A.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>，t=<{2}，{3，6}，{8}>
B.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>，t=<{2}，{8}>
C.s=<{1，2}，{3，4}>，t=<{1}，{2}>
D.s=<{2，4}，{2，4}>，t=<{2}，{4}>
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你可能感興趣的試題
A.1，2，3，4
B.1，2，3，5
C.1，2，4，5
D.1，3，4，5
A.無(wú)向無(wú)環(huán)
B.有向無(wú)環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無(wú)向有環(huán)
A.OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式，只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過(guò)用戶圖形借口接收用戶的分析指令，在元數(shù)據(jù)的知道下，對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作
關(guān)于OLAP的特性，下面正確的是：（）。
（1）快速性
（2）可分析性
（3）多維性
（4）信息性
（5）共享性
A.（1）（2）（3）
B.（2）（3）（4）
C.（1）（2）（3）（4）
D.（1）（2）（3）（4）（5）
A.在完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行各種測(cè)試.測(cè)試工作中要包括單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試
B.當(dāng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的每個(gè)單獨(dú)組件完成后，就需要對(duì)他們進(jìn)行單元測(cè)試
C.系統(tǒng)的集成測(cè)試需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的所有組件進(jìn)行大量的功能測(cè)試和回歸測(cè)試
D.在測(cè)試之前沒(méi)必要制定詳細(xì)的測(cè)試計(jì)劃
最新試題
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí)，無(wú)論初始權(quán)重是什么，總是會(huì)找到相同的解（即權(quán)重）。
通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。