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假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少()。
A.218x218x5
B.217x217x8
C.217x217x3
D.220x220x5
![](https://static.youtibao.com/asksite/comm/h5/images/solist_ts.png)
A.218x218x5
B.217x217x8
C.217x217x3
D.220x220x5
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
A.发送端两个F字段之间检查出连续5个“l”,后面仍然为l,则增加l个“0”比特
B.接收端首先找到F字段以确定帧的起始边界,接着再对其中的比特序列进行检查
C.接收端发现5个连续“1”时,就将其后的l个“0’’比特位删除
D.采用0比特插人/删除方法后,帧内就可以传送任意组合的比特序列
A.随机误差项是一个期望值为0的随机变量
B.对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差
C.随机误差项彼此相关
D.解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立
(i)对于一个二值响应y,令表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0,表示结果为y=0的正确预测百分数,而q1表示结果为y=1的正确预测百分数。若p是整体的正确预测百分数,证明p是q0和q1的一个加权平均:
(ii)在一个容量为300的样本中,假设yi=0.70,所以有210个结果为yi=1,90个结果为yi=0。假设yi=0的正确预测百分数为80,而yi=1的正确预测百分数为40。求总体正确预测百分数。
且假设不影响原来的电荷分布,则挖去后球心处的电场强度大小和方向。
在Python 3.X版本中,运行语句c = a / b (假设a, b是已经赋值过的整数变量,且b的值不为0),则:若a能整除b,c就是整型变量;反之,若a不能整除b,c为浮点型变量。()
此题为判断题(对,错)。
试编写算法,计算的值并存入数组a[0..arrsize-1]的第i-1个分量中(i=1,2,...,n)。假设计算机中允许的整数最大值为maxint,则当n>arrsize或对某个
,使
时, 应按出错处理。注意选择你认为较好的出错处理方法。
A.2700万元
B.1700万元
C.1500万元
D.2200万元