认为易于解释？ （）', '单选题', 'SVM', 'Logistic Regression', 'Decision Tree', 'K-nearest Neghbor', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10345, '通常来说，（）能够用来预测连续因变量。', '单选题', '线性回归', '逻辑回归', '线性回归和逻辑回归', '以上答案都不正确', 'A', '逻辑回归被用来处理分类问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10346, '通常池化操作的效果是：', '单选题', '使图片变大', '使图片变小', '使图片变成三角形', '使图片变成圆形', 'B', '通常池化操作的效果是使图片变小');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10347, '通常，卷积还要加上偏置项', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10348, '通常，我们认为对于一个系统来说，误差越小越好，因此无论是泛化误差还是经验误差，都是越小越好。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10349, '通用人工智能就是强人工智能', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10350, '通用人工智能的发展已经处于高级阶段。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10351, '通用函数会对数组中的每一个元素都进行操作。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10352, '通用网络爬虫通常采用串行工作方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10353, '通用近似定理说明（     ）。', '单选题', '多层感知机可以做为函数近似器逼近任意函数', '只需一个隐藏层的多层感知机就能作为通用函数近似器，因此没必要设计深层网络', '给定隐藏层神经元，三层感知机可以近似任意从一个有限维空间到另一个有限维空间的Borel 可测函数', '以上全不对', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10354, '通自然人申请退税，以下表述不正确的是？', '单选题', '自然人可以直接通过电子税务局扣缴端办理退税申请', '自然人自己下载个人所得税APP 或者登录自然人电子税务局Web 端办理', '自然人请任职受雇单位代办，受雇单位在自然人电子税务局Web 端使用【单位办税】功能办理', '委托专业机构代为办理', 'A', '自然人电子税务局扣缴端只能以扣缴单位为主体办理退付申请。如自然人个人需要办理退税可以有三种方式：自己办、单位办、请人办。自己办时需要纳税人自己下载个人所得税APP 或者登录自然人电子税务局Web 端办理。单位办，即请任职受雇单位代办，受雇单位在自然人电子税务局Web 端使用【单位办税】功能办理。请人办，即委托专业机构代为办理。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10355, '通过Eclipse编写的Map Reduce程序导出为jar包后，可以在Hadoop集群中运行。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10356, '通过Hadoop可以提高数据分析性能，降低数据分析成本，发挥数据价值', '判断题', '对', '错', '', '', '', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10357, '通过KMeans算法进行聚类分析后得出的聚类结果的特征是（）。', '单选题', '同一聚类中的对象间相似度高，不同聚类中的对象间相似度高', '同一聚类中的对象间相似度高，不同聚类中的对象间相似度低', '同一聚类中的对象间相似度低，不同聚类中的对象间相似度低', '同一聚类中的对象间相似度低，不同聚类中的对象间相似度高', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10358, '通过agg()方法进行聚合时只能接收单个函数', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10359, '通过date rang\ne. ）函数创建Datetimelndex对象时，如果只是传入了开始日期或结束日期，则还需要用periods参数指定产生多少个时间戳。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10360, '通过date range0函数创建Datetimelndex对象时，如果只是传入了开始日期，则还需要用（） 参数指定产生多少个时间戳。', '单选题', 'freq', 'end', 'periods', 'start', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10361, '通过date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，可以设置哪个参数指定产生多少个时间戳索引值', '单选题', 'freq', 'periods', 'end', 'start', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10362, '通过date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，可以设置哪个参数指定终止日期？（）', '单选题', 'freq', 'periods', 'end', 'start', 'C ', '在date_range（）函数中，freq参数用来指定计时单位；periods参数表示产生多少个时间戳索引值；end表示终止日期；start表示起始日期。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10363, '通过date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，可以设置哪个参数指定起始日期？（）', '单选题', 'freq', 'periods', 'end', 'start', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10364, '通过date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，可以设置哪个参数来改变计时单位？（）', '单选题', 'freq', 'periods', 'end', 'start', 'B', '在date_range（）函数中，freq参数用来指定计时单位；periods参数表示产生多少个时间戳索引值；end表示终止日期；start表示起始日期。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10365, '通过date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，可以设置（）参数来规范时间戳。', '单选题', 'normalize', 'periods', 'end', 'freq', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10366, '通过date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，如果只是传入了开始日期或结束日期，则还需要用periods参数指定产生多少个时间戳。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10367, '通过date_range（）函数创建DatetimeIndex对象时，如果只是传入了开始日期，则还需要用（）参数指定产生多少个时间戳。', '单选题', 'freq', 'end', 'periods', 'start', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10368, '通过empty（）函数创建的数组中所有元素值都是NaN。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10369, '通过empty（）函数创建的数组，该数组中没有任何的元素。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10370, '通过from_arrays（）方法可以将元组列表转换为MultiIndex对象。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10371, '通过job实例的setMapOutputKeyClass方法可以设置Map输出的键的数据类型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10372, '通过merge()函数合并数据时可以指定多个键。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10373, '通过zeros（）函数创建的数组中元素值都是0。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10374, '通过一组符号及其组合来描述事物的是', '单选题', '数据', '信息', '知识', '文字', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10375, '通过不大详细的数据得到更详细的数据，称为下钻。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10376, '通过交通信息采集系统采采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，经智能系统分析后调整各路口红绿灯时长属于人工智能在（    ）领域的应用。', '单选题', '智能物流', '智能安防', '智能控制', '智能交通', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10377, '通过什么工具可以辅助相似知识的梳理？', '单选题', '批量导入工具', '健康检查工具', '聚类工具', '核心词管理工具', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10378, '通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻找两个集群之间的差异？（）', '单选题', '单链接', '全链接', '均链接', '以上都行', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10379, '通过修改某种已知计算机病毒的代码，使其能够躲过现有计算机病毒检测程序时，可以称这种新出现的计算机病毒是原来计算机病毒的变形。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10380, '通过写作建立个人IP只需要有写作技巧和才华即可不需要其他因素。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10381, '通过可视化技术，实现对电网运行信息、保护信息、一、二次设备运行状态等信息的运行监视和综合展示应包含以下几个方面（）。', '多选题', '运行工况监视', '设备状态监测', '告警直传', '远程浏览', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10382, '通过合规途径获取的共享数据只能在规定范围内使用，需要变更数据的使用范围时，应当重新申请。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10383, '通过哪个数据项可以统计某个时间段内新增注销户数。', '单选题', '纳税人状态', '非正常认定日期', '税费种认定日期', '注销日期', 'D', '通过注销日期可统计某个时间段注销的纳税人户数，纳税人状态只能统计截止到某个时间点注销的纳税人户数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10384, '通过在文本文件最后一行后放置文件来指明文件的结束。', '单选题', '截止标志', '开始标志', '结束标志', '转折标志', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10385, '通过地理位置信息可以分析出哪些信息？', '多选题', '颜值', '家庭住址', '工作地址', '体重', 'BC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10386, '通过控制台和远程终端登录设备，应输入用户名和口令，口令长度不能小于（）位', '单选题', '6', '8', '7', '10', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10387, '通过检索来辅助大模型可以缓解大模型的___问题。', '单选题', '计算量大', '训练困难', '推理速度慢', '幻觉', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10388, '通过检索来辅助大模型可以缓解大模型的幻觉问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10389, '通过求解损失函数的最⼩值，可以实现求解模型参数、优化模型参数和评价模型学习效果的⽬的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10390, '通过深度学习可以很容易地从大量高维数据中导出简单地数学函数来描述复杂的决策界面。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10391, '通过监测电网设备的电气数据，利用人工智能技术和大数据技术挖掘出能够表征设备某种特性的特征点，然后将多个维度的特征点聚合起来，这种技术叫做电力指纹技术。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10392, '通过监督学习进行二分类模型训练过程中，可能会遇到正负样本数量不平衡的情况（比如正样本有50万但是负样本有100万），以下哪些方法可以对此进行恰当的处理？（）', '多选题', '将所有数据加入训练集，充分利用全部数据', '从100万负样本中随机抽取50万', '正样本的权重设置为2，负样本权重设置为1', '复制两份正样本参与到训练中', 'BCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10393, '通过算法生成的随机数是“伪随机”的，也就是说，在设定好第一个数之后，后面的数字的序列是确定的，并且经过一个非常大的循环会回到第一个数的状态，然后周而复始。显然，摇号、抽奖的程序是不能通过伪随机数来实现的。现实中常常基于某种热噪声来实现真正的随机数。假定某热噪声是标准正态分布，那么能否将它转换成（0，1）区间上的均匀分布______？', '单选题', '忽略测量和计算误差，可以转换为（0，1）区间上的均匀分布', '无法转换为（0，1）区间上的均匀分布', '信息不足，无法判断', '借助伪随机数生成算法可以转换为（0，1）区间上的均匀分布', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10394, '通过网络互联层能在任意节点间进行数据包可靠传输。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10395, '通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集（aggregate）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10396, '通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（）。', '单选题', '组合（ensemble）', '聚集（aggregate）', '合并（combination）', '投票（voting）', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10397, '通过计算一个特征在森林中所有树上的平均深度，可以估算出一个特征的重要程度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10398, '通过计算模型的对样本识别率，就可以完全确定模型性能的好坏。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10399, '通过调用 org.apache.hadoop.mapreduce 中的Job类的getInstance的静态方法，传入Hadoop配置即可生成一个job的实例。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10400, '通过顾客的年龄、性别和收入等，预测顾客是否会发生购买属于描述性的数据挖掘。（   ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10401, '通过（）的方式，可以实现信息更快的向前传播，梯度更快的向后传播', '单选题', '跨界连接', '跨层短接', '跨级连接', '跨级短接', 'B', '通过跨层短接的方式，可以实现信息更快的向前传播，梯度更快的向后传播');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10402, '通过？方法来优化对话管理策略是一种非常有效的方法。', '单选题', '加强学习', '物理学习', '生物指导', '化学指导', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10403, '逻辑回归不能实现（ ）', '单选题', '二分类', '多分类', '分类预测', '非线性回归', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10404, '逻辑回归与多元回归分析有哪些不同之处？', '多选题', '逻辑回归用来预测事件发生的概率', '逻辑回归用来计算拟合优度指数', '逻辑回归用来对回归系数进行估计', '', 'ABC', 'A 选项，逻辑回归是用来解决分类问题的，可以用于预测事件发生的概率。\nB 选项，一般来说，为了测量真实样本与模型的拟合程度，可以使用逻辑回归来计算拟合优度指数。\nC 选项，在拟合逻辑回归模型之后，我们还可以根据系数值，来判断各个独立特征与目标输出的关系（正相关或负相关）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10405, '逻辑回归与多元回归分析有哪些不同？（）', '单选题', '逻辑回归预测某事件发生的概率', '逻辑回归有较高的拟合效果', '逻辑回归回归系数的评估', '以上全选', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10406, '逻辑回归分类的精度不够高，因此在业界很少用到这个算法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10407, '逻辑回归和朴素贝叶斯都有对属性特征独立的要求', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10408, '逻辑回归将输出概率限定在【0，1】之间。下列哪个函数起到这样的作用（）。', '单选题', 'Sigmoid函数', 'tanh函数', 'ReLU函数', 'Leaky ReLU函数', 'A', 'Sigmoid函数输出值限定在 【0，1】 之间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10409, '逻辑回归属于（  ）回归', '单选题', '概率性线性', '概率性非线性', '非概率性线性', '非概率性非线性', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10410, '逻辑回归常用于解决（ ）', '单选题', '回归问题', '分类问题', '优化问题', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10411, '逻辑回归拟合的函数是（）', '单选题', 'sigmoid', 'tanh', 'relu', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10412, '逻辑回归是一个回归模型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10413, '逻辑回归是一种广义线性回归，通过回归对数几率的方式将线性回归应用于分类任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10414, '逻辑回归是数据挖掘算法中常用的模型算法，以下关于逻辑回归的说法正确的是', '多选题', '异常值不会对模型造成很大的干扰', '逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理', '逻辑回归属于分类算法', '逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感', 'CD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10415, '逻辑回归是数据挖掘算法中常用的模型算法，以下关于逻辑回归的说法正确的是（）。', '多选题', '异常值不会对模型造成很大的干扰。', '逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理。', '逻辑回归属于分类算法', '逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感。', 'CD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10416, '逻辑回归是生成模型，朴素贝叶斯是判别模型。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10417, '逻辑回归是输出结果落在【0，1】区间内，下列哪个函数用于转换概率，使其落入【0，1】？', '单选题', 'Sigmoid', 'Mode', 'Square', 'Probit', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10418, '逻辑回归的一般过程是（）', '多选题', '拟合sigmoid function', '某个样本的sigmoid function的计算结果看做是这个样本属于类别1的概率', '其它样本的sigmoid function的计算结果看做是样本属于类别0的概率', '将sigmoid function的计算结果大于等于0.5的归属为类别1，小于0.5的归为类别0', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10419, '逻辑回归的以下模型：P（y = 1 | x，w）= g（w0 + w1x）其中g（z）是逻辑函数。在上述等式中，通过改变参数w可以得到的P（y = 1 | x； w）被视为x的函数。', '单选题', '（0，inf）', '（-inf，0）', '（0，1）', '（-inf，inf）', 'C', '对于从-∞到+∞的实数范围内的x的值。逻辑函数将给出（0，1）的输出。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10420, '逻辑回归的以下模型：P（y=1|x，w）=g（w0+w1x）其中g（z）是逻辑函数。在上述等式中，通过改变参数w可以得到的P（y=1|x；w）被视为x的函数。在上面的问题中，你认为哪个函数会产生（0，1）之间的p？', '单选题', '逻辑函数', '对数似然函数', '两者的复合函数', '都不会', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10421, '逻辑回归的实现采用以下哪个的方法是（）。', '单选题', 'LinearRegression）', 'LogisticRegression）', 'HuberRegression）', 'TheilSenRegression）', 'B', 'LogisticRegression）是逻辑回归分类器。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10422, '逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10423, '逻辑回归的权重w应该随机初始化，而不是全部初始化为全部零，否则，逻辑回归将无法学习有用的决策边界，因为它将无法“打破A称”。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10424, '逻辑回归的激活函数是sigmoid', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10425, '逻辑回归的特征一定是离散的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10426, '逻辑回归算法只能用于二分类问题，即输出只有两种，分别代表两个类别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '逻辑回归算法专门用于处理因变量为分类属性的模型，通常用于二分类的任务而非只用于二分类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10427, '逻辑回归算法是⼀种⼴义的线性回归分析⽅法，它仅在线性回归算法的基础上，利⽤Sigmoid函数对事件发⽣的概率进⾏预测。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10428, '逻辑回归算法通常用于关联规则挖掘', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10429, '逻辑回归算法通常用于关联规则挖掘。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '逻辑回归算法通常用于二分类的任务');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10430, '逻辑回归（对数几率回归）模型解决（ ）', '单选题', '回归问题', '分类问题', '聚类问题', '推理问题', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10431, '逻辑斯蒂回归模型是一种回归算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10432, '逻辑斯蒂（对数⼏率）回归是⼀种回归学习⽅法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '逻辑斯蒂（对数⼏率）回归是⼀种分类学习⽅法。\n逻辑斯蒂回归（周志华书中把他叫做对数⼏率回归）不是⽤于回归⽽是⽤于分类，是⽤来解决⼆分类的问题（Binary Classification）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10433, '逻辑树分析法主要是帮助理清思路。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '逻辑树分析法主要是帮助理清思路。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10434, '逻辑运算的操作数必须是布尔型', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '逻辑运算符要求参与运算的操作数必须是bool型，如果操作数是其他类型，编译系统会自动讲其转换为bool型。转换方法是：非0数据转换为1true，0转换为false');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10435, '逻辑运算符的运算优先级低于算术运算符的运算优先级。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10436, '遇到可疑邮件可以怎么办（）？', '单选题', '直接响应', '置之不理', '根据邮件导向进行操作', '电话联系发件人核实后，再次向相关部门确认', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10437, '遇到规则不明确的时候，标注员不能根据自己的理解进行标注，而应该反馈给项目负责人，集中开会解决，待明确标注规则后再进行标注。   （    ） \n', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10438, '遇到页面不正的情况，可以不转正页面进行标注。   （    ） ', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10439, '道德决策的一个特点是：具有高度的细微差别A 正确B 错误', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10440, '遗传算法与传统优化算法的极大区别是遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。', '判断题', '对', '错', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10441, '遗传算法中把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作是（         ）', '单选题', '变异运算', '交叉运算', '选择运算', '个体评价', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10442, '遗传算法中，从当前群体中按照一定概率选出优良个体，使它们有机会作为父代繁殖下一代子孙的操作是（         ）', '单选题', '遗传', '选择', '优选', '继承', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10443, '遗传算法包含两种数据转换操作，是（         ）', '单选题', '进化和变异', '编码和译码', '解释和翻译', '变种和遗传', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10444, '遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，其中的每个个体都带有（         ）', '单选题', '染色体', '遗传算子', '基因', '适应度', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10445, '遗传算法是从单个初始值迭代求最优解的，容易误入局部最优解。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10446, '遗传算法是模拟自然界的（ ）现象提出的算法。', '单选题', '自然选择', '人工选择', '适者生存', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10447, '遗传算法的简称是（         ）', '单选题', 'BL', 'KAS', 'GM', 'GA', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10448, '遗传算法评价的常用方法有（）', '多选题', '当前最好法', '在线比较法', '离线比较法', '都不是', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10449, '遵守法律是指国家机关、社会组织和公民个人？', '单选题', '按照法律行使权利', '按照法律履行义务', '按照法律行使权利，履行义务', '按照法律行使权利，履行义务，并在某些情况下可获得特权', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10450, '避免信息技术的消极影响最好的方法就是少用计算机', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10451, '那种机器学习算法不需要对数据进行标注', '多选题', '有监督学习', '无监督学习', '强化学习', '深度学习', 'BC', '无监督学习和强化学习不需要标注');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10452, '邮箱中收到一封陌生的带附件的邮件，附件名为KB435287.exe升级补丁，你会怎么做（）？', '单选题', '将补丁下载并分发到同事一起打补丁', '立即删除并反馈给相关部门', '立即执行该补丁文件进行系统更新', '好奇下载到本地进行研究', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10453, '部署Hadoop集群的核心文件为（）？', '多选题', 'hadoop-env.sh', 'core-site.xml', 'mapred-site.xml', 'hdfs-site.xml', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10454, '配电系统可靠性评估中的系统状态选取与评估方法主要有（）和（）两大类。', '多选题', '生成法', '解析法', '判别法', '模拟法', 'BD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10455, '配电系统可靠性评估主要包括（）、（）和（）三方面的内容。', '多选题', '可靠性建模', '特征提取', '系统状态选取', '评估、指标计算', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10456, '配电网的可靠性评估技术使用基于感知机模型的神经网络，通过输入层和输出层输出评估分类，以下不可用于感知机模型的激活函数为（____）。', '单选题', 'Identify', 'Sigmoid', 'ReLU', 'Attention', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10457, '配置802.1x认证，需要在接入交换机上开启802.1X认证功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10458, '配置JDK环境变量时，需要对下列哪个文件进行修改（）。', '单选题', 'hadoopenvsh', 'core-site.xml', 'hdfs-site.xml', 'profile', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10459, '配置一个布尔型的地市专区标签，所对应的源表中要求的字段类型是：', '单选题', 'int', 'varchar', 'time', 'float', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10460, '配置审核的实施可以（）', '单选题', '防止向用户交付用户手册的不正确版本', '确保项目进度的合理性', '确认项目分解结构的合理性', '确保活动资源的可用性', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10461, '配置机架感知的下面哪项正确？', '多选题', '如果一个机架出问题，不会影响数据读写', '写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中', 'MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据', '', 'ABC', '一个机架出问题，不会影响数据读写，写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中，MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10462, '配置管理是软件生命周期中的重要控制过程，在软件开发过程中扮演着重要的角色，根据GB/T11457-2006《软件工程术语》的描述，以下关于配置管理基线的叙述中，（）是不正确的。', '单选题', '配置管理基线包括功能基线，即最初通过的功能的配置', '配置管理基线包括分配基线，即最初通过的分配的配置', '配置管理基线包括产品基线，即最初通过的或有条件通过的产品的配置', '配置管理基线包括时间基线，即最初通过的时间安排', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10463, '配置识别是配置管理的一个要素，包括选择一个系统的配置项和在技术文档中配置项目的功能和物理特性，（）是配置管理员的关键职责。', '单选题', '识别软件开发产生的所有工作结果', '给个产品及其组件和相关的文档分配标识', '定义每个配置项目的重要特征以及识别其所有者', '修改基线', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10464, '配置识别配置管理的一项活动，包括选择一个系统的配置项和在技术文档中记录配置项的功能和物理特性。