数字化解决方案设计师设计师练习测试卷

第页数字化解决方案设计师设计师练习测试卷1.对给定顶点邻接链表T,其一个欧拉回路可以以()IO复杂性求得。()A、O(sort(N))B、O(scan(N))C、O(scan(N))IOD、IO(scan(N))【正确答案】：C2.下列哪个函数不可以做激活函数?()A、y=tanh(x)B、y=sin(x)C、y=max(x,0)D、y=2x【正确答案】：D3.欲去除椒盐(salt-and-pepper)噪声应采用下列哪种空间滤波器?()A、均值滤波器B、中值滤波器C、拉普拉斯算子D、Sobel算子【正确答案】：B4.在一个简单的MLP模型中,输入层有8个神经元,隐藏层有5个神经元,输出层有1个神经元。隐藏输出层和输入隐藏层之间的权重矩阵的大小是()。()A、[1×5],[5×8]B、[8×5],[1×5]C、[5×8],[5×1]D、[5×1],[8×5]【正确答案】：D5.大数据算法涉及到外存的时候,通常要分析()。()A、时间空间复杂性B、IO复杂性C、结果质量D、通讯复杂性【正确答案】：B6.Linux中权限最大的账户是()。()A、adminB、rootC、guestD、super【正确答案】：B7.检测金属平板上划痕时适合使用下列哪种照明方式?()A、前向光直射照明B、前向光漫射照明C、前向光低角度照明D、背向光照明【正确答案】：C8.下列哪些不是计算机犯罪的特征()。()A、计算机本身的不可或缺和不可替代B、在某种意义是哪个作为犯罪对象出现的特征C、行凶所使用的凶器D、明确了计算机犯罪侵犯的客体【正确答案】：C9.关于元数据的描述错误的是()。()A、元数据可以直接提升数据查询性能B、元数据是大数据治理的核心C、元数据支持企业级别的数据资产管理D、元数据能够协助了解企业数据情况,针对数据问题可以快速定位【正确答案】：A10.时序数据库特征不包括()。()A、底层存储LSMTree性能优于BTreeB、强调随机读功能C、时序数据库采取分片方式有哈希分片、一致性哈希、范围划分D、可以选择的支持列设置为tag属性【正确答案】：B11.数据团队对外交付数据,不包含的内容包括()。()A、元数据含义B、大数据性能调优参数C、数据的生成计算逻辑D、数据的产生的周期【正确答案】：B12.下面哪个方法不属于创建新属性的相关方法?()A、特征提取B、特征修改C、映射数据到新的空间D、特征构造【正确答案】：B13.Python不支持的数据类型有()。()A、charB、intC、floatD、list【正确答案】：A14.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在()阶段完成的。()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】：C15.Namenode在启动时自动进入安全模式,在安全模式阶段,说法错误的是:()。()A、安全模式目的是在系统启动时检查各个DataNode上数据块的有效性B、根据策略对数据块进行必要的复制或删除C、当数据块最小百分比数满足的最小副本数条件时,会自动退出安全模式D、文件系统允许有修改【正确答案】：D16.逻辑回归与多元回归分析有哪些不同?()A、逻辑回归预测某事件发生的概率B、逻辑回归有较高的拟合效果C、逻辑回归回归系数的评估D、以上全选【正确答案】：D17.bootstrap数据的含义是:()。()A、有放回的从整体M中抽样m个特征B、无放回的从整体M中抽样m个特征C、有放回的从整体N中抽样n个样本D、无放回的从整体N中抽样n个样本【正确答案】：C18.关于YUV表色系,以下说法不正确的是:()。()A、YUV表色系常用于多媒体技术中B、YUV色系与RGB色系可以相互转换C、YUV色系不包含亮度信号D、YUV表色系包含一个亮度信号和两个色差信号【正确答案】：C19.在感知机中(Perceptron)的任务顺序是:()。()①随机初始化感知机的权重

②去到数据集的下一批(batch)

