《探索大數(shù)據(jù)與人工智能》習(xí)題庫

1、探索大數(shù)據(jù)與人工智能習(xí)題庫單選1 、 Spark Streaming 是什么軟件棧中的流計(jì)算?A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume2、下列選項(xiàng)中,不是大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)的是?A. 大數(shù)據(jù)分析的革命性方法出現(xiàn)B. 大數(shù)據(jù)與與云計(jì)算將深度融合C. 大數(shù)據(jù)一體機(jī)將陸續(xù)發(fā)布D. 大數(shù)據(jù)未來可能會(huì)被淘汰3 、 2011 年 5 月是哪家全球知名咨詢公司在 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 研究報(bào)告中指出,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能之中逐漸成為重要的生產(chǎn)因素的

2、 ?A.比爾恩門 B.麥肯錫 C.扎克伯格D.喬圖斯4 、以下哪個(gè)屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的數(shù)據(jù)商業(yè)化方面的應(yīng)用 ?A. 精準(zhǔn)廣告B. 網(wǎng)絡(luò)管理C. 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 D. 客服中心優(yōu)化5 、以下哪個(gè)不屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用 ?A. 數(shù)據(jù)商業(yè)化 B. 物流網(wǎng)絡(luò)C. 企業(yè)運(yùn)營 D. 客戶關(guān)系管理6、 2012 年 7 月 ,為挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值, 阿里巴巴集團(tuán)在管理層設(shè)立()一職,負(fù)責(zé)全面推進(jìn)“數(shù)據(jù)分享平臺(tái) ”戰(zhàn)略 ,并推出大型的數(shù)據(jù)分享平臺(tái)。A. 首席數(shù)據(jù)官 B. 首席科學(xué)家C. 首席執(zhí)行官 D. 首席架構(gòu)師7、下列選項(xiàng)中,不是kafka 適合的應(yīng)用場(chǎng)景是?A.日志收集 B.消息系統(tǒng) C.業(yè)務(wù)系統(tǒng)D.流

3、式處理8、下列選項(xiàng)中, 哪個(gè)不是HBASE 的特點(diǎn) ?A. 面向行 B. 多版本 C. 擴(kuò)展性 D. 稀疏性9、在數(shù)據(jù)量一定的情況下 ,MapReduce 是一個(gè)線性可擴(kuò)展模型,請(qǐng)問服務(wù)器數(shù)量與處理時(shí)間是什么關(guān)系？A. 數(shù)量越多處理時(shí)間越長B. 數(shù)量越多處理時(shí)間越短B. 數(shù)量越小處理時(shí)間越短D. 沒什么關(guān)系10 、在 Spark 的軟件棧中 ,用于機(jī)器學(xué)習(xí)的是A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL11 、 Spark 是在哪一年開源的 ?A. 1980 B. 2010 C. 1990 D. 200012 、大數(shù)據(jù)的多樣性使得數(shù)據(jù)被分為三

4、種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),那么以下不是三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一的是?A. 語音合成 B. 語音播放C. 語音識(shí)別 D. 語義理解A 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C. 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D. 全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)13 、自然語言處理難點(diǎn)目前有四大類,下列選項(xiàng)中不是其中之一的是A. 機(jī)器性能 B. 語言歧義性 C. 知識(shí)依賴D. 語境14 、語音識(shí)別常用的應(yīng)用有四個(gè),下列不是常用應(yīng)用的是?A. 聊天 B. 撥號(hào) C. 導(dǎo)航 D. 設(shè)備控制15 、以下哪種學(xué)習(xí)方法不屬于人工智能算法?A. 遷移學(xué)習(xí) B. 對(duì)抗學(xué)習(xí) C. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)D. 自由學(xué)習(xí)16 、機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何通過計(jì)算的手段,利用經(jīng)驗(yàn)來改善系統(tǒng)自身的性能數(shù)據(jù)訓(xùn)練出什么 ?A. 模

5、型 B. 表結(jié)構(gòu) C. 結(jié)果 D. 報(bào)表17 、總體來說, 人工智能發(fā)展的未來趨勢(shì)是?A. 上升 B. 下降 C. 不動(dòng) D. 大幅度下降18 、中國移動(dòng)自主研發(fā)、發(fā)布的首個(gè)人工智能平臺(tái)叫做()A.九天B. OneNET C.移娃 D.大云19 、以下數(shù)據(jù)單位從小到大排列的順序是?A. GB 、 B、 KB B. B 、 KB、 MB C. KB 、 ZB、 PB D.B 、 MB、 KB20 、以下數(shù)據(jù)單位換算錯(cuò)誤的是?A. 1KB=1024B B. 1GB=1024MB C.1TB=1000GB D. 1MB=1024KB,請(qǐng)問機(jī)器學(xué)習(xí)利用21 、以下不是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的項(xiàng)是?A. 圖片 B