其功能不包括（）', '单选题', '识别需受控的软件配置项', '建立和控制基线', '识别组件、数据及产品获取点和准则', '识别源程序', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10465, '配置项的版本号规则与配置项的状态相关，以下叙述中正确的是（）', '单选题', '处于正式状态的配置项版本号格式为X.Y，当配置项升级幅度较大时，可以将变动部分制作为配置项的附件，附件版本依次为1.0，1.1', '处于修改状态的配置项版本号格式为X.YZ，其中X保持不变，YZ在01-99之间递增', '处于草稿状态的配置项版本号格式为0.YZ，着草稿的修改，YZ取消局部递增，而YZ的初值和幅值由用户自行把握', '处于草稿状态的配置项版本号格式为X.YZ，当配置项通过评审状态第一次成为正式时，版本号直接设置为1.0', 'C', '版本管理：配置项版本号规则\n（1）处于“草稿”状态的配置项的版本号格式为：0.YZ 。\nYZ数字范围为01-99。随着草稿的不断完善，“YZ”的取值应递增。“YZ”的初值和增幅由用户自己把握。\n（2）处于“正式发布”状态的配置项的版本号格式为：X.Y\nX为主版本号，Y为次版本号。\n配置项第一次“正式发布”时，版本号为1.0。\n如果配置项的版本升级幅度比较小，一般只增大Y值，X值保持不变。只有当配置项版本升级幅度比较大时，才允许增大X值。\n（3）处于“正在修改”状态的配置项的版本号格式为：X.YZ\n配置项正在修改时，一般只增大Z值，X.Y值保持不变。Z的初值和增幅由用户自己把握。\n当配置项修改完毕，状态重新成为“正式发布”时，去掉Z值，增加X.Y值。参见规则1。\n在文件名中使用配置项的版本号时，用下划线代替版本号中的点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10466, '配置项的状态可分为“草稿”、“正式”和“修改”三种。以下关于三种状态变化的叙述中（）是正确的', '单选题', '“草稿”经过修改未通过评审时，状态为“修改”', '“草稿”经过修改未通过评审时，状态仍未“草稿”', '“草稿”经过修改通过评审时，状态为“修改”', '“正式”的配置项发生变更，状态变为“草稿”', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10467, '釆用Flume传输数据过程中，为了防止因Flume进程重启而丢失数据，推荐使 用以下哪种channel类型？', '单选题', 'Memory Channels', 'File Channel', 'JDBC Channel', 'HDFS Channel', 'B', '釆用Flume传输数据过程中，为了防止因Flume进程重启而丢失数据，推荐使用File Channel');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10468, '采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（），但与样本数量的增加关系不大。', '单选题', '降低', '不变', '提高', '无关', 'C', '采样分析的精确性随着采样随机性的增加而提高，但与样本数量的增加关系不大。当样本数量达到某个值后，我们从新个体上得到的信息会越来越少。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10469, '采用Flume传输数据过程中，为了防止因Flume进程重启而丢失数据，可以使用以下哪种Channel类型？', '多选题', 'Memory Channel', 'JDBC Channel', 'File Channel', 'HDFS Channel', 'BC', '1.flume日志采集和传输2.Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10470, '采用TCP协议通信的客户方只能发送数据，不能接收数据。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10471, '采用one-hot编码对离散特征进行转换，会增加特征维度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10472, '采用主成分分析法映射到低维空间，将最小的d-d′个特征向量舍弃，产生的影响是（）。', '单选题', '使样本采样密度增大', '丢失最优解', '增大噪声', '使样本采样密度减小', 'A', '低维空间与原始高维空间必有不同，因为对应于最小的d-d‘ 个特征值的特征向量被舍弃了，这是降维导致的结果。但舍弃这部分信息往往是必要的：一方面舍弃这部分信息之后能使样本的采样密度增大，这正是降维的重要动机；另一方面，当数据受到噪声影响时，最小的特征值所对应的特征向量往往与噪声有关。将它们舍弃能在一定程度上起到去噪的效果。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10473, '采用二阶多项式表示轨迹时，该轨迹（   ）。', '单选题', '加速度不恒定', '加速度恒定', '速度为零', '速度恒定', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10474, '采用以下（）技术可以实现异步加载', '单选题', 'HTML', 'AJAX', 'CSS', 'HTTP', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10475, '采用动态重定位技术的系统，目标程序可以不经任何改动，而装入物理内存。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10476, '采用卷积神经网络对用于故障诊断的原始振动一维数据进行建模时，可选用的方法是（）。', '单选题', '将一维时域信号转换为二维时频图', '直接将数据输入卷积神经网络', '采用1x1的卷积核', '降低卷积神经网络的深度', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10477, '采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次大于1时，该变换是针对（）的图像进行增强。', '单选题', '图像整体偏暗', '图像整体偏亮', '图像细节淹没在暗背景中', '图像同时存在过亮和过暗背景', 'B', '幂次变换的基本表达式为：y=cxr+b。当r》1时，变换函数曲线在正比函数下方，此时扩展高灰度级，压缩低灰度级，使图像变暗；当r《1时，变换函数曲线在正比函数上方，此时扩展低灰度级，压缩高灰度级，使图像变亮。这一点与对数变换十分相似。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10478, '采用明文传输可以有效防止第三方窃听和篡改通信内容。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10479, '采用模板【-1 1】主要检测（）方向的边缘。', '单选题', '水平', '45°', '垂直', '135°', 'C', '【-1 1】是用右边的像素减去左边的像素，当左右像素差别大也就是存在垂直方向边缘时，模板作用在图像上的值会较大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10480, '采用深度学习根据图像训练一个植物分类模型前，一般需要。', '多选题', '搜集大量植物图像样本', '搜集少量典型植物图像样本', '对植物样本进行标注', '每类植物搜集一张图像', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10481, '采用生理模拟和神经计算方法的人工智能研究被称为（）', '多选题', '连接主义', '逻辑学派', '生理学派', '符号主义', 'AC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10482, '采用聚类算法对居民用电负荷数据进行预测时，可利用乌鸦算法对初始聚类中心进行优化，防止聚类结果陷入局部最优。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10483, '采用若干个标签的不同配置批量生成多个客户群的功能是：', '单选题', '客户群拓展', '客户群裂变', '客户群推送', '客户群探索', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10484, '采用防火墙的网络一定是安全的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10485, '采购审计的主要目的是（）', '单选题', '确认合同下收取的成本有效、正确', '简要地审核项目', '确定可供其他采购任务借鉴的成功之处', '确认基本竣工', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10486, '采集到的数据存在数据质量差、()等问题。', '单选题', '数据格式杂乱', '数据可信度强', '数据准确性高', '数据时效性强', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10487, '采集图片数据集，以下那种不是提高图片数据集质量的做法（    ）', '单选题', '图片清晰', '图片特征与背景对比鲜明', '类似图片尽量多拍一些', '重复性图片保留一张即可', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10488, '里程估计是根据传感器观测信息估计（   ）。', '单选题', '机器人位置和角度变化', '机器人当前位姿', '机器人移动速度', '机器人速度变化', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10489, '重新启动Linux系统应使用restart命令实现。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10490, '重点税源企业是指省以下税务机关牵头管理的、资产或（）规模达到一定标准的企业纳税人，具体标准由省税务机关确定。', '单选题', '纳税', '人员', '机构', '信用', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10491, '量子可以克隆', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10492, '量子计算机是一种基于量子理论而工作的计算机', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10493, '金具作为输电线路的重要组成部分，利用深度学习模型可对金具缺陷进行目标检测。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10494, '鉴别了多元共线特征，下一步可能的操作是（）。', '多选题', '移除两个共线变量', '不移除两个变量，而是移除一个', '移除相关变量可能会导致信息损失，可以使用惩罚线性回归模型（如 ridge 或 lasso regression）', '-', 'BC', '移除两个变量会损失一切信息，所以只能移除一个特征，或者也可以使用正则化算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10495, '针对以下数组，下面哪个选项可以获取两个Python Numpy数组之间的公共项的是（）。', '单选题', 'intersect1d（a， b）', 'np.intersect1d（a， b）', 'np.interset（a， b）', 'np.intersect1d（a）', 'B', 'intersect1d）返回二者的交集并排序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10496, '针对以下数组，如何从一个数组中移除那些存在于另一个数组中的项时可进行的操作是（）。', '单选题', 'np.setdiff1d（a， b）', 'setdiff1d（a）', 'setdiff1d（b）', '以上答案都不正确', 'A', 'setdiff1d）求差集。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10497, '针对变电设备小样本集类缺陷检测可以用使用Focal Loss损失函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10498, '针对多线雷达的 SLAM 算法一般称为 3D Lidar SLAM。下面属于 3D Lidar SLAM 算法的 有（   ）。', '多选题', 'LOAM', 'LeGO-LOAM', 'LOAM-livox', 'Hector', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10499, '针对应用程序或工具在使用过程中可能出现计算，传输数据的泄漏和失窃，通过其他安全工具或策略来消除隐患属于安全保护措施中的（）', '单选题', '应用安全', '物理安全', '介质安全', '数据安全', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10500, '针对智能电网的信息系统假数据侵入点，可以分为多个层级，包括（）。', '多选题', '物理层', '通信层', '网络层', '链路层', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10501, '针对电力元件故障的预测模型需要较高的泛化能力这一问题，可选用Adaboost集成算法提升性能。Adaboost算法是一种带有自适应功能，可以自动调整权值的Bagging集成算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10502, '针对电力指纹识别，通常有两大类算法，分别是机器学习算法和启发式算法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10503, '针对纳税人不同类型不同等级的税收风险，常用的风险应对手段有：', '多选题', '风险提醒', '纳税评估', '税务审计', '反避税调查', 'ABCDE', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10504, '针对维数灾难，我们主要采用的降维方法有哪些（）。', '多选题', '多维缩放', '主成分分析', '核化线性降维', '流形学习', 'ABCDE', '上述都是针对维数灾难，主要采用的降维方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10505, '针对聚类分析，下面说法错误的是（）。', '单选题', '—定存在一个最优的分类', '聚类分析是无监督学习', '聚类分析可以用于判断异常值', '聚类分析即；物以类聚，人以群 分', 'A', 'A： 聚类分析得到的未必是一个最优的分类 B：聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。数据之间的相似性是通过定义一个距离或者相似性系数来判别的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10506, '针对风电功率预测这一复杂场景，采用集成学习的目的是为了降低模型预测的泛化性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10507, '针对风电机组的加速度传感器所获得的一维时域信号，可采用（____）进行特征提取。', '单选题', '时域分析方法', '频域分析方法', '时频域分析方法', '都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10508, '针对风电机组的加速度传感器所获得的一维时域信号，可采用（）进行特征提取。', '单选题', '时域分析方法', '频域分析方法', '时频域分析方法', '以上都是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10509, '针对高压输电线路的故障监测，可采用自编码器通过无监督学习的形式来学习数据的特征表示，降低特征序列的维度。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10510, '银行根据客户以往贷款记录情况，将客户分为低风险客户和高风险客户。对一个新来的申请者，银行计算风险，决定接受或拒绝该申请。这属于（）算法的应用。', '单选题', '分类', '聚类', '关联', '回归', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10511, '链式MapReduce计算中，对任意一个MapReduce作业，Map和Reduce阶段可以有无限个Mapper，但Reducer只能有一个。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10512, '链路加密方式适用于在广域网系统中应用。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10513, '错误率是所有服从同样分布的独立样本上错误概率的平均值', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10514, '锚框优劣的评定的标准是？', '单选题', '相似度', '特异性', '敏感度', '交并比', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10515, '键盘输入数字7，以下代码的输出结果是（ ）。n = eval（input（“请输入一个整数： “））s =0if n 》=7： n -=1 s =4if n', '单选题', '2', '0', '3', '4', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10516, '长短时记忆神经网络三个门是（）。', '多选题', '进化门', '输出门', '输入门', '遗忘门', 'BCD', 'LSTM 拥有三个门（输入门、遗忘门、输出门），用来保护和控制细胞状态。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10517, '长短时记忆神经网络缓解梯度消失问题采取的措施是（）。', '单选题', '增加网络深度', '减少网络神经元', '使用双向的网络结构', '增加一个用来保存长期状态的单元', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10518, '长短时记忆神经网络被设计用来解决的问题是（）。', '单选题', '传统RNN存在的梯度消失/爆炸问题', '传统RNN计算量大的问题', '传统RNN速度较慢的问题', '传统RNN容易过过拟合的问题', 'A', '长短时记忆神经网络增加一个用来保存长期状态的单元来解决梯度消失问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10519, '长短时记忆网络中具有三个重要开关，我们称为', '多选题', '记忆门', '输入门', '输出门', '遗忘门', 'BCD', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10520, '长短时记忆网络在哪些领域有成功应用', '多选题', '语音识别', '图片描述', '自然语言处理', '以上都不正确', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10521, '长短时记忆网络属于一种（）。', '单选题', '全连接神经网络', '门控RNN', 'BP神经网络', '双向RNN', 'B', '长短时记忆网络（LSTM）是一种改进后的RNN，其增加了三个门用来控制信息传递和最后的结果计算，三个门分别为遗忘门、输入门、输出门。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10522, '长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流，两者的区别在于LSTM中增加了（）导致单元内的处理过程不同。', '单选题', '输入门', '记忆门', '忘记门', '输出门', 'C', '长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流，两者的区别在于LSTM中增加了 忘记门导致单元内的处理过程不同。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10523, '长短期记忆LSTM的核心贡献是引入了（）的巧妙构思，该构思中的权重视上下文而定，而不是固定的。', '单选题', '自增加', '自循环', '自递归', '自减少', 'B', '长短期记忆LSTM的核心贡献是引入了自循环 的巧妙构思，该构思中的权重视上下文而定，而不是固定的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10524, '长短期记忆网络中，当想要剔除之前无用的信息，应采用（）', '单选题', '遗忘门', '更新门', '输入门', '输出门', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10525, '问责机制需要讲相关机制落实到数据收集和标注流程的每个环节', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10526, '问题管理功能中，每个处理环节的一般处理时限是5个自然日。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10527, '问题管理工具JIRA能够对整个软件研发的生命周期进行管理和跟踪', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10528, '问题结构是由（）构成的。', '多选题', '现状', '直接原因', '间接原因', '最终原因', 'ABD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10529, '问题运维有哪些流程？', '多选题', '问题提交', '问题处理', '问题反馈', '问题验证', 'ABCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10530, '闰年是能被4整除的年份，但不包含能被100整除、不能被400整除的年份。判断y代表的年份是否闰年的表达式为：y%4==0 and not（y%100==0 and y%400！=0）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10531, '闵可夫斯基距离不满足直递性，但满足非负性、同一性、对称性时p的取值范围是', '单选题', 'p≥1', '0≤p', 'p=1', 'p趋于正无穷', 'B', 'p≥1时，闵可夫斯基距离满足距离度量的四条基本性质；0≤p');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10532, '闵可夫斯基距离表示为曼哈顿距离时，p为（）。', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'A', '闵可夫斯基距离定义为： 该距离最常用的 p 是 2 和 1， 前者是欧几里得距离），后者是曼哈顿距离。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10533, '阅读下面一段程序：\nFrom nltk.corpus import stopwords\nImport nltk\nSentence = ‘Life is short，you need Python.‘\nWords = nltk.word_tokenize（sentence）\nStop_words = stopwords.words（‘english‘）\nRemain_words = 【】\nFor word in words：\n     if word not in stop_words：\n         remain_words.append（word）\nPrint（remain_words）\n执行上述程序，最终输出的结果为（ ）。', '单选题', '【‘Life‘， ‘short‘， ‘，‘， ‘need‘， ‘Python‘， ‘.‘】', '【‘Life‘， ‘short‘， ‘need‘， ‘Python‘，】', '【‘Life‘， ‘is‘， ‘short‘， ‘，‘， ‘need‘， ‘Python‘， ‘.‘】', '【‘Life‘， ‘short‘， ‘，‘， ‘you‘ ，‘need‘， ‘Python‘， ‘.‘】', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10534, '阅读下面一段程序：\nImport jieba\nSentence = ‘人生苦短，我用Pyhton‘\nTerms_list = jieba.cut（sentence， cut_all=True）\nPrint（‘ ‘.join（terms_list））\n执行上述程序，最终输出的结果为（ ）。', '单选题', '人生 苦短 我用 Pyhton', '人生 苦短 我 用 Pyhton', '人生苦短 我 用 Pyhton', '人 生 苦 短 我 用 Pyhton', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10535, '阅读以下文字：假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置，需要怎么处理？', '单选题', '除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练', '对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层', '使用新的数据集重新训练模型', '所有答案均不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10536, '防恶意代码攻击应遵循“木桶原理”，为了统一管理，主机防恶意代码产品和网络防恶意代码产品应使用统一的代码库，以保证同时更新。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10537, '防止主机丢失属于系统管理员的安全管理范畴。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10538, '防止网络窃听最好的方法就是给网上的信息加密，使得侦听程序无法识别这些信息模式。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10539, '防止网络窃听最好的方法就是给网上的信息加密，是的侦听程序无法识别这些信息模式。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10540, '防止过拟合的方法有', '多选题', '增加训练数据', '减少特征值', '正则化', '追求损失函数的最小', 'ABC', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10541, '防火墙具有基于源地址基础上的区分或拒绝某些访问的能力。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10542, '防火墙只能AIP地址进行限制和过滤。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10543, '防火墙可以防止伪装成外部信任主机的IP地址欺骗。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10544, '防火墙可以阻断攻击，但不能消灭攻击源。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10545, '防火墙是一个系统或一组系统，它可以在企业内网与外网之间提供一定的安全保障。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10546, '防火墙是一种将内部网和公众访问网分开的方法，它实际上是一种（）。', '单选题', '字符串匹配技术', '防病毒技术', '入侵检测技术', '访问控制技术', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10547, '防火墙是不同网络或网络安全域之间信息的唯一出入口，作为一个控制点，能够极大的提高一个内部网络的安全性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10548, '防火墙是具有某些特征的计算机的软件。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10549, '防火墙的性能是衡量防火墙好坏的重要参数之一', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10550, '防火墙能够完全防止传送己被病毒感染的软件和文件。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10551, '防火墙自动升级功能可以简化防火墙的管理和维护', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10552, '防火墙规则集的内容决定了防火墙的真正功能。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10553, '防火墙设备非业务需求策略只允许开放ICMP协议。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10554, '防病毒软件是先匹配病毒特征码，然后进行拦截。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10555, '防范网络攻击最常用的方法是使用防火墙，防火墙能阻止内部攻击，对内部入侵者来说防火墙作用很大。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10556, '阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10557, '阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数（）。', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10558, '阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数，该说法（）。', '单选题', '正确', '错误', '-', '-', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10559, '阿兰•图灵在1955年提出图灵测试的概念', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10560, '阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，它的主要工作原理是什么？', '单选题', '机器学习', '深度学习', 'BP神经网络', '卷积神经网络', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10561, '陀螺仪是利用（   ）原理制作的。', '单选题', '惯性', '光电效应', '电磁波', '超导', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10562, '降维、聚类是无监督学习算法', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10563, '降维是通过获得一组基本上是重要特征的主变量来减少所考虑的特征变量的过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10564, '降维算法是减少构建模型所需计算时间的方法之一。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10565, '降采样时可能会导致一些时间戳没有对应的数据。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10566, '降采样的时间颗粒会变大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10567, '限定人工智能是数字计算机或数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任务上的能力', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10568, '除了测试程序之外，黑盒测试还适用于测试（）阶段的软件文档。', '单选题', '编码', '总体设计', '软件需求分析', '数据库设计', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10569, '除了问题本身的定义之外，使用问题特定知识的搜索策略被认为是（ ）', '多选题', '启发式搜索', '有信息搜索', '二元搜索', '蛮力搜索', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10570, '除数据泄露风险外，从业者还需对数据标注质量严格把控', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10571, '陪护机器人应用于养老院或社区服务站环境，具有（）功能。', '多选题', '生理信号检测', '语音交互', '远程医疗', '智能聊天', 'ABCDE', '三、判断题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10572, '随意接入免密WiFi发送文件、随意蹭网可能存在的安全风险是', '单选题', '手机被盗', '文件无法正常传输', '账户资金被盗刷', '使用的网路流量需要收费', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10573, '随意点击未知来源邮件中的链接有什么影响（）？', '单选题', '影响办公效率', '无所谓', '可能中木马、中毒', '没有影响', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10574, '随机二次抽样法是通过多次重复的使用交叉检验法，来得到一组准确率等效果的指标。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '随机抽样是指在抽取样本时，每个个体均有被抽到的可能性的一种抽样方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10575, '随机变量X ~ N（1， 2），Y ~ N（3， 5），则X+Y ~（）', '单选题', 'N（4， 7）', 'N（4，+）', 'N（1 +，7）', '不确定', 'D', '主要看两个变量是否独立。独立条件下，正态加正态还是正态。Z=X+Y。均值加均值，方差加方差.');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10576, '随机梯度下降算法是（）。', '单选题', 'Momentum', 'Adam', 'AdaGrad', 'SGD', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10577, '随机梯度下降，每次迭代时候，使用一个样本。