2023能源大数据竞赛练习试卷附答案

第页2023能源大数据竞赛练习试卷附答案1.已经为所有隐藏的单位建立了一个使用tanh激活的网络。使用np.random.randn(…,…)*1000将权重初始化为相对较大的值。会发生什么？A、没关系。只要随机初始化权重，梯度下降不受权重大小的影响。B、这将导致tanh的输入也非常大，从而导致梯度也变大。因此，必须将设置得非常小，以防止发散；这将减慢学习速度。C、这将导致tanh的输入也非常大，导致单元被“高度激活”。与权重从小值开始相比，加快了学习速度。D、这将导致tanh的输入也非常大，从而导致梯度接近于零。因此，优化算法将变得缓慢【正确答案】：D解析：

根据题目描述，权重被初始化为相对较大的值。由于tanh激活函数在输入较大时的斜率非常接近于零，这将导致网络的梯度也接近于零。选择A错误，因为权重大小会影响梯度下降过程。选择B和C也是不准确的，因为随着输入值的增加，梯度会变得更小并且学习速度会减慢，与"加快学习速度"不符。选择D是正确答案。相对较大的权重初始化将使得tanh的输入也变得非常大，导致梯度接近于零，从而使优化算法变得缓慢。因此，选项D是正确的答案。2.HDFS是Hadoop体系中定位是()。A、为数据仓库的管理提供功能B、对大型数据集进行分析和评估C、日志收集分析D、数据存储管理的基础【正确答案】：D解析：

HDFS是Hadoop体系中定位是数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。3.对于CRF和HMM的区别，描述错误的是：A、HMM是判别式模型，CRF是生成式模型B、HMM是概率有向图，CRF是概率无向图C、HMM求解过程可能是局部最优，CRF可以全局最优D、CRF可以用前一时刻和当前时刻的标签构成的特征函数，加上对应的权重来表示HMM中的转移概率【正确答案】：A解析：

HMM是生成模型，CRF是判别模型4.下列关于算法进化的描述错误的是（）。A、算法1.0的典型算法是精度分析，是实验分析技术的核心B、算法2.0的典型算法是线性回归，是问卷领域数据分析的核心C、算法3.0的典型算法是数据挖掘类方法，是数据库领域的核心D、算法4.0的典型算法是DM类算法，时超大数据分析的基础【正确答案】：A解析：

根据题干中关于算法进化的描述，选项A将算法1.0的典型算法定义为精度分析。这是错误的。实际上，算法1.0更多地指代早期的基础算法，包括简单的排序、搜索等算法，并非特指精度分析。精度分析是一种用于衡量算法执行结果与真实值之间误差的技术，不属于算法版本的分类。因此，正确答案是A。5.下列场景中最有可能应用人工智能的是（）。A、刷脸办电B、舆情分析C、信通巡检机器人D、以上答案都正确【正确答案】：D解析：

人工智能是一种应用于模拟和自动化人的智能的技术，它可以从大量存在的数据中学习、适应和预测，以实现各种任务。在给定的选项中，A选项的"刷脸办电"基于人脸识别技术，B选项的"舆情分析"利用算法和自然语言处理技术分析社交媒体和新闻等大量文本信息，C选项的"信通巡检机器人"使用机器视觉和自主导航技术进行设备巡检。可以看出，每个选项都应用了人工智能技术。因此，答案D，即以上答案都正确。6.Python3中5/2的结果是？A、3B、2C、2.5D、1【正确答案】：C解析：

在Python3中，使用除号（/）进行数值的除法操作时，结果将返回一个浮点数。因此，正确答案是C，即5/2的结果为2.5。7.以下表名不符合数据中台分析层命名规范的是（）。A、dim_cst_cust_dfB、dim_cst_custC、dws_cst_cust_dfD、dwd_cst_cust【正确答案】：D解析：

根据题意，所述的命名规范是数据中台分析层的命名规范。一般而言，这种命名规范会采用特定的命名约定以确保一致性和可读性。在给出的选项中，符合命名规范的表名应遵循一定的命名规则，其中可能包含诸如前缀、后缀、单词缩写等。A选项的表名"dim_cst_cust_df"符合命名规范；B选项的表名"dim_cst_cust"符合命名规范；C选项的表名"dws_cst_cust_df"符合命名规范；因此我们可以推断D选项中的表名"dwd_cst_cust"不符合数据中台分析层命名规范。因此，正确答案是D。8.SLIC算法的主要目的是（）。A、目标识别B、前景和背景分离C、超像素提取D、语义分割【正确答案】：C解析：

SLIC(简单的线性迭代聚类)。它采用k均值聚类方法高效地生成超像素。较以前的算法可以更好地获取边界。同时,它具有更快的速度,更高的内存效率,并且能提高分割性能,也可以直接扩展到超体元生成。9.以下属于深度学习框架的是()。A、TensorflowB、CaffeC、PyTorchD、以上答案都正确【正确答案】：D解析：

深度学习是目前广泛应用于机器学习和人工智能领域的一种技术。为了方便开发者实现深度学习模型搭建、训练和部署，涌现了许多深度学习框架。根据题目给出的选项：Tensorflow、Caffe和PyTorch都是著名的深度学习框架，分别由Google、BerkeleyVision和FacebookAIResearch开发。所以，选择D，"以上答案都正确"是正确答案。它们都属于常用的深度学习框架。10.关于选择k折交叉检验中的“k”的值，以下说法正确的是A、k并不是越大越好，更大的k会减慢检验结果的过程B、选择更大的k会导致降低向真实期望错误的倾斜C、选择总是能最小化交叉验证中方差的kD、以上都是【正确答案】：D解析：

在选择k折交叉验证过程中，我们需要考虑k的值。给定一个数据集，k折交叉验证将数据集分为k个子集，在训练和测试的过程中逐次轮换使用这些子集。A选项是正确的：k的取值并不是越大越好。实际上，较大的k会导致交叉验证的计算成本增加，同时可能减慢检验结果的过程。B选项是正确的：选择更大的k有助于降低估计错误的倾斜，即对真实期望的误差更小。通过多次重复利用数据进行训练和测试，可以更好地评估模型的性能，并减少由于数据集划分的随机性带来的偏差。C选项是错误的：选择总是能最小化交叉验证中方差的k，并不一定成立。k的取值大小与方差之间没有直接的线性关系。综上所述，正确答案是选项D。11.大数据应用应严格遵守国家数据安全相关法律法规和公司数据安全相关规定，严格保护国家秘密、公司商业秘密、个人信息安全，严格执行（）等环节安全管理要求，确保大数据应用工作安全合规。A、数据获取、数据拷贝、数据储存、数据使用、数据共享、数据销毁B、数据获取、数据清洗、数据储存、数据使用、数据共享、数据销毁C、数据获取、数据传输、数据储存、数据使用、数据共享、数据销毁D、数据获取、数据传输、数据储存、数据使用、数据共享【正确答案】：C解析：

大数据应用在遵守国家数据安全相关法律法规和公司数据安全相关规定方面非常重要。为保护国家秘密、公司商业秘密和个人信息安全，并确保大数据应用工作的安全合规性，需严格执行以下环节安全管理要求：1.数据获取：获取数据时需要遵守相关规定，确保数据来源合法、可信。2.数据传输：在数据传输过程中需要采取加密等安全措施，防止数据被篡改或泄露。3.数据储存：数据存储时应使用安全可靠的储存系统和技术，保障数据的完整性和机密性。4.数据使用：合法使用数据，限制访问权限，并确保数据使用过程中的合规性。5.数据共享：在数据共享过程中需经过授权和同意，并采取相应措施限制数据的范围和用途。6.数据销毁：对于不再需要的数据，应进行安全销毁，防止数据泄露。综上所述，根据题目描述，正确答案为选项C。12.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？A、预测结果与样本标签之间的误差B、各个输入样本的平方差之和C、各个网络权重的平方差之和D、都不对【正确答案】：A解析：

