A.空间感
B.运动感
C.新鲜感
D.跳跃感
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A.S形
B.圆形
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D.V形
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A.青色
B.黑色
C.品红
D.黄色
A.72DPI
B.150DPI
C.300DPI
D.600DPI
A.信息随意摆放
B.不相关的内容放在一起
C.相关的信息在一起形成信息组,方便阅读
D.为了画面不乱
A.830-1168mm
B.768-1024mm
C.787-1092mm
D.787-1024mm
A.red、green、blue
B.Cyan、Magenta、Yellow
C.Magenta、blue、black
D.blue、Magenta、black
A.TIFF
B.GIF
C.PSD
D.WORD
A.新闻纸
B.铜版纸
C.胶版纸
D.特种纸
A.C100
B.Y100
C.M100
D.M100Y100
最新试题
单计算层感知器只能解决线性可分问题。
训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。
将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。
深度学习与机器学习算法之间的区别在于,后者过程中无需进行特征提取工作,也就是说,我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。
动态设计的源头可以追溯到20世纪50年代()匠心独运地把人物角色加入到电影的片头、片尾设计中。
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%。
神经网络可以生成任意的决策边界。
负对数似然度损失函数和欧式距离损失函数都是用于计算像素区域的修复。
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。
神经网络进行图片语义分割时,先用CNN处理输入,再用反CNN得到输出。