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10578, '随机森林与Bagging中基学习器多样性的区别是（）。', '单选题', '都来自样本扰动', '都来自属性扰动', '来自样本扰动和自属性扰动', '多样本集结合', 'C', 'Bagging中基学习器的多样性仅来自样本扰动（自助采样），随机森林中基学习器的多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10579, '随机森林中的随机是指（）。', '单选题', '随便构建树模', '随机选择一个树模型', '随机选择多个树模型', '在构建每个树模型时随机选择样本和特征', 'D', '随机森林里的随机包含的意思是样本随机、特征随机、参数随机、模型随机（ID3 ，C4.5）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10580, '随机森林中的随机是（）的意思。', '单选题', '随便构建树模', '随机选择一个树模型', '随机选择多个树模型', '在构建每个树模型时随机选择样本和特征', 'D', '随机森林里的随机包含的意思是：样本随机、特征随机、参数随机、模型随机（ID3 ，C4.5）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10581, '随机森林中进行投票时，采用（）', '多选题', '平等投票', '权重投票', '随机投票', '不投票', 'AB', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10582, '随机森林在做数据处理方面的优势是（）。', '多选题', '不需要做缺失值处理', '不需要处理噪音', '不需要做特征选择', '不需要平衡数据集', 'ACD', '理论上随机森林不会产生过拟合现象，但噪声是不能忽略的，增加树虽然能够减小过拟合，但树的数目不可能无限增加，没有办法完全消除过拟合。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10583, '随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，以下针对随机 森林算法的表述，错误的是（）。', '多选题', '随机森林算法的分类精度会随着 决策树数量的增加而提高。', '随机森林算法对异常值和缺失值 不敏感。', '随机森林算法不需要考虑过拟合问题。', '决策树之间相关系数越低、每棵 决策树分类精度越高的随机森林 模型的分类效果越好。', 'AC', '随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高\n随机森林算法需要考虑过拟合问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10584, '随机森林是一种集成学习算法，是（）算法的具体实现。', '单选题', 'Boosting', 'Bagging', 'Stacking', 'Dropping', 'B', '随机森林是一种集成学习算法，是Bagging算法的具体实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10585, '随机森林是在（）上的一个扩展变体。', '单选题', 'Boosting', 'AdaBoost', 'RF', 'Bagging', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10586, '随机森林有易于实现，易于并行等优点。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10587, '随机森林的一大优势在于它既可用于分类，也可用于回归问题。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10588, '随机森林的两个随机指的是随机选取样本和随机选取属性', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10589, '随机森林的分类机制是（）', '单选题', '投票', '提升', '概率计算', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10590, '随机森林的训练效率通常低于Bagging', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10591, '随机森林的随机性主要体现在（）。', '多选题', '决策树选择的随机性', '数据集的随机性', '待选特征的随机性', '参数选择的随机性', 'BC', '随机森林算法的随机性主要体现在两个方面：子模型的训练样本是随机抽取的、子模型的特征变量也是随机抽取的。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10592, '随机森林的随机性在于（）', '多选题', '随机样本', '随机特征', '随机特征组合', '随机分裂规则', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10593, '随机森林相比决策树的优点有（）', '多选题', '对离群点更加鲁棒', '准确率更高', '泛化误差收敛', '大型数据集上更加有效', 'ABCD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10594, '随机森林等树状算法通过哪个（）模块进行调用（）。', '单选题', 'dummy', 'ensemble', 'tree', 'experimental', 'B', 'sklearn.ensemble模块包含了很多集成学习的算法，包括随机森林、Adaboost、GBDT等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10595, '随机森林等树算法都是非线性的，而LR是线性的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10596, '随机森林算法用于回归时，单棵树的分裂原则是（）', '单选题', '基尼指数', '方差', '信息增益率', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10597, '随机试验所有可能出现的结果，称为（）', '单选题', '基本事件', '样本', '全部事件', '样本空间', 'D', '随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点。全体样本点组成的集合，即随机试验的所有可能出现的结果称为这个试验的样本空间。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10598, '随着人工智能技术的发展，智能客服正在悄悄地渗透进我们的生活。智能客服时代的人和机器分工有四个方面，但下列（）属于其中', '多选题', '用机器守住第一触点', '让机器分发个性内容', '用人工获取消费洞察', '以机器优化人工服务', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10599, '随着卷积层数的增加，下面描述正确的是：①.在一定层数范围内，效果越来越好②.能够抽取的特征更加复杂③.层数越多越容易发生梯度消失', '单选题', '①③', '①②③', '②③', '①②', 'B', '全部描述正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10600, '随着句子的长度越来越多，神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难，为了解决这类问题，下面哪项是我们可以采用的？', '单选题', '使用递归单元代替循环单元', '使用注意力机制（attention mechanism）', '使用字符级别翻译（character level translation）', '所有选项均不对', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10601, '随着数据量的增大，异常值和缺失值对整体分析结果的影响会逐渐变小，因此在“大数据”模式下，数据清洗可忽略部分异常值和缺失值的影响，而侧重对数据结构合理性的分析。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10602, '随着科学技术的发展，未来人工神经网络能够替代我们的大脑。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10603, '随着训练样本数的增多，待估计参数的函数会趋近于delta函数', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10604, '随着训练集样本数据量的提升，模型的泛化误差上界越小，模型的泛化能力也随之提升。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10605, '随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将呈（）下降，最终趋向于零。', '单选题', '指数级', '对数级', '线性级', '平方级', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10606, '随着（   ）、CPU 与 DSP 等硬件与图像处理技术的飞速发展，计算机视觉逐步从实验室\n理论研究转向工业领域的相关技术应用，从而产生了机器视觉。', '单选题', 'CC', '图像传感器', '2D视觉', '3D视觉', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10607, '隐藏层中的池化层作用是（）训练参数，对原始特征信号进行采样。', '单选题', '减少', '增加', '分割', '组合', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10608, '隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法正确的是（）', '多选题', '评估—前向后向算法', '解码—维特比算法', '学习—Baum-Welch算法', '学习—前向后向算法', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10609, '隐马尔可夫模型属于无监督学习方法。（     ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10610, '隐马尔可夫模型是一种统计模型，经常用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10611, '隐马尔可夫模型的三个基本问题不包括（）', '单选题', '估值问题', '状态更新', '寻找状态序列', '学习模型参数', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10612, '隐马尔可夫模型的三个基本问题是（）。', '多选题', '估值问题', '状态更新', '寻找状态序列', '学习模型参数', 'ACD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10613, '隐马尔可夫模型（HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网络，是一种著名的（）模型。', '单选题', '无向图', '双向图', '有向图', '单向图', 'C', '概率图模型分为两类，一类是使用有向无环图表示依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网络，例如隐马尔可夫模型；另一类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为无向图模型或是马尔可夫网，例如马尔可夫随机场');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10614, '隐马尔可夫模型（HMM），设其观察值\n空间为状态空间为如果用维特比算法（Viterbi algorithm）进行解码，时间复杂度为（ ）', '单选题', 'O（NK）', 'O（NK^2）', 'O（N^2K）', '以上都不是', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10615, '隐马尔可夫模型（HMM），设其观察值空间为O={o1，o2，...，oN}， 状态空间为S={s1，s2，...，sk}如果用维特比算法（Viterbi algorithm）进行解码，时间复杂度为（ ）', '单选题', 'O（NK）', 'O（NK^2）', 'O（N^2K）', '以上都不是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10616, '隧道技术可以用来解决TCP/IP协议的某些安全威胁问题', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10617, '集中体现“重视基础、首都先行”的国家美国', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10618, '集中趋势的概念就是平均数的概念，表明所研究对象在一定的时间和空间条件下的共同特征', '单选题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10619, '集合x和y如下所示x={“apple“，“pear“，“orange“，“lemon“}y={“apple“，“pear“，“banana“，“watermelon“}则x-y为', '单选题', '{“apple“，“pear“，“orange“，“lemon“，“banana“，“watermelon“}', '{“apple“，“pear“}', '{“banana“，“watermelon“}', '{“orange“，“lemon“}', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10620, '集合中的元素没有特定顺序但可以重复。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '集合（set）是⼀个⽆序的不重复元素序列。\n创建⼀个空集合必须⽤ set（） ⽽不是 { }，因为 { } ⽤来创建⼀个空字典。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10621, '集合中的元素都是唯一的，不允许出现重复的元素。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '集合中的元素都是唯一的，不允许出现重复的元素。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10622, '集合可以作为字典的值。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10623, '集合可以作为字典的键。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '不可以');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10624, '集成学习中增强多样性的常见做法有（）。', '多选题', '数据样本扰动', '输入属性扰动', '输出表示扰动', '算法参数扰动', 'ABCD', '集成学习中增强多样性的常见做法主要是是对数据样本、输入属性、输出表示、算法参数进行扰动。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10625, '集成学习中多样性的增强有哪些（）', '多选题', '数据样本扰动', '输入属性扰动', '输出表示扰动', '算法参数扰动', 'ABCD', '集成学习中增强多样性的常见做法主要是：是对数据样本、输入属性、输出表示、算法参数进行扰动。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10626, '集成学习中的结合策略不包括', '单选题', '平均法', '投票法', '学习法', '加权法', 'D', '集成学习中的结合策略包括平均法、投票法、学习法');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10627, '集成学习可得到比单一学习器更好的泛化性能，尤其是弱学习器泛化性能略大于（）', '单选题', '30%', '40%', '50%', '60%', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10628, '集成学习可得到比单一学习器更好的泛化性能，尤其是弱学习器，泛化性能略大于50%  。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10629, '集成学习方法只能用于分类任务。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10630, '集成学习模型的集成方式有', '多选题', '同质集成', '异质集成', '本质集成', '泛化集成', 'AB', '若个体学习器都属于同一类别，例如都是决策树或都是神经网络，则称该集成为同质的（homogeneous）；若个体学习器包含多种类型的学习算法，例如既有决策树又有神经网络，则称该集成为异质的（heterogenous）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10631, '集成学习的主要思想是（  ）', '单选题', '将多个数据集合集成在一起进行训练', '将多源数据进行融合学习', '通过聚类算法使数据集分为多个簇', '将多个机器学习模型组合起来解决问题', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10632, '集成学习的数据不需要归一化或者标准化。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10633, '集群的最主要瓶颈是磁盘I/O。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10634, '需求公司是数据标注规则的？。', '单选题', '终结者', '桥梁', '起始者', '定制者', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10635, '需要循环迭代的算法有（）。', '多选题', 'k-means', '线性回归', 'svm', '逻辑回归', 'ABD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10636, '需要登录的网站一般通过GET请求就可以实现登录。 （）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10637, '需要领域针对性较强的词向量，适合用什么方法？', '单选题', '无监督词向量相似度方法', '有监督模型排序方法', '领域词向量迁移方法', '机器阅读方法', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10638, '静态方法、类方法都可以被对象调用。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10639, '静态方法不需要关键字self。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10640, '静态方法可以直接访问，不需要使用“类名.静态方法名”调用。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '静态方法需要使用“类名.静态方法名”调用。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10641, '静态的IP地址和DHCP服务器提供给DHCP客户端的永久租用的IP地址是一种方式。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10642, '静态路由可以实现对动态路由的备份和负载分担。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10643, '非参数估计的方法主要有：直方图法、核方法。Parzen窗估计属于核方法的一种', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10644, '非平稳的时间序列需要通过差分预算来转变为平稳的时间序列。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10645, '非授权访问是指某一资源被某个非授权的人，或以非授权的方式使用', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10646, '非极大值抑制的目的是？', '单选题', '消除冗余的锚框', '增加锚框数量', '扩大锚框面积', '缩小锚框面积', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10647, '非极大抑制算法的流程不包括以下哪一项（）', '单选题', '取分数最高的框', '计算其余框和该框的交并比', '滤除交并比大于阈值的框', '滤除交并比小于阈值的框', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10648, '非此即彼的两个值，例如经济是否增长、是否患病，品牌是否被接受等，属于离散量中的 （）', '单选题', '二分值', '名义值', '有序值', '不属于上述任何一种', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10649, '非线性降维的方法有（）', '单选题', '多元尺度分析', '核方法', '流行学习方法', '以上都是', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10650, '非结构化数据是可以直接用传统关系数据库存储和管理的数据。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '可以直接用传统关系数据库存储和管理的数据指的是结构化数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10651, '非结构化数据的管理往往采用NoSQL、NewSQL或关系云技术。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '略');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10652, '非频繁模式（）。', '多选题', '其支持度小于阈值', '都是不让人感兴趣的', '包含负模式和负相关模式', '对异常数据项敏感', 'AD', '非频繁模式是一个项集或规则，其支持度小于阈值。绝大部分的频繁模式不是令人感兴趣的，但其中有些分析是有用的，特别是涉及数据中的负相关时。它对异常数据项敏感。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10653, '面上平均每4个单位面积有一个染色点，观察一定面积上的点数X，X近似服从（）', '单选题', '均匀分布', '泊松分布', '二项分布', '正态分布', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10654, '面向对象编程的课程中，老师使用什么家电设备作为例子类比封装的特点（）', '单选题', '洗衣机', '电视机', '空调', '冰箱', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10655, '面向对象编程类使用哪个保留字定义（）。', '单选题', 'class', 'def', 'Dog', 'cat', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10656, '面向对象编程类的定义，课堂上最开始使用那个名词来定义类（）', '单选题', 'Dog', 'Cat', 'Fish', 'Room', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10657, '项目具体结果包括项目的最终产品或服务，也包括项目过程的结果。项目过程结果的质量需要由（）进行控制', '单选题', '质量控制职能部门', '质检员', '项目经理', '项目管理组织的成员', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10658, '项目出现了严重的缺陷，项目经理将团队和质量工程师召集在一起分析问题，查找原因，大家就此提出了三种不同的看法。此时宜采用（）工具或方法来决定问题根本原因', '单选题', '流程图', '检查', '控制图', '差异实验', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10659, '项目发生索赔事件后，一般先由（）依据合同进行调解', '单选题', '政府行政主管部门', '监理工程师', '仲裁委员会', '项目经理', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10660, '项目合同管理不包括（）', '单选题', '合同签订', '合同履行', '合同纠纷仲裁', '合同档案管理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10661, '项目团队应使用哪一项来确定更新和沟通项目绩效的适当方法', '单选题', '群体决策技术', '人际交往', '会议', '多准则决策分析', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10662, '项目团队建设活动的首要目的是提高团队绩效，而很多活动所产生的附属效应能够提高团队绩效。以下活动中，（）就代表了这种情况。', '单选题', '建立一套以团队为基础的奖励和表彰系统', '让非管理层的团队成员参与到项目计划制定过程中', '确定团队绩效的目标，并审查达到这些目标的最佳方法', '为所有团队成员安排一间大办公室进行集中工作', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10663, '项目将要完成时，客户要求对工作范围进行较大的变更，项目经理应（）', '单选题', '执行变更', '将变更能造成的影响通知客户', '拒绝变更', '将变更作为新项目来执行', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10664, '项目按时完成，并将可交付成果提交给客户。但是，客户不愿意正式验收可交付成果，即使其满足质量、预算和范围要求。若要避免这个问题，项目经理应该事先做什么？', '单选题', '确保实施质量管理计划', '更新风险登记册，识别客户问题', '将项目干系人的满意度作为一项关键项目目标管理', '使用实施整体变更控制过程，实施新的客户要求', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10665, '项目整体管理要综合考虑项目各个相关过程，围绕整体管理特点，以下说法中，（）是不正确的。', '单选题', '项目的各个目标和方案可能是冲突的，项目经理要进行统一权衡', '项目经理要解决好过程之间的重叠部分的职责问题', '对项目中可能不需要的过程，项目经理就不用考虑', '项目经理要把项目的可交付物与公司的运营结合起来', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10666, '项目章程获得批准，项目经理启动规划阶段。三名经理反对该项目，不愿意提供人员，项目经理应该怎么做？', '单选题', '创建变更请求，聘请外部人员', '变更高层次范围，获得这些经理的支持', '参阅项目管理框架，获得问题上报程序', '创建一份沟通管理计划，让这些经理参与', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10667, '项目管理方法的核心是目标管理与（）相结合。', '单选题', '技术管理', '质量管理', '投资管理', '风险管理', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10668, '项目管理过程可以划分为项目启动、制定项目计划、指导和管理项目执行、监督和控制项目工作、项目收尾五个过程组。（）属于指导和管理项目执行过程组。', '单选题', '建立WBS和WBS字典', '活动排序', '项目质量保证', '管理项目团队', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10669, '项目经理为有效管理信息系统集成项目，需要专门的技术和知识来保证。下列说法中正确的是（）。', '单选题', '项目经理要整合项目团队成员知识，使管理团队知识结构满足管理要求', '项目经理没必要掌握项目管理各知识的细节，只需掌握5个知识领域的纲要', '项目管理所需知识就是项目经理所掌握的知识', '项目经理要求项目组成员都精通项目管理相关知识', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10670, '项目经理和项目团队成员需要掌握专门的知识和技能才能较好地管理信息系统项目，以下叙述不正确的是（）', '单选题', '为便于沟通和管理，项目经理和项目组成员都要精通项目管理相关知识', '项目经理要整合项目团队成员知识，使团队知识结构满足项目要求', '项目经理不仅要掌握项目管理9个知识领域的纲要还要具备相当水平的信息系统知识', '项目经理无需掌握项目所有的技术细节', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10671, '项目经理在6月1日对一个软件开发项目进行了挣值分析，项目CPI是1.0，进度偏差是，在6月3日，附近的河流泛滥，致使开发计算机机房被淹，导致所有工作停工2周时间，该项目遭受了（）', '单选题', '已知的可预测风险', '已知的不可预测风险', '未知的可预测风险', '未知的不可预测风险', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10672, '项目经理应对项目干系人进行管理，下列关于干系人管理的说法中，（   ）是不正确的。', '单选题', '项目经理进行干系人管理的重点是保证客户和高层领导的满意', '项目经理应让不同的干系人得到他们需要的信息，并平衡干系人的利益', '项目经理应保持与高层领导的沟通，以争取领导的支持', '为了保持与项目团队良好的沟通，项目经理应让团队成员参与项目的计划、决策等工作', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10673, '项目经理被任命管理一个项目，但由于监管要求，项目完成时间不能妥协。为确保项目干系人和项目团队一致性，并获得项目开始批准，项目经理应该参阅下列哪一项？', '单选题', '变更管理计划', '沟通管理计划', '项目管理计划', '项目范围说明书', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10674, '项目经理请求已经同意与之联系的所有客户提供对未来设计的反馈意见。这描述的是哪一种沟通方法？', '单选题', '推式沟通', '交互式沟通', '广播', '拉式沟通', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10675, '项目范围管理过程包括：范围计划、（）、创建WBS，范围确认，范围控制5个主要过程', '单选题', '需求管理', '范围管理', '范围变更', '编制范围说明书', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10676, '项目质量保证书在所有的项目中要提供项目内部和外部的质量保证，其目的是（）', '单选题', '监控具体的项目结果，关注其是否达到相关的质量标准', '说明项目满足相关质量标准的保证能力', '识别并消除不满意结果的原因', '进行检查以保证过程不出错', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10677, '项目进度表至少包括每项计划活动的计划开始日期与计划完成日期，常见的做法是用一种或多种格式的图形表示。在下面的图表中，常用于表示项目进度表的是（&nbsp；）', '单选题', '横道图', '排列图', '鱼骨图', '趋势图', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10678, '项目预算中包含应急储备的目的是（）', '单选题', '范围变更的概率', '杜绝范围变更', '降低成本超支的概率', '杜绝成本超支', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10679, '预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开，会导致（）。', '多选题', '显著减少训练时间开销', '显著减少测试时间开销', '降低过拟合风险', '提高欠拟合风险', 'ABCD', '预剪枝使得决策树的很多分支都没有展开，这不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。但另一方面，有些分支的当前划分虽不能提升泛化性能，甚至可能导致泛化性能暂时下降，但在其基础上进行的后续划分却有可能导致性能显著提高；预剪枝基于贪心原则，禁止这些分支展开，提高了欠拟合的风险。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10680, '预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '剪枝比预剪枝和未剪枝决策树的时间开销更大，因为它是自底向上进行剪枝，需要先生成一个决策树。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10681, '预剪枝决策树通常比后剪枝决策树保留了更多的分支。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10682, '预防信息篡改的主要方法不包括明文加密。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10683, '频率的二次调整指的是由发电机的调频器进行的、针A变化幅度较大而周期较长的如冲击性负荷变动引起的频率偏移的调整。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10684, '风力发电机机械故障的原始振动数据是一维数据，可直接输入卷积神经网络进行训练。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10685, '风力发电机组的风机输出功率随时间的变化而变化，处理该类问题，CNN相较于RNN更具有优势。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10686, '风机叶片的故障检测可以基于深度学习进行实现，基于深度学习的故障检测主要是采用无监督学习的方法。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10687, '风电场实时功率数据的采集周期应不大于1min，其中电网调控机构的风电功率预测系统的数据应取自所在安全区的基础数据平台；风电场风电功率预测系统的数据应取自风电场计算机监控系统。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10688, '风电场的竞价问题可以转化为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。其中一个MDP主要包含三个部分：状态集合、动作集合和（）。', '单选题', '损失函数', '决策集合', '奖励函数', '目标集合', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10689, '风险分析报告包括纳税人基本情况、风险分析期间、命中的风险分析指标及风险点描述、（）、风险分析结论等。', '单选题', '税款缴纳数据', '涉税申报数据', '发票使用数据', '疑点数据列示', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10690, '风险应对中，坚持“无违法不停票”，纳税人对政策执行有疑义的，由属地税务机关税政管理、（）部门（或相应岗位）分别做好政策解释和税法宣传工作。', '单选题', '纳税服务', '风险管理', '法制', '征收管理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10691, '风险评估四要素是资产识别、确定威胁Threat、识别脆弱性Vulnerability、实施控制方法。