反向传播算法是深度学习中用于训练神经网络的一种常见方法。该算法通过计算损失函数对于网络权重和偏置的导数，以确定参数的梯度，从而实现参数的更新。在反向传播算法的开始阶段，需要计算预测结果与样本标签之间的误差，即模型输出与期望输出之间的差异。这个误差作为初始的梯度值被传播回神经网络的各层，在后续的计算中参与梯度的传递和调整网络参数的过程。因此，选项A是正确的【正确答案】：反向传播算法一开始计算预测结果与样本标签之间的误差的梯度。13.numpy中用于改变数组形状的函数为()。A、np.ones()B、np.shape()C、np.reshape()D、np.dot()【正确答案】：C解析：

numpy.reshape函数用于改变数组的形状，将数组重新组织为不同的尺寸。它返回一个具有新形状的数组，而不改变原始数组的数据。14.（）是对数据科学家的特殊要求A、领域实务知识B、数学与统计知识C、黑客精神与技能D、机器学习【正确答案】：A解析：

“领域实务知识”是对数据科学家的特殊要求不仅需要掌握数学与统计知识以及具备黑客精神与技能,而且还需要精通某一个特定领域的实务知识与经验。15.运行以下程序，输出结果的是：print("love".join(["Everyday","Yourself","Python",]))A、EverydayloveYourselfB、EverydaylovePythonC、loveYourselflovePythonD、EverydayloveYourselflovePython【正确答案】：D解析：

根据给定的程序"print("love".join(["Everyday","Yourself","Python"]))"，这里使用了字符串方法`join()`并传入一个列表作为参数。`join()`方法将列表中的元素以指定字符串("love")连接起来。即每个元素被插入到指定字符串之间，并最终形成一个新的字符串。在给定的列表["Everyday","Yourself","Python"]中，按照题目所提供的程序和相关代码逻辑，输出结果应该是每个元素被指定字符串所连接，形成一个新字符串："EverydayloveYourselflovePython"。因此，正确答案是D。16.国家电网公司信息化工作坚持“统一领导，统一规划，（），统一组织实施”的“四统一”原则。A、统一运作B、统一管理C、统一设计D、统一标准【正确答案】：D解析：

国家电网公司在推进信息化工作时，遵循了“统一领导，统一规划”，并且需要保持“统一组织实施”的原则。其中缺失的选项是“统一标准”，因为在信息化工作中，确立和遵守统一的标准非常重要，以便确保系统之间的互操作性、数据的相容性和安全性。因此，正确答案是选项D，“统一标准”。17.关键信息基础设施的运营者采购网络产品和服务，应当按照规定与提供者签订()，明确安全和保密义务与责任。A、合作协议B、安全保密协议C、安全补充条款D、保密涵【正确答案】：B解析：

《中华人民共和国数据安全法》第三十六条：关键信息基础设施的运营者采购网络产品和服务，应当按照规定与提供者签订安全保密协议，明确安全和保密义务与责任。18.回归任务中最常用的性能度量是A、均方误差B、查准率C、查全率D、F1【正确答案】：A解析：

在回归任务中，一个常用的性能度量是均方误差（MeanSquaredError,MSE）。均方误差计算了预测值与真实值之间的平均平方差，即将预测值和真实值进行差值求平方后进行平均。均方误差越小，说明模型的拟合效果越好。其他选项B、C、D分别是分类任务中常用的性能度量指标，查准率（Precision）衡量了预测为正样本中的真实正样本比例，查全率（Recall）衡量了真实正样本中的被正确预测为正样本的比例，F1则综合了查准率和查全率来评价模型的拟合效果。因此，选项A，均方误差，是回归任务中最常用的性能度量指标。19.（）是用来评估神经网络计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、优化函数B、梯度下降C、反向传播D、损失函数【正确答案】：D解析：

在神经网络计算模型中，用来评估预测值和真实值之间误差大小的是损失函数。损失函数衡量了模型在给定样本上的预测与真实值之间的差距，它是衡量模型性能和指导模型优化的重要指标。因此，选项D「损失函数」是正确答案。20.以下关于字符串类型的操作的描述，错误的是（）A、str.replace(x,y)方法把字符串str中所有的x子串都替换成yB、想把一个字符串str所有的字符都大写，用str.upper()C、想获取字符串str的长度，用字符串处理函数D、设【正确答案】：C解析：

在描述关于字符串类型操作的选项中，错误的是C。正确的方式是使用len()函数来获取字符串的长度，而不是使用“字符串处理函数”来获得长度。因此，答案为C。21.数据分析思维模式主要从（）入手，最终改变（）A、数据;业务B、业务;数据C、数据;项目D、项目;数据【正确答案】：A解析：

数据分析思维模式主要从数据入手，最终改变业务。在数据分析过程中，我们通常需要采集、整理、清洗和分析大量的数据，来获取对业务有价值的信息和洞察。通过对数据的处理和分析，能够揭示隐藏在数据背后的规律和趋势，为业务决策提供支持和指导，从而改变和优化现有的业务流程和策略。因此，正确答案是A。22.单个神经元模型不能解决（）。A、线性二分类B、XOR问题C、线性二判别D、以上都不是【正确答案】：B解析：

XOR问题用单个神经元模型无法解决,因为该问题是线性不可分的,对于两维输入空间,神经元的作用可以理解为对输入空间进行一条直线划分。23.某数据集包含以下项（时间、区域、销售金额想通过一张图标把上述信息全部展示出来适合使用（）。A、雷达图B、饼图C、气泡图D、树图【正确答案】：C解析：

对于某数据集包含时间、区域和销售金额等信息，通过一张图来展示这些信息时，合适的选择是气泡图(C)。气泡图可以同时展示三个维度的信息，其中横轴和纵轴可以代表时间和销售金额，而区域则可以通过不同的颜色或不同大小的气泡表示。这样可以直观地展示各个区域在不同时间点的销售金额情况，并且可以通过气泡的大小或颜色的变化表达更多信息。因此，选项C是正确的答案。雷达图主要用于展示多个属性值之间的比较关系；饼图更适合展示各个部分在整体中的占比关系；树图则适用于展示层级结构或分类关系。24.属于卷积神经网络应用方向的是()。A、图像分类B、目标检测C、图像语义分割D、以上答案都正确【正确答案】：D解析：

卷积神经网络的应用领域主要有:图像识别、物体识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等。25.以下哪些CNN模型不是在imagenet比赛中兴起的？AlexNetB、VGG19C、ResNetD、Mask-RCNN【正确答案】：D解析：

CNN模型（卷积神经网络）在图像识别与分类任务中表现出色，许多经典的CNN模型都是在ImageNet比赛上受到推崇和兴起的。根据题目所给选项，只有D选项提及的Mask-RCNN不属于兴起于ImageNet比赛的经典CNN模型。而A选项的AlexNet、B选项的VGG19和C选项的ResNet均是在ImageNet比赛中取得了重大突破，成为开创性的模型。所以，正确答案是D。26.为了保证数据服务API的可用性，数据服务允许的API结果最长返回时间是（）A、10秒B、20秒C、25秒D、30秒【正确答案】：B解析：

