皮皮学，免费搜题
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【单选题】
下列哪种色彩模式是不依赖于设备的: 5 .下列哪种色彩模式是不依赖于设备的: 5 .下列哪种色彩模式是不依赖于设备的: 5 .下列哪种色彩模式是不依赖于设备的: 图像分辨率的单位是( )
A.
dpi
B.
ppi
C.
lpi
D.
pixel
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参考答案：
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知识点：
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..
皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【判断题】厨师工作时,帽子要戴正,刘海可以露在帽子外边。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】动平衡是在转子两个校正面上同时进行校正平衡,校正后的剩余不平衡量,以保证( )是在许用不平衡量的规定范围内,为动平衡又称双面平衡。
A.
转子在动态时
B.
转子在静态时
C.
定子在动态时
D.
定子在静态时
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【简答题】加入后能够有效提高塑料弹性、可塑性、流动性，改善塑料低温脆化的助剂是()。 A填充剂 B增塑剂 C稳定剂 D润滑剂
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【单选题】以下关于Hadoop的描述不正确的是( )
A.
Hadoop是一个分布式的文件系统
B.
Hadoop是一个分布式的网络入侵检测系统
C.
Hadoop实现了HDFS文件系统和MapReduce编程模型
D.
Hadoop的执行环境是有数目众多的计算设备组成的大规模集群
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【单选题】下列关于MapReduce工作流程,哪个描述是正确的?
A.
所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的
B.
不同的Map任务之间会进行通信
C.
不同的Reduce任务之间可以发生信息交换
D.
用户可以显式地从一台机器向另一台机器发送消息
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【多选题】以下关于MapReduce编程模型的描述正确的是
A.
对于map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理
B.
map的输出结果是一组对，这是经过map操作后产生的中间结果
C.
reduce的工作是对相同都的key的value值进行归并处理
D.
MapReduce的编程模型包括Map和Reduce两个函数处理过程。
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【简答题】（ ）的作用是提高塑料加工时的可塑性及流动性，改善塑料制品的柔韧性。
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【判断题】增塑剂的作用是增加塑料在加工时的可塑性，降低塑料的强度与耐热性。(    )
A.
正确
B.
错误
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【单选题】在塑料加工成型中，起到提高塑料加工时的可塑性和流动性、改善塑料制品的柔韧性的是( )。
A.
填充剂
B.
稳定剂
C.
增塑剂
D.
胶粘剂
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【单选题】MapReduce计算文件词频的例子中描述不正确的是
A.
包括了 Split ， Map ， Shuffle ， Reduce 几个过程。在计算过程中数据始终以 键值对的形式存在。
B.
Split 就是将输入文件中的内容按行分割为 key 和 value 的形式。 Map 阶段对每块的每一个单词为 key ，单词个数作为 value 排序进行输出。
C.
在 Shuffle 阶段，会对 map 的输出按照 key 进行合并和排序。
D.
Reduce 的过程将所属 key 下的 value 进行了叠加，计算出单词 key 的次数。
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A.
正确
B.
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A.
转子在动态时
B.
转子在静态时
C.
定子在动态时
D.
定子在静态时
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【简答题】加入后能够有效提高塑料弹性、可塑性、流动性，改善塑料低温脆化的助剂是()。 A填充剂 B增塑剂 C稳定剂 D润滑剂
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【单选题】以下关于Hadoop的描述不正确的是( )
A.
Hadoop是一个分布式的文件系统
B.
Hadoop是一个分布式的网络入侵检测系统
C.
Hadoop实现了HDFS文件系统和MapReduce编程模型
D.
Hadoop的执行环境是有数目众多的计算设备组成的大规模集群
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【单选题】下列关于MapReduce工作流程,哪个描述是正确的?
A.
所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的
B.
不同的Map任务之间会进行通信
C.
不同的Reduce任务之间可以发生信息交换
D.
用户可以显式地从一台机器向另一台机器发送消息
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【多选题】以下关于MapReduce编程模型的描述正确的是
A.
对于map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理
B.
map的输出结果是一组对，这是经过map操作后产生的中间结果
C.
reduce的工作是对相同都的key的value值进行归并处理
D.
MapReduce的编程模型包括Map和Reduce两个函数处理过程。
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【简答题】（ ）的作用是提高塑料加工时的可塑性及流动性，改善塑料制品的柔韧性。
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【判断题】增塑剂的作用是增加塑料在加工时的可塑性，降低塑料的强度与耐热性。(    )
A.
正确
B.
错误
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【单选题】在塑料加工成型中，起到提高塑料加工时的可塑性和流动性、改善塑料制品的柔韧性的是( )。
A.
填充剂
B.
稳定剂
C.
增塑剂
D.
胶粘剂
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【单选题】MapReduce计算文件词频的例子中描述不正确的是
A.
包括了 Split ， Map ， Shuffle ， Reduce 几个过程。在计算过程中数据始终以 键值对的形式存在。
B.
Split 就是将输入文件中的内容按行分割为 key 和 value 的形式。 Map 阶段对每块的每一个单词为 key ，单词个数作为 value 排序进行输出。
C.
在 Shuffle 阶段，会对 map 的输出按照 key 进行合并和排序。
D.
Reduce 的过程将所属 key 下的 value 进行了叠加，计算出单词 key 的次数。
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