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[其他] HCIA-AI V2.0(H13-311)模拟试题

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 成长值: 59380
发表于 2019-8-26 15:15:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
1. (单选题) 神经网络研究属于下列哪个学派?
A. 连接主义
B. 符号主义
C. 行为主义
D. 都不是

2. (多选题) 人工智能的三个阶段是哪三个阶段?
A. 计算智能
B. 行动智能
C. 感知智能
D. 认知智能

3. (判断题) 装饰器的作用是为函数添加新的功能,而且不会改变函数的任何属性。

4. (多选题) 关于矩阵分解,以下描述正确的是?
A. 只有方阵才能进行奇异值分解。
B. 一个矩阵乘以其特征向量后,向量只发生伸缩变换。
C. 对矩阵A进行奇异值分解,其左奇异矩阵与右奇异矩阵都是正交矩阵。
D. 奇异值越大,其所对应的奇异向量上包含的信息量越大。

5. (判断题) Keras接口的三个主要优势是方便用户使用,模块化和可组合,易于扩展。

6. (单选题) 以下关于SVM算法说法错误的是?
A. SVM算法不能用于非线性数据集的分类
B. SVM算法可以使用多种核函数
C. 支持向量是距离超平面最近的向量点
D. SVM可以被用于解决分类问题

7. (多选题) 以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题?
A. Sigmoid
B. Tanh
C. ReLU
D. Sogtplus

8. (单选题) 小批量梯度下降中的小批量体现在?
A. 每次参数迭代时都使用从数据集抽出一部分进行训练
B. 每次参数迭代时都使用从特征中抽出一部分进行训练
C. 每次参数迭代时都使用从误差中抽出一部分进行训练
D. 每次参数迭代时都使用从超参数中抽出一部分进行训练

9. (单选题) 回归算法预测的标签是?
A. 离散型
B. 连续型
C. 自变型
D. 应变型

10. (判断题) 并发是指多个任务同时执行,使用Python中多进程可以完成并发操作。

11. (多选题) TensorFlow2.0中可以用来查看是否是tensor的方法有?
A. is_tensor
B. isinstance
C. device
D. dtype

12. (单选题) 以下哪个表达式可以在“我的电话号是110,有事请找我”中匹配出110?
A. re.search("\d+", str1)
B. re.match("\d+", str1)
C. re.match("[0-9]+", str1)
D. re.split("\d+", str1)

13. (单选题) TensorFlow2.0中可用于张量合并的方法有?
A. concat
B. unstack
C. split
D. join

14. (单选题) 以下输出结果错误的是?
A. print(*map(lambda x:x*x, [1,2,3]))
输出结果:1 4 9
B. print(*zip([1,2,3],["a","b"],["A","B","C"]))
输出结果:(1, 'a', 'A') (2, 'b', 'B') (3, 'C')
C. print(*filter(lambda x: x%2==1, [1,2,3]))
输出结果:1 3
D. print(*filter(lambda x: x%2==1, [1,2,3]))
输出结果:1 3

15. (判断题) 卷积神经网络中同一层的所有卷积核是权重共享的。

16. (单选题) 关于循环神经网络以下说法错误的是?
A. 循环神经网络可以简写为RNN
B. 循环神经网络可以根据时间轴展开
C. LSTM也是一种循环神经网络
D. LSTM无法解决梯度消失的问题

17. (判断题) 激活函数的作用是将线性映射变成非线性映射。

18. (单选题) 以下哪个关于监督式学习的说法是正确的??
A. 监督式不需要标签就可以训练
B. 监督式学习是一种基于规则的算法
C. 决策树是一种监督式学习
D. 监督式学习不可以使用交叉验证进行训练

19. (多选题) 以下哪些是ModelArts开发模式?
A. 自定义开发
B. 自动学习
C. 迭代学习
D. 数据标注

20. (多选题) 企业智能(EI)可以应用于以下哪些场景??
A. 智慧政务
B. 智慧城市
C. 智慧制造
D. 智慧金融


答案:
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发表于 2019-8-26 17:03:14 | 显示全部楼层

Congratulation !!!!
Thanks for sharing battle report !!!
沙发 2019-8-26 17:03:14 回复 收起回复
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发表于 2019-8-28 09:26:11 | 显示全部楼层
毛主席万岁
地板 2019-8-28 09:26:11 回复 收起回复
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发表于 2019-8-29 17:08:54 | 显示全部楼层
111111111111111111111111111111
6# 2019-8-29 17:08:54 回复 收起回复
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发表于 2019-9-2 14:15:38 | 显示全部楼层
天天学习,好好向上
9# 2019-9-2 14:15:38 回复 收起回复
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发表于 2019-9-5 10:31:49 | 显示全部楼层
感谢分享分享!!!
10# 2019-9-5 10:31:49 回复 收起回复
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发表于 2019-9-9 15:37:12 | 显示全部楼层
感谢楼主分享
11# 2019-9-9 15:37:12 回复 收起回复
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发表于 2019-9-16 07:14:53 | 显示全部楼层
非常感谢啊
13# 2019-9-16 07:14:53 回复 收起回复
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发表于 2019-9-16 14:39:05 | 显示全部楼层
knaknaknaknaka
15# 2019-9-16 14:39:05 回复 收起回复
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