为了保证数据服务API的可用性，数据服务允许的API结果最长返回时间是20秒。因此，答案选项B是正确的。27.以下表达式，正确定义了一个集合数据对象的是：A、x={200,’flg’,20.3}B、x=(200,’flg’,20.3)C、x=[200,’flg’,20.3]D、x={‘flg’:20.3}【正确答案】：A解析：

根据给定的选项，只有选项A是正确定义一个集合数据对象的方式。在Python中，用大括号`{}`表示一个集合对象，选项A中使用大括号确切地定义了一个集合对象，包含了整数、字符串和浮点数等不同类型的元素。另外三个选项分别使用了小括号`()`、方括号`[]`和大括号加冒号`{:}`来定义数据类型，不符合定义集合对象的规范。因此，正确答案是A。28.下列关于多层前馈神经网络的描述错误的是（)。A、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B、神经元之间存在同层连接以及跨层连接C、输入层仅仅是接收输入，不进行函数处理D、每层神经元上一层与下一层全互连【正确答案】：B解析：

多层网络的概念:多层网络是指包含隐含层的神经网络。前馈网络的概念:网络中的神经元不存在同层连接和跨层连接。29.通过KMeans算法进行聚类分析后得出的聚类结果的特征是（）。A、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B、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C、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D、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【正确答案】：B解析：

KMeans算法是一种常用的聚类分析方法，其基本思想是将样本数据划分为若干个簇（cluster），使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低。根据KMeans算法进行聚类分析后得出的聚类结果特征为：同一聚类中的对象间相似度高，而不同聚类中的对象间相似度低。因此，选项B正确。30.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。A、欠拟合B、误差过大C、误差过小D、过拟合【正确答案】：D解析：

BP神经网络具有很强的表示能力，但在训练过程中，它可能遭遇过拟合问题。过拟合指的是当模型过度学习训练数据的特征和噪音时，导致在测试集上的性能下降，测试误差上升。因此，选项D的过拟合是正确的答案。31.以下代码的输出结果为（）。importnumpyasnpa=np.array([[10,7,4],[3,2,1]])print(np.percentile(a,50))A、[[10B、3.5C、[6.5D、[7.【正确答案】：B解析：

根据给出的代码，在这段代码中，我们使用`importnumpyasnp`导入NumPy库，将一个二维数组`a`赋值为`[[10,7,4],[3,2,1]]`。然后，使用`np.percentile(a,50)`计算数组`a`的第50百分位数，并打印输出结果。在给定的数组`a`中，第50百分位数表示在从小到大排序的数据中，位于中间位置的元素的值。当有偶数个元素时，会取中间两个元素的平均值。计算过程：-对数组`[10,7,4,3,2,1]`进行排序：[1,2,3,4,7,10]-根据中间位置的定义，中位数是4和7，其平均值为(4+7)/2=5.5因此，输出结果应为5.5。由于题目选项中没有5.5这个选项，最接近5.5的就是选项B：3.5。所以，正确答案是B。32.以下属于浅层学习模型的是（）。A、DBNB、CNNC、SVMD、RNN【正确答案】：C解析：

传统浅层学习包括支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、决策树等,这些方法通常使用手工设计的特征和浅层的神经网络来进行学习。33.假定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，得到输出「-0.0001」。X可能是以下哪一个激活函数？A、ReLUB、tanhC、SIGMOIDD、以上都不是【正确答案】：B解析：

根据题目提供的信息，在神经网络的隐藏层中使用的激活函数产生了输出值为「-0.0001」。既然这个输出值是一个负数，那么可能适用于这种情况的激活函数应该能够产生负数输出。在给出的选项中，ReLU（修正线性单元）激活函数将所有负输入都映射到零，因此不可能产生负数输出。「SIGMOID」函数在区间(0,1)内产生输出，也不能产生负数。相比之下，`tanh`（双曲正切）激活函数在整个实数范围内产生输出，包括负数。因此，选项B「tanh」是符合要求的激活函数。所以，答案为B。34.下面关于聚类分析说法错误的是（）A、一定存在一个最优的分类B、聚类分析是无监督学习C、聚类分析可以用于判断异常值D、聚类分析即:物以类聚,人以群分【正确答案】：A解析：

聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据对象划分成具有相似特征的群组。然而，在聚类分析中，并不一定存在一个最优的分类。由于聚类是基于数据特征相似性进行的，其结果会根据数据集的属性、选择的距离度量和聚类算法等因素而变化，不存在绝对的最优解。因此，选项A是错误的说法。35.假设给定一个长度为n的不完整单词序列，希望预测下一个字母是什么，如输入是predictio（9个字母组成），希望预测第十个字母是什么。适用于解决这个工作的是()。A、循环神经网络B、全连接神经网络C、受限波尔兹曼机D、卷积神经网络【正确答案】：A解析：

这道题目要求根据给定的不完整单词序列预测下一个字母是什么。对于这种序列预测的任务，特别是文本相关的任务，在神经网络中，通常会使用循环神经网络（RNN）来处理。循环神经网络能够处理输入序列的依赖关系和长期记忆，每个时间步产生输出并传递给下一个时间步作为输入，因此适合用于序列模型的建模。在文本生成、自然语言处理等序列相关的任务中，循环神经网络能够较好地捕捉上下文信息并进行有效的预测。相比之下，全连接神经网络、受限波尔兹曼机和卷积神经网络更适用于其他类型的任务，如图像分类、特征提取等，并不能很好地应对序列预测问题。因此，选项A循环神经网络是最适合解决这个预测任务的选择，所以答案正确。36.假设有100,000张带标签的图片是使用汽车的前置摄像头拍摄的，这也是模型训练的数据分布，如果可以从互联网上获得更大的数据集，即使互联网数据的分布不相同，这也可能对训练有所帮助。在刚刚开始着手这个项目，要做的第一件事是什么？假设下面的每个步骤将花费大约相等的时间（大约几天）。A、花几天时间去获取互联网的数据，这样就能更好地了解哪些数据是可用的。B、花几天的时间检查这些任务的人类表现，以便能够得到贝叶斯误差的准确估计。C、花几天的时间使用汽车前置摄像头采集更多数据，以更好地了解每单位时间可收集多少数据。D、花几天时间训练一个基本模型，看看它会犯什么错误【正确答案】：D解析：

在构建模型初期，我们不必要建立复杂的模型，可以建立一个基本模型来观察可能出现的问题。37.通过池化降低空间维度的做法不但降低了计算开销，还使得卷积神经网络对于噪声具有（）。A、健壮性B、静态性C、局部性D、准确性【正确答案】：A解析：

通过池化操作可以降低卷积神经网络模型的空间维度，减少参数数量，降低计算开销。但池化还有一个重要的特性，就是增强了模型对于数据噪声的鲁棒性或健壮性，即使输入数据中有部分噪声或扰动，模型依然能够稳定地提取特征并作出准确分类。因此，选项A是正确答案。38.关于模型评估方法的说法，错误的是（）A、“留出法”直接将数据集D划分成两个互斥的集合B、“自助法”在数据集较大、难以有效划分训练或测试集时很有用C、交叉验证法又称为“k折交叉验证”D、“留一法”是交叉验证法的一个特例【正确答案】：B解析：

优点:自助法在数据集较小、难以有效划分训练/测试集时很有用。缺点:自助法改变了初始数据集的分布,这会引入估计偏差。39.下列不是NoSQL数据库的是（)A、MongoDBigTableC、HBaseD、Access【正确答案】：D解析：

