皮皮学，免费搜题
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【多选题】
下列哪工程的完整生命周期中的环节
A.
计划
B.
设计
C.
评估
D.
完成
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参考答案：
参考解析：
知识点：
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..
皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【多选题】7-3 下列属于约束理论( TOC )衡量生产系统的作业指标有( )
A.
有效产出
B.
无效产出
C.
库存
D.
运行费用
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【多选题】我国《文物保护法》规定：属于集体所有和私人所有的( )，其所有权受国家法律的保护。
A.
纪念建筑物
B.
古建筑
C.
传世文物
D.
艺术品
查看完整题目与答案
【单选题】批处理的英文是()。
A.
BATCH DATA PROCESSING
B.
BATCH FACTOR
C.
BATCH PROCESSING
D.
BLOCKMARK
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【多选题】7-3 下列属于约束理论( TOC ) 有关生产系统物流的管理原则的有( )
A.
转运批量等于加工批量
B.
转运批量可以不等于加工批量
C.
平衡生产能力
D.
平衡物流
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【单选题】中国内地首家独立的临终关怀机构是:
A.
松堂医院
B.
南汇护理院
C.
普济堂
D.
同仁堂
E.
李嘉诚创建的宁养院
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【单选题】批处理的英文是( )。
A.
BATCH DATA PROCESSING
B.
BATCH PROCESSING
C.
BATCH FACTOR
D.
BLOCKMARK
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【单选题】批处理的英文是()
A.
batch date processing
B.
batch fact
C.
batch processing
D.
block mark
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【简答题】What’s the mix and batch number of the two bottles of shampoo?A. Formula S7 and batch No. 1018001. B. Formula X7 and batch No. 1081001. C. Formula S7 and batch No. 1108001.
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【单选题】进程调度cron、at 和batch 中,哪个可以多次执行?
A.
cron
B.
at
C.
batch
D.
cron、at 和batch
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【多选题】为什么最好的mini-batch的大小通常不是1也不是训练集总样本数m，而是介于两者之间 ？
A.
如果mini-batch的大小是1，那么你需要遍历整个训练集后才能更新一次参数
B.
如果mini-batch的大小是m，就是批量梯度下降。你需要遍历整个训练集来更新参数
C.
如果mini-batch的大小是1，那么你将失去mini-batch将数据矢量化带来的的好处
D.
如果mini-batch的大小是m，就是随机梯度下降，而这样做经常会比mini-batch慢
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有效产出
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【多选题】我国《文物保护法》规定：属于集体所有和私人所有的( )，其所有权受国家法律的保护。
A.
纪念建筑物
B.
古建筑
C.
传世文物
D.
艺术品
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【单选题】批处理的英文是()。
A.
BATCH DATA PROCESSING
B.
BATCH FACTOR
C.
BATCH PROCESSING
D.
BLOCKMARK
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【多选题】7-3 下列属于约束理论( TOC ) 有关生产系统物流的管理原则的有( )
A.
转运批量等于加工批量
B.
转运批量可以不等于加工批量
C.
平衡生产能力
D.
平衡物流
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【单选题】中国内地首家独立的临终关怀机构是:
A.
松堂医院
B.
南汇护理院
C.
普济堂
D.
同仁堂
E.
李嘉诚创建的宁养院
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【单选题】批处理的英文是( )。
A.
BATCH DATA PROCESSING
B.
BATCH PROCESSING
C.
BATCH FACTOR
D.
BLOCKMARK
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【单选题】批处理的英文是()
A.
batch date processing
B.
batch fact
C.
batch processing
D.
block mark
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【简答题】What’s the mix and batch number of the two bottles of shampoo?A. Formula S7 and batch No. 1018001. B. Formula X7 and batch No. 1081001. C. Formula S7 and batch No. 1108001.
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【单选题】进程调度cron、at 和batch 中,哪个可以多次执行?
A.
cron
B.
at
C.
batch
D.
cron、at 和batch
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【多选题】为什么最好的mini-batch的大小通常不是1也不是训练集总样本数m，而是介于两者之间 ？
A.
如果mini-batch的大小是1，那么你需要遍历整个训练集后才能更新一次参数
B.
如果mini-batch的大小是m，就是批量梯度下降。你需要遍历整个训练集来更新参数
C.
如果mini-batch的大小是1，那么你将失去mini-batch将数据矢量化带来的的好处
D.
如果mini-batch的大小是m，就是随机梯度下降，而这样做经常会比mini-batch慢
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