③如果预测值和输出不一致,则调整权重

④用随机值初始化权重和偏差

⑤对一个输入样本,计算输出值A、①②③④B、④③②①C、③①②④D、①④③②【正确答案】：D20.对于输入n个数的数组(x1,x2,x3,……,xn),输出:这个数组是否有序。ℇ远离意味着必须删除大于()个元素才能保证剩下的元素有序。()A、ℇ-nB、ℇnC、ℇ/nD、n/ℇ【正确答案】：B21.对一幅100*100像素的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为10000bit,则图像的压缩比为:()。()A、2:1B、8:1C、4:1D、1:2【正确答案】：B22.高吞吐架构的三要素不包含下面哪个()。()A、消息中间件B、服务高可用C、配置管理D、服务组件化【正确答案】：B23.关于RGB色系下的彩色图像,下列说法正确的是:()。()A、彩色图像的红色分量、绿色分量、蓝色分量都是灰度图像B、该彩色图像的红色分量是彩色图像C、若某个像素点的值是(0,255,0),则表示该颜色中只含红色D、若某个像素点的值是(255,255,255),则表示该颜色为黑色【正确答案】：A24.大数据监控平台不包括的是()。()A、服务的SLA的体系监控B、线上功能的状态监控C、服务调用链跟踪和问题发掘D、提供基础的高性能RPC服务【正确答案】：D25.大数据算法存在很多难题,对于访问全部数据时间过长的问题,采用的解决方案是()。()A、将数据存储到磁盘上B、仅基于少量数据进行计算C、读取部分数据D、并行处理【正确答案】：C26.下列选项中叙述正确的是()。()A、磁盘的访问可以随机读、随机取B、磁盘系统传输大规模连续的数据块的范围是18-32kC、磁盘访问比主存访问的速度快D、大多数程序在RAM模型上运行【正确答案】：D27.一般我们建议将卷积生成对抗网络(convolutionalgenerativeadversarialnets)中生成部分的池化层替换成()。A、跨距卷积层(Stridedconvolutionallayer)B、ReLU层C、局部跨距卷积层(Fractionalstridedconvolutionallayer)D、仿射层(Affinelayer)【正确答案】：C28.对刑事案件的侦查、拘留、执行逮捕、预审是由()执行()A、公安机关B、国家安全机C、工商管理部门D、税务局【正确答案】：A29.查找规模为N的表L中,每个独立集(MIS)的大小至少为。()A、n+1B、2nC、n/2D、n/3【正确答案】：C30.在通常情况下,登录Linux桌面环境,需要()。()A、任意一个帐户B、有效合法的用户帐号和密码C、任意一个登录密码D、本机IP地址【正确答案】：B1.()是最近邻分类器的特点。()A、它使用具体的训练实例进行预测,不必维护源自数据的模型B、分类一个测试样例开销很大C、最近邻分类器基于全局信息进行预测D、可以生产任意形状的决策边界【正确答案】：ABD2.贝叶斯信念网络(BBN)有()特点。()A、构造网络费时费力B、对模型的过分问题非常鲁棒C、贝叶斯网络不适合处理不完整的数据D、网络结构确定后,添加变量相当麻烦【正确答案】：AB3.我们推导线性回归参数时,需要遵循以下哪些假设?()A、X与Y有线性关系(多项式关系)B、模型误差在统计学上是独立的C、误差一般服从0均值和固定标准差的正态分布D、X是非随机且测量没有误差的【正确答案】：ABCD4.理想的可扩展性有()。()A、数据加倍,运行时间减半B、数据加倍,运行时间加倍C、资源加倍,运行时间减半D、资源加倍,运行时间加倍【正确答案】：BC5.关于人工智能,下列表述正确的有()。()A、计算机科学的一个分支B、试图揭示人类智能的实质和真相C、以模拟人类智能的方式去赋能机器D、使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动【正确答案】：ABCD6.用户行为数据处理的注意点有()A、埋点数据一定要符合业务数据信息流才能保证数据处理的完整性和确保数据的可用性B、行为数据要与其他数据源做一致性关联,确保数据的一致性和关联性C、行为数据的元数据尽可能从源头字段化保存到数据文件中D、埋点数据可以是可视化埋点和非可视化埋点【正确答案】：ABCD7.大数据算法的()特点,使其与大数据算法密切相关的。()A、数据量大B、基于高度分析的新价值C、速度快D、多样性、复杂性【正确答案】：AC8.如果参与分类的变量较多时(比如大于1000),可以选用的方法是()。()A、层次聚类法B、K-均值聚类法C、两步聚类法D、混合聚类法【正确答案】：BC9.大数据引擎的性能优化手段,包含下面()A、计算引擎的任务调度时,尽量本地化计算,减少数据网络输出。B、数据以流的方式在不同stage传输,减少物化到磁盘。C、采取数据列式存储,包括轻量级压缩数据、延迟解压、向量化引擎技术。D、MPP架构采取细粒度容错,解决落后节点影响整个查询性能。【正确答案】：ABC10.MapReduce的执行框架处理的内容包括()。()A、调度B、数据分布C、将中间数据进行聚集、排序或洗牌D、进行错误处理【正确答案】：ABCD11.数据挖掘的主要功能包括概念描述、趋势分析、孤立点分析及()。()A、挖掘频繁模式B、分类和预测C、聚类分析D、偏差分析【正确答案】：ABCD12.机器学习的相关算法包括()。()A、轨迹跟踪B、决策树C、数据挖掘D、K近邻算法【正确答案】：ABCD13.