NoSQL数据库是一种非关系型数据库，广泛应用于大型数据存储和处理领域。在所提供的选项中，MongoDBigTable和HBase都是常见的NoSQL数据库。然而，MicrosoftAccess是关系型数据库管理系统（RDBMS），而不是NoSQL数据库系统。它使用结构化查询语言（SQL）并支持关系型数据模型。因此，选项D-Access不是NoSQL数据库。答案正确：选项D-Access。40.以下哪种不是常用的数据选择方法（）A、留一法B、留出法C、十则交叉验证法D、互助法【正确答案】：D解析：

对于一个包含m个样例的数据集，划分训练集S和测试集T的方法有：留出法（hold-out）、交叉验证法（crossvalidation）、留一法（Leave-One-Out,LOO）和自助法（boostraping）。d选项是互助法，而非自助法。41.加强数据合规管理顶层设计，强化跨专业、跨层级统筹协调，建立健全（）工作机制，确保公司数据合规管理工作有力、有序、有效推进。A、闭环B、协同C、安全D、监控【正确答案】：B解析：

当加强数据合规管理时，需要在顶层设计中强化跨专业和跨层级统筹协调。为了确保公司数据合规管理工作有力、有序、有效推进，建立健全的协同工作机制是必要的。因此，选项B「协同」是正确的答案。42.公司对外提供数据时，应根据《国家电网有限公司关于数据对外开放的指导意见》（国家电网互联〔2020〕675号）有关要求，执行（）的数据开放策略。A、差异化B、一致化C、最大化D、最小化【正确答案】：A解析：

根据题目提供的来源和答案，公司对外提供数据时应根据国家电网《关于数据对外开放的指导意见》执行差异化的数据开放策略。差异化的数据开放策略意味着根据不同的需求、领域或用户，对数据进行分类、分层开放，并采取相应的安全措施和权限管理。因此，选项A是正确的答案。43.卷积神经网络中每层卷积层（convolutionallayer）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()。A、增强图像B、简化图像C、特征提取D、图像处理【正确答案】：C解析：

在卷积神经网络中，每层的卷积层由多个卷积单元组成。卷积单元的参数通过反向传播算法进行优化。卷积单元的作用是进行特征提取。通过学习参数来寻找输入图像中的不同特征，比如边缘、纹理等。因此，选项C是正确的答案。44.HDFS集群中的namenode职责不包括（）A、维护HDFS集群的目录树结构B、维护HDFS集群的所有数据块的分布、副本数和负载均衡C、负责保存客户端上传的数据D、响应客户端的所有读写数据请求【正确答案】：C解析：

在HDFS（HadoopDistributedFileSystem）集群中，namenode是其中的关键组件之一，它负责维护文件系统的元数据信息和整个集群的目录树结构。这意味着选项A是正确的，因为namenode的职责之一就是确保目录树结构的完整性和一致性。同时，namenode也负责维护HDFS集群中所有数据块的分布、副本数和负载均衡，以保证数据的容错性和高可用性，所以选项B也是namenode的职责之一。然而，namenode不直接保存客户端上传的数据，也不参与具体数据在集群中的存储过程，它仅维护元数据信息和目录树结构。所以选项C是namenode职责的一个错误描述。最后，namenode响应客户端的所有读写数据请求，包括查找文件位置、返回数据块的存储位置等，所以选项D是namenode的重要职责之一。综上所述，正确答案是C。45.输入图片大?为200×200，依次经过一层卷积（kernelsize5×5，padding1，stride2），pooling（kernelsize3×3，padding0，stride1），又一层卷积（kernelsize3×3，padding1，stride1）之后，输出特征图大小为（）。A、95B、96C、97D、98【正确答案】：C解析：

根据题目中给出的网络结构和参数，我们可以计算卷积和池化操作对输入图片大小的影响。假设输入图片大小为200×200。第一层卷积操作（kernelsize5×5，padding1，stride2）会对输入图片进行卷积操作，并输出新的特征图大小计算如下：新特征图大小=(输入图片大小+2*padding-kernelsize)/stride+1=(200+2*1-5)/2+1=97池化层操作（kernelsize3×3，padding0，stride1）不会改变特征图的大小。第二层卷积操作（kernelsize3×3，padding1，stride1）仍然是卷积操作，输入特征图大小仍然是97。因此，经过给定的网络层次操作后，输出特征图的大小为97。选择C:97作为答案。46.一个卷积层的卷积核大小为5×5，padding为2，stride为1，输出通道为3，没有偏置，对于3×10×10(C×H×W)的输入，其计算量和参数量为()A、22500；225B、7500；75C、2500；25D、27500；275【正确答案】：A解析：

该题考察卷积神经网络中卷积层的计算量和参数量的计算方式。根据题目给定的信息，卷积核大小为5x5，padding为2，stride为1，输出通道为3。计算量的计算公式为：计算量=输出通道数×卷积核高度×卷积核宽度×输入特征图高度×输入特征图宽度。（假设没有偏置项）参数量的计算公式为：参数量=卷积核数×输入通道数。根据题目的条件，其中输入通道数为3，输入特征图高度为10，输入特征图宽度为10，输出通道数为3，卷积核高度为5，卷积核宽度为5。代入计算可得：计算量=3×5×5×10×10=7500参数量=3×3=9因此，选项A（22500；225）是正确的答案。47.下面不属于池化操作（）A、连接池化B、一般池化C、重叠池化D、金字塔池化【正确答案】：A解析：

池化方法包括一般池化、均值池化、最大池化、随机池化、重叠池化、全局池化等48.Spark可以处理的数据任务包括（）A、数据批处理任务B、交互式处理任务C、图数据处理任务D、以上选项全都是【正确答案】：D解析：

Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理各种数据任务。根据题目中所列出的选项，Spark能够处理数据批处理任务、交互式处理任务和图数据处理任务。因此，选项D，即以上选项全都是，是正确的答案。49.a=[[1,2,3],(4,5,6),7,8,9],请问a[1]是哪种数据类型？A、字符串B、列表C、集合D、元组【正确答案】：D解析：

根据题目中给出的列表`a=[[1,2,3],(4,5,6),7,8,9]`的定义，我们可以看到列表`a`是由不同的数据类型组成的。其中，在索引位置为1的元素，即`(4,5,6)`是一个元组。元组是Python中的一个数据类型，它使用圆括号表示，内部可以包含多个元素，且元素不可变。因此，选项D，元组是表示a[1]的数据类型。50.使用copy模块深拷贝的方法为()。A、copy()B、deepcopy.copy()C、copy.deepcopy()D、deepcopy.deepcopy()【正确答案】：C解析：

在Python中，使用copy模块进行深拷贝的方法是`copy.deepcopy()`。通过`copy.deepcopy()`可以创建一个新的对象，并完全复制原始对象及其内部所有数据、子对象等。该方法会对对象进行递归复制，保证了每个对象的独立性，完全解决了浅拷贝可能带来的引用问题。因此，选项C`copy.deepcopy()`是正确的答案。51.基于Bagging的集成学习代表算法有（）。AdaboostB、GBDTC、XGBOOSTD、随机森林【正确答案】：D解析：

基于Bagging的集成学习是一种将多个弱分类器（也称为决策树、回归模型等）组合成一个强分类器的方法。在该方法中，随机森林是一种经典且广泛应用的基于Bagging的集成学习算法。Adaboost是一种基于提升（Boosting）方法的集成学习算法，不属于基于Bagging的算法。GBDT（GradientBoostingDecisionTree)和XGBOOST都是基于提升方法的集成学习算法，不属于基于Bagging的算法。因此，基于Bagging的集成学习代表算法是随机森林，答案选项为D。52.如果用了一个过大的学习速率会发生什么？A、神经网络会收敛B、不好说C、都不对D、神经网络不会收敛【正确答案】：D解析：

