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【单选题】
What did the experiments of Gould and Gross and Fernando show according to the passage?
A.
The old notion of memory is wrong.
B.
The results of these experiments support the old view of neurons.
C.
Animals have lost the ability to manufacture new brain parts.
D.
The new brain cells will disrupt engrams.
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参考答案：
举一反三
【单选题】水硬性胶凝材料的硬化特点是( )
A.
只能在水中硬化
B.
必须在水泥中加促硬剂
C.
不仅能在空气中硬化，而且能更好地在水中硬化
D.
在饱和蒸汽中硬化
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【判断题】大学生在学生时代,不应重智、轻德,在学习、生活中都要认真“做人”,为职业生涯的顺利起步做好准备。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】最出名的降维算法是PCA和t-SNE。将这两个算法分别应用到数据「X」上，并得到数据集「X_projected_PCA」，「X_projected_tSNE」。下面哪一项对「X_projected_PCA」和「X_projected_tSNE」的描述是正确的?
A.
X_projected_PCA在最近邻空间能得到解释
B.
X_projected_tSNE在最近邻空间能得到解释
C.
两个都在最近邻空间能得到解释
D.
两个都不能在最近邻空间得到解释
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【单选题】PP中，CHAP使用的加密算法是什么？
A.
DES
B.
MD5
C.
AES
D.
不使用加密算法
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【判断题】水泥是一种良好的矿物胶凝材料。就硬化条件而言，水泥浆体不但能在空气中硬化，还能在水中硬化，并长期保持和继续提高其强度，故水泥属于气硬性胶凝材料。( )
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【多选题】最常用的降维算法是PCA,以下关于PCA的说法中正确的是( )
A.
PCA是一种无监督的方法
B.
它搜索数据具有最大差异的方向
C.
主成分的最大数量<=特征能数量
D.
所有主成分彼此正交
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【判断题】建筑工程测量的基准线是铅垂线
A.
正确
B.
错误
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【多选题】关于PCA，PCoA，NMDS算法说法正确的是：
A.
散点图的距离都反映了样品之间的相似度大小。
B.
PCA算法是根据数值的欧式距离计算的。
C.
PCoA和NMDS算法可以根据发育树亲疏远近计算距离。
D.
NMDS算法将样本的关系进行排序，而不关注具体数值。
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【简答题】请描述主成份分析（PCA）算法步骤
查看完整题目与答案
【单选题】下面关于PCA算法的说法中错误的是
A.
PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合，新特征之间是线性相关的。
B.
第一主成分是原始特征的所有线性组合里是方差最大的。
C.
第一主成分和第二主成分是互不相关的。
D.
通过PCA方法得到的特征变换矩阵是由协方差矩阵所对应的最大的几个特征值所得到的特征向量构成的。
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D.
在饱和蒸汽中硬化
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A.
正确
B.
错误
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【单选题】最出名的降维算法是PCA和t-SNE。将这两个算法分别应用到数据「X」上，并得到数据集「X_projected_PCA」，「X_projected_tSNE」。下面哪一项对「X_projected_PCA」和「X_projected_tSNE」的描述是正确的?
A.
X_projected_PCA在最近邻空间能得到解释
B.
X_projected_tSNE在最近邻空间能得到解释
C.
两个都在最近邻空间能得到解释
D.
两个都不能在最近邻空间得到解释
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B.
MD5
C.
AES
D.
不使用加密算法
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正确
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错误
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A.
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B.
它搜索数据具有最大差异的方向
C.
主成分的最大数量<=特征能数量
D.
所有主成分彼此正交
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A.
正确
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错误
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A.
散点图的距离都反映了样品之间的相似度大小。
B.
PCA算法是根据数值的欧式距离计算的。
C.
PCoA和NMDS算法可以根据发育树亲疏远近计算距离。
D.
NMDS算法将样本的关系进行排序，而不关注具体数值。
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A.
PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合，新特征之间是线性相关的。
B.
第一主成分是原始特征的所有线性组合里是方差最大的。
C.
第一主成分和第二主成分是互不相关的。
D.
通过PCA方法得到的特征变换矩阵是由协方差矩阵所对应的最大的几个特征值所得到的特征向量构成的。
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