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10692, '飞桨支持两种深度学习建模编写方式，更方便调试的动态图模式和性能更好并便于部署的静态图模式', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10693, '飞桨框架cpu版本的下载命令是（）。', '单选题', 'python -m pip uninstall paddlepaddle', 'python -m uninstall paddlepaddle', 'python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu', 'python -m uninstall paddlepaddle-gpu', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10694, '飞桨框架的经典应用案例有（）。', '单选题', '国网山东 输电通道可视化巡检', '商汤图像 电池隔膜质检', '平安医疗 肺炎筛查', '中科院遥感所 恒大球场遥感检测', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10695, '飞桨框架调用显卡计算资源的命令（）。', '单选题', 'paddle.set_device（‘ gpu：0 ’）', 'paddle.set_device（‘ cpu：0 ’）', 'paddle.set_device（‘ xpu：0 ’）', 'paddle.set_device（‘ cpu：1 ’）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10696, '飞桨每个API的文档结构一致，包含接口形式、功能说明和计算公式、参数和返回值、代码示例四个部分', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10697, '饼图一般将最大部分设置在12点指针的左边以强调其重要性，将第二大部分设置在12点的右边，其余的逆时针方向跟进，最小的切片就会落在靠近图表底部一一最不重要的位置。', '判断题', '对', '错', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10698, '首次提出“人工智能”是在（ ）年。', '单选题', '1946', '1960', '1916', '1956', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10699, '马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中，下一个状态与（）有关。', '单选题', '外部影响', '主体内因', '历史状态', '当前状态', 'D', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10700, '马尔可夫链不可能存在无穷多的平稳分布。（       ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10701, '马尔可夫预测模型是将时间序列看作一个过程，通过对事物不同状态的（）与状态之间转移概率的研究，确定状态变化趋势，预测事物的未来。', '单选题', '初始概率；', '结果概率；', '形成概率', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10702, '马尔科夫决策过程由哪几个元素来表示（     ）。', '单选题', '状态、动作、转移概率、策略、折扣因子', '状态、动作、转移概率、折扣因子、回报函数', '状态、动作、输入、输出、回报函数', '状态、动作、值、策略、回报函数', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10703, '马斯洛需求理论将人的需求从低到高依次排序是（）。', '单选题', '生理需求 安全需求 社交需求 自我实现需求 尊重需求', '生理需求 安全需求 尊重需求 社交需求 自我实现需求', '安全需求 生理需求 尊重需求 自我实现需求 社交需求', '生理需求 安全需求 社交需求 尊重需求 自我实现需求', 'D', '马斯洛需求理论将人的需求从低到高依次排序是：生理需求 安全需求 社交需求 尊重需求 自我实现需求。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10704, '驱动型source是flume周期性主动去获取数据.', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '驱动型source是外部主动发送数据给flume，驱动flume接受数据。轮询source是flume周期性主动去获取数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10705, '驱动深度学习的三驾马车是指？（）', '多选题', '大模型', '大应用', '大算力', '大数据', 'ACD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10706, '验证集和测试集，应该（  ）。', '单选题', '样本来自同一分布', '样本来自不同分布', '样本之间有一一对应关系', '拥有相同数量的样本', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10707, '验证集是用来训练算法模型的', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10708, '高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越（），也即越来越能表现语义或者意图。', '单选题', '具体和形象化', '抽象和概念化', '具体和概念化', '抽象和具体化', 'B', '高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化，也即越来越能表现语义或者意图。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10709, '高效能的人工智能系统需要问题领域的知识，通常可把这些知识细分为以下几种基本类别（）', '多选题', '陈述性知识是关于表示综合数据库的知识。', '过程性知识是关于表示规则部分的知识。', '控制知识是关于表示控制策略方面的知识。', '规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识，也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。', 'ABC', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10710, '高斯模型就是用高斯密度函数精确地量化事物，将一个事物分解为若干个基于伯努利分布的模型。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10711, '高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）在电力语音识别任务中主要的功能是（____）。', '单选题', '输出特征对应帧的概率', '输出特征对应语音的概率', '输出特征对应状态的概率', '输出特征对应因素的概率', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10712, '高方差是指模型过拟合了，导致在测试集中的泛化能力较差。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10713, '高级数据标注员应该具备的职业机能包括（    ）\n①具备一定的从业经验\n②具备高度的业务能力和责任心\n③具备业务开发能力\n④具备质检能力\n⑤具备团队管理能力', '单选题', '①②③⑤', '①②④⑤', '①②③④⑤', '①②④⑤', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10714, '高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样滤波器叫（）。', '单选题', '巴特沃斯高通滤波器', '高频提升滤波器', '高频加强滤波器', '理想高通滤波器', 'B', '高频增强滤波器由于相对削弱了低频成分，因而滤波所得的图像往往偏暗。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10715, '高频增强滤波器由于相对削弱了低频成分，因而滤波所得的图像往往偏暗，对比度差，所以常常需要在滤波后进行？', '单选题', '直方图均衡化；', '低频加强；', '图像均匀加亮；', '中值滤波；', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10716, '麦克纳姆轮与全向轮最大的不同点是什么（   ）。', '单选题', '小辊子与轮轴呈的夹角不同', '小辊子的形状不同', '能够承受的力不同', '在底盘上的排布方式不同', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10717, '麦特卡尔夫定律指的是在当前我们凡是一个成功的商业运作，总是把价格最低的资源尽可能消费掉，来保留价格最贵的资源', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10718, '黑客利用漏洞扫描系统可以发现目标主机的安全漏洞。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10719, '黑客在进行信息收集时，通常利用Windows的IPC漏洞可以获得系统用户的列表的信息。（）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10720, '默认值参数就是在定义形参的时候，给函数默认赋一个值。（ ）', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10721, '默认推理是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理，又称为（         ）', '单选题', '缺省推理', '正向推理', '匹配推理', '逆向推理', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10722, '默认时，任何用户账户都有权共享本地计算机上的文件夹。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10723, '默认的存储级别 （）。', '单选题', 'MEMORY_ONLY', 'MEMORY_ONLY_SER', 'MEMORY_AND_DISK', 'MEMORY_AND_DISK_SER', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10724, '鼓励人工智能企业参与或主导制定国际标准，加强人工智能领域的知识产权保护，建立人工智能公共专利池，促进人工智能新技术的利用与扩散', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '正确');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10725, '（   ）服务机器人智能识别技术主要包括人脸识别和语音识别。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10726, '（   ）机器人能与人对话，主要是用了人工智能中的自然语言处理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10727, '（   ）粒子滤波算法比普通的模板匹配法对移动物体的追踪效果更好，但是计算量较 大。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10728, '（   ）虚拟现实是一种高端人机接口，包括通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等多 种感觉通道的实时模拟和实时交互。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10729, '（   ）虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，可应用于有安防高度需求的 场所。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10730, '（   ）视觉作为机器人的眼睛，机器人系统在运行的过程中，需要进行作业目标在视 觉坐标系与机器人参考坐标系下位姿的转换。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10731, '（   ）语音信号总体为非平稳信号，但是在短时段 20~200ms 中语音信号又可以认为是\n平稳的。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10732, '（   ）路径规划方法通过对空间解析离散化或者随机采样来确保完备性。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10733, '（   ）通过无线网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递给用户，指的是\n可靠传递。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10734, '（  ）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别，机器翻译等领域。', '单选题', '前馈神经网络', '卷积神经网络', '循环神经网络', '对抗神经网络', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10735, '（ ）内置函数，能够将十进制的参数x转换为八进制', '单选题', 'int（x，8）', 'bin（x）', 'hex（x）', 'oct（x）', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10736, '（ ）属于无监督学习方法。', '单选题', '支持向量机', '主成分分析', '决策树', '', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10737, '（ ）是一种基于树结构进行决策的算法。', '单选题', '轨迹跟踪', '决策树', '数据挖掘', 'K近邻算法', 'B', '轨迹跟踪又称为前轮反馈控制法（Front wheel feedback），核心在于基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。符合题意的为B项决策树。答案选B');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10738, '（ ）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别，机器翻译等领域。', '单选题', '前馈神经网络', '卷积神经网络', '循环神经网络', '对抗神经网络', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10739, '（ ）是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。', '单选题', '数据', '应用', '逻辑', '算法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10740, '（ ）是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。', '单选题', '深度学习', '机器学习', '人机交互', '智能芯片', 'A', '深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是机器学习领域中一个重要的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。答案选A');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10741, '（ ）是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。', '单选题', '字母', '数字', '数据', '信息', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10742, '（ ）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。', '单选题', '体感交互', '指纹识别', '人脸识别', '虹膜识别', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10743, '（ ）是普遍推广机器学习的第一人。', '单选题', '约翰·冯·诺依曼', '约翰·麦卡锡', '唐纳德·赫布', '亚瑟·塞谬尔', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10744, '（ ）是没有人驾驶、靠遥控或自动控制在水下航行的器具。', '单选题', '无人机', '战场机器人', '无人潜航器', '无人作战飞船', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10745, '（ ）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。', '单选题', '深度学习', '机器学习', '人机交互', '智能芯片', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10746, '（ ）机器人无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。', '单选题', '传感型', '交互型', '感知型', '自主型', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10747, '（ ）用于存储元数据以及处理客户端发出的请求。', '单选题', '数据块', '元数据', 'NameNode', 'Secondary NameNode', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10748, '（ ）的融合创新是智能安防发展的重要切入点。', '多选题', '人工智能', '体感', '音频', '视频', 'AD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10749, '（ ）给出了解决问题的方法和步骤，是程序的灵魂。', '单选题', '模型', '程序', '算法', '流程图', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10750, '（ ）被誉为信息论的创始人。', '单选题', '诺伯特·维纳', '克劳德·香农', '贝塔朗菲', '查尔斯·巴贝奇', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10751, '（ ）选项是使用 PyInstaller 库对 Python 源文件打包的基本使用方法。', '单选题', 'pip -h', 'pip install', 'pip download', 'pyinstaller 需要在命令行运行 ：》pyinstaller', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10752, '（ ）通过设定循环条件，在满足该条件时反复执行程序中的某部分语句，即反复执行循环体。', '单选题', '顺序结构', '选择结构', '循环结构', '递归结构', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10753, '（1） 执行下列语句后的显示结果是什么？ `》》》 world=“World“``》》》 print（“hello“+ world）`', '单选题', 'helloworld', '“hello“world', 'hello', 'helloWorld', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10754, '（A→B）∧A =》 B是', '单选题', '附加律', '拒收律', '假言推理', 'US', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10755, '（A→B）∧A=》B是假言推理。', '判断题', '正确', '错误', '', '', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10756, '（假设precision=TP/（TP+FP），recall=TP/（TP+FN））在二分类问题中，当测试集的正例和负例数量不均衡时，以下评价方案哪个是相对不合理的（）。', '单选题', 'Accuracy：（TP+TN）/all', 'F-value：2recallprecision/（recall+precision）', 'G-mean：sqrt（precision*recall）', 'AUC：曲线下面积', 'A', '测试集正例和负例数量不均衡，那么假设正例数量很少占10%，负例数量占大部分90%。而且算法能正确识别所有负例，但正例只有一半能正确判别。那么TP=0.05错all，TN=0.9错all，Accuracy=95%。虽然Accuracy很高，precision是100%，但正例recall只有50%。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10757, '（）不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络。', '单选题', '感知机', '神经元', '神经系统', '误差逆传播', 'D', '误差逆传播（error Back Propagation，BP）算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，如训练递归神经网络【Pineda，1987】。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10758, '（）不使用训练数据，人工智能（或机器人）必须自行（通常通过试验和误差）设计出完成某一特定任务的方法。', '单选题', '类比学习', '强化学习', '监督式学习', '非监督式学习', 'D', '非监督式学习不使用训练数据，人工智能（或机器人）必须自行（通常通过试验和误差）设计出完成某一特定任务的方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10759, '（）不可以直接来对文本分类。', '单选题', 'K-means', '决策树', '支持向量机', 'KNN', 'A', 'K-means是聚类方法，属于无监督学习。BCD都是常见的分类方法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10760, '（）不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势。', '单选题', '特征灵活', '速度快', '可容纳较多上下文信息', '全局最优', 'B', 'CRF模型的优点：1）与HMM：CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息，特征设计灵活。2）与MEMM：由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，他还克服了MEMM模型标记偏置的缺点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10761, '（）不属于特征选择的标准方法。', '单选题', '嵌入', '过滤', '包裹', '抽样', 'D', '特征选择的三种方法分别是过滤式（filter）、包裹式（wrapper）和嵌入式（embedded）。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10762, '（）不属于管理文档', '单选题', '变更控制记录', '开发计划', '项目总结报告', '需求文件评审记录', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10763, '（）不属于聚类性能度量外部指标。', '单选题', 'Jaccard系数', 'FM系数', 'Rand指数', 'DB指数', 'D', '聚类常用的外部指标包括Jaccard系数、FM指数、Rand指数；聚类常用的内部指标包括DB指数、Dunn指数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10764, '（）不是HDFS的守护进程。', '单选题', 'SecondaryNameNode', 'DataNode', 'MRAppMaster/YarnChild', 'NameNode', 'C', 'NameNode是HDFS集群的主节点，DataNode是HDFS集群的从节点，SecondaryNameNode是HDFS集群启动的用来给NameNode节点分担压力的角色，这个三个服务进程会一直启动着。MRAppMaster/YarnChild进程是只有在YARN集群运行了MapReduce程序之后才会启动的程序。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10765, '（）不是HDFS的设计目标。', '单选题', '流式数据访问', '大规模数据集', '移动计算', '“多次写入，多次读取”的文件访问模型', 'D', 'HDFS的设计以“一次写入，多次读取”为主要应用场景，因此D错。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10766, '（）不是Hive支持的数据类型。', '单选题', 'Struct', 'Int', 'Map', 'Long', 'D', 'Hive支持原生数据类型（TinyInt、SmallInt、Int、BigInt、Boolean、Float、Double、String），也支持复杂数据类型（Map、Array、Struct、Union），不支持Long。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10767, '（）不是RDD的缓存方法。', '单选题', 'persist', 'cache', 'memory', '以上答案都正确', 'C', 'RDD的缓存方法包括persist和cache，其中cache方法默认存储到内存中。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10768, '（）不是Spark服务层的功能。', '单选题', 'SQL查询', '实时处理', '机器学习', '内存计算', 'D', 'Spark服务层主要提供面向特定类型的计算服务，如SQL查询、实时处理、机器学习以及图计算。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10769, '（）不是WBS的正确分解方法或结构', '单选题', '把主要的项目可交付物和子项目作为第一层', '在统一WBS层上采用不同的分解方法', '在不同WBS层上可采用不同的分解方法', '把项目生命期作为第一层，项目交付物作为第二层', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10770, '（）不是专门用于可视化时间空间数据的技术。', '单选题', '等高线图', '饼图', '曲面图', '矢量场图', 'B', '饼图可用于可视化多维度数据，如电网财务开支，并不是专门用于可视化时间空间数据的技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10771, '（）不是创建基线或发行基线的主要步骤', '单选题', '获得CCB的授权', '确定基线配置项', '形成文件', '建立配置管理系统', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10772, '（）不是影响制定项目章程过程的环境和组织因素。', '单选题', '政府或行业标准', '组织的基础设施', '市场条件', '合同', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10773, '（）不是最近邻分类器的特点。', '单选题', '它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型', '分类一个测试样例开销很大', '最近邻分类器基于全局信息进行预测', '可以生产任意形状的决策边界', 'C', 'k近邻中的近邻指的是距离待预测数据的数据点，而k近邻指的是取距k近的前几个数据点，并非基于全局信息进行预测。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10774, '（）不是神经网络的代表。', '单选题', '卷积神经网络', '递归神经网络', '残差网络', 'xgboost算法', 'D', 'xgboost是boosting算法的代表。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10775, '（）不是组建项目团队的工具和技术。', '单选题', '事先分派', '资源日历', '采购', '虚拟团队', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10776, '（）不是长短时记忆神经网络三个门中的一个门。', '单选题', '输入门', '输出门', '遗忘门', '进化门', 'D', 'LSTM增加了三个门用来控制信息传递和最后的结果计算，三个门分别为遗忘门、输入门、输出门。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10777, '（）不是项目质量计划编制的依据', '单选题', '项目的范围说明书', '产品说明书', '标准和规定', '产品的市场评价', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10778, '（）不适合使用机器学习方法解决。', '单选题', '判断电子邮件是否是垃圾邮件', '判断给定的图中是否有环', '判断是否给指定用户办理信用卡', '对滴滴拼车乘客分簇', 'B', '判断给定的图中是否有环采用深度学习。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10779, '（）与HDFS类似。', '单选题', 'NTFS', 'FAT32', 'GFS', 'EXT3', 'C', 'GFS也是分布式文件系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10780, '（）与数据中台和业务中台进行交互，实现结构化和非结构化数据的接入，同时为数据中台和业务中台提供人工智能服务支撑。', '单选题', '“两库一平台”', '样本库', '模型库', '人工智能平台（训练环境）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10781, '（）为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素', '单选题', '物联网', '大数据', '云计算技术', '以上都是', 'D', '物联网、大数据、云计算技术都是为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10782, '（）主要提供内存计算框架。', '单选题', 'Spark核心层', '资源计算层', '服务核心层', 'Spark层', 'A', 'Spark的技术架构可以分为资源管理层、Spark核心层和服务层三层。资源管理层主要提供资源管理功能；Spark核心层主要提供内存计算框架；服务层主要提供面向特定类型的计算服务。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10783, '（）主要是利用人工智能等相关技术代替传统的劳动密集型作业方式，明显简化理赔处理过程。', '单选题', '人工理赔', '智能理赔', '保险理赔', '理赔流程', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10784, '（）会发生权重共享。', '单选题', '卷积神经网络', '循环神经网络', '全连接神经网络', '选项A和B', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10785, '（）作为“国家电网公司电力系统人工智能实验室”的核心能力，包括了数据管理中心、算法模型训练中心和推理服务中心，孵化培育了具备领先水平的复杂背景下多目标识别、视频行为分析等电力专用模型。', '单选题', '中国电科院平台', '国网大数据中心平台', '联研院平台', '总部人工智能运行平台', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10786, '（）作为第四次工业革命的核心，其前沿算法和基础理论正在发生巨大变化。', '单选题', '计算', '模型', '数据', '存储', 'A', '计算作为第四次工业革命的核心，其前沿算法和基础理论正在发生巨大变化。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10787, '（）依托人工智能“两库一平台”、电网资源业务中台、统一视频平台等，打通无人机数据交互通道，实现无人机微应用群，满足现场监控、业务管理和综合管控等业务需求。', '单选题', '无人机智能巡检应用', '变电站远程智能巡视应用', '输电线路可视化监拍应用', '统一视频应用', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10788, '（）依托国网云部署建设，以API、SDK、GUI等多种方式提供服务，为各专业领域应用提供人工智能通用服务能力。', '单选题', '专用模型', '通用组件', '通用算法', '服务门户', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10789, '（）先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器。', '单选题', '过滤式选择', '包裹式选择', '稀疏表示', '嵌入式选择', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10790, '（）函数一般用在多分类问题中，它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广，也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。', '单选题', 'Relu', 'softmax', 'Tanh', 'sigmoid', 'B', 'softmax函数一般用在多分类问题中，它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广，也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10791, '（）分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题。', '单选题', 'KNN', 'SVM', 'Bayes', '神经网络', 'A', 'KNN只是取了最近的几个样本点做平均，离预测数据较远的训练数据对预测结果不会造成影响，但是SVM、Bayes和KNN的每一个训练样本结果都会对预测结果产生影响。