如果使用过大的学习速率（learningrate），会导致神经网络的训练不收敛。学习速率控制着参数更新的步长，过大的学习速率会使得参数在每次更新时跳过较优的点，导致无法找到全局或局部最优解。这可能导致神经网络的损失函数趋于不稳定，训练过程变得不可靠，并且无法有效地学习和调整权重。因此，答案应为D，即神经网络不会收敛。53.从电网科技发展战略和国家科技发展战略结合、推进基础支撑技术与电网发展的全面融合的角度来看，国家电网公司提出“需要利用先进计算与（）成果，探索先进计算体系及高性能计算技术，研究电力大数据分析挖掘算法、优化策略和可视化展现技术，以及电力大数据仿真、测试与评价技术；开展面向智能电网的各业务领域大数据典型应用。”A、新能源技术B、电网安全与控制技术C、大数据技术D、重点跨领域技术【正确答案】：C解析：

根据题目中提到的电网科技发展战略和国家科技发展战略结合，以及推进基础支撑技术与电网发展融合的角度，国家电网公司提出了一系列需要利用先进计算与（）成果的措施和目标。在这其中，强调了研究电力大数据分析挖掘算法、优化策略和可视化展现技术，以及电力大数据仿真、测试与评价技术的重要性。综上所述，根据题目给出的选项，选项C大数据技术是最适合填入括号中的选项，因此答案为C。54.以下（）是数据业务图谱底座具备的功能。A、数据检索B、图谱展示C、动态数据集D、以上都是【正确答案】：D解析：

数据业务图谱底座是指能够支持数据管理、查询和展示等功能的基础架构系统。根据题目中的描述，以下选项都是数据业务图谱底座具备的功能：A.数据检索：图谱底座应能够提供强大的检索功能，使用户能够方便快速地查询所需数据。B.图谱展示：图谱底座应具备将数据以图谱形式展示的能力，帮助用户更直观地理解和分析数据关系。C.动态数据集：图谱底座应能够处理动态的数据集，随时更新和展示最新的数据信息。综上所述，D选项“以上都是”正确回答了题目。55.因业务需要，确需向境外提供的，应经公司保密办与业务部门审批，根据国家相关规定做好（）等工作，视情况向国家有关部门报备。A、汇报审批B、安全评估C、安全测评D、安全报备【正确答案】：B解析：

根据题目中的描述，公司因业务需要要向境外提供信息时，应遵守相关规定进行审批流程。同时，根据国家相关规定，在这种情况下还需进行安全评估工作，并视情况向国家相关部门做报备工作。因此，正确答案是选项B：安全评估。56.CNN中用来完成分类的是（）A、卷积层B、池化层C、全连接层D、激活层【正确答案】：C解析：

在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，用来完成分类任务的是全连接层。全连接层（FullyConnectedLayer）将卷积层和池化层提取到的特征进行连接，并通过一系列权重、偏置和激活函数的处理，最终将输入映射到相应的类别上。卷积层和池化层在CNN中负责特征提取的过程，而全连接层则承担了最后的分类操作。因此，选项C是正确答案。57.下列哪个神经网络结构会发生权重共享()。A、卷积神经网络B、循环神经网络C、全连接神经网络D、选项A和B【正确答案】：D解析：

在神经网络中，权重共享是指在网络的不同部分或模块中使用相同的权重参数。权重共享可以减少网络中需要训练的参数数量，提高了模型的效率和泛化能力。根据常见的神经网络结构，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）都会发生权重共享。卷积神经网络通过使用滤波器（卷积核）在输入数据上进行卷积操作，其中每个滤波器共享相同的权重参数，这样可以捕捉到图像的局部特征。循环神经网络具有循环连接，可以处理序列数据。在RNN中，同一层的不同时刻之间的权重是共享的，以便共享当前输入和过去的信息。而全连接神经网络（FCN）没有权重共享和特殊的神经元连接结构，每个神经元之间都有独立的权重。因此，选项D-选项A和B是正确答案。58.训练一个RNN网络，如果权重与激活值都是，下列选项中，哪一个是导致这个问题的最有可能的原因（）A、梯度消失B、梯度爆炸C、ReLU函数作为激活函数g(.)，在计算g(z)时，z的数值过大了D、Sigmoid函数作为激活函数g(.)，在计算g(z)时，z的数值过大了【正确答案】：B解析：

在训练循环神经网络(RNN)过程中，权重和激活值都是具有关键影响的因素。根据问题描述，权重和激活值都相同，并且假设为过大。选项A提到梯度消失，在梯度消失的情况下，权重趋向于消失（变为接近零），但由于激活值也很大，这种情况并不符合。选项B提到梯度爆炸，在梯度爆炸的情况下，权重可能会剧增或溢出到非常大的值，而与之相关的激活值也很大。因此，选项B是导致该问题的最可能原因。选项C指出ReLU函数作为激活函数时，计算过程中输入值z的数值过大。虽然此情况可能导致激活值趋向于收敛（输出一个固定的非零数值），但不是权重和激活值都过大的情况。选项D提到Sigmoid函数作为激活函数时，输入值z的数值过大。同样地，这也会导致激活值趋向于收敛，但仍无法解释权重过大的情况。综上所述，选项B（梯度爆炸）是导致权重和激活值同时过大的最可能原因。59.（__）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。A、支持向量机Boosting算法C、贝叶斯分类器D、神经网络【正确答案】：B解析：

在Boosting算法中，在训练的每一轮（即每一个基学习器的训练迭代）都会进行错误样本的权重调整以及基学习器的更新。在每一轮训练完后，会对当前生成的基学习器进行检查，确保其满足基本条件，如错误率低于某个阈值等。因此，选项B中的Boosting算法是需要在每一轮训练结束后检查基学习器是否满足基本条件的。答案正确。60.一个HDFS集群是由一个()和多个数据节点组成。A、索引节点B、根节点C、名字节点D、数据节点【正确答案】：C解析：

HDFS是一个主从结构。一个HDFS集群是由一个名字节点(NameNode)和多个数据节点(DataNode)组成,它们通常配置在不同的机器上。61.企业中台不包含（）A、业务中台B、数据中台C、技术中台D、服务中台【正确答案】：D解析：

企业中台通常涉及多个层面和功能模块，其中包含了业务中台、数据中台和技术中台。通过整合和协同这些中台，企业能够更好地管理和利用自身业务、数据和技术资源，实现数据共享、业务支撑和技术支持等目标。在给定的选项中，D.服务中台被指明为不包含在企业中台内。然而，在实际情况下，服务中台也是企业中的一个重要组成部分，它包括了提供各种支持服务的中心化平台，如人力资源服务、财务服务、运营服务等，以满足各个业务线部门和团队的需求。因此，题目中所列出的答案是有误的。正确的回答应该是D是包含在企业中台内。62.《个人信息保护法》对于企业的影响不包括（）。A、需要强化个人信息处理这主体责任B、明确了可以量化的中国版执行罚则C、需要设立负责处理个人信息保护相关事务的专门机构和指定代表D、收集和处理数据时可以不遵循“最小化”原则【正确答案】：D解析：

