探索大数据和人工智能

探索大数据和人工智能 1 2012年7月 为挖掘大数据的价值 阿里巴巴集团在管理层设立 一职 负责全 面推进 数据分享平台 战略 并推出大型的数据分享平台 A首席数据官 B 首席科学家 C 首席执行官 D 首席架构师 2 整个 MapReduce的过程大致分为Map Shuffle Combine A Reduce B Hash C Clean D Loading 3 在Spak的软件栈中 用于交互式查询的是 A SparkSQL B Mllib C GraphX D Spark Streaming 4 在数据量一定的情况下 MapReduce是一个线性可扩展模型 请问服务器数量与处 理时间是什么关系 A数量越多处理时间越长 2 B 数量越多处理时间越短 C 数量越小处理时间越短 D 没什么关系 5 下列选项中 不是 kafka适合的应用场景是 A 日志收集 B 消息系统 C 业务系统 D 流式处理 6 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构 那么以下不是三种数据结构 之一的是 A 结构化数据 B 非结构化数据 C 半结构化数据 D 全结构化数据 7 下列选项中 不是人工智能的算法中的学习方法的是 A 重复学习 B 深度学习 C 迁移学习 D 对抗学习 3 8 自然语言处理难点目前有四大类 下列选项中不是其中之一的是 A 机器性能 B 语言歧义性 C 知识依赖 D 语境 9 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 A 给定标签 B 离散 C 分类 D 回归 10 中国移动自主研发 发布的首个人工智能平台叫做 A 九天 B OneNET C 移娃 D 大云 11 HDFS中 Namenodef的 Metadata的作用是 A 描述数据的存储位置等属性 B 存储数据 4 C 调度数据 D 12 电信行业的客户关系管理中 客服中心优化可以实现严重问题及时预警 请 问是用的什么技术实现的 A大数据技术 B 互联网技术 C 游戏技术 D 影像技术 13 随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小 老牌IT厂商正在改变商业模 式 向着什么靠拢 A 闭源 B 开源 C 独立 D 封闭 14 以下不是非结构化数据的项是 A 图片 B 音频 C 数据库二维表数据 D 视频 5 15 以下数据单位换算错误的是 A 1KB 1024B B 1GB 1024MB C 1TB 1000GB D 1MB 1024KB 16 下列选项中 不是Flume的特点的是 A 可靠性 B 集中式架构 C 可扩展性 D 可管理性 17 BP神经网络模型拓扑结构不包括 A 输入层 B 隐层 C 翰出层 D 显层 18 以下哪个不是语音识别的范畴 A 语音听写 B 语音台成 C 语音转写 D 语音唤醒 6 19 以下哪个场景可以称为大数据场景 A 故宫游客人 B 故宫门票收入 C 美团APP的定位信息 D 文章内容 20 2011年5月是哪家全球知名咨询公司在 Big data The next frontier for innovation competition and productivity 研究报告中指出 数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中 逐 渐成为重要的生产因素的 A 比尔恩门 B 麦肯锡 C 扎克伯格 D 乔图斯 21 下列选项中 哪项是分布式文件存储系统 A HDFS B Flume C Kafka D Zookeeper 22 下列选项中 正确描述Flume对数据源的支持的是 7 A 只能使用HDFS数据源 B 可以配置数据源 C 不能使用文件系统 D 不能使用目录方式 23 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 A 模型 B 表结构 C 结果 D 报表 24 下列选项中 不是人工智能的算法中的学习方法的是 A 重复学习 B 深度学习 C 迁移学习 D 对抗学习 25 语音识别产品体系有四部分 下列哪项不是体系之一 A 语音合成 B 语音播放 C 语音识别 D 语义理解 8 26 今年 大数据分析将出现革命性的新方法 从前的很多算法和基础理论可能 会产生理论級别的突破 而哪项技术将继续成为大数据智能分析的核心技术 A机器学习 B 智能物流 C 脑科学 D 智能终端 27 以下哪个不属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用 A 精准广告 B 网络管理 C 营销洞察 D 大数据检测和决策 28 RDD是由多个什么组成 A partition B computer C Action D Transformation 29 下列选项中 不是大数据的一部分的是 A 海量计算 B 大量数据管理 C 数据分析 9 D 单机计算 30 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 A 高人工智能 B 低人工智能 C 强人工智能 D 弱人工智能 31 mapreduce计算模型适用于哪种任务 A 多线程处理 B 有关联的行处理 C 批处理 D 实时数据变化处理 32 