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10792, '（）包括定制服务器、新型数据中心。', '单选题', 'IT基础设施', '资源池能力', '大数据能力', '大数据分析服务', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10793, '（）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。', '单选题', '规模', '灵活性', '关联度', '颗粒度', 'D', '颗粒度反映的是数据的精细化程度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10794, '（）反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力', '单选题', '标准差', '方差', '偏差', '平方差', 'D', '平方差反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10795, '（）反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。', '单选题', '标准差', '方差', '偏差', '平方差', 'B', '方差反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10796, '（）可以帮助解决训练集在特征空间中线性不可分的问题。', '多选题', '硬间隔', '软间隔', '核函数', '拉格朗日乘子法', 'BC', '核函数解决线性不可分的本质思想就是把原始的样本通过核函数映射到高维空间中，让样本在高维特征空间中是线性可分的。软间隔允许某些样本不满足约束，使得样本在特征空间中不是线性可分。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10797, '（）可在保证训练精度的情况下降低模型的复杂度。', '单选题', '正则化系数无穷大', '正则化系数几乎为0', '选择合适的正则化参数', '以上答案都不正确', 'C', '选择合适的正则化参数可在保证训练精度的情况下降低模型的复杂度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10798, '（）和假设检验又可归结为统计推断的范畴，即对总体的数量特征做出具有一定可靠程度的估计和判断。', '单选题', '参数估计', '逻辑分析', '方差分析', '回归分析', 'A', '推断统计包括参数估计和假设检验两方面的内容。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10799, '（）图形主要用于表示一个样本中各组成部分的数据占全部数据的比例，多用 于研究结构性问题。', '单选题', '饼图', '条形图', '折线图', '堆积图', 'A', '饼图主要用于表示一个样本中各组成部分的数据占全部数据的比例，多用 于研究结构性问题');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10800, '（）在划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性。', '单选题', 'AdaBoost', 'RF', 'Bagging', '传统决策树', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10801, '（）在混淆矩阵中，系统召回率定义为 （）。', '单选题', 'TP/（TP+FN）', 'TN/（FP+TN）', 'TP/（FP+TP）', 'TN/（TP+TN）', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10802, '（）在训练的每一轮都要检查当前生成的基学习器是否满足基本条件。', '单选题', '支持向量机', 'Boosting算法', '贝叶斯分类器', 'Bagging算法', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10803, '（）在许多情况下，能够达到99.999%的可用性。', '单选题', '虚拟化', '分布式', '并行计算', '集群', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10804, '（）城市大脑目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域，是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。', '单选题', '浪潮云', '华为云', '阿里云', '海尔云', 'C', '阿里云城市大脑目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域，是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10805, '（）对于实时性要求较高的业务场景，优先选择在边端侧安装边缘物联代理或智能终端设备，部署人工智能模型进行就地即时处理。根据边端侧智能设备的类型、模型大小和网络通信条件等因素，可通过公司物联管理平台或者“两库一平台”进行模型分发部署。', '单选题', '总部侧', '设备侧', '省侧', '边端侧', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10806, '（）对应于决策树结果，其他节点对应于（）。', '单选题', '叶节点，属性测试', '根结点，学习测试', '内部节点，学习测试', '叶节点，分类测试', 'A', '决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10807, '（）对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）', '单选题', '归一化', '白化', '数据增强', '批量归一化', 'D', '批量归一化对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10808, '（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。', '单选题', 'MIN（单链）', 'MAX（全链）', '组平均', 'Ward方法', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10809, '（）将观测值分为相同数目的两部分，当统计结果为非对称分布时，经常使用它。', '单选题', '众数', '标准差', '中位数', '均值', 'C', '中位数是指一组数据排序后处于中间位置的变量值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10810, '（）就是让机器通过处理和识别过程，把语音信号转变为相应的文本或信息的高技术。', '单选题', '语音分析技术', '语音转化技术', '语音合成技术', '语音识别技术', 'D', '语音识别技术就是让机器通过处理和识别过程，把语音信号转变为相应的文本或信息的高技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10811, '（）属于SVM应用。', '单选题', '文本和超文本分类', '图像分类', '新文章聚类', '以上均是', 'D', 'SVM可用于分类与回归，文本和超文本分类、图像分类、新文章聚类。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10812, '（）属于Spark框架中的可扩展机器学习库。', '单选题', 'MLib', 'GraphX', 'Streaming', 'SparkSQL', 'A', 'MLib是可扩展机器学习库。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10813, '（）属于浅层学习模型。', '单选题', 'DBN', 'CNN', 'SVM', 'RNN', 'C', 'SVM是一种传统机器学习方法，不涉及深度学习模型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10814, '（）属于评标依据', '单选题', '招标文件', '企业法人营业执照复印件', '公司业绩', '施工组织设计', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10815, '（）已知arr=numpy.arange(0,9,1)，下列哪些语句可以返回数组中倒数第2个数？', '多选题', 'arr【2】', 'arr【-2】', 'arr【len（arr）-2】', 'arr【7】', 'BCD', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10816, '（）常做为CNN网络的最后一层。', '单选题', '卷积层', '池化层', '全连接层', '归一化层', 'C', '全连接层常做为CNN网络的最后一层。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10817, '（）情况下。LDA会失败。', '单选题', '如果有辨识性的信息不是平均值，而是数据的方差', '如果有辨识性的信息是平均值，而不是数据方差', '如果有辨识性的信息是数据的均值和方差', '以上答案都不正确', 'A', 'LDA的思想是投影后类内方差最小、类间方差最大。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10818, '（）指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。', '单选题', '数据', '数字', '文字', '信息', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10819, '（）指对敏感数据通过脱敏规则进行变形从而实现对于敏感数据保护的过程', '单选题', '数据加密技术', '恢复与销毁技术', '访问控制技术', '数据脱敏技术', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10820, '（）指数据在组织机构内部从一个实体通过网络流动到另一个实体的过程', '单选题', '数据采集', '数据存储', '数据处理', '数据传输', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10821, '（）指数据经由组织机构内部与外部组织机构及个人交互过程中提供数据的阶段。', '单选题', '数据采集', '数据交换', '数据处理', '数据传输', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10822, '（）指新的数据产生或现有数据内容发生显著改变或更新的阶段。', '单选题', '数据采集', '数据存储', '数据处理', '数据传输', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10823, '（）指组织机构在内部针对动态数据进行的一系列活动的组合。', '单选题', '数据采集', '数据存储', '数据处理', '数据传输', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10824, '（）指通过对数据及数据的存储介质通过相应的操作手段', '单选题', '数据采集', '数据交换', '数据处理', '数据销毁', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10825, '（）指非动态数据以任何数字格式进行物理存储的阶段。', '单选题', '数据采集', '数据存储', '数据处理', '数据传输', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10826, '（）控制当前时刻的输入信息需要向状态向量中注入哪些信息。', '单选题', '输出门', '输入门', '遗忘门', '以上都不对', 'B', '输入门控制当前时刻的输入信息需要向状态向量中注入哪些信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10827, '（）控制着整个LSTM单元的状态或者记忆，它会根据每个时刻的输入进行更新。', '单选题', '隐状态向量', '状态向量', '显状态向量', '以上都不对', 'B', '状态向量控制着整个LSTM单元的状态或者记忆，它会根据每个时刻的输入进行更新。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10828, '（）描述用于加工一个产品所需子部件的列表。', '单选题', '资源矩阵', '项构成科目表', '活动清单', '物料清单', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10829, '（）提供了一种结构化方法以便使风险识别的过程系统化、全面化，保证组织能够在一个统一的框架下进行风险识别，目的是提高风险识别的质量和有效性。', '单选题', '风险影响力评估', '风险类别', '风险概率分析', '风险管理的角色界定', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10830, '（）提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务独立运行，各个微服务之间松耦合，服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。', '单选题', '容器', '微服务', '虚拟化', '并行计算', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10831, '（）擅长处理和分析大量分布式的非结构化数据，以分批的方式进行历史分析。', '单选题', 'Hadoop', 'NoSQL数据库', 'Web', 'Nutch', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10832, '（）操作属于预剪枝。', '单选题', '信息增益', '计算最好的特征切分点', '限制树模型的深度', '可视化树模型', 'C', '预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶结点。限制树模型的深度属于预剪枝。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10833, '（）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过wordExcel等其他软件打打开。', '单选题', '.sav', '.txt', '.mp4', '.flv', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10834, '（）是Hadoop运行的模式。', '多选题', '单机版', '伪分布式', '分布式', '全分布式', 'ABC', 'Hadoop运行模式包括单机版、伪分布式和分布式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10835, '（）是Scikit-Learn中的支持向量机模块。', '单选题', 'MinBatchKMeans', 'SVC', 'LinearRegression', 'Regression', 'B', 'SVM是sklearn中的支持向量机模块，包括分类svcSVC和回归svrSVR。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10836, '（）是Spark中的抽象数据模型。', '单选题', 'RDD', 'Scheduler', 'Storage', 'Shuffle', 'A', 'RDD（ResilientDistributedDataset）是Spark的抽象数据模型。Scheduler、Storage和Shuffle是Spark的关键技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10837, '（）是Spark比MapReduce计算快的原因。', '多选题', '基于内存的计算', '基于DAG的调度框架', '基于Lineage的容错机制', '基于分布式计算的框架', 'ABC', 'Spark比MapReduce计算快的原因包括基于内存计算、使用基于Lineage的容错机制和基于DAG的调度框架。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10838, '（）是Spark的核心数据结构。', '单选题', '弹性分布式数据集', '列表', '元组', '字典', 'A', '弹性分布式数据集（RDD）是Spark的核心数据结构。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10839, '（）是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。', '单选题', 'MapReduce', 'IBM', 'Nutch', 'Hadoop', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10840, '（）是一个组织机构的数据管理的愿景、目标以及功能蓝图的统一管理。', '单选题', '数据治理', '数据战略', '数据加工', '数据能力', 'B', '数据战略（Data Strategy）是一个机构的数据管理的愿景、目标以及功能蓝图的统一管理。从DMM模型可看出，数据战略是组织机构的数据管理工作的重要前提。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10841, '（）是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。', '单选题', '边界点', '质心', '离群点', '核心点', 'C', '离群点（outlier）是指数值中远离数值的一般水平的极端大值和极端小值。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10842, '（）是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。', '单选题', '知识图谱', '词性标注', '关系提取', '关系构建', 'A', '知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10843, '（）是一种基于树结构进行决策的算法。', '单选题', '轨迹跟踪', '决策树', '数据挖掘', 'K近邻算法', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10844, '（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别，机器翻译等领域。', '单选题', '前馈神经网络', '卷积神经网络', '循环神经网络', '对抗神经网络', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10845, '（）是一种描绘实体之间关系的语义网络，旨在描述真实世界中存在的各种实体、概念及关联关系。', '单选题', 'OCR', '计算机视觉', '知识图谱', '', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10846, '（）是一种著名的密度聚类算法，它基于一组邻域参数来刻画样本的紧密程度。', '单选题', 'DBSCAN', '原型聚类', '密度聚类', '层次聚类', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10847, '（）是一种通过构建多个个体学习器并采用特定组合策略将各学习器结合起来从而产生一种有更强性能的强学习器的方法。', '单选题', '强化学习', '集成学习', '回归算法', '个体学习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10848, '（）是一种通过构建多个个体学习器并采用特定组合策略将各学习器结合起来从而产生一种有更强性能的强学习器的方法。', '单选题', '强化学习', '集成学习', '回归算法', '个体学习', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10849, '（）是一群同构处理单元的集合，这些处理单元通过通信和协作来更快地解决大规模计算问题。', '单选题', '并行计算', '分布式', '虚拟化', '集群', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10850, '（）是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。', '单选题', '机器学习', '深度学习', '有监督学习', '无监督学习', 'A', '机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10851, '（）是二维随机变量的分布。', '单选题', '正态分布', '二项分布', '边缘分布', '指数分布', 'C', '二维随机变量的分布有边缘分布和条件分布');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10852, '（）是交叉验证法的一种特例。', '单选题', '自助法', '留一法', '交叉验证法', '错误率分析', 'B', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10853, '（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。', '单选题', '语音交互', '情感交互', '体感交互', '脑机交互', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10854, '（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。', '单选题', '深度学习', '机器学习', '人机交互', '智能芯片', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10855, '（）是从（多条）信息中发现的共性规律、模式、模型、理论、方法。', '单选题', '信息', '数据', '知识', '智慧', 'C', '知识是人们从数据、信息中发现的，在数据/信息中存在的共性规律、认识、经验与常识。通常根据能否清晰地表述和有效地转移，将知识分为显性知识（Explicit Knowledge）和隐性知识（Tacit Knowledge）两种。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10856, '（）是以样本统计量作为未知总体参数的估计量，并通过对样本单位的实际观察取得样本数据，计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值。', '单选题', '参数估计', '逻辑分析', '方差分析', '回归分析', 'A', '参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10857, '（）是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出', '单选题', '卷积', '约化', '池化', '批归一化', 'C', '池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10858, '（）是利用样本的实际资料计算统计量的取值，并引来以检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信作为决策取舍依据的一种统计分析方法。', '单选题', '假设检验', '逻辑分析', '方差分析', '回归分析', 'A', '假设检验又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10859, '（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。', '单选题', '文本识别', '机器翻译', '文本分类', '问答系统', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10860, '（）是因果关系网络图', '单选题', '贝叶斯网', '鱼骨图', '流程图', '要素分类表', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10861, '（）是基于规则的分类器。', '单选题', 'C4.5', 'KNN', 'Naive Bayes', 'ANN', 'A', '基于规则的分类器有决策树、随机森林、Aprior，C4.5属于决策树算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10862, '（）是大数据分析最重要的应用领域。', '单选题', '可视化分析', '语义引擎', '预测性分析能力', '数据质量管理', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10863, '（）是大数据平台安全运行的基础。', '多选题', '物理安全', '网络安全', '虚拟化安全', '计算安全', 'ABC', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10864, '（）是实现数据战略的重要保障。', '单选题', '数据管理', '数据分析', '数据治理', '数据规划', 'C', '从DMM模型可以看出，数据治理是实现数据战略的重要保障。数据管理指通过管理“数据”实现组织机构的某种业务目的。然而，数据治理则指如何确保“数据管理”顺利、有效、科学地完成。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10865, '（）是将人类语言经过处理转化为机器所能理解语言的一门技术。', '单选题', '自然语言处理', '计算机视觉', '语音识别', '大数据', 'A', '自然语言处理是将人类语言经过处理转化为机器所能理解语言的一门技术。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10866, '（）是将数据分析结果通过直观的方式（表格、图形等）呈现出来。', '单选题', '数据清洗', '数据可视化', '数据处理', '数据计算', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10867, '（）是指为最小化总体风险，只需在每个样本上选择能使特定条件风险最小的类别标记。', '单选题', '支持向量机', '间隔最大化', '线性分类器', '贝叶斯判定准则', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10868, '（）是指具有体量大、来源多样、生成极快和多变等特征并且难以用传统数据体系机构有效处理的包含大量数据集的数据。', '单选题', '海量数据', '大数据', '厚数据', '异构数据', 'B', 'GB/T 35295—2017《信息技术/大数据/术语》认为，大数据是具有体量大、来源多样、生成极快、多变等特征，并且难以用传统数据体系机构有效处理的包含大量数据集的数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10869, '（）是指几组不同的数据中均存在一种趋势，但当这些数据组组合在一起后，这种趋势将消失或反转。', '单选题', '辛普森悖论', '大数据悖论', '大数据偏见', '幸存者偏差', 'A', '辛普森悖论是概率和统计学中的一种现象，即几组不同的数据中均存在一种趋势，但当这些数据组组合在一起后，这种趋势将消失或反转。例如，在肾结石治疗数据分析中，比较了两种肾结石治疗的成功率。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10870, '（）是指在云计算基础设施上为用户提供应用软件部署和运行环境的服务。', '单选题', 'SaaS', 'PaaS', 'IaaS', 'HaaS', 'B', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10871, '（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。', '单选题', '超人工智能', '强人工智能', '弱人工智能', '人工智能', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10872, '（）是指对于数据局部不良行为的非敏感性，它是探索性分析追求的主要目标之一。', '单选题', '鲁棒性', '稳定性', '可靠性', '耐抗性', 'D', '耐抗性（Resistance）为探索性数据分析的四个指标之一，是指对于数据的局部不良行为的非敏感性，它是探索性分析追求的主要目标之一。对于具有耐抗性的分析结果，当数据的一小部分被新的数据代替时，即使它们与原来的数值差别很大，分析结果也只会有轻微的改变。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10873, '（）是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分', '单选题', '极值', '标准值', '平均值', '残值', 'D', '残值在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10874, '（）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。', '单选题', '模型测试', '泛化能力', '过拟合', '模型训练', 'B', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10875, '（）是指理解挖掘项目的目标业务需求。', '单选题', '业务理解', '数据理解', '数据准备', '数据建模', 'A', '根据CRISP-DM （cross-industry standard process for data mining，跨行业数据挖掘标准流程）模型，业务理解是指从业务的角度了解项目的要求和最终目的，并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10876, '（）是指给目标用户产生的错误或不准确的视觉感知，而这种感知与数据可视化者的意图或数据本身的真实情况不一致。', '单选题', '视觉假象', '视觉认知', '视觉感知', '数据可视', 'A', '视觉假象（Visual Illusion）是数据可视化工作中不可忽略的特殊问题。视觉假象是指给目标用户产生的错误或不准确的视觉感知，而这种感知与数据可视化者的意图或数据本身的真实情况不一致。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10877, '（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。', '单选题', '超人工智能', '强人工智能', '弱人工智能', '人工智能', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10878, '（）是指针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。', '单选题', '数据服务', '数据分析', '数据治理', '数据应用', 'A', '数据服务指针对用户非常明确的数据查询和处理任务， 以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10879, '（）是数据库管理系统运行的基本工作单位。', '单选题', '事务', '数据仓库', '数据单元', '数据分析', 'A', '在关系数据库中，事务（Transaction）是保证数据一致性的重要手段，可以帮助用户维护数据的一致性。事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10880, '（）是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层视觉任务的基础。', '单选题', '人体关键点检测', '目标检测', '图像分类', '度量学习', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10881, '（）是现在新出现的人工智能的研究方向', '单选题', '深度学习', '人工神经元网络', '贝叶斯网络', '类脑人工智能', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10882, '（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。', '单选题', '损失函数', '优化函数', '反向传播', '梯度下降', 'A', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10883, '（）是电力系统安全运行和优化调度的基础。', '单选题', '电力预测', '电力仿真', '电力调度', '电力潮流计算', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10884, '（）是私有云计算基础架构的基石。', '单选题', '虚拟化', '分布式', '并行', '集中式', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10885, '（）是窄依赖操作。', '单选题', 'join', 'filter', 'group', 'sort', 'B', 'spark中常见的窄依赖操作包括map、filer、union、sample等，宽依赖的操作包括reduceByKey、groupByKey、join等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10886, '（）是编制质量规划的首要工作', '单选题', '寻找影响质量的因素', '研究项目产品说明书', '确定质量度量指标', '识别相关质量标准', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10887, '（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。', '单选题', '文本识别', '机器翻译', '文本分类', '问答系统', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10888, '（）是表现数据分布对称性的指标。', '单选题', '斜率', '偏斜度', '偏度', '偏离度', 'B', '偏斜度是对统计数据分布偏斜方向及程度的度量。在偏态分布中，当偏斜度为正值时，分布正偏，即众数位于算术平均数的左侧；当偏斜度为负值时，分布负偏，即众数位于算术平均数的右侧。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10889, '（）是表示数据分布是否为对称性的统计量。', '单选题', '方差', '中位数', '偏态', '峰态', 'C', '偏态（Skewness）描述数据分布的对称性。当“偏态系数”等于0时，对应数据的分布为对称，否则分布为非对称；峰态（Kurtosis）描述数据分布的平峰或尖峰程度。当“峰态系数”等于0时，数据分布为标准正态分布，否则比正态分布更平或更尖。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10890, '（）是计算机仿真系统，通过对三维世界的模拟创造出全新的交互系统。', '单选题', '虚拟现实', '增强现实', '混合现实', '强化现实', 'A', '虚拟现实是计算机仿真系统，通过对三维世界的模拟创造出全新的交互系统。