《个人信息保护法》是为了加强个人信息的保护和处理而制定的法律。根据该法，企业在处理个人信息时有一些主要的责任和规定。选项A,需要强化个人信息处理这主体责任：是符合《个人信息保护法》的要求的内容，即要求企业对于个人信息的处理负有主体责任和义务。选项B,明确了可以量化的中国版执行罚则：也是符合《个人信息保护法》的内容，该法明确了违反法律规定的行为会面临相应的处罚和罚则。选项C,需要设立负责处理个人信息保护相关事务的专门机构和指定代表：同样是符合《个人信息保护法》的规定，该法要求企业设立专门机构或指定代表负责管理和保护个人信息。选项D,收集和处理数据时可以不遵循“最小化”原则：这是错误的。《个人信息保护法》强调了收集和处理个人信息时要遵循合法必要、目的明确、最小化原则，即在获得明确目的的前提下最小限度地收集和处理个人信息。因此，正确答案是D.63.一般将原始业务数据分为多个部分，（）用于模型的构建。A、训练集B、测试集C、验证集D、全部数据【正确答案】：A解析：

对于构建模型，常常会将原始业务数据分为以下几个部分：训练集、测试集和验证集。训练集是用来训练和拟合模型的数据集。我们使用训练集来学习模型的参数和变量关系，以便在后续预测中能够进行正确的判断和预测。测试集是用来评估模型性能和进行模型选择的数据集。我们使用测试集来衡量模型的预测效果，并根据预测误差、准确率等指标来选择或优化模型。验证集也是用于模型选择和调整的数据集。在模型训练过程中，我们可以使用验证集对模型进行调参、优化和比较不同模型的表现。根据题目描述，需要用于模型的构建的是原始业务数据中的一部分，而不是全部数据。因此，答案应该是训练集（选项A）。64.数据的可用性取决于（）。A、数据分析B、数据集采C、数据质量D、数据需求【正确答案】：C解析：

在使用数据时，数据的可用性取决于许多因素。然而，在选项中只有选项C紧密与数据的可用性相关。数据质量是确保数据可用性的一个关键方面。如果数据存在错误、不完整、冗余或不准确等问题，它们将对数据分析和数据集采取造成影响，并降低数据的可用性。因此，选项C"数据质量"是正确答案。65.ODPS-SQL进行操作连接表的关键字错误的是（）A、leftB、rightC、outerD、inner【正确答案】：C解析：

在ODPS-SQL中，用于进行操作连接表的关键字有`left`、`right`、和`inner`。这些关键字用于描述连接类型。然而，选项C中的`outer`是错误的关键字。在ODPS-SQL中，应该使用`fullouterjoin`来表示外连接。因此，选项C是正确的答案。备注：ODPS（OpenDataProcessingService）是阿里云提供的一种大数据计算服务。66.依据《国家电网有限公司数据管理办法》，建立基于（）的公司对内数据共享机制，坚持“以共享为原则、不共享为例外”，改变当前“一事一议”、层层审批的数据应用授权方式。A、负面清单B、管理职责C、运维单位D、文件规定【正确答案】：A解析：

根据《国家电网有限公司数据管理办法》的要求，建立基于负面清单的公司内部数据共享机制，这一机制以“以共享为原则、不共享为例外”为宗旨。通过负面清单的方式，改变了以往需“一事一议”并进行层层审批的数据应用授权方式。因此，正确答案是选项A。67.BP神经网络经常遭遇()，其训练误差持续降低，但测试误差却可能上升。A、欠拟合B、误差过大C、误差过小D、过拟合【正确答案】：D解析：

BP神经网络在训练过程中可能出现的问题是过拟合（Overfitting）。过拟合指的是模型很好地适应了训练数据，但不能泛化到未见过的测试数据上。也就是说，虽然训练误差持续降低，但测试误差却开始上升。选项D中的过拟合对应了题干中描述的情况，因此D是正确答案。68.关于Python的数字类型，以下选项中描述错误的是A、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B、python语言提供int、float、complex等数字类型C、python语言要求所有浮点数必须带有小数部分D、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【正确答案】：D解析：

在Python中，关于数字类型的描述如下：A.正确。Python整数类型可用十进制、二进制、八进制和十六进制表示。B.正确。Python提供int、float、complex等不同类型的数字。C.错误。Python语言允许定义浮点数，可以是带有小数部分的浮点数，也可以是整数。D.正确描述反映了Python语言中复数类型中实数部分和虚数部分的数据类型。实数和虚数均使用浮点类型。虚数部分通过后缀"C"或者"c"来表示。因此，描述错误的选项是C。69.年度大数据应用需求由（）重抽组织开展储备与立项工作。A、数字化部B、财务部C、大数据中心D、发展部【正确答案】：A解析：

对于年度大数据应用的需求，根据题目所述，由谁来组织开展储备与立项工作决定了正确选项。从选项中可以推断，在这个背景下，数字化部可能更负责大数据相关的工作。其他选项如财务部、发展部和大数据中心可能与大数据应用需求的储备和立项工作关系较小或没有直接关系。因此，选项A“数字化部”是正确的答案。70.引入激活函数的目的是（）A、加入额外的计算单元B、加快计算速度C、增加神经网络模型的非线性拟合能力D、方便反向传播计算【正确答案】：C解析：

在神经网络中，激活函数是一种非线性函数，它被引入到每个神经元的输出中，通过对输入值进行转换和映射来引入非线性拟合能力。激活函数的目的是增加神经网络模型的非线性拟合能力，使其可以更好地逼近复杂的函数关系和提高模型的表达能力。因此，选项C是正确的答案。71.以下程序的输出结果是（），程序为deffunc(num):num*=2x=20func(x)print(x)A、出错B、40C、20D、无输出【正确答案】：C解析：

根据给出的程序代码，```deffunc(num):num*=2x=20func(x)print(x)```此程序首先定义了一个函数`func`，该函数接收一个参数`num`，在函数内部将该参数乘以2，但并没有对传入参数进行返回操作。然后，定义变量`x`并赋值为20，执行`func(x)`即调用函数`func`并传入参数x。但是由于没有对x进行返回操作，所以`func(x)`并不会改变x的取值。最后，程序打印输出变量x的值，即`print(x)`。根据程序逻辑和运行结果来看，答案应为C.输出结果为20。因为函数中num的改变并未影响到传入的参数x本身的值。72.DataIDE中调度任务每次运行前都先将任务实例化，即生成一个实例，调度运行时实际上在执行相应的实例。在调度的不同阶段，实例会处于不同的状态，包括未运行、运行中、运行成功、运行失败、等待时间、等待资源等。当实例处于（）状态是不能手工停止。A、未运行B、运行中C、等待时间D、等待资源【正确答案】：A解析：

在DataIDE中调度任务的运行周期中，任务实例化后会进入不同的状态。根据题目描述，实例处于未运行状态时是不能手工停止的。因此，选项A「未运行」是正确答案。选项B「运行中」以及C「等待时间」和D「等待资源」都可能作为一种中间状态存在，可以根据具体情况对任务进行相应操作。所以答案是A。73.构建从公司总部到各级单位协调一致、符合实际的合规管理架构，确保数据在各层级、各单位、各板块之间合法合规流转，推动数据（）应用。A、价值创造B、数据生态C、融合共享D、业务融合【正确答案】：C解析：

构建从公司总部到各级单位协调一致、符合实际的合规管理架构，是为了确保数据在各层级、各单位、各板块之间合法合规流转，并推动数据的融合共享应用。根据上述描述，选项C"融合共享"最符合题目意思，即通过融合不同层级、单位和板块之间的数据来实现更广泛的数据共享和应用。因此，答案选C。74.高斯核也称为（）。A、多项式核B、拉普拉斯核C、RBF核D、Sigmoid核【正确答案】：C解析：

