A.汉字标志
B.拉丁字母标志
C.数字标志
D.图形设计
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你可能感兴趣的试题
A.具象表现
B.图文综合表现
C.抽象表现
D.色彩表现
E.文字表现
A.主页只能做页眉
B.主页是一个后台命令,可以制作书籍的页眉和页码,利用主页可以控制前台的样式
C.主页只能做页码
D.主页只可以做底色
A.标志
B.随意选颜色
C.行业颜色
D.红色
A.重叠公用
B.省略
C.对称渐变
D.指示会意
A.ctrl+“+”
B.ctrl+“-”
C.ALT+滚动滑轮
D.放大镜
A.字形对比
B.粗细对比
C.疏密对比
D.字体对比
A.提升注意值
B.强化视觉效果
C.加强美感
D.方便阅读
A.具象表现
B.抽象概念
C.形态表现
D.数据表现
A.在同一图层上先绘制的图形一般在后绘制的图形的后面
B.后移一层命令可将所选图形的后面
C.在同一图层上先绘制的图形一般在后绘制的图形的前面
D.置于顶层命令可将所选图形放到所有图形的最前面
A.在三个以上的,不同单元的图形有规律的,由大到小的变化
B.在三个以上的,相同单页的图形中,其中一个发生位置的变化
C.在三个以上的,相同单页的图形中,其中一个发生形状的变化
D.局部色彩发生变化,不同于总体色彩的变化
最新试题
神经网络被称为通用函数拟合器,所以它理论上可以表示任何决策边界。
训练好的模型在测试集准确率100%,则在新的数据集上也会达到100%。
一个不包含非线性的神经元可以看作是线性回归函数。
激活函数为有限值时,基于梯度的优化方法更加稳定。
设计的秩序性就是指设计中各相关元素之间的()问题。
欠拟合是模型不能在训练集上获得足够低的误差,过拟合是指训练误差和测试误差差距小。
多层网络全部初始化为0,会使梯度为0或各层相同,相当于浅层网络。
在数据很稀疏和神经网络参数量较少的场景下,偏向于使用L-BFGS而不是SGD。
将Sigmoid激活函数改为ReLU,将有助于克服梯度消失的问题。
提升卷积核(convolutional kernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。