6、. 音頻 C. 數(shù)據(jù)庫二維表數(shù)據(jù)D. 視頻22 、整個(gè) MapReduce 的過程大致分為 Map 、 Shuffle 、 Combine 、 ()?A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading23 、人工智能是研究、 開發(fā)用于模擬、 延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、 方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的 一門新的技術(shù)科學(xué) ,請(qǐng)問它的英文縮寫是?A. AI B. BI C. AL D. AF24 、下列選項(xiàng)中, 哪項(xiàng)是由谷歌開發(fā)的人工智能算法框架?A. Kafka B. Tensorflow C. Caffe D.Torch技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的25 、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則是A. 梯

7、度上升法 B. 梯度下降法C. 梯度提升法D. 梯度曲線法26 、語音識(shí)別產(chǎn)品體系有四部分,下列哪項(xiàng)不是體系之一27 、數(shù)據(jù)生態(tài)中 ,算法模型分為兩代,那么第一代算法模型是?A. Tez B. Spark C. Pig DMapReduce.28 、 Spark 是基于什么的迭代計(jì)算框架? 它適用于需要多次操作特定數(shù)據(jù)集的應(yīng)用場(chǎng)合。需要反復(fù)操作的次數(shù)越多 ,所需讀取的數(shù)據(jù)量越大,受益越大,數(shù)據(jù)量小但是計(jì)算密集度較大的場(chǎng)合 ,受益就相對(duì)較小;A. 內(nèi)存 B. 硬盤 C. 磁帶 D. 顯卡29 、下列選項(xiàng)中 , 哪項(xiàng)是分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)?A. HDFSB. Flume C. Kafka D. Zo

8、okeeper30 、工信部官網(wǎng)正式發(fā)布大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)”十三五 “發(fā)展規(guī)劃是在哪一年?A. 1987 B. 1997 C.2007 D. 201731 、學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)方法是 ?A. 監(jiān)督學(xué)習(xí) B. 無監(jiān)督學(xué)習(xí) C. 半監(jiān)督學(xué)習(xí) D. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)32 、當(dāng)前世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量的單位是?A. KB B. ZB C. GB D. TB33 、下列選項(xiàng)中正確說明價(jià)值密度低的是 ?A.100TB 數(shù)據(jù)中有 50TB 有效數(shù)據(jù)B. 1TB 數(shù)據(jù)中有 1KB 有效數(shù)據(jù)C.100PB 數(shù)據(jù)中有 100PB 有效數(shù)據(jù)D. 10EB 數(shù)據(jù)中有 10EB 有效數(shù)據(jù)34 、中國移動(dòng)研發(fā)了智能客服問答機(jī)器人

9、(),使業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化 , 更加智能的回答用戶解決業(yè)務(wù)咨詢、業(yè)務(wù)辦理、流量查詢等問題。A. 精靈 B. 阿爾法蛋 C. 小度 D. 移娃35、 IBM 的 ()是第一個(gè)在國際象棋上戰(zhàn)勝人類棋手的人工智能計(jì)算機(jī)。A. AlphaGo B. 深藍(lán) C. 圖靈機(jī)模型D. 深度學(xué)習(xí)機(jī)器人36 、在 HDFS 中存在 NameNode 、 DataNode 、 Client, 而 NameNode 是管理者 ,DataNode 是文件存 儲(chǔ)者 ,那么 Client 是什么呢 ?A. 連接器 B. 客戶端 C. 接口提供者D. 數(shù)據(jù)采集37 、 mapreduce 計(jì)算模型適用于哪種任務(wù)?A. 多線程處理

10、B. 有關(guān)聯(lián)的行處理C. 批處理 D. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化處理38 、大數(shù)據(jù)特征有幾種(不包括IBM 提出的新特征)？A.1 B.2 C.3 D.439 、 Hadoop 是()年誕生的？A.1985-1985 B.1995-1996 C.2005-2006 D.2015-201640 、以下哪個(gè)不屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的數(shù)據(jù)商業(yè)化方面的應(yīng)用？A.精準(zhǔn)廣告B.網(wǎng)絡(luò)管理C.營銷洞察D.大數(shù)據(jù)檢測(cè)和決策41 、傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、 無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)， 其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。請(qǐng)問標(biāo)簽為離散的類型，稱為分類，標(biāo)簽為連續(xù)的類型，稱為什么？A.給定標(biāo)簽B.離散C.分類D.回歸42