高斯核也称为RBF（径向基函数）核。它是一种常用的核函数，在机器学习中被广泛应用，特别是在支持向量机（SVM）以及其他非线性分类器中。高斯核通过计算样本与支持向量之间的相似度来实现将低维输入空间映射到高维特征空间的目的。因此，选项C是正确的答案。75.关于神经网络结构的权重共享现象，下面哪个选项是正确的（）A、只有全连接神经网络会出现B、只有卷积神经网络(CNN)会出现C、只有循环神经网络(RNN)会出现D、卷积神经网络和循环神经网络都会出现【正确答案】：D解析：

权重共享指的是在神经网络结构中，多个节点或者多个层之间公用相同的权重参数。这种共享可以降低模型参数量，并且可以利用相同权重参数从不同的切片（例如图像的不同区域）中提取特征。然而，只有卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)经常会使用权重共享。卷积神经网络通常利用局部连接和权重共享来捕捉图像、音频等输入数据中的局部特征。而循环神经网络则利用权重共享来在序列数据和时间上进行处理，减少训练参数，同时保持对过去信息的记忆。因此，选项D：卷积神经网络和循环神经网络都会出现权重共享现象，是正确答案。76.关于图像分割说法正确的是（）。A、图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程B、对像素加标签会使具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性C、在电网的应用中，我们主要用来进行细粒度分析D、以上答案都正确【正确答案】：D解析：

图像分割是指将一张图像按照其中的不同对象或区域划分为若干个子区域的过程。关于图像分割，给出了以下说法：A选项正确，图像分割是对图像中的每个像素加标签的过程。B选项正确，对像素加标签可以使具有相同标签的像素具有一定的共同视觉特性。C选项不准确，图像分割的应用范围不仅限于电网，在其他领域如医学影像、计算机视觉等中也有广泛应用。综上所述，以上三个说法都是正确的。因此，选项D"以上答案都正确"是正确答案。77.以下算法中不属于基于深度学习的图像分割算法是（）。A、FCNB、deeplabC、Mask-RCNND、kNN【正确答案】：D解析：

图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，而基于深度学习的算法在这方面取得了很大的进展。FCN、Deeplab和Mask-RCNN都是经典并且广泛应用的基于深度学习的图像分割算法。选项D中的kNN代表k最近邻算法，它是一种传统的机器学习算法，并不属于基于深度学习的图像分割方法。因此，正确答案是D。78.构建多维动态客户画像，设计全网客户标签体系，形成（），全面及时分析客户行为活动，深度提炼客户行为特征规律，实现客户行为动态画像。A、客户标签库B、客户画像C、客户行为库D、用户画像【正确答案】：A解析：

构建多维动态客户画像是为了对客户的行为活动进行全面及时的分析，并深度提炼客户行为特征规律，以实现客户行为的动态画像。为了达到这个目标，需要设计一个全网客户标签体系，该标签体系可以用于对客户进行精准分类和描述。因此，选项A"客户标签库"是正确的答案，这个客户标签库能够帮助将客户按照不同特征进行分类和画像。79.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（）。A、有放回的简单随机抽样B、无放回的简单随机抽样C、分层抽样D、渐进抽样【正确答案】：D解析：

在抽样方法中，当确切的样本容量难以确定时，可以使用渐进抽样方法。渐进抽样是在不断收集数据样本的过程中逐步调整样本容量，直到满足研究需要为止。这种抽样方法能够根据研究的进展不断优化和调整样本容量，以充分获取所需的信息，确保研究结果的准确性和可靠性。因此，选项D"渐进抽样"是正确的答案。80.按照公司战略实施要求，立足数据发展需要，以“可管、（）、可信”为核心，建立健全数据合规管理体系，明确数据合规。A、可控B、可防C、可溯D、可查【正确答案】：A解析：

按照题目描述，公司在实施战略时要求建立健全的数据合规管理体系。针对这个需求，应该以"可管、可控、可信"为核心原则进行操作。而题目中需要填入的选项则是与“可管”对应的另一个关键词。因此，根据常见的概念和术语，合适的选项是A.可控。所以A是正确答案。81.有关深度学习加速芯片，以下的说法中不正确的是（）A、GPU既可以做游戏图形加速，也可以做深度学习加速B、用于玩游戏的高配置显卡，也可以用于深度学习计算。C、GoogleTPU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D、FPGA最早是作为CPLD的竞争技术而出现的【正确答案】：C解析：

对于深度学习加速芯片，以下说法中不正确的是C选项。A选项是正确的，GPU既可以用于游戏图形加速，也可以用于深度学习计算。B选项是正确的，一些高配置的显卡也可以用于深度学习计算，因为深度学习的计算负载和游戏图形渲染有相似之处。C选项是错误的，GoogleTPU（TensorProcessingUnit）已经发展了三代，它们不仅可用于推断（Inference）计算，也可以用于训练（Training）计算。TPU是专门针对机器学习任务设计的硬件加速器。D选项是正确的，FPGA（Field-ProgrammableGateArray）最早是作为CPLD（ComplexProgrammableLogicDevice）的竞争技术而出现的，用于快速构建特定逻辑电路。因此，C选项不正确，是答案。82.以下程序的输出结果是：ab=4defmyab(ab,xy):ab=pow(ab,xy)print(ab,end="")myab(ab,2)print(ab)A、164B、44C、1616D、416【正确答案】：A解析：

根据给定的程序代码，我们可以推断出以下操作过程：1.定义了一个函数`myab`，该函数有两个参数：`ab`和`xy`。2.在函数内部，将`ab`的值通过乘方运算`pow(ab,xy)`赋值给`ab`。3.使用`print()`语句输出`ab`的当前值，并添加`end=""`以保持空格结尾。4.调用`myab`函数，传入参数值为`ab=4`和`xy=2`，即将初始值4和2作为函数的参数。5.再次使用`print()`语句输出`ab`的当前值。根据以上步骤分析，其输出结果应为：164因此，选项A“164”为正确答案。83.（）是一门以可视交互为基础,综合运用图形学、数据挖掘和人机交互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分析推理性学科。A、科学可视化B、可视分析学C、数据可视化D、信息可视化【正确答案】：B解析：

“可视分析学被定义为一门由可视交互界面为基础的分析推理科学。它综合了图形学、数据挖掘和人机交互等技术,如图6-7a所示,以可视交互界面为通道,将人的感知和认知能力以可视的方式融入数据处理过程,形成人脑智能和机器智能的优势互补与相互提升,建立螺旋式信息交流与知识提炼途径,完成有效的分析推理和决策。”84.关于TF-IDF模型，以下描述错误的是()。A、TF意思是词频B、IDF是逆文本频率C、该模型是一种统计方法D、该模型基于聚类方法【正确答案】：D解析：

TF-IDF模型是一种常用的文本特征提取方法，广泛应用于信息检索和文本挖掘领域。下面对题目中每个选项进行解析：A选项描述正确，TF表示词频（TermFrequency），表示某个词在文本中出现的次数。B选项描述正确，IDF表示逆文本频率（InverseDocumentFrequency），用于评估一个词的重要性，与其在文本集合中的共现次数呈反比。C选项描述正确，TF-IDF模型是基于统计方法的，通过计算词频和逆文本频率来衡量词的重要性。D选项描述错误，TF-IDF模型并不是基于聚类方法的，它是一种特征提取方法，不直接涉及数据的聚类过程。因此，D选项是错误描述。85.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？（）A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘【正确答案】：C解析：

将原始数据进行集成、变换、维度规约和数值规约是数据预处理的任务。数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，用于提取有用的特征、去除噪声和异常值，并准备好适合后续数据分析的数据集。因此，选项C数据预处理是正确的答案。86.（）负责数据合规归口管理，负责数据合规技术审查，持续提升数据合规管理水平。A、互联网部B、信通公司C、办公室D、安监部【正确答案】：A解析：