当前世界产生的数据总量的单位是 A KB B ZB C GB D TB 33 IBM提出的大数据5V特征包括更大 Volume 更快 Velocity 更多Variety 更值钱 Value 和 A 更有效 10 B 更充分 C 更真实 Veracity D 更直观 34 Spark 是基于什么的迭代计算框架 它适用于需要多次操作特定数据集的应用场 合 需要反复操作的次数越多 所需读取的数据量越大 受益越大 数据量小但是 计算密集度较大的场合 受益就相对较小 A 内存 B 硬盘 C 磁带 D 显卡 35 下列选项中 不是 kafka适合的应用场景是 A 日志收集 B 消息系统 C 业务系統 D 流式处理 36 数据采集的基本步骤 ETL 中不包括哪项 A 抽取转换 B 加载 C 计算 D 11 37 以下哪种学习方法不属于人工智能算法 A 迁移学习 B 对抗学习 C 强化学习 D 自由学习 38 语音识别常用的应用有四个 下列不是常用应用的是 A聊天 B 拨号 C 导航 D 设备控制 39 下列选项中 哪项是由谷歌开发的人工能箅法框架 A Kafka B Tensorflow C Caffe D Torch 40 大数据 是需要新处理模式才能具有更强的决策力 洞察发现力和流程 优化能力来适应 高増长率和多样化的信息资产 A 海量 B 少数 12 C 小量 D 结构化 41 MPP是指 A 大规模并行处理系统 B 受限的分布式计算模型 C 集群计算资源管理框架 D 分布式计算编程框架 42 Hadoop是 年诞生的 A 1985 1985 B 1995 1996 C 2005 2006 D 2015 2016 43 在 Spark的软件栈中 用于流计算的是 A GraphX B Mllib C Spark Streaming D SparkSQL 44 以下数据量可以称为大数据的是 13 A 100MB B 100KB C 100PB D 100MB 45 人工智能通过输入的图片 解析出图片的内容 这种技术叫什么 A 图片识别 B 语音识别 C 自动驾驶 D 消费金融 46 IBM的 是第一个在国际象棋上战胜人类 人工智能计算机 A Alphago B 深蓝 C 图灵机模型 D 深度学习机器人 47 下列选项中 不是人工智能的基础设施的是 A CPU服务器 B GPU服务器 C 专用芯片 D 游戏显卡 14 48 以下哪个不属于大数据在电信行业的应用 A数据商业化 B 物流网络 C 企业运营管理 D 客户关系管理 49 客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道 我们可以利用 在后端给客 服中心建立庞大的知识库 供接线员们使用帮忙他们快速精准的找到答案 A 大数据技术 B 客户画像 C 客户状态 D 客户心情 50 IBM提出的大数据5V特征包括 更快 velocity 更多 Variety 更值钱 Value 和更真实 Veracity A 更有效 B 更大 Volume C 更充分 D 更直观 51 Fume采用了三层架构 分别为 agent collector和 A Map 15 B storage C Shuffle D Hash 52 Hadoop2系列版本中默认的HDFS的block是多大 A32MB B 64MB C 128MB D 16MB 53 工信部官网正式发布大数据产业 一三五 发展规划是在哪一年 A 1987 B 1997 C 2007 D 2017 54 BP神经网络的学习规则是 A 梯度上升法 B 梯度下降法 C 梯度提升法 D 梯度曲线法 16 55 中国移动研发了智能客服问答机器人 使业务流程自动化 更加智能的回答 用户解决业务咨询 业务办理 流量查询等问题 A 精灵 B 阿尔法蛋 C 小度 D 移娃 56 对抗学习中两个网络互相竟争 一个负责生成样本 那么另一个负责做什么 A 判别样本 B 计算样本 C 统计样本 D 生成样本 57 以下应用没有使用你的地理位置信息的是 A 美团 B 滴滴 C 高德地图 D word 58 下列选项中 不是大数据发展趋势的是 A 大数据分析的革命性方法出现 B 大数据与云计算将深度融合 C 大数据一体机将陆续发布 17 D 大数据未来可能会被淘汰 59 在 Spark的软件栈中 用于图计算的是 A Spark Streaming B Mllib C GraphX D SparkSQL 60 HBASE的特点不包括哪些 A 面向行 B 稀疏性 C 多版本 D 高可靠性 61 总体来说 人工智能发展的未来趋势是 A 上升 B 下降 C 不动 D 大幅度下降 62 以下数据单位从小到大排列的顺序是 A GB B KB B B KB MB 18 C KB ZB PB D B MB KB 63 最初的大数据概念还比较模湖 只是隐约的知道像个性化推荐 搜索引擎之 类的处理需要大量数据 那么在搜索引擎方面 谁是世界上最大的厂商 A 谷歌 B 百度 C 360 D bing 64 下列选项中 哪个不是 HBASE的特点 A面向行 B 多版本 C 扩展性 D 稀疏性 65 下列选项中 不是用于数据存储的技术是哪一个 A MongoDB B MySQL C HDFS D Java 19 二 多选题 1 在数据清洗的过程中 总共可以归为三个阶段 它们分别是 A 数据加 工 B 数据质量检查 C 数据校对 D 数据标准化 2 