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2021年春季深度学习师资培训班入学考试（CV班）
录音中...
疫情浇不灭我们学习的热情，感谢您报名
2021全国高校深度学习师资培训第14期（CV班）
！为了保证此次培训效果达到最佳，特设置此测试，一共20道题目，全部为选择题，包含单选和多选，根据答题得分和报名信息综合择优录取。请您仔细阅读下面的考试规则，感谢您的理解和支持！
考试规则：
1.请保证报名本人作答，提交问卷则表示同意该要求
2.每人
只有一次作答机会
，限时30分钟，
不可反复提交
3.只允许在
全屏状态
下作答，全程切屏（即鼠标离开考试页面）
超过6次将立即结束考试
*
基本信息
（请保证所填姓名和手机号与报名填写的姓名、手机号一致）
：
姓名：
姓名：
学校：
学校：
手机号:
手机号:
*
1.
相对于DNN模型，CNN模型做了哪些改变？
【多选题】
局部连接
使用了relu激活函数
增加了batch normalization
参数共享
*
2.
若 a = range(100)，以下哪些操作是合法的?
【多选题】
a[2-3]
a[-3]
a[2:13]
a[::3]
*
3.
在数据预处理阶段，我们常常对数值特征进行归一化或标准化(standardization, normalization)处理。这种处理方式理论上不会对下列哪个模型产生很大影响？
【多选题】
决策树
k-NN
k-Means
朴素贝叶斯
*
4.
令U和V为3维向量，令A和B为3*3的矩阵，则下列说法正确的是
【多选题】
如果C = A*B，则C是6*6的矩阵
如果V是3维向量，则A*B*V是一个3维向量
如果B是3*3的单位矩阵，则A*B=B*A
A*B=B*A
*
5.
变量 a 的值为字符串类型的 "2"，如何将它转换为整型？
int(a)
integer(a)
castToInt(a)
castToInteger(a)
*
6.
关于字符串下列说法错误的是
字符应该视为长度为1的字符串
字符串以\0来标志字符串的结束
既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串
在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
*
7.
若 a = [ 1,2,3,4,5 ]，以下代码输出结果正确的是？
print(a[:])=>[1,2,3,4]
print(a[-1:]) =>[1,2]
print(a[0:]) =>[2,3,4,5]
print(a[:100]) =>[1,2,3,4,5]
*
8.
如下关于机器学习的定义，合理的是
机器学习是一门让电脑不依赖特别明确的程序而拥有学习能力的研究领域。
机器学习是一门计算机编程的科学。
机器学习仅对有标签的数据有用。
机器学习是让机器人拥有智能的学科。
*
9.
假设有一个列表a，现要求从列表a中每3个元素取1个，并且将取到的元素组成新的列表b，可以使用语句
b=a[1:3]
b=a[:2]
b=a[::3]
b=a[0:3]
*
10.
与传统机器学习方法相比，深度学习的优势在于
深度学习完全不提取底层特征，如图像边缘、纹理等
深度学习完全不需要做数据预处理
深度学习可以自动学习特征
深度学习不需要调参
*
11.
如果使用的学习率太大，会导致
网络收敛的快
不确定
网络收敛的慢
网络无法收敛
*
12.
已知一个由全连接层构成的前馈神经网络，输入层有5个神经元，第一隐层有10个神经元，第二隐层有10个神经元，输出层有2个神经元，则神经模型中共有（ ）条连接。
1000
27
170
80
*
13.
代码 print(type([1,2])) 输出结果为
class<’tuple’>
class<’set’>
class<’int’>
class<’list’>
*
14.
假设你有一个变量 "example"，如何判断它的类型？
type(example)
getType(example)
example.type:
Type(example)
*
15.
深度学习涉及到大量的矩阵相乘，现需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m < n < p < q，以下计算顺序效率最高的是
A(BC)
AC(B)
所有效率都相同
(AB)C
*
16.
图像灰度的方差表示图像的哪种属性
图像对比度
图像饱和度
图像整体亮度
图像细节
*
17.
下图中的数据是线性可分的吗？
不一定
否
是
不确定
*
18.
RELU修正线性单元是一种常用的激活函数，其函数图像为
选项170
选项2
选项1
选项171
*
19.
卷积层是深度神经网络的主要结构之一，已经在大量任务中用到，下面哪一个任务的主流方法中没有用到卷积层
中英文互译
为图像自动生成描述标题
中文分词
场景文字检测
*
20.
下列目标检测网络中，哪个是一阶段的网络
Faster-rcnn
YOLOv3
SPP-net
RFCN
评价对象得分
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