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10891, '（）是通过对无标记训练样本的学习来进行分类的。', '多选题', '密度估计', '异常检测', '线性回归', '聚类分析', 'ABD', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10892, '（）是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。', '单选题', '早教机器人', '特种机器人', '工业机器人', '礼仪机器人', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10893, '（）是项目干系人管理的主要目的', '单选题', '识别项目的所有潜在用户来确保完成项目总体设计', '避免项目干系人提出不一致的要求', '通过制定对项目干系人调查来关注对项目的评价', '避免项目干系人在项目管理中出现严重分歧', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10894, '（）曲线以precision、recall为横纵坐标', '单选题', 'AP曲线', 'PR曲线', 'mAP曲线', 'RoI曲线', 'B', '见算法解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10895, '（）有跟环境进行交互，从反馈当中进行不断的学习的过程。', '单选题', '监督学习', '非监督学习', '强化学习', '线性回归', 'C', '0');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10896, '（）模块是python标准库中最常用的模块之一。通过它可以获取命令行参数，从而实现从程序外部向程序内部传递参数的功能，也可以获取程序路径和当前系统平台等信息。', '单选题', 'sys', 'platform', 'math', 'time', 'A', 'sys模块用来获取命令行参数，从而实现从程序外部向程序内部传递参数的功能，也可以获取程序路径和当前系统平台等信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10897, '（）用于将非线性引入神经网络，它会将值缩小到较小的范围内。', '单选题', '损失函数', '优化函数', '激活函数', '目标函数', 'C', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10898, '（）由于产品全球化市场竞争加剧和信息技术革命的推动，围绕提高制造业水平的新概念和新技术不断涌现，在此背景下，将新兴的人工智能技术应用于制造领域使“智能制造”的概念孕育而生，并促进了智能制造技术和智能制造系统的研究。', '单选题', '20世纪70年代', '20世纪80年代', '20世纪90年代', '21世纪初', 'C', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10899, '（）的主要目标是提供可扩展的机器学习算法及其实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。', '单选题', 'Mahout', 'Flume', 'Sqoop', 'HBase', 'A', 'Mahout是Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，如聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10900, '（）的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息，从而既不需要进行完全联合概率计算，又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系。', '单选题', '贝叶斯判定准则', '贝叶斯决策论', '朴素贝叶斯分类器', '半朴素贝叶斯分类器', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10901, '（）的数目通常也被称作卷积核的个数', '单选题', '通道', '输入通道', '输入维度', '输出通道', 'D', '输出通道的数目通常也被称作卷积核的个数');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10902, '（）的本质是将低层次数据转换为高层次数据的过程。', '单选题', '数据处理', '数据计算', '数据加工', '整齐数据', 'C', '数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）的本质是将低层次数据转换为高层次数据的过程。从加工程度看，数据可以分为零次、一次、二次、三次数据。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10903, '（）的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片。', '单选题', '对比学习', '强化学习', '迁移学习', '深度学习', 'A', '对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10904, '（）的神经形态芯片已经可以搭建较大规模的类脑计算系统，为类脑计算模型提供快速运行平台。', '单选题', '基于脑电波神经网络', '基于脉冲神经网络', '基于脑回路神经网络', '基于类脑神经网络', 'B', '基于脉冲神经网络的神经形态芯片已经可以搭建较大规模的类脑计算系统，为类脑计算模型提供快速运行平台。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10905, '（）的系数没有封闭形式（closed-form）的解。', '单选题', 'Ridge回归', 'Lasso', 'Ridge回归和 Lasso', '以上答案都不正确', 'B', 'Ridge 回归是一般的线性回归再加上 L2 正则项，它具有封闭形式的解，可以基于最小二乘法求解。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10906, '（）等都是Scikit-Learn中包含的算法。', '多选题', 'SVM', '随机森林', 'Lasso回归', '密度聚类', 'ABCD', '这些均可在sklearn中实现。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10907, '（）算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定', '单选题', '原型聚类', '密度聚类', '层次聚类', '', 'B', '密度聚类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10908, '（）算法可以用于特征选择。', '单选题', '朴素贝叶斯', '感知器', '支持向量机', '决策树', 'D', '使用决策树也可以计算每个特征的相对重要性。这些重要性能够辅助进行特征选择。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10909, '（）算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和检测两个阶段来挖掘频繁项集。', '单选题', 'Apriori', 'EM', 'PCA', 'PAC', 'A', 'Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和检测两个阶段来挖掘频繁项集。PCA是无监督的降维算法。概率近似正确（PAC） 学习理论是计算学习理论中最基本的理论。最大期望算法（Expectation- EM），是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10910, '（）算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项目集的算法。', '单选题', 'FP-growth', 'EClat', '聚类', 'Apdori', 'D', 'Apdori算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项目集的算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10911, '（）算法是决策树学习的基本算法，其他多数决策树学习方法都是它的变体。', '单选题', 'Find-S算法', 'KNN算法', '概念算法', 'ID3算法', 'D', 'ID3算法是决策树学习的基本算法，其他多数决策树学习方法都是它的变体。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10912, '（）算法是分类算法。', '单选题', 'DBSCAN', 'C4.5', 'K-Mean', 'EM', 'B', 'C4.5是分类算法；DBSCAN、K-Mean、EM是聚类算法。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10913, '（）算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，在训练过程的每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重。', '单选题', 'Boosting', '支持向量机', '贝叶斯分类器', '神经网络', 'A', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10914, '（）系统属于人工智能应用的实例', '多选题', '计步器', '机械式密码锁', '聊天机器人', '电商网站的商品推荐', 'CD', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10915, '（）网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。', '单选题', 'SOM', 'RBF', 'ART', 'ELman', 'A', '自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）网络【Kohonen，1982】 是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间（通常为二维），同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10916, '（）能反映出X和Y之间的强相关性。', '单选题', '相关系数为 0.9', '对于无效假设，β=0 的 p 值为 0.0001', '对于无效假设，β=0 的 t 值为 30', '以上说法都不对', 'A', '相关系数反映了不同变量之间线性相关程度，取值范围为【-1，1】，值越大表示相关程度越高。因此，A选项中r=0.9，表示 X和Y之间有较强的相关性。p和t的数值大小没有统计意义，只是将其与某一个阈值进行比对，以得到二选一的结论。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10917, '（）若我们用一类对另一类的方法来解决多分类问题，当有K类时，我们需要训练 （） 个支持向量机。', '单选题', 'K（K-1）/2', 'K-1', 'K', 'K（K+1）/2', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10918, '（）表示在先决条件X发生的情况下，由关联规则“X一Y”推出Y的概率。即在含有X的项集中，含有Y的可能性。', '单选题', '置信度', '支持度', '关联度', '以上都不是', 'A', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10919, '（）表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。', '单选题', '偏差', '方差', '噪声', '泛化误差', 'C', '泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响；噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的F界，即刻画了学习问题本身的难度。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10920, '（）被称作是最新的商业原材料“21世纪的石油”', '单选题', '可视化', '数据计算', '数据汇总', '数据', 'D', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10921, '（）要求遵循技术创新和业务发展的客观规律，建立技术、业务、产业良性互动机制，实现技术和业务的双促进、双提升，形成技术和产业发展的新格局，推动人工智能技术的产业化发展。', '单选题', '开放共享', '交流合作', '开源社区', '产业发展', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10922, '（）计算框架源自一种分布式计算模型，其输入和输出值均为“键值对”结构。', '单选题', 'Mahout', 'MapReduce', 'Spark', 'Sqoop', 'B', 'MapReduce定义。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10923, '（）试图学得一个属性的线性组合来进行预测的函数。', '单选题', '决策树', '贝叶斯分类器', '神经网络', '线性模型', 'D', '--');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10924, '（）负责HDFS数据存储。', '单选题', 'NameNode', 'Jobtracker', 'DataNode', 'SecondaryNameNode', 'C', 'Hadoop中NameNode节点作为Master节点，对集群进行管理；SecondaryNameNode节点在于分担NameNode的压力而设置；JobTracker是为了跟踪作业运行的情况而设置的节点。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10925, '（）负责MapReduce任务调度。', '单选题', 'NameNode', 'Jobtracker', 'TaskTracker', 'SecondaryNameNode', 'B', 'Jobtracker负责MapReduce任务调度，TaskTracker负责任务执行。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10926, '（）适合连续特征，它假设每个特征对于每个类都符合正态分布。', '单选题', 'GaussianNB', 'BernoulliNB', 'MultinomialNB', 'BaseDiscreteNB', 'A', '贝叶斯分类中GaussianNBB用于连续特征。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10927, '（）选择成为支持向量机的最大变数。', '单选题', '核函数', '样本空间', '模型', '算法', 'A', '在不知道特征映射的形式时，我们并不知道什么样的核函数是合适的，而核函数也仅是隐式地定义了这个特征空间.于是，核函数选择成为支持向量机的最大变数。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10928, '（）选择是直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则。', '单选题', '嵌入式', '过滤式', '包裹式', '一体式', 'C', '包裹式特征选择直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10929, '（）通过获取相关数据并运用AI进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。', '单选题', 'AI护士', '在线医疗', 'AI医生', '健康风险识别', 'D', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10930, '（）采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。', '单选题', 'XLNet', 'GoogleNet', 'MuseNet', 'AlexNet', 'C', 'MuseNet采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10931, '（）采用概率模型来表达聚类原型。', '单选题', 'k均值算法', '学习向量量化', '高斯混合聚类', '密度聚类', 'C', '高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10932, '（）问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。', '单选题', '自然语言处理', '计算机视觉', '语音识别', '知识图谱', 'A', '自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10933, '（）闵可夫斯基距离表示为曼哈顿距离时p为（）', '单选题', '1', '2', '3', '4', 'A', '暂无解析');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10934, '下列选项中，用于删除缺失值的方法是（）。', '单选题', 'isnull()', 'delete()', 'dropna()', 'fillna()', 'C', '');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10935, 'HDFS中的数据块(block)默认保存几份?()', '单选题', '3份', '2份', '1份', '不确定', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10936, '在大数据时代企业所面临的挑战有以下哪些?', '多选题', '企业各部门间数据分散相同数据在各内部存储格式不一致。', '数据结构多样化', '竞争对手的技术进步', '数据存在噪音、缺失、存储类型不规范等问题.需要进行大量的数据预处理工作', 'ABD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10937, '随着数据量的增大，异常值和缺失值对整体分析结果的影响会逐新变小，因此在“大数据”模式下，数据清洗可忽略部分异常值和缺失值的影影响，而侧重对数据结构合理性的分析。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (10940, 'HDFS中每个数据节点会定期向名称节点发送信息向名称节点报告自己的状态', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16384, '17、19、22、24、25、28、34这组数的四分位差是（）。', '单选题', '24', '12', '9', '17', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16386, 'Hadoop集群中关于机架配置的描述正确的是（）。', '多选题', '如果一个机架出问题，不会影响数据读写', '写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中', 'MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据', '每个DataNode节点写入的数据是一样的', 'ABC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16387, 'HDFS分布式文件系统不可以调整冗余数据存储的位置。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16388, 'http协议中有get方法和post方法。（）', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16389, 'http状态码中表示访问成功的是（）', '单选题', '200', '501', '503', '404', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16390, 'Client 端上传文件的时候下列哪项正确', '多选题', '数据经过NameNode传递给DataNode', 'Client端文件以Block为单位，管道方式依次传到DataNode', 'Client只上传数据到一台Datanode，然后由NameNode负责Block复制工作', '当某个Datanode失败，客户端会继续传给其他DataNode', 'BD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16391, '生成式AI的训练过程通常包括：', NULL, '使用监督学习方法进行标注数据的训练', '使用强化学习方法进行奖励驱动的训练', '使用无监督学习方法进行无标签数据的训练', '所有以上方法都可能使用', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16392, '大模型应用开发平台不包含哪个用户角色？', NULL, '管理人员', '审核人员', '运维人员', '开发人员', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16393, '我的菜单只有上线管理、运营管理、系统管理，请问我当前是什么用户？', NULL, '管理人员', '审核人员', '运维人员', '开发人员', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16394, '我的菜单只有运营管理、系统管理，请问我当前是什么用户？', NULL, '管理人员', '审核人员', '运维人员', '开发人员', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16395, '以下次序是否正确：新建智能体-填写基本信息-填写配置信息-预览-提交审核', NULL, '正确', '不正确', '', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16396, '智能体应用不包括哪个类型？', NULL, '知识问答', '流程执行', '内容生成', '业务办理', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16397, '在创建智能体应用时，不能选择添加什么组件？', NULL, '知识库', '工作流', '语音', '插件', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16398, '配置智能体的时候，我只想用自然语言告诉智能体怎么帮助我，我应该选择什么模式？', NULL, '简易模式', '专业模式', '', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16399, '配置智能体的时候，我想用告诉智能体怎么组织回答、怎么使用变量，我应该选择什么模式？', NULL, '简易模式', '专业模式', '', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16400, '我找不到未命中话术了，是因为？', NULL, '我在使用简易模式', '我在使用专业模式', '', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16401, '我是开发人员，也是审核人员，当我提交智能体应用的审核申请后，为了让智能体尽快上线，我应该怎么做？', NULL, '等待审核人员审核', '点击催办按钮', '切换角色去审核', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16402, '我的智能体应用上线了，从哪里无法复制地址发给其他同事使用？', NULL, '智能体详细信息', '智能体配置页面', '对话页面地址栏', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16403, '以下次序是否正确：新建知识库-上传知识文档-等待审核-审核通过-使用知识', NULL, '正确', '不正确', '', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16404, '我是开发人员，也是审核人员，当我上传知识文档后，为了让知识尽快可用，我应该怎么做？', NULL, '等待审核人员审核', '点击催办按钮', '切换角色去审核', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16405, '知识库不支持什么类型的文档上传？', NULL, 'TXT', 'WORD', 'EXCEL', 'XMIND', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16406, '知识库不支持什么类型的文档上传？', NULL, 'PPT', 'PDF', 'MARKDOWN', 'JSON', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16407, '上传TXT知识时，什么情况会报错？', NULL, '文件大小小于1M', '文件编码是UTF-8', '文件编码是GBK2312', '文件编码是ANSI', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16408, '知识库能够将PPT截图保存吗？', NULL, '可以', '不可以', '', '', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16409, '我可以上传什么样的知识文档？', NULL, '涉黄', '涉恐', '涉暴', '公司公开政策', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16410, '我的工作流菜单里，没有什么节点？', NULL, '开始节点', '大模型节点', '插件节点', '选择器节点', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16411, '我的工作流菜单里，没有什么节点？', NULL, '大模型节点', '插件节点', '选择器节点', '结束节点', NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16412, '在线性回归模型中，自变量必须是线性的关系，以下哪个选项不正确?', '单选题', '连续变量', '分类变量(编码后)', '时间序列数据', '非线性关系', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16413, '以下哪个不是项目管理中常用的时间管理工具?', '单选题', '甘特图', 'PERT图', '日历', '电子邮件', 'D', 'Gantt图是项目管理中常用的时间管理工具。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16414, '在数据分析中，以下哪个不是常见的数据源?', '单选题', '数据库', '电子表格', '网页数据', '天气预报', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16415, '在线性回归模型中，自变量不能是以下哪种类\n型?', '单选题', '连续变量', '分类变量(编码后)', '时间序列数据', '文本数据', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16416, '创建一个3x3的ndarray,下列代码错误的是()', '单选题', 'np.arange(0,9).reshape(3,3)', 'np.eye(3)', 'np.random.random([3,3,3])', 'np.mat(\'123;456;789\')', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16417, 'Python中，=号可以实现列表的赋值。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16418, '关于transform()方法的说法中，下列描述错误的是（）', '单选题', 'transform()方法可以使用广播', '使用transform()方法可以返回一个与分组大小相等的数组', 'transform()方法只能使用内置方法对数据进行转换操作', 'transform()方法对DataFrame和Series都适用', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16419, '以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理?', '单选题', '卷积神经网络', '循环神经网络', '深层神经网络', '浅层神经网络', 'B', '循环神经网络（RNN）特别适合处理序列数据，如语音信号，因为它们能够处理变长输入序列，并且能够保持之前时间步的信息。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16420, '以下两种描述分别对应哪两种分类算法的评价标准?(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。', '单选题', '精确率、召回率', '召回率、精确率', '精确率、ROC', '召回率、ROC', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16422, '以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是()', '单选题', '应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合', '数据处理一般都是在应用层完成', '基础层提供计算能力和数据资源', '人工智能分为应用层、技术层、基础层', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16423, '对人工智能理解正确的是', '单选题', '人工智能就是机器学习', '机器学习只是人工智能中的一个方向', '人工智能就是机器人', '人工智能就是深度学习', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16424, '以下属于回归算法的评价指标是', '单选题', '混淆矩阵', '准确率', '均方误差', '召回率', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16425, '数据正深刻地影响着大众生活及国家建设的方方面面，数据已经成为一种资源，保护数据安全显得日益重要，下列做法未能有效确保数据安全的是()', '单选题', '定期开展数据备份', '为数据文件设置密码', '随意连接无线网络', '做好数据的隐私保护', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16426, '无论对于个人还是企业，数据安全隐惠无处不在，一旦数据泄露或丢失，就有可能造成很大的损失。下面说法不正确的是()', '单选题', '对于个人而言，在硬盘上做好文件的备份就能确保数据安全', '《中华人民共和国网络安全法》的实行，说明国家对网络数据安全越来越重视', '用手机中的定位、导航、移动支付，都有可能造成隐私的泄露', '对于企业而言，可以利用复制、镜像、持续备份等技术做好数据保护', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16427, '某人的不幸遭遇通过微博的传播引起了广泛的关注，接着，有微博提议对该人进行捐助，并提供了收款的账号。面对这种情况有人担心事情本身的真假，有人则担心捐款的真假。合理的思考是()', '单选题', '若事情本身是真的，捐款也是真的', '不论如何，全当假的看待', '即使事情本身是真的，捐款也有可能是假的', '原来相信事情本身是真的，但听说要捐款后，认为两者都是假的', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16428, '计算机病毒会通过各种渠道从已被感染的计算机扩散到未被感染的计算机。这主要体现了计算机病毒的()', '单选题', '潜伏性', '传染性', '欺骗性', '破坏性', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16429, '关于知识产权的下列说法，正确的是', '单选题', '游戏网站上的动画片可以放在自己的网站上公开发布', '将下载音乐以获利为目的出售给他人', '购买正版软件，放在网站上供他人下载\n使用', '下载并使用网站上的图片用于个人学习，可以不经过著作权人许可，但应注明作者姓名信息', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16430, '某自媒体对一些社会热点事件常常使用某方的说辞轻易下定论，对消息未经核实就一键转载，造成信息污染，原因是发布者不注重()', '单选题', '信息系统安全策路', '信息系统安全风险', '信息系统安全防范技术', '网上道德规范和信息安全法律法规', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16431, '全球定位系统(GPS、北斗等)是当今物联网的重要应用之一，下列表述错误的是(）', '单选题', '智能手环的计步功能就是运用了全球定位系统功能', '微信实时共享位置功能也需要借助手机内置的定位模块', '“北斗”是我国拥有完全自主知识产权的全球定位系统', '定位权限应谨慎授权给第三方APP，以保护个人隐私', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16432, '网络不是法外之地，在网上也要遵守法律，以下行为不构成违法的的是()', '单选题', '利用电子邮件传播计算机病毒', '利用网络盗取用户个人信息并卖给他人', '利用“黑客”技术攻击网站', '为防泄密而给电脑资料加密', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16433, '下列关于防火墙的说法错误的是', '单选题', '防火墙的安全级别一般可以设置', '所有进出网络的通讯流必须有安全策路的确认和授权', '防火墙可以由软件构成，也可以由硬件构成', '防火墙可以完全代替防病毒软件', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16434, '中央网信办表示，做“中国好网民”，关键要做到“四有\"。下列选项中，不属于“四有”的是', '单选题', '有高度的安全意识', '有文明的网络素养', '有守法的行为习惯', '有深厚的文字功底', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16435, '有关移动终端应用的下列叙述，错误的是()', '单选题', '使用手机支付时，尽量不要使用公共场所的免密Wi-Fi', '移动设备连接到无线局域网，即使无线网络信号很强也不一定能够访问因特网', '使用手机不能访问某网站，但却能正常浏览其他网站网页，最可能的原因是该网站服务器出现问题', '病毒一般会在计算机之间传播，利用手机或平板电脑上网时就不会感染病毒', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16436, '学校的电子邮箱帐户需要进行密码设置，如需要你为邮箱账户设计密码安全方案，你认为以下最安全的是', '单选题', '设置6个英文字母', '设置前3个是英文字母，中间1个符号后2个是阿拉伯数字', '设置前3个是阿拉伯数字，后了个是英文字母', '设置6个阿拉伯数字', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16437, '有一些行为，虽然不违反法律，却不符合网络交流规范。以下符合网络交流文明规范的行为是()', '单选题', '在学习群里转发广告信息', '在工作群中，随意使用“童鞋”、“酱紫”等网络语言发表公告', '书写电子邮件时，写清楚邮件的主题', '在论坛上发表文章，为了吸引!更多人关注，使用“震惊内幕”、“出大事了”等标题', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16438, '在网上发布他人的敏感、私密或令人增尬的信息，包括传播私人信息或图像。