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人工智能案例實(shí)戰(zhàn)智慧樹(shù)知到期末考試答案2024年人工智能案例實(shí)戰(zhàn)以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是()。

A:Python變量在使用之前不需要聲明B:print()函數(shù)在輸出中自動(dòng)包含換行,默認(rèn)每次打印一行C:Python語(yǔ)句的縮進(jìn)可有可無(wú)D:在Python中,標(biāo)識(shí)符是大小寫(xiě)敏感的答案::C以下程序的輸出結(jié)果是()。

a=[“牡丹”,”芍藥”,”玫瑰”,”月季”]dela[1:3]print(a)

A:[”玫瑰”,”月季”]B:[“牡丹”]C:[”月季”]D:[“牡丹”,”月季”]答案:[“牡丹”,”月季”]下面安裝包的命令中,錯(cuò)誤的是:()。

A:condainstalltensorflow==1.14.0B:condainstalltensorflow=2.0.0betaC:pipinstalltensorflow=2.0.0alphaD:pipinstalltensorflow==2.0.0答案:pipinstalltensorflow=2.0.0alpha以下關(guān)于字典的描述,錯(cuò)誤的是()。

A:字典中的鍵可以對(duì)應(yīng)多個(gè)值信息B:字典是鍵值對(duì)的集合C:字典中元素以鍵信息為索引訪問(wèn)D:字典長(zhǎng)度是可變的????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????答案:字典中的鍵可以對(duì)應(yīng)多個(gè)值信息Python不支持的數(shù)據(jù)類(lèi)型有()

A:listB:intC:floatD:char答案:char下面的Anaconda工具中,()不能直接用來(lái)編輯和運(yùn)行源代碼。

A:SpyderB:JupyternotebookC:VSCodeD:AnacondaNavigator答案:AnacondaNavigator回歸問(wèn)題和分類(lèi)問(wèn)題都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)。()

A:正確B:錯(cuò)誤答案:正確使用三引號(hào)創(chuàng)建字符串時(shí)不允許使用轉(zhuǎn)義符。()

A:正確B:錯(cuò)誤答案:錯(cuò)誤學(xué)習(xí)率設(shè)置大一些可以提高模型的收斂速度,效果更好。()

A:正確B:錯(cuò)誤答案:錯(cuò)誤tf_version_可用來(lái)查看當(dāng)前Tensorflow的版本號(hào)。

A:錯(cuò)誤B:正確答案:正確TensorFlow2.0中,只提供了以e為底的自然對(duì)數(shù)運(yùn)算,如果需要計(jì)算以其他底數(shù)的對(duì)數(shù)運(yùn)算,可以利用換底公式來(lái)實(shí)現(xiàn)。()

A:錯(cuò)誤B:正確答案:正確多維向量乘法運(yùn)算時(shí),會(huì)先用張量的最后兩維做向量乘法,然后高維采用廣播機(jī)制,得到運(yùn)算結(jié)果。

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:.*安裝tensorflow2.0開(kāi)發(fā)環(huán)境的步驟是:創(chuàng)建環(huán)境并激活;安裝需要的模塊和包;安裝tensorflow2.0;測(cè)試。()

A:正確B:錯(cuò)誤答案:正確采用SoftMax作為模型的最后一層對(duì)鳶尾花分三類(lèi)需要三個(gè)神經(jīng)元。()

A:正確B:錯(cuò)誤答案:正確JupyterNotebook不僅可以編輯和運(yùn)行程序,而且還可以將程序和文檔組織在一起,將代碼、圖像、注釋、公式、圖形、甚至運(yùn)行結(jié)果都整合在同一個(gè)文檔中,編寫(xiě)出漂亮的交互式文檔。()

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)如果訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率高,那么測(cè)試集的準(zhǔn)確率也一定高。

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)一般來(lái)說(shuō),回歸不用在分類(lèi)問(wèn)題上,但是也有特殊情況,比如logistic回歸可以用來(lái)解決0/1分類(lèi)問(wèn)題。()