在基于路径的算法中,边的标记包括。()A、代价B、距离C、相似性D、属性【正确答案】：ABC14.大数据的低耗能能存储及高效率计算的要求,需要以下()技术协同合作。()A、分布式云存储技术B、高性能并行计算技术C、多元数据清洗及数据整合技术D、分布式文件系统及分布式并行数据库【正确答案】：ABCD15.如果参与分类的变量是连续变量,则适用的聚类方法有()。()A、层次聚类法B、K-均值聚类法C、两步聚类法D、混合聚类法【正确答案】：ABC16.一个回归模型若存在多重共线问题,则在不损失过多信息的情况下,你该怎么做?()A、移除共线的两个变量B、移除共线的两个变量其中一个C、可以计算方差膨胀因子(varianceinflationfactor)来检查存在的多重共线性并采取相应的措施D、移除相关变量可能会导致信息的丢失,为了保留这些变量,我们可以使用岭回归(ridge)或lasso等回归方法对模型进行惩罚【正确答案】：BCD17.大数据治理标准涵盖的方面包括()A、大数据管理B、大数据存储C、大数据质量D、数据的共享与开放【正确答案】：ABCD18.按照涉及自变量的多少,可以将回归分析分为()。()A、线性回归分析B、非线性回归分析C、一元回归分析D、多元回归分析【正确答案】：CD19.大数据算法可以不是()。()A、云计算B、精确算法C、内存算法D、串行算法【正确答案】：BCD20.噪声数据处理的方法主要有:()。()A、分箱B、聚类C、关联分析D、回归【正确答案】：ABD1.区域生长方法的实现有三个关键点:种子点的选取;生长准则的确定;区域生长停止的条件。()A、正确B、错误【正确答案】：A2.一幅图像进行一次小波变换后,细节信息大都集中在高频图像子块中。()A、正确B、错误【正确答案】：A3.在定义函数时,某个参数名字前面带有两个*符号表示可变长度参数,可以接收任意多个关键参数并将其存放于一个字典之中。()A、正确B、错误【正确答案】：A4.聚类是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。()A、正确B、错误【正确答案】：A5.大数据可以分析与挖掘出之前人们不知道或者没有注意到的模式,可以从海量数据中发展趋势,虽然也有不精准的时候,但并不能因此而否定大数据挖掘的价值。()A、正确B、错误【正确答案】：A6.如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率,这就意味着在一个新的数据集上,也会有同样好的表现。()A、正确B、错误【正确答案】：B7.图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。()A、正确B、错误【正确答案】：A8.类间最大距离法的设计思想是:在某个适当的阈值下,图像分割后的前景目标与背景两个类之间的差异最大为最佳分割。()A、正确B、错误【正确答案】：A9.提升卷积核(convolutionalkernel)的大小必然会显著提升卷积神经网络的性能。()A、正确B、错误【正确答案】：B10.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络,如处理时序数据和图像数据等,广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。()A、正确B、错误【正确答案】：A11.深度学习与机器学习算法之间的区别在于,后者过程中无需进行特征提取工作。()A、正确B、错误【正确答案】：B12.第三方数据处理模式表现为:服务商通过软件即服务或平台即服务云服务形式为用户提供自己的数据上传到服务商的平台上,由平台进行分析处理,用户可以在线查看相应的结果。()A、正确B、错误【正确答案】：A13.训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。()A、正确B、错误【正确答案】：B14.机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。()A、正确B、错误【正确答案】：A15.决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。()A、正确B、错误【正确答案】：B16.时序预测与回归预测一样,都是利用已知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。()A、正确B、错误【正确答案】：B17.基于图像灰度空间分布的阈值方法除了考虑当前像素本身的灰度值外,还需要考虑其与邻近像素之间的关系。()A、正确B、错误【正确答案】：A18.函数内部定义的局部变量当函数调用结束后被自动删除。()A、正确B、错误【正确答案】：A19.决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。()A、正确B、错误【正确答案】：A20.对遗漏数据的处理方法主要有:忽略该条记录;手工填补遗漏值;利用默认值填补遗漏值;利用均值填补遗漏值;利用同类别均值填补遗漏值;利用最可能的值填充遗漏值。()A、正确B、错误【正确答案】：A21.过拟合是有监督学习的挑战,而不是无监督学习。()A、正确B、错误【正确答案】：B22.数字图像处理中,类间最大距离法的设计思想是:在某个适当的阈值下,图像分割