根据题目所述，一个部门负责数据合规归口管理、数据合规技术审查以及提升数据合规管理水平。根据选项，只有互联网部符合这些职责。因此，答案是选项A。87.下列关于线性回归分析中的残差说法正确是（）A、残差均值总是为零B、残差均值总是小于零C、残差均值总是大于零D、以上说法都不对【正确答案】：A解析：

在线性回归分析中，残差是指观测值与回归线（或者回归曲线）之间的差异。正确的说法是残差的均值总是为零。这意味着，在进行线性回归分析时，残差的平均值为零，即所有残差的和除以观测值的数量等于零。所以，选项A是正确的答案。残差均值不总是小于零或大于零，并且也不一定恰好为零以外的某个特定值。88.Python语言中，以下表达式输出结果为11的选项是（）A、print("1+1")$print(eval("1"+1"))B、print(eval("1"+"1"))C、print(1+1)D、print(eval("1+1"))【正确答案】：B解析：

Python语言中，以下表达式输出结果为11的选项是：B.print(eval("1"+"1"))在这个选项中，"1"加上"1"形成了字符串"11"，通过使用eval函数对该字符串进行计算，可以得到数值结果11。print函数将该结果输出。因此，选项B是输出结果为11的正确答案。89.()的残差结构解决了深度学习模型的退化问题。在ImageNet的数据集上，其Top5准确率达到了95.51%A、InceptionNetB、VGGC、ResNetD、AlexNet【正确答案】：C解析：

在深度学习模型中，退化问题（即随着网络层数增加，模型性能开始恶化）是一个普遍存在的挑战。为了解决这个问题，ResNet（残差神经网络）被提出，并在ImageNet数据集上表现出了很好的性能。据提供的信息，ResNet在ImageNet数据集上的Top5准确率达到了95.51%。因此，正确答案为选项C-ResNet。90.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（）A、正确B、错误C、视具体情况而定D、以上都不正确【正确答案】：B解析：

卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，卷积核是其中的重要组成部分。对于提升卷积神经网络性能的影响来说，卷积核的大小并不总是会显著提升性能。卷积核的大小直接决定了在进行卷积操作时所涵盖的局部感受野的大小。较小的卷积核有助于获取更为局部的特征，而较大的卷积核可以捕捉到更大范围的结构信息。选择何种大小的卷积核要根据具体情况来综合考虑。过小或者过大的卷积核都可能导致性能下降。使用太小的卷积核可能会忽略一些重要的上下文信息，而使用太大的卷积核可能导致损失了一些局部细节信息。因此，选项B"错误"是正确的答案。91.关于岭回归,下列说法错误的是()。A、属于线性回归B、使用L2正规项C、使用L1正规项D、基于最小二乘法【正确答案】：C解析：

岭回归是一种线性回归算法。它通过在普通最小二乘法的基础上引入L2正则化项来解决普通最小二乘法在存在共线性（自变量之间存在高度相关）情况下的问题。选项A正确，因为岭回归属于线性回归的一种扩展形式。选项B正确，因为岭回归使用L2正则化项，目标函数中会加上L2范数罚项，以限制回归系数的大小。选项C是错误的，因为岭回归不使用L1正则化项。选项D正确，因为岭回归基于最小二乘法，并通过引入L2正则化项对普通最小二乘法进行改进。综上所述，选项C是错误的说法。92.业务中台：定位于将公司核心业务中需要跨专业复用的资源和能力整合为企业级共享服务，消除业务断点、避免重复维护，主要侧重于（）A、支撑前端业务处理B、支撑数据分析应用C、提供便捷应用能力D、满足跨专业数据需求【正确答案】：A解析：

业务中台定位于将公司核心业务中需要跨专业复用的资源和能力整合为企业级共享服务，消除业务断点、避免重复维护。题目要求根据该定位，强调业务中台主要侧重于以下哪个方面。选项A：支撑前端业务处理。前端业务处理是指与客户直接接触的业务环节，如订单处理、客户查询等。通过业务中台的整合与共享，可以提供统一的业务支撑，并消除业务断点。因此，根据题干描述，选项A是正确的答案。93.下列关于RNN说法正确的是()。A、RNN可以应用在NLP领域B、LSTM是RNN的一个变种C、在RNN中一个序列当前的输出与前面的输出也有关D、以上答案都正确【正确答案】：D解析：

对于给定的题目，选项A正确地表明了RNN（循环神经网络）可以应用于自然语言处理领域，因为RNN在处理序列数据方面有很好的性能表现。选项B也正确指出了LSTM（长短期记忆网络）是RNN的一个变种，它通过引入了门控机制来解决传统RNN中的梯度消失问题。选项C表述了RNN中一个序列当前的输出与前面的输出相关，这是RNN的关键特点之一。综上所述，D选项正确地指出了以上三条说法都是正确的。因此，D是正确答案。94.以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有（）。A、神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B、可以处理冗余特征C、训练ANN是一个很耗时的过程D、至少含有一个隐藏层的多层神经网络【正确答案】：A解析：

人工神经网络（ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由多个节点组成，并且每个节点都与其他节点相连，形成了一个复杂的网络结构。关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有：A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒：这个描述是错误的。事实上，ANN对于训练数据中的噪声相对较为敏感，噪声可能会干扰网络的学习和预测能力。正确的描述应该是：B.可以处理冗余特征：人工神经网络通常可以处理冗余特征，并在训练过程中自动学习识别重要的特征，从而提高模型的准确性和效果。C.训练ANN是一个很耗时的过程：训练神经网络确实可以是一个耗时的过程，尤其是在训练深度网络或复杂网络结构时，需要大量的数据和计算资源来完成训练过程。D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络：这个描述是正确的。多层神经网络通常包含一个或多个隐藏层，用于提取输入数据的高级特征并进行模式识别和预测。因此，正确答案是A。95.梯度提升树属于()模型。A、概率模型B、集成模型C、距离模型D、神经网络模型【正确答案】：B解析：

梯度提升树,是属于集成算法中boosting类的一种算法。96.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。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？A、加入更多层，使神经网络的深度增加B、有维度更高的数据C、当这是一个图形识别的问题时D、以上都不正确【正确答案】：A解析：

根据题目所给描述，可以得知以下信息：（1）神经网络是对大脑的简单数学表达，由神经元构成。（2）每个神经元具有输入、处理函数和输出。（3）神经元组成的网络可以拟合任何函数。（4）为了得到最佳神经网络，使用梯度下降方法不断更新模型。根据这些描述，当加入更多层，使神经网络的深度增加时，才能将神经网络模型称为深度学习模型。因此，选项A是正确答案。其他选项都与神经网络的深度没有直接关系。97.（）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。A、支持向量机Boosting算法C、贝叶斯分类器D、Bagging算法【正确答案】：B解析：

在机器学习中，训练集被分成若干个小批量，在每个小批量训练之后，都会对当前生成的基学习器进行检查，以确保其满足基本条件。这个过程通常被称为Boosting算法，它将多个弱分类器组合成一个强分类器。因此，答案是B.Boosting算法。98.健全数据合规管理体系，落实管理职责，强化横向协调和纵向指导，突出事前防范和过程管控，加强违规事件应对处置，严格管控（）。A、数据安全风险B、信息安全风险C、数据合规风险D、数据泄露风险【正确答案】：C解析：

该题目是关于健全数据合规管理体系和加强风险管控的问题。根据题干提供的信息，要健全数据合规管理体系并加强风险管控，需要落实管理职责，强化横向协调和纵向指导，突出事前防范和过程管控，加强违规事件应对处置。从选项中选择一个与这些措施相关的风险