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)在某些情況下,可以用回歸解決分類(lèi)問(wèn)題,例如:邏輯回歸可以解決二分類(lèi)問(wèn)題。()

A:正確B:錯(cuò)誤答案:正確創(chuàng)建一個(gè)值為[10,49]的數(shù)組的語(yǔ)句為()。

A:np.arange(10,49)B:np.arange(10,50)C:np.linspace(10,49)D:np.range(10,50)答案:AI參考:正確答案是【C】np.linspace(10,49)。\n\nnp.arange(start,stop[,step])和np.range(start,stop[,step])用于生成等差數(shù)列,但是這里生成的數(shù)組的元素個(gè)數(shù)為50個(gè),因此這兩個(gè)選項(xiàng)都不合適。np.linspace(start,stop[,num])是用于生成等差數(shù)列的,其中start和stop是數(shù)列的起點(diǎn)和終點(diǎn),而num則是數(shù)列的個(gè)數(shù),根據(jù)這個(gè)可以得出正確的答案。所以正確選項(xiàng)為C。'以下程序的輸出結(jié)果是()。

x=3

while

x<6:

ifx==4:

break

ifx%2==0:

continue

x+=1

print(x)

A:3B:死循環(huán)C:無(wú)輸出D:4答案:AI參考:程序的輸出結(jié)果是:D:4。\n\n程序中,x從3開(kāi)始,進(jìn)入while循環(huán)。在循環(huán)體中,首先檢查x是否等于4,如果是,則跳出循環(huán),程序結(jié)束。但在這里,x并不等于4,因此程序繼續(xù)執(zhí)行。接下來(lái)檢查x是否為偶數(shù),由于x為奇數(shù),所以ifx%2==0的條件不滿足,程序繼續(xù)執(zhí)行下一次循環(huán)。最后,x增加1,輸出結(jié)果為4。\n\n因此,這個(gè)程序并不會(huì)進(jìn)入死循環(huán),而是會(huì)按照預(yù)期的邏輯進(jìn)行輸出。所以答案是D:4。'以下程序的輸出結(jié)果是。

img1=[['北京',98],['上海',80]]

img1[1]=90

print(img1)()

答案:"AI參考:輸出結(jié)果是[[北京,90],[上海,80]]。在Python中,列表的索引是從0開(kāi)始的,所以img1[1]實(shí)際上是訪問(wèn)并修改了第二個(gè)元素的值。所以,當(dāng)我們將img1[1]的值改為90時(shí),列表中的第二個(gè)元素的值就被修改為了90。因此,最后的輸出結(jié)果就是[[北京,90],[上海,80]]。"給出如下代碼:????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

deffunc(a,b):????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

c=a**2+b

b=a

returnc

a=10

b=100

c=func(a,b)+a

以下選項(xiàng)中錯(cuò)誤的是()

A:a的值為10B:b的值為100C:函數(shù)名稱為funcD:c的值為200答案:AI參考:選項(xiàng)C錯(cuò)誤。\n\n代碼中定義了一個(gè)名為func的函數(shù),它接受兩個(gè)參數(shù)a和b,返回a的平方加上b的值。函數(shù)體中,先將a的值賦給b,再計(jì)算a的平方加b的值。最后將該值加上a的值賦給c。\n\n在給出的代碼中,a的值為10,b的值為100,c的值為210。因此,選項(xiàng)C錯(cuò)誤,因?yàn)楹瘮?shù)名稱不是由代碼中定義的func。函數(shù)名稱應(yīng)該根據(jù)需要自行命名。'以下程序的輸出結(jié)果是。

a=[“book”,”reader”,200]

a.append(100)

a.append([10,20])

print(a)()