HBASE的特点不包括哪些 A 面向行 B 稠密性 C 多版本 D 高可靠性 3 麦肯锡全球研究所对大数据的定义是 种规模大到在获取 存储 管理 分析方面大大超出了传統数据库软件工具能 力范围的数据集合 具有以下哪些特征 A 海量的数据规模 B 快速的数据流转 C 多样的数据类型 D 价值密度低 4 以下哪两项是人工智能发展的标志性产品 A 深蓝 20 alphago C 智能门禁 D 智能手机 5 在非电信领域 大数据可被应用到的以下哪些方面 A 公共安全 B 无明显应用 C 智能运输 D 智能建筑 6 大数据应用领域成就有哪些 A 金融 B 互联网电子商务 C 工业生产 D 没有明显成就 7 以下属于计算机视觉的研究方向的有 A 物体识别和检测 B 语音导航 C 视觉问答 看图说话 D 机器翻译 8 传统的机器学习算法可以分为哪三类 21 A 监督学习 B 无监督学习 C 半监督学习 D 强化学习 9 在人工智能发展历程中有过多次低谷期 这些低谷期最主要的两项原因是什 么 A 运算力不足 B 人员不足 C 技术瓶颈 D 费用太高 10 HBASE的应用场景有哪些 A 半结构化或非结构化数据 B 记录非常稀疏 C 结构化数据 D 超大数据量 11 使用有监督学习的问题可以被分为哪两类 A 回归问题 B 抽样问题 C 聚类问题 D 分类问题 22 12 下列选项属于人工智能的基本概念有 A 机器学习 B 深度学习 C BP神经网络 D 卷积神经网络 13 HBASE的应用场景有哪些 A 半结构化或非结构化数据 B 记录非常稀疏 C 结构化数据 D 超大数据量 14 下列选项中 是大数据发展趋势的是 A 开源大数据商业化进一步深化 B 打包的大数据行业分析应用开拓新市场 C 大数据细分市场规模进一步增大 D 大数据推动公司并购的规模和数量进一步提升 15 人工智能关键技术框架主要包括哪两层 A 基础设施 B 算法 C 技术 23 D 人员 16 2010年12月 工信部发布的物联网十二五规划上 把信息处理技术作为4项 关键技术创新工程之一被提出来 其中包括了哪些大数据的重要组成技术 A 海量数据存储 B 数据挖掘 C 图像视频智能分析 D python 17 世界经济论坛以 大数据的回报与风险 主题发布了 全球信息技术报告 第13版 通过该报告 各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有重大意义 A 推动经济发展 B 改善公共服务 C 增进人民福祉 D 保障国家安全 18 下列选项中 哪两项是可以用于数据采集的技术 A Flume B Hive C Kafka D Mahout 24 19 关于RDD 说法正确的两项是 A RDD不能由多个分区 partition 组成 B 弹性 集中式内存集 C RDD能生成 ChildrenRDD D 是一个容错的 并行的数据结构 20 以下用到语音识别技术的应用包括 A 苹果手机siri B 微信 C 百度地图 D word 21 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发展 A 健康 B 教育 C 探索太空 D 理财 22 HDFS适用于什么样的应用场景 A 存储和管理PB级别的数据 B 处理非结构化数据 C 注重数据处理的吞吐量 D 大量小文件 25 23 Flume采用了三层架构 每一层均可以水平扩展 它们分别是 A agent B collector C storage D source 24 KAfak的总体数据流有三个关键角色 它们分别是 A Producer B Message C Cluster D Consumer 25 业务运营监控 可以基于大数据分析从下列哪三个维度为运营商监控管道和 客户运营情况 A 网络 B 业务 C 气候 D 用户 26 自然语言处理的主要难点不包括以下哪两项 A 语言独立性 B 语言歧义性 26 C 多国语言 D 语境 27 以下数据量不能说成大数据的是 A 100MB B 1000KB C 100PB D 1EB 28 以下哪些属于大数据在电信行业的应用 A 网络管理和优化 B 数据商业化 C 客户关系管理 D 企业运营管理 29 通过地理位置信息可以分析出哪些信息 A 颜值 B 家庭住址 C 工作地址 D 体重 30 人工智能技术的基础设施不包括哪两部分 A 系统应用 27 B 机器学习算法 C 基础硬件 D 算法框架 31 自然语言处理需要解决的难点有哪些 A 语言歧义性 B 语言鲁棒性 C 知识依赖 D 语境 32 HDFS在哪些场景中表现很差 A 大量小文件 B 随机读取 C 修改文件 D 存储和管理PB级别数据 33 大数据的业务应用处理需要经过哪些流程 A 数据采集 B 数据清洗 C 数据建模 D 数据加工 34 HDFS适用于哪些场景 28 A 大量小文件 B 存储和管理PB级别数据 C 一次写入 多次读取 D 低延迟读取 35 人工智能在哪些领域应用广泛 A 健康医疗 B 智能投顾 C 智能教育 D 智能法务 36 以下哪两个属于大数据特征 A 数据体量大 B 价值密度高 C 数据种类多 D 处理速度慢 37 数据建模目前有两种比较通用的方式 分别是 A 通用建模 B 专属建模 C 范式建模 D 维度建模 29 38 以下应用使用了你的地理位置信息的是 A 滴滴 B 百度地图 C word D excel 39