这种行为属于', '单选题', '网络诈骟', '披露隐私', '网络盯梢', '编造谎言', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16439, '机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有', '多选题', '卡方', '信息增益', '平均互信息', '期望交叉熵', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16440, '假设我们要解决一个二分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为0.5，超过0.5概率估计，就判别为1，否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是()', '多选题', '模型分类的召回率会降低或不变', '模型分类的召回率会升高', '模型分类准确率会升高或不变', '模型分类准确率会降低', 'AC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16441, '下列描述无监督学习错误的是', '单选题', '无标签', '核心是聚类', '不需要降维', '具有很好的解释性', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16442, '在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题()?', '单选题', '增加训练集量', '减少神经网络隐藏层节点数', '删除稀疏的特征', 'SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16443, '在网络环境下使用计算机，下列叙述错误的是', '单选题', '可能有黑客入侵', '可能感染病毒', '安装了杀毒软件可以保证不感染病毒', '病毒可能以邮件的形式传播', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16444, '数据驱动有利于', '多选题', '主动工作', '科学决策', '前瞻性', '提高洞察力', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16445, '数据要作为核心资产来保护，应从()维度综合考虑。', '多选题', '业务', '技术', '管理', '对象', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16446, '有意传播计算机病毒是', '单选题', '允许的', '提倡的', '不会危害他人的', '违法的', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16447, '()代表着新的生产力和新的发展方向，应该在践行新发展理念上先行一步，围绕建设现代化经济体系，实现高质量发展，加快信息化发展，整体带动和提升新型工业化、城镇化、农业现代化发展', '单选题', '国家发展事业', '社会主义事业', '网信事业', '网络安全事业', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16448, '\"使用Windows操作系统的电脑时，最好不要把重要的资料保存在C盘中\"关于这个说法，下列哪个观点最合理()', '单选题', '这种说法没有根据', '文件存储在C盘容易被系统文件覆盖', 'C盘是默认系统盘，不能存储其他文件', 'C盘最容易遭到木马病毒的攻击，而且重装系统时会删除C盘上的所有文件，如果备份不及时会造成严重影响', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16449, '倡导文明上网，健康生活，我们不应该有()行\n为', '单选题', '在网上对其他网友进行人身攻击，人肉\n搜索', '浏览合法网站，健康游玩网络游戏', '自觉抵制网上的虚假、低俗内容，让有害信息无处藏身', '不信谣，不传谣，不造谣', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16450, '黑客利用IP地址进行攻击的方法有()', '单选题', 'IP欺骗', '解密', '窃取口令', '发送病毒', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16451, '()不是干扰网络正常运行的活动', '单选题', '发送和接收大量数据阻塞网络', '给客户发送工作电子邮件', '发动拒绝服务攻击', '登录未经授权的网络、主机或网络设备', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16452, '当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式', '单选题', '面部识别依靠每个人的脸型作为鉴别依据，面部识别无法伪造', '指纹识别相对传统的密码识别更加安全', '使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全', 'U盾由于具有实体唯一性，被银行广泛使用，使用U盾没有安全风险', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16453, '在使用电脑的过程中，不属于网络安全防范措\n施的是()', '单选题', '安装防火墙和防病毒软件，并经常升级', '经常给系统打补丁，堵塞软件漏洞', '不上一些不太了解的网站，不打开来历不明的文件', '卸载所有的防病毒软件', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16454, '信息安全最大的威胁是()', '单选题', '木马病毒、蠕虫病毒等恶意代码', '信息安全部门不作为', '人员普遍缺乏安全意识', '信息安全产品和设备不够先进', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16455, '日常使用WIFi时哪项操作存在风险隐患()', '单选题', '选择安全可靠的WiFi提供者', '使用万能钥匙app，一键随时上网', '使用公共区域的WiFi时不进行敏感信息操作，如银行交易、访问私人资源、发送私人资料', '尽量将WiFi连接设置为手动，避免在不知情情况下自动连接未知WiFi', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16456, 'U盘里有重要资料，同事临时借用，如何做更\n安全()', '单选题', '同事关系较好可以借用', '删除文件之后再借', '同事使用U盘的过程中，全程查看', '将U盘中的文件备份到电脑之后，使用杀毒软件提供的“文件粉碎”功能将文件粉碎，然后再借给同事', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16458, '在双目立体视觉中，关于对极几何约束，下列\n说法错误的是()', '单选题', '由两个相机坐标系坐标原点和物点P组成的平面叫做极平面', '如果存在极平面，则两个极点一定位于极平面上', '引入对极几何约束后，对应的像素点在对应极线内搜索', '极线是指两个像平面的交线', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16459, '不属于机器视觉系统基本构成的是()。', '单选题', '景深', '相机', '光源', '电脑系统', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16460, '不属于机器视觉应用分类的是', '单选题', '测量', '检测', '定位', '监控', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16461, '机器视觉算法针对工业应用的特点错误的是', '单选题', '对智能要求高', '需要高效率、高可靠性和高重复性', '对被检工件有先验知识', '可控的照明条件', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16462, '视觉系统标定意义错误的是', '单选题', '将实际坐标变换为像素坐标', '获得像素所代表的真实世界的长度单位', '补偿图像畸变', '校验相机与实物面的几何关系', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16463, '机器视觉系统一般工作过程不包括', '单选题', '图像采集', '图像处理', '特征提取', '成本控制', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16464, '机器视觉系统的核心是图像采集和处理，选择机器视觉光源时应该考虑的主要特性不包括', '单选题', '亮度', '光源均匀性', '光线的随机性', '光谱特征', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16465, '要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理依赖于()的有效运用。', '单选题', '输入和输出', '模式识别', '专家系统', '智能规划', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16466, '基于计算机视觉的图像检索可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤,但下列( )不属于其中之', '单选题', '提取特征', '建立索引', '查询', '清洗', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16467, '机器视觉需要()，以及物体建模，一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。① 图像复原 ② 图像信号 ③ 纹理和颜色建模 ④几何处理和推理', '单选题', '②③④', '①②④', '①③④', '①②③', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16469, '计算机视觉要达到的基本目的是()以,及根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影\r\n图像。①根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离 ② 根据一幅或多幅二维投影图像计算 出目标物体的运动参数③根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特性 ④ 无须投影图 像即可计算目标物体的多项特性', '单选题', '②③④', '①②④', '①③④', '①②③', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16470, '图像采集就是从( )获取场景图像的过程,是机器视觉的第一步。', '单选题', '终端设备', '数据存储', '工作现场', '离线终端', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16471, '()自然语言处理NLP中的N 是哪个单词的缩写。', '单选题', 'Neuro', 'National', 'Natural', 'Name', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16472, '下列属于基于统计的自然语言处理进路的是', '单选题', '中间语的翻译', '基于浅层语法的翻译', '基于贝叶斯公式', '基于深层语法的翻译', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16473, '影响基于统计学自然语言处理的哲学家是', '单选题', '康德', '大卫.休谟', '长尾真', '莱布尼茨', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16474, '自然语言处理是 AI研究中()的领城之一,其()', '单选题', '研究历史最长、研究最多、要求最高', '研究历史较短,但研究最多、要求\n最高', '研究历史最长、研究最多，但要求\n不高', '研究历史最短、研究较少、要求不高', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16475, '实现人机间自然语言通信,意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义,也能以自然语言文本来 表达给定的意图、思想等。前者称为(),后者称为() 因此,自然语言处理大体包括了这两个部分。', '单选题', '自然语言理解 自然语言生成', '自然语言生成 自然语言理解', '自然语言生成 自然语言加工', '自然语言输出 自然语言识别', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16476, '造成自然语言处理困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的()。', '单选题', '一致性或统一性', '复杂性或重复性', '歧义性或多义性', '一致性或多义性', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16477, '在自然语言处理中,我们可以在一些不同()上对语言进行分析。', '单选题', '语言种类', '语气语调', '结构层次', '规模大小', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16478, '指纹识别技术主要是应用了人工智能中的', '单选题', '手写输入技术', '字迹识别技术', '模式识别技术', '自动控制技术', 'C ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16479, '语音识别属于人工智能学科中的', '单选题', '声音识别研究范畴', '模式识别研究范畴', '指纹识别研究范畴', '数字识别研究范畴', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16480, '与国际象棋大师卡斯帕罗夫对弈的计算机\"深蓝”，主要采用的技术是()。', '单选题', '网络技术', '人工智能技术', '语音技术', '多媒体技术', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16481, '自动驾驶只是一种简单的模拟人类驾驶的技术，不属于人工智能。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16482, '下列哪个不是数据标注的应用领域()。', '单选题', '出行领域', '安防领域', '服装领域', '金融领域', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16483, '数据标注员不需要下列()能力。', '单选题', '重复标记能力', '深度标记能力', '细心专注能力', '总结提炼能力', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16484, '数据标注质量的衡量尺是', '单选题', '数据标注规则', '数据标注', '数据采集', '数据分类', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16485, '语义标注检验中不包括以下哪种场景', '单选题', '针对单独词语或语句进行检验', '针对上下文的情景环境进行检验', '针对文本出现的地方进行检验', '针对语音数据中的语音语调进行检\n验', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16486, '标注工具按照自动化程度不同，可以分为()半自动化标注工具和自动标注工具', '单选题', '系统标注工具', '程序标注工具', '手动标注工具', '全自动标注工具', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16487, '设某二叉树的后序序列为CBA，中序序列为ABC，则该二叉树的前序序列为()', '单选题', 'BCA', 'CBA', 'ABC', 'CAB', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16489, '深度为7的完全二叉树中共有125个结点，则该完全二叉树中的叶子结点数为()', '单选题', '62', '63', '64', '65', 'B', '在满二叉树的第 k 层上有 2k-1 个结点、且深度为 m 的满二叉树有\r\n2m-1 个结点，则深度为 6 的满二叉树共有 26-1=63 个结点，第 6 层上有 261=32 个结点。本题是深\r\n度为 7 的完全二叉树，则前 6 层共有 63 个结点，第 7 层的结点数为 125-63=62 个且全为叶子结\r\n点。由于第 6 层上有 32 个结点，第 7 层上有 62 个结点，则第 6 层上有 1 个结点无左右子树（该\r\n结点为叶子结点）。因此，该完全二叉树中共有叶子结点 62+1=63 个。');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16490, '设二叉树共有150个结点，其中度为1的结点有10个，则该二又树中的叶子结点数为()。', '单选题', '71', '70', '69', '不可能有这样的二叉树', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16491, '设顺序表的长度为n。下列排序方法中，最坏情况下比较次数等于n(n-1)/2的是', '单选题', '快速排序', '堆排序', '顺序查找', '寻找最大项', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16492, '数据加密的主要目的是', '单选题', '增加数据存储空间', '提高数据传输速度', '防止数据被未授权访问', '减少数据传输错误', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16493, '以下哪个不是数据备份的目的', '单选题', '保护数据免受意外丢失', '确保数据的完整性', '减少数据存储的成本', '快速恢复数据', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16494, '数据脱敏处理通常应用于', '单选题', '保护个人隐私', '增加数据存储空间', '提高数据传输速度', '减少数据存储成本', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16495, '以下哪项技术不是用于防止SQL注入攻击的?', '单选题', '参数化查询', '预编译语句', '动态SQL', '使用存储过程', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16496, '以下哪种加密算法属于对称加密?', '单选题', 'RSA', 'AES', 'ECC', 'DES', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16497, '下列哪项不属于数据安全生存周期安全过程域', '单选题', '数据采集安全', '数据共享安全', '数据存储安全', '数据供应链安全', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16498, '从数据安全能力成熟等级()开始，增加了技术工具维度要求。', '单选题', '二、计划跟踪', '三、充分定义', '四、量化控制', '五、持续优化', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16499, '数据安全管理包括', '单选题', '安全项目管理', '安全运维管理', '合规与风险管理', '以上都正确', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16500, '以下不属于数据安全保护管理工作方针的是', '单选题', '逻辑严谨', '责任明确', '授权合理', '流程规范', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16501, '发现数据泄露风险，以下做法错误的是?', '单选题', '立刻停止使用该系统，直到风险修复为止', '可自行处置', '立即启动应急预案，及时封堵泄露信息源并处置', '立即上报并处置，消除数据泄露风险', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16502, '数据的敏感级别由哪方决定?', '单选题', '数据管理员', '数据使用者', '数据所有者', '都可以', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16503, '数据安全，是指通过采取必要措施，确（）处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力()', '单选题', '信息', '技术', '数据', '发展', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16505, '下列选项哪个不是数据安全三要素', '单选题', '机密性', '可用性', '完整性', '易用性', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16506, '《数据安全法》从哪个角度为执行者设定了合规的要求()', '单选题', '信息保护角度', '数据保护角度', '信息安全角度', '数据与安全角度', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16507, '数据安全法中，对于数据泄露的定义是什么', '单选题', '苏剧被非法买卖', '数据被篡改、破坏或泄露', '数据传输中断', '数据存储介质丢失', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16508, '()是《数据安全法》三审中新增的内容', '单选题', '重要数据', '核心数据', '商密数据', '涉密数据', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16509, '《数据安全法》中，()是核心数据的范畴。', '单选题', '涉密数据', '重要数据', '商密数据', '关系国家安全、国民经济命脉、重大公共利益等数据', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16510, '根据《数据安全法》，以下哪项不属于数据处理者的义务?', '单选题', '保护数据免受泄露、篡改、破坏和丢失', '及时通报数据安全事件', '随意共享数据以促进行业发展', '采取技术措施和其他必要措施保障数据安全', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16511, '《数据安全法》规定，对于重要数据的处理活动，以下哪项陈述是正确的?', '单选题', '无需备份', '可以跨境传输', '应当依法进行安全评估', '可以随意删除', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16512, '《数据安全法》第二十三条国家建立数据安全', '单选题', '应急方案', '规章制度', '应急处理机制', '法律法规', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16513, '在《数据安全法中》中，关于数据分类保护制度，以下哪项描述是错误的?', '单选题', '国家建立数据分类保护制度', '对重要数据实施重点保护', '对个人数据不予以保护', '对核心数据实行严格保护', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16514, '依照《数据安全法》和有关法律、行政法规的规定，负责统筹协调网络数据安全和相关监管工作的是()', '单选题', '工业和信息化部', '公安机关和国家安全机关', '国家网信部门', '国务院办公厅', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16515, '根据《数据安全法》的规定，公安机关、国家安全机关在各自职责范围内承担数据安全监管职责，以下说法错误的是()。', '单选题', '公安机关、国家安全机关调取有关组织和个人的数据应当处于维护国家安全或者侦查犯罪的需要。', '公安机关、国家安全机关调取有关组织和个人的数据应当经过严格的批准手续，依法进行', '公安机关、国家安全机关依法调取有关组织和个人的数据，有关组织和个人可以予以拒绝', '有关组织和个人拒不配合数据调取的可以由有关主管部门责令改正，给予警告，并处五万元以上五十万元以下罚款', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16516, '根据《数据安全法》的规定，开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定履行数据安全保护义务，以下说法错误的是()', '单选题', '开展数据处理活动应当健全全流程数据安全管理制度', '开展数据处理活动应当组织开展数据安全教育培训', '利用互联网等信息网络开展数据处理活动，应当在网络安全等级保护制度的基础上，履行上述数据安全保护义务', '所有数据处理者应当明确数据安全负责人和管理机构，落实数据安全保护责任', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16517, '维护数据安全，应当坚持什么观念?', '单选题', '经济效益最大化', '总体国家安全观', '技术创新优先', '个人信息自由流动', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16518, '《数据安全法》保护的是个人、组织的什么权益?', '单选题', '财产效益', '合法权益', '隐私权', '肖像权', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16519, '数据安全的关键组成部分包括', '多选题', '机密性', '完整性', '可用性', '可审计性', 'ABC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16520, '以下哪些措施可以防止数据泄露', '多选题', '定期进行安全审计', '实施数据访问控制', '使用防火墙', '定期进行数据备份', 'ABC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16521, '为什么要进行数据安全相关的培训', '多选题', '娱乐员工', '提升员工的数据安全意识，保障公司核心利益', '团队建设', '提升员工的数据安全知识和能力', 'BD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16522, '《数据安全管理办法》中，对第三方人员管理描述正确的有()', '多选题', '严禁第三方超出合同约定目的和范围使用分析数据', '签订数据安加强对第三方的约束管理，多全协议，细化明确第三方的系统和数据范重', '严格监控第三方的一举一动，避免出现安全问题', '业务合作结束后，立即关闭数据接口并督促第三方依照合同约定立即删除数据', 'ABD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16524, '《数据安全管理办法》中，对主体责任明确原则说法正确的有()', '多选题', '谁使用谁负责', '谁接入谁负责', '谁运营谁负责', '谁主管谁负责', 'ACD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16525, '数据备份和数据恢复是同一概念。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16526, '数据加密可以防止数据被篡改。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16527, '数据脱敏处理后的数据无法恢复原始数据。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16528, '所有数据都应该进行加密处理。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16529, '使用HTTPS可以防止中间人攻击。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16530, '因工作需要从支探系统、业务平台或通信系统中提取的文件包含敏感数据时，不需要从技术手段上限制文件内容提取。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16531, '频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是?', '单选题', '频繁项集->频繁闭项集->最大频繁项集', '频繁项集->频繁闭项集->最大频繁项集', '频繁项集->频繁闭项集->最大频繁项集', '频繁项集->频繁闭项集->最大频繁项集', 'C ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16532, '在基于规则分类器的中，依据规则质量的某种度量对规则排序，保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的“规格来分类，这种方案称为?', '单选题', '基于类的排序方案', '基于规则的排序方案', '基于度量的排序方案', '基于规格的排序方案', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16533, '简单地将数据对象集划分成不重叠的子集使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚\r类类型称作?', '单选题', '层次聚类', '划分聚类', '非互斥聚类', '模糊聚类', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16534, '在基本K均值算法里，当邻近度函数采用的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。', '单选题', '曼哈顿距离', '平方欧几里德距离', '余弦距离', 'Bregman散度', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16535, '检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于()的离群点检测。', '单选题', '统计方法', '邻近度', '密度', '聚类技术', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16536, '通过数据挖掘过程所推倒出的关系和摘要经常被称为?', '多选题', '模型', '模式', '模范', '模具', 'AB', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16537, '寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤?', '多选题', '决定要使用的表示的特征和结构', '决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏', '选择一个算法过程使评分函数最优', '决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16538, '以下哪些学科和数据挖掘有密切联系?', '多选题', '统计', '计算机组成原理', '矿产挖掘', '人工智能', 'AD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16539, '在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有?', '多选题', '忽略元组', '使用属性的平均值填充空缺值', '使用一个全局常量填充空缺值', '使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16540, '对于数据挖掘中的原始数据，存在的问题有?', '多选题', '不一致', '重复', '不完整', '含噪声', 'ABCD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16541, '下列属于不同的有序数据的有', '多选题', '时序数据', '序列数据', '时间序列数据', '事务数据', 'ABC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16542, '下面属于维归约常用的线性代数技术的有', '多选题', '主成分分析', '特征提取', '奇异值分解', '特征加权', 'AC ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16543, '下表是一个购物篮，假定支持度阈值为\n40%，其中()是频繁闭项集。项:1、abc2、abcd 3、bce 4、acde 5、de', '多选题', 'abc', 'ad', 'cd', 'de', 'AD ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16544, '()都属于簇有效性的监督度量', '多选题', '轮廓系数', '共性分类相关系数', '熵', 'F度量', 'CD ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16545, '簇有效性的面向相似性的度量包括', '多选题', '精度', 'Rand统计量', 'Jaccard系数', '召回率', 'BC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16546, '()都属于分裂的层次聚类算法。', '多选题', '二分K均值', 'MST', 'Chameleon', '组平均', 'AB', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16547, '模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述;模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16548, '序列数据没有时间戳', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16549, 'DSS主要是基于数据仓库,联机数据分析和数据挖掘技术的应用。