A:[“book”,”reader”,200,100,10,20]B:[“book”,”reader”,200,100]C:[“book”,”reader”,200,100,[10,20]]D:[“book”,”reader”,200,100,10,[20]]答案:AI參考:程序輸出的結(jié)果應(yīng)該是D:[“book”,”reader”,200,100,10,[20]]\n\n在Python中,`append()`方法被用來(lái)向列表中添加一個(gè)元素。在這個(gè)程序中,`a`列表首先被添加了字符串`“book”,”reader”,200`,然后又被添加了整數(shù)100和列表[10,20]。最后,使用`print()`函數(shù)打印出整個(gè)列表`a`。由于列表的`append()`方法不會(huì)改變列表的順序,所以最終輸出結(jié)果是:原有的元素(200,100)后面跟上了新的元素(10,[20])。因此,答案是D。'下列()方法可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)張量逐元素相乘。

A:tf.add(x,y)B:z=x@yC:tf.multiply(x,y)D:tf.sub(x,y)答案:AI參考:正確選項(xiàng)是C:tf.multiply(x,y)。tf.multiply(x,y)方法用于將兩個(gè)張量逐元素相乘。它可以處理兩個(gè)相同形狀的張量,并返回一個(gè)新的張量,其中每個(gè)元素都是輸入張量對(duì)應(yīng)位置元素的乘積。選項(xiàng)A和D中的tf.add(x,y)和tf.sub(x,y)分別用于加法和減法操作,選項(xiàng)B中的@符號(hào)是TensorFlow中的張量運(yùn)算符,但并不能實(shí)現(xiàn)兩個(gè)張量的逐元素相乘。'如果依次輸入3,10,5.3,4,-2,請(qǐng)問(wèn)以下程序的輸出結(jié)果是。

number=eval(input())

max=number

whilenumber>0:

number=eval(input())

ifnumber>max:

max=number

print(max)()

A:3B:10C:-2D:5.3答案:AI參考:選項(xiàng)B\n\n解析:首先輸入的數(shù)字3、10、5.3和4都比數(shù)字max小,只有最后輸入的數(shù)字-2大于當(dāng)前最大值max,所以將-2賦值給max。\n\n最終輸出的結(jié)果是-2。'執(zhí)行下列程序段,輸入數(shù)值8,輸出的結(jié)果是。

x=input()

y=x*3

print(y)()

A:”83”B:”888”C:程序出錯(cuò)D:24答案:AI參考:答案:D。\n執(zhí)行程序段后,x=8,y=24,因此輸出結(jié)果為y的值,即24。因此,正確選項(xiàng)為D:“24”。'以下程序的輸出結(jié)果是()。??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????sum=0.0fornuminrange(1,11):

sum+=numprint(sum)

A:45B:45.0C:55.0D:55答案:AI參考:正確選項(xiàng)是B:45.0。\n\n程序中的for循環(huán)會(huì)從1遍歷到10,每次將當(dāng)前數(shù)加到sum變量中。最后輸出sum的值,即1+2+3+...+10的和,結(jié)果是45。由于浮點(diǎn)數(shù)在輸出時(shí)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為最接近的十進(jìn)制表示,所以輸出結(jié)果為45.0。'以下()是python的單行注釋表示。

A:/*注釋*/B:#注釋C:%注釋D://注釋答案:AI參考:正確選項(xiàng)是B:#注釋。\n\n在Python中,單行注釋通常使用"#"符號(hào)表示。這個(gè)符號(hào)后面的內(nèi)容會(huì)被Python解釋器忽略,通常用于添加對(duì)代碼的解釋或備注。例如:\n\n\n```python\n#這是一個(gè)注釋\nprint("Hello,world!")#輸出"Hello,world!"\n```\n選項(xiàng)A和C中的符號(hào)"/*"和"%"并不是Python中的注釋符號(hào),選項(xiàng)D中的符號(hào)"http://"通常用于多行注釋。因此,選項(xiàng)B"#"是Python中單行注釋的正確表示方式。'

