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深度学习之瑞士军刀pytorch入门
深度学习之瑞士军刀pytorch入门
1
已知某函数的参数为358,执行后结果为35,可能是以下函数中的()。
2
以下表达式中,()的运算结果是False。
3
在以下Python循环中,for i in range(1,3):for i in range(2,5):print(i*j)语句print(i*j)共执行了()次。
4
在Python中,对于函数中return语句的理解,错误的是()。
5
一个直接或间接地调用自身的算法称为递归,它有两个条件,一个是要直接或间接地调用自身,另一个是必须有出口。
6
关于return语句,以下选项中描述正确的是()。
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下面代码的运行结果是()。def func(num):num+=1a=10func(a)print(a)
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下面代码的输出结果是()。deffunc(a,b):
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ndarrayshape 返回一个元祖,表示数组在各个方向上的长度。
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empty()函数生成的数组完全是随机的。
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b[1][1]是指数组中第一行第一列的元素值。
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numpy提供了rand()函数用于生成元素()区间上均匀分布的数组
13
Python中的数据类型包括
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列表用()标识。
15
python2、python3都默认支持默认支持中文。
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b=nparange(0,20,2)查找索引号为2的数据,取出数组中元素4。
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b[1:8:2]=1,数组输出0,1,4,1,8,1,12,1,16,18。
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flatten()方法就把X转换成一维数组返回一个一维的数组,作用的对象可以是列表。
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Series支持向量化操作。
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一个DataFrame中可以包含若干个Series。
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在DataFrame数据结构中,使用drop删除指定行或列,drop默认删除行。
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sort()index 方法默认是按照索引进行倒序排的。
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在使用Pandas离散化功能时,cut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的,qcut 是根据每个值的大小来进行离散化的。
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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()。
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数据分析方向的第三方库是()。
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以下选项中,Python数据分析方向的第三方库是()。
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Python Web开发方向的第三方库是()。
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IDLE菜单中将选中区域取消缩进的快捷键是()。
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一个figure(图)可以包含多个axes(坐标系),但是一个axes只能属于一个figure。
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一个axes(坐标系)可以包含多个axis(坐标轴),包含两个即为2d坐标系,3个即为3d坐标系。
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调用 pltbar 函数,绘制柱状图。
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pltsubplot(2, 1, 1) 表示将图像窗口分为了 2 行 1 列, 当前活跃区为 1。
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通过 plttext 标注数值,设置参数 ha=;center; 纵向居中对齐,设置 va=;bottom;横向底部(顶部)对齐。
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axes是一个数轴区域,通常一个axes包含两个axis对象。
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subplot是按网格分割figure后的子画布。
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axes包含legend(图例)、title(子图标题)等属性。
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在绘制之前,需要设置内容,尺寸size、颜色color以及style,来决定图形如何渲染。
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axis实例包含了刻度标签tick label、轴的名字label、有刻度tick,以及轴对应的横向空间grid等。
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人工神经网络的模型按照学习方法来分成下面的哪几个?
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感知机模型是谁提出的?
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关于tensor的类型转换的问题,我们想要将该tensor投射为short类型,应该选择哪一种方法?
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在神经网络中,不包含那一层?
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adam梯度下降的方法是momentum和adagrad两种方法的融合。
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activationfunction 指的是什么()
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深度学习本质上是构建含有多隐层的机器学习架构模型,通过大规模数据进行训练,得到大量更具代表性的特征信息。
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tensor的形状是一经定义就不能改变。
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深度学习从业工作者又被称为调参工程师。
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Hebb或者赫布法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。
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LeCun确立了CNN的现代结构。
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卷积层常用的激活函数是relu。
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池化层常用到的3种循环方法是LP池化,混合池化,随机池化。
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CPU和GPU集群能够加速神经网络的训练进程。
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当序列很长的时候RNN会出现梯度消失问题。
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Fullconnected layer指的是()。
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全连接层则起到将学到的分布式特征表示映射到样本标记空间的作用。
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RNN在解决序列问题时遇到梯度消失的问题,一般采用的是LSTM进行解决。
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LSTM在哪一年被提出()。
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监督学习处理的是有标签的数据。
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智慧树知到《深度学习之瑞士军刀pytorch入门》章节测试答案