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16550, 'OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16552, '关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16553, '利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16554, '机器学习的主要目标是什么', '单选题', '使机器具备人类的智能', '使机器能够自动学习和改进', '使机器能够模拟人类的思维过程', '使机器能够按照给定的规则执行任务', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16555, '下列哪项不是机器学习算法的分类', '单选题', '监督学习', '无监督学习', '半监督学习', '完全手动学习', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16556, '在机器学习中，以下哪项是指学习算法在给定训练集上的表现能力?', '单选题', '泛化能力', '训练误差', '过拟合', '欠拟合', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16558, '哪种机器学习算法通常用于处理回归问题', '单选题', '支持向量机(SVM)', 'K-近邻(K-NN)', '线性回归', '决策树', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16559, '深度学习是机器学习的哪个子领域', '单选题', '弱学习', '表示学习', '概率学习', '规则学习', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16560, '在监督学习中，算法尝试从训练数据中学习什么?', '单选题', '数据的分布', '数据的模式', '输入到输出的映射', '数据的统计特性', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16561, '以下哪项是机器学习模型评估中常用的交叉验证方法?', '单选题', '留出法', '梯度下降', '决策树剪枝', 'K-均值聚类', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16562, '在机器学习中，正则化通常用于解决什么问题?', '单选题', '数据不足', '过拟合', '欠拟合', '维度灾难', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16563, '以下哪项是深度学习中常用的激活函数', '单选题', '线性函数', 'Sigmoid函数', '逻辑回归', '梯度提升', 'B ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16564, '在机器学习中，特征工程主要关注什么', '单选题', '数据的收集', '数据的清洗', '从原始数据中提取有意义的特征', '模型的部署', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16565, '下列哪个算法通常用于分类问题中的特征选择', '单选题', '决策树', 'PCA(主成分分析)', 'K-均值聚类', '线性回归', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16566, '集成学习通过结合多个学习器的预测结果来提高整体性能，这种方法属于哪种策略?', '单选题', '监督学习', '弱学习', '规则学习', '模型融合', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16567, '在深度学习中，卷积神经网络(CNN)主要用于处理哪种类型的数据?', '单选题', '文本数据', '图像数据', '时间序列数据', '语音数据', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16568, '以下哪个指标用于评估分类模型的性能时，考虑到了类别不平衡的问题?', '单选题', '准确率', '精确率', '召回率', 'F1分数', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16569, '在强化学习中，智能体通过什么来优化其行为?', '单选题', '奖励函数', '损失函数', '梯度下降\n', '决策树', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16570, '以下哪项是机器学习中的无监督学习任务', '单选题', '图像分类', '聚类分析', '情感分析', '回归分析', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16572, '在机器学习中，梯度下降算法主要用于什\n么?', '单选题', '数据的收集', '模型的训练', '数据的清洗', '模型的评估', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16573, '以下哪项是机器学习中常用的正则化技术之一', '单选题', 'L1正则化', '决策边界', '梯度提升', '逻辑回归', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16574, '在机器学习中，过拟合通常发生在什么情况?', '单选题', '模型太复杂，训练数据太少', '模型太简单，训练数据太多', '数据集完全随机', '使用了不合适的激活函数', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16575, '以下哪个算法是基于树的集成学习算法之一?', '单选题', '随机森林', '线性回归', 'K-近邻', '神经网络', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16576, '在机器学习中，确保数据质量的关键步骤之一是?', '单选题', '初始化模型参数', '提取新特征', '数据清洗', '损失函数最小化', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16577, '监督学习中，数据通常被分为哪两部分?', '单选题', '训练集和验证集', '输入特征和输出标签', '验证集和测试集', '数据集和标签集', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16578, '数据分割时，以下哪个集合通常用于评估模型的最终性能?', '单选题', '训练集', '验证集', '测试集', '验证集和测试集', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16579, '在数据标注过程中，为每个样本分配的输出值被称为?', '单选题', '特征', '权重', '损失', '标签', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16580, '数据代表性不足可能导致的问题是', '单选题', '过拟合', '欠拟合', '收敛速度过慢', '模型复杂度过高', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16581, '下列哪项不是数据收集时应考虑的因素', '单选题', '数据源的可靠性', '数据的隐私保护', '模型的复杂度', '数据的完整性', 'C ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16582, '数据清洗中，处理缺失值的一种常用方法是?', '多选题', '删除包含缺失值的行或列', '使用均值、中位数或众数填充', '将缺失值视为新特征', '停止模型训练', 'AB', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16583, '数据的泛化能力主要取决于?', '单选题', '模型的复杂度', '数据的多样性', '算法的先进性', '损失函数的选择', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16584, '监督学习中，输入特征与输出标签之间的关系是通过什么来学习的?', '单选题', '损失函数', '决策树', '神经网络', '训练过程', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16585, '数据标注的准确性对模型的什么能力影响最大', '单选题', '泛化能力', '收敛速度', '预测精度', '特征提取', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16586, '在数据预处理阶段，处理噪声数据的主要目的是', '单选题', '提高模型训练速度', '降低模型的复杂度', '提高模型的预测准确性', '减少数据存储空间', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16587, '下列哪项不属于数据清洗的范畴', '单选题', '缺失值处理', '异常值检测', '特征选择', '噪声处理', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16588, '数据标注的自动化程度受什么因素影响最大', '单选题', '数据集的大小', '数据的复杂性', '标注工具的效率', '模型的训练时间', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16589, '在数据分割时，为什么需要设置验证集', '单选题', '仅用于训练模型', '评估模型在未见过的数据上的表现', '替代测试集进行最终评估', '加速模型训练过程', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16590, '数据的标签化在哪些类型的机器学习任务中尤为重要', '单选题', '无监督学习', '半监督学习', '监督学习', '强化学习', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16591, '数据质量对模型性能的影响主要体现在哪些方面?', '多选题', '模型的收敛速度', '模型的复杂度', '模型的预测精度', '模型的泛化能力', 'CD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16592, '下列哪项不是数据清洗和预处理阶段需要完成的任务', '单选题', '数据标注', '缺失值处理', '噪声处理', '模型评估', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16593, '数据多样性对防止哪种问题有重要作用', '单选题', '欠拟合', '过拟合', '收敛速度过慢', '损失函数波动', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16594, '机器学习的基本要素不包括以下哪一项', '单选题', '模型', '特征', '规则', '算法', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16595, '哪种机器学习算法常用于分类任务，并可以输出样本属于各类的概率?', '单选题', '线性回归', '支持向量机', '逻辑回归', '决策树', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16596, '模型的假设空间是指什么', '单选题', '模型能够表示的所有可能函数的集合', '数据的特征向量集合', '算法的复杂度', '损失函数的种类', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16597, '在机器学习中，特征选择的主要目的是什么', '单选题', '减少计算量', '提高模型的可解释性', '提高模型的泛化能力', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16598, '结构风险最小化是通过什么方式实现的', '单选题', '增加训练数据量', '引入正则化项', '减小模型复杂度', '改进损失函数', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16599, '哪种算法常用于处理时间序列数据并预测未来值', '单选题', '朴素贝叶斯', '随机森林', 'ARIMA', '逻辑回归', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16600, '在决策树算法中，分割数据集的标准通常基于什么', '单选题', '损失函数', '信息增益', '数据的分布', '模型的复杂度', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16601, '哪种策略常用于处理类别不平衡的数据集', '单选题', '采样', '特征缩放', '交叉验证', '正则化', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16602, '监督学习的主要任务是什么', '单选题', '从无标签数据中学习规律', '预测新数据的标签', '自动发现数据中的模式', '生成新的数据样本', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16603, '下列哪个是监督学习算法', '单选题', 'K-means聚类', '线性回归', 'PCA(主成分分析)', 'Apriori算法(关联规则学习)', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16604, '在监督学习中，标签(label)通常指的是什么', '单选题', '数据的索引', '数据的特征', '数据的类别或目标值', '数据的分布', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16605, '监督学习中的损失函数主要用于什么', '单选题', '评估模型的复杂度', '衡量模型预测值与真实值之间的差异', '生成新的数据样本', '划分数据集为训练集和测试集', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16606, '下列哪种方法常用于处理分类问题中的多类分类', '单选题', '二元逻辑回归', '一对多(One-vs-AII)策略', '层次聚类', 'PCA降维', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16607, '在监督学习中，过拟合通常指的是什么', '单选题', '模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳', '模型在训练集和测试集上表现都很好', '模型在训练集上表现很差', '模型无法学习到任何有用的信息', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16608, '下列哪个技术常用于防止过拟合', '单选题', '增加数据集的大小', '引入正则化项', '减少模型的特征数量', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16609, '交叉验证的主要目的是什么', '单选题', '评估模型的性能', '划分数据集', '选择最优的模型参数', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16610, '在监督学习中，准确率(Accuracy)的计算公式是什么', '单选题', '正确预测的样本数/总样本数', '误分类的样本数/总样本数', '真正例(TP)的数量', '真正例(TP)与假负例(FN)之和', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16611, '下列哪个指标在分类问题中考虑了类别的不平衡性', '单选题', '准确率(Accuracy)', '精确率(Precision)', '召回率(Recall)', 'F1分数(F1 Score)', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16612, '监督学习中的训练集包含什么', '单选题', '无标签数据', '有标签数据', '噪声数据', '无关数据', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16613, '下列哪个不是监督学习的步骤', '单选题', '数据预处理', '模型训练', '模型评估', '数据聚类', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16614, '逻辑回归适用于哪种类型的问题', '单选题', '回归问题', '分类问题', '聚类问题', '降维问题', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16615, '监督学习中的泛化能力指的是什么', '单选题', '模型在训练集上的表现', '模型在测试集上的表现', '模型的复杂度', '模型的训练时间', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16617, '梯度下降算法在监督学习中常用于什么', '单选题', '特征选择', '损失函数最小化', '数据划分', '类别预测', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16618, '在处理多标签分类问题时，每个样本可能属于多少个类别', '单选题', '0个', '1个', '1个或多个', '唯一确定的1个', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16619, '下列哪个不是监督学习常用的评估指标', '单选题', '准确率', '精确率', '召回率', '信息增益', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16620, '监督学习中的偏差(Bias)和方差(Variance)分别指的是什么', '多选题', '模型的复杂度', '模型在训练集上的表现', '模型预测值的平均误差', '模型预测值的变化程度', 'CD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16621, 'ROC曲线和AUC值主要用于评估什么', '单选题', '回归模型的性能', '分类模型的性能', '聚类模型的性能', '降维模型的性能', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16622, '在处理不平衡数据集时，哪种策略可能不是首选', '单选题', '重采样技术', '引入代价敏感学习', '使用集成学习方法', '忽略不平衡性直接训练模型', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16623, '在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，我们可以', '单选题', '增加树的深度', '增加学习率', '减少树的深度', '减少树的数量', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16624, '下列有关SVM和LR说法不正确的是', '单选题', 'ASVM是分类模型，LR是回归模型', 'SVM和LR都是分类模型', 'SVM是判别式模型', 'LR是判别式模型', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16625, '在SVM中，margin的含义是', '单选题', '差额', '损失误差', '幅度', '间隔', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16626, '基于层次的聚类算法包括', '单选题', '合并的层次聚类', '基于密度的聚类算法', '基于划分的算法', '基于网络的聚类算法', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16627, '“学习向量量化“与一般聚类算法不同的是', '单选题', '数据样本带有类别标记', '结构不同', '向量程度不同', '簇的种类不同', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16628, '朴素贝叶斯是一种典型的基于概率的机器学习方法，它利用了', '单选题', '先验概率', '后验概率', '以上都是', '以上都不是', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16629, '关于K-均值算法，以下说法不正确的是', '单选题', 'K-均值算法是一种划分方法', 'K-均值算法能发现任意形状的簇', 'K-均值算法不一定收敛于全局最优解', '比起DBSCAN算法来，K更好', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16630, '对Boosting模型的描述错误的是', '单选题', '采用串行训练模式', '增加被错误分类样本的权值', '通过改变训练集进行有针对性的学习', '基础分类器采用少数服从多数原则进行集成', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16632, '人工智能的发展是基于性能强大的芯片，发展芯片性能也是发展人工智能的一部分', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16633, '贝叶斯网络是一个有向环形图', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16634, '遗传算法的评价包括当前最好法、在线比较法和离线比较法', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16635, '进化算法中，仿效生物的遗传方式，主要采用复制、交换、突变这3种遗传操作，衍生下一代的个体。其中交换也可以称为选择操作。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16636, '机器视觉的基本功能包括视觉定位', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16637, '机器视觉系统是指通过机器视觉产品，将被摄取目标使用python语言转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号使用python语言进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别。', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, NULL, NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16638, '常用的机器学习算法，可使用哪些开发包', '多选题', 'sklearn', 'xgboost', 'lightgbm', 'numpy', 'ABC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16639, '以下不属于人工智能软件的是', '单选题', '语音汉字输入软件', '翻译APP', '在联众网与网友下棋', '使用0CR汉字识别软件', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16640, 'Tensorflow框架自带对网络结构等数据进行可视化的工具是', '单选题', 'Visdom', 'Flask', 'Vue', '以上选项均不正确', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16641, '2016年，Google训练的()击败了韩国围棋世界冠军李世石', '单选题', 'AlphaZero', 'AlphaGo', 'BetaGo', 'GamaGo', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16642, '在TensorFlow开发时，以下哪种张量是属于一阶张量', '单选题', '(1,2)', '3', '[[1,2]]', '[1,2]', 'D', 'Tensorflow用张量这种数据结构来表示所有的数据，张量的维数来被描述为阶，可以把,一个张量理解为成一个n维的数组或列表');
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16643, '关于支持向量机，哪项说法正确?', '多选题', '支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题', '支持向量机只能用于线性可分的分类问题', '支持向量机可用于回归问题', '核函数的选择对支持向量机的性能影响较大', 'ACD', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16644, '在深度神经网络中，如果是填充后求卷积，图像尺寸保持不变，以下哪些参数是正确的()', '多选题', '以0填充一圈', '以1填充一圈', '步长为1', '图像尺寸变小', 'AC', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16645, '机器人具有感知、决策、执行等基本特征', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16647, '机器视觉的定义是机器视觉就是用拍摄视频', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16648, '在未来人工智能只能是人们的便民工具，而不是替代人的工作', '判断题', '正确', '错误', NULL, NULL, 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16649, '在语音识别应用中，如在游戏场景识别效果较差，可以使用的技术是()来进行效果优化', '单选题', '声学个性化', '语言模型个性化(增加游戏场景中的常见词语进入语言模型扩充词库', '文本顺滑', '发音人音库制作', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16650, '人工智能经历了几次浪潮', '单选题', '2', '3', '4', '5', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16651, '模型训练生成的文件格式是', '单选题', 'db', 'pth', 'model', 'th', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16652, '在深度学习中，梯度消失问题最常出现在哪种类型的神经网络中', '单选题', '卷积神经网络(CNN)', '卷积神经网络(CNN)', '卷积神经网络(CNN)', '卷积神经网络(CNN)', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16653, '哪种激活函数有助于缓解梯度消失问题', '单选题', 'ReLU', 'Sigmoid', 'Tanh', 'Softmax', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16654, '下列哪种正则化技术可以防止模型过拟合', '单选题', 'Dropout', 'L1正则化', 'L2正则化', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16655, '批量归一化(Batch Normalization)通常应用于哪一层之后?', '单选题', '卷积层或全连接层', '池化层', '激活函数层', '输出层', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16656, '对于分类任务，常用的损失函数是', '单选题', '均方误差(MSE)', '交叉熵损失(Cross Entropy Loss)', 'Huber损失', '绝对误差损失(MAE)', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16657, '下列哪一项不是数据增强技术', '单选题', '旋转', '缩放', '特征选择', '裁剪', 'C', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16658, '为了提高模型的收敛速度，可以采用哪种学习率调度策略', '单选题', '指数衰减', '线性增长', '随机跳跃', '随机跳跃', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16659, '迁移学习的主要目的是什么', '单选题', '提高计算效率', '利用预训练模型解决新问题', '减少数据需求', '增加模型复杂度', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16660, '下列哪种方法不属于模型集成技术', '单选题', 'Bagging', 'Boosting', 'stacking', 'stacking', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16661, '下列哪种优化算法具有自适应学习率', '单选题', 'Adam', 'SGD', 'SGD', 'SGD', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16662, '对于二分类问题，下列哪个指标可以用来评估模型性能', '单选题', '准确率(Accuracy)', '精确率(Precision)', '召回率(Recall)', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16663, '下列哪种方法可以加速模型训练过程', '单选题', '使用GPU', '减少数据集大小', '减少数据集大小', '减少训练轮数', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16664, '下列哪种现象表示模型可能过拟合', '单选题', '训练集和验证集上的表现都很差', '训练集和验证集上的表现都很差', '训练集和验证集上的表现都很差', '训练集和验证集上的表现都很好', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16665, '下列哪个是目前流行的深度学习框架', '单选题', 'TensorFlow', 'PyTorch', 'PyTorch', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16666, '卷积神经网络(CNN)中最常用的池化操作是', '单选题', '最大池化', '平均池化', '全局池化', '全局池化', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16667, '循环神经网络(RNN)主要用于处理哪种类型的数据', '单选题', '图像数据', '序列数据', '文本数据', '结构化数据', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16668, '生成对抗网络(GAN)由哪两部分组成?', '单选题', '编码器和解码器', '生成器和编码器', '解码器和判别器', '生成器和判别器', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16669, '下列哪种方法可以用于超参数调优', '单选题', '网格搜索', '随机搜索', '贝叶斯优化', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16670, '在深度学习中，梯度爆炸问题通常可以通过哪种方法解决', '单选题', '减少学习率', '梯度裁剪', '梯度裁剪', '使用更复杂的模型', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16671, '下列哪种初始化方法有助于缓解梯度消失问题', '单选题', 'Xavier初始化', '随机初始化', '零初始化', '高斯初始化', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16672, '模型容量过大可能导致什么问题', '单选题', '过拟合', '过拟合', '训练速度慢', '模型复杂度低', 'A', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16673, '下列哪个指标可以用来评估回归模型的性能', '单选题', '准确率(Accuracy)', '精确率(Precision)', '召回率(Recall)', '均方误差(MSE)', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16674, '下列哪种方法可以用于模型融合', '单选题', '投票法', '加权平均法', '堆叠法', '以上都是', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16675, '下列哪种方法可以提高模型的泛化能力', '单选题', '数据增强', '正则化', '早停法', '以上都是', 'D', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16676, '下列哪种方法可以加速模型的训练过程', '单选题', '批量归一化', '减少数据集大小', '降低模型复杂度', '减少训练轮数', 'A ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16677, '下列哪种模型架构适用于处理序列数据', '单选题', '卷积神经网络(CNN)', '循环神经网络(RNN)', '全连接网络(FCN)', '生成对抗网络(GAN)', 'B ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16678, '下列哪种方法可以用于选择最佳模型', '单选题', '交叉验证', '网格搜索', '随机搜索', '以上都是', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16679, '对于多分类问题，下列哪个指标可以用来评估模型性能', '单选题', '准确率(Accuracy)', '精确率(Precision)', '召回率(Recall)', 'F1分数', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16680, '下列哪种方法可以用于处理不平衡数据集', '单选题', '过采样', '欠采样', '合成少数类过采样技术(SMOTE)', '以上都是', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16681, '下列哪种方法可以用于加速模型训练过程', '单选题', '使用混合精度训练', '减少数据集大小', '降低模型复杂度', '减少训练轮数', 'A ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16682, '下列哪种方法可以用于处理欠拟合问题', '单选题', '增加模型复杂度', '增加数据量', '减少正则化强度', '以上都是', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16683, '下列哪种方法可以动态调整学习率', '单选题', '固定学习率', '学习率衰减', '随机学习率', '恒定学习率', 'B ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16684, '下列哪种技术可以用于模型压缩', '单选题', '量化', '剪枝', '知识蒸馏', '以上都是', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16685, '自注意力机制(Self-Attention Mechanism)主要用于哪种类型的模型', '单选题', 'Transformer', '卷积神经网络(CNN)', '循环神经网络(RNN)', '生成对抗网络(GAN)', 'A ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16686, '零样本学习(Zero-Shot Learning)的目标是什么', '单选题', '提高模型的训练速度', '在未见过的类别上进行预测', '减少模型的复杂度', '增加模型的鲁棒性', 'B ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16687, '半监督学习结合了哪些类型的数据进行训练', '单选题', '只有标记数据', '只有未标记数据', '标记数据和未标记数据', '合成数据', 'C ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16688, '对抗样本(Adversarial Examples)是通过什么方式生成的', '单选题', '增加噪声', '减少噪声', '数据增强', '微小扰动', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16689, '多任务学习(Multi-Task Learning)的优点是什么', '单选题', '减少模型复杂度', '增加训练时间', '降低模型性能', '共享信息，提高泛化能力', 'D ', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16690, '无监督学习主要用于解决哪种类型的问题', '单选题', '分类', '聚类', '回归', '强化学些', 'B', NULL);
INSERT INTO `bd_practice` VALUES (16691, '联邦学习(Federated Learning)的主要优势是什么', '单选题', '保护用户隐私', '提高模型性能', '减少训练时间', '增加数据多样性', 'A', NULL);

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