程序輸出的結(jié)果是()。

for

i

inrange(4):

forjinrange(i,3):

if(i+j)%2==0:

print(i,j)

break

A:

0022B:

001122C:

0011D:

1122答案:AI參考:正確答案是B。\n\n程序輸出的結(jié)果是:00122。這是兩層嵌套循環(huán)的結(jié)果。外部循環(huán)從0到3,依次打印每個(gè)內(nèi)循環(huán)的范圍值(從i到2),且因?yàn)閮?nèi)部循環(huán)i的步長(zhǎng)是i-j,所以第二個(gè)j的輸出會(huì)在i上步長(zhǎng)為j+1。最終的輸出順序就是遍歷外部循環(huán)后內(nèi)部的每個(gè)范圍的結(jié)果,符合順序依次輸出。所以,輸出結(jié)果是00122。'關(guān)于return語(yǔ)句,以下描述正確的是:()

A:函數(shù)中最多只有一個(gè)return語(yǔ)句B:函數(shù)必須有一個(gè)return語(yǔ)句C:函數(shù)可以沒(méi)有return語(yǔ)句D:return只能返回一個(gè)值答案:AI參考:正確選項(xiàng)是:D:return只能返回一個(gè)值。\n\n在函數(shù)中使用return語(yǔ)句需要滿足以下條件:\n\n1.return語(yǔ)句必須是函數(shù)的最后一個(gè)語(yǔ)句。\n2.return語(yǔ)句只能返回一個(gè)值,如果需要返回多個(gè)值,可以使用元組等結(jié)構(gòu)體類(lèi)型進(jìn)行返回。\n\n因此,選項(xiàng)D是正確的描述。選項(xiàng)A和B都存在限制條件,選項(xiàng)C則是不正確的描述,因?yàn)楹瘮?shù)可以沒(méi)有return語(yǔ)句,但這種情況會(huì)導(dǎo)致函數(shù)無(wú)法正常結(jié)束并返回結(jié)果。'下面程序段的輸出結(jié)果是。

forsin"祖國(guó),你好!":

ifs==",":

continue

print(s,end="")()

A:祖國(guó),B:你好!C:祖國(guó),你好!D:祖國(guó)你好!答案:AI參考:答案為C:祖國(guó),你好!\n\n程序段遍歷字符串"祖國(guó),你好!"中的每個(gè)字符,當(dāng)遇到逗號(hào)","時(shí),使用continue語(yǔ)句跳過(guò)當(dāng)前循環(huán)迭代,繼續(xù)下一次迭代。因此,當(dāng)遍歷到"祖國(guó),"時(shí),會(huì)跳過(guò)后面的字符,只輸出"祖國(guó),";當(dāng)遍歷到"你好!"時(shí),會(huì)輸出該字符,即"你好!"。所以程序的輸出結(jié)果為"祖國(guó),你好!"。\n\n因此,正確選項(xiàng)為C:祖國(guó),你好!。'執(zhí)行下面代碼,得到的正確結(jié)果是。

a=[2,4,1,5,3]

a.reverse(True)

print(a)()

A:其余都不對(duì)B:[5,4,3,2,1]C:[2,4,1,5,3]D:[1,2,3,4,5]答案:AI參考:執(zhí)行以下代碼,得到的正確結(jié)果是B:`[5,4,3,2,1]`。\n\n在Python中,`reverse()`函數(shù)用于將列表反轉(zhuǎn)。如果傳入的參數(shù)為`True`,那么會(huì)交換列表中相鄰元素的順序,實(shí)現(xiàn)反轉(zhuǎn)。因此,原本的列表`a=[2,4,1,5,3]`會(huì)被反轉(zhuǎn)為`[5,4,3,2,1]`。\n\n代碼解釋?zhuān)篭n\n*`a=[2,4,1,5,3]`:定義一個(gè)列表a,包含5個(gè)元素。\n*`a.reverse(True)`:調(diào)用列表的`reverse()`函數(shù),將列表反轉(zhuǎn)。\n*`print(a)`:打印反轉(zhuǎn)后的列表。\n\n選項(xiàng)A、C、D都是錯(cuò)誤的,因?yàn)橹挥羞x項(xiàng)B是正確的,它描述了代碼運(yùn)行后的結(jié)果。'以下語(yǔ)句中b的shape為。

import

numpy

as

np

a=np.array([[1,2.3],[3,5]])

b=tf.constant(a)()