11、、下列選項(xiàng)中，正確描述Flume 對(duì)數(shù)據(jù)源的支持的是？A.只能使用 HDFS數(shù)據(jù)源B.可以配置數(shù)據(jù)源C.不能使用文件系統(tǒng)D.不能使用目錄方式43 、 IBM 提出的大數(shù)據(jù)5V 特征包括()、更快(Velocity) 、更多 (Variety) 、更值錢 (Value) 和更真實(shí)( Veracity )A.更有效 B.更大(Volume ) C.更充分 D.更直觀44 、下列選項(xiàng)中，不是大數(shù)據(jù)的一部分的是？A.海量計(jì)算B.大量數(shù)據(jù)管理C.數(shù)據(jù)分析D.單機(jī)計(jì)算45、 Flume 采用了三層架構(gòu)，分別為 agent ， collector 和()A. Map B.storage C.Shuffle

12、D.Hash46 、 HBASE 的特點(diǎn)不包括？A.面向列 B.稀疏性 C.多版本 D.低可靠性47 、 mapreduce 計(jì)算模型適用于哪種任務(wù)?A. 多線程處理B. 有關(guān)聯(lián)的行處理C. 批處理 D. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化處理48 、最初的大數(shù)據(jù)概念還比較模糊 ,只是隱約的知道像個(gè)性化推薦、搜索引擎之類的處理需理需要大量數(shù)據(jù),那么在搜索引擎方面,誰是世界上最大的廠商?A. 谷歌 B. 百度 C. 360 D. bing49 、今年 ,大數(shù)據(jù)分析將出現(xiàn)革命性的新方法,從前的很多算法和基礎(chǔ)理論可能會(huì)產(chǎn)生理論級(jí)別的突破。而哪項(xiàng)技術(shù)將繼續(xù)成為大數(shù)據(jù)智能分析的核心技術(shù)?A. 機(jī)器學(xué)習(xí) B. 智能物流 C.

13、腦科學(xué) D. 智能終端50 、下列選項(xiàng)中,正確描述Flume 對(duì)數(shù)據(jù)源的支持的是?A. 只能使用 HDFS 數(shù)據(jù)源 B. 可以配置數(shù)據(jù)源C. 不能使用文件系統(tǒng)D. 不能使用目錄方式51 、 HBASE 的特點(diǎn)不包括哪些 ?A. 面向行 B. 稀疏性 C. 多版本 D. 高可靠性52 、下列選項(xiàng)中,不是用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的技術(shù)是哪一個(gè)?A. MongoDB B. MySQL C. HDFSD. Java53、屬于“人造智能 ” ,具有意識(shí),達(dá)到或超越人類智慧水平的人工智能稱為() A. 高人工智能 B. 低人工智能 C. 強(qiáng)人工智能D. 弱人工智能54 、下列選項(xiàng)中 ,不是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施的是?A.

14、 CPU 服務(wù)器 B. GPU 服務(wù)器 C. 專用芯片 D. 游戲顯卡54 、以下不是大數(shù)據(jù)特征的是?A. 數(shù)據(jù)體量大B. 數(shù)據(jù)種類多 C. 價(jià)值密度高 D. 處理速度快55 、以下應(yīng)用沒有使用你的地理位置信息的是?A. 美團(tuán) B. 滴滴 C. 高德地圖 D. word56 、下列選項(xiàng)中,不是 Flume 的特點(diǎn)的是?A. 可靠性 B. 集中式架構(gòu) C. 可擴(kuò)展性D. 可管理性57 、在Spark 的軟件棧中 ,用于交互式查詢的是A. SparkSQLB. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming58 、下列選項(xiàng)中,不是大數(shù)據(jù)的一部分的是?A. 海量計(jì)算B. 大量數(shù)

15、據(jù)管理C. 數(shù)據(jù)分析D 單機(jī)計(jì)算59 、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的包含關(guān)系是()A. 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能 B. 人工智能 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí) C.人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)D. 深度學(xué)習(xí) 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)60 、自然語言處理難點(diǎn)目前有四大類,下列選項(xiàng)中不是其中之一的是 ?A. 機(jī)器性能 B. 語言歧義性 C. 知識(shí)依賴D. 語境61 、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不包括A. 輸入層 B. 隱層 C. 