A:(2,2)B:(1,1)C:其余都不對(duì)D:(2,3)答案:AI參考:從給出的代碼和語(yǔ)句來(lái)看,這里使用了Numpy庫(kù)來(lái)創(chuàng)建了一個(gè)二維數(shù)組a,然后使用TensorFlow的tf.constant()函數(shù)將這個(gè)數(shù)組轉(zhuǎn)換為一個(gè)Tensor對(duì)象。這個(gè)Tensor對(duì)象b的shape應(yīng)該與原始數(shù)組a的shape相同,即(2,2)。所以,正確的選項(xiàng)是A:(2,2)。'字典d={'A':1,'B':2,'C':3},len(d)的結(jié)果是()。

A:3B:6C:5D:12答案:AI參考:正確答案是C,字典d中每個(gè)鍵值對(duì)都是一個(gè)元素,字典中的鍵是唯一的,因此len(d)的結(jié)果是5。鍵的數(shù)量為3,對(duì)應(yīng)的值有重復(fù),但不會(huì)影響鍵的數(shù)量。所以選擇C選項(xiàng)。'執(zhí)行下面代碼,以下說(shuō)法正確的是。

x=['bob','tom','kitty']

y=[80,90,95]

d=dict(zip(x,y))()

答案:"AI參考:正確選項(xiàng)是D.d是一個(gè)字典,其中鍵是x列表中的元素,值是y列表中的元素。解釋?zhuān)?`x=[bob,tom,kitty]`:定義了一個(gè)列表x,包含三個(gè)字符串元素。*`y=[80,90,95]`:定義了一個(gè)列表y,包含三個(gè)整數(shù)元素。*`d=dict(zip(x,y))`:使用`zip`函數(shù)將x和y列表中的對(duì)應(yīng)元素打包成一個(gè)個(gè)元組,再將這些元組作為字典的鍵值對(duì)。因此,d是一個(gè)字典,其中鍵是x列表中的元素(即[bob,tom,kitty]),值是y列表中的元素(即[80,90,95])。所以,對(duì)于這段代碼的正確說(shuō)法是D.d是一個(gè)字典,其中鍵是x列表中的元素,值是y列表中的元素。"下列()函數(shù)可以用來(lái)創(chuàng)建元素符合均勻分布的張量。

A:tf.fill()B:tf.range()C:tf.random.uniform()D:tf.random.normal()答案:AI參考:正確選項(xiàng)是C:tf.random.uniform()。\n\ntf.random.uniform()函數(shù)可以用來(lái)創(chuàng)建元素符合均勻分布的張量。該函數(shù)接受三個(gè)參數(shù):最小值、最大值和形狀,可以根據(jù)需要指定張量的形狀和范圍。\n\ntf.fill()函數(shù)用于填充張量中的元素,通常用于填充特定值,而不是創(chuàng)建符合均勻分布的張量。\n\ntf.range()函數(shù)用于生成一個(gè)范圍序列,但無(wú)法直接用于創(chuàng)建符合均勻分布的張量。\n\ntf.random.normal()函數(shù)可以用來(lái)創(chuàng)建元素符合正態(tài)分布的張量,而不是均勻分布。\n\n因此,選項(xiàng)C是正確答案。'在sum初始值為0的情況下,以下語(yǔ)句不能完成1~10的累加求和的是()。

A:foriinrange(10,0,-1):sum+=iB:foriinrange(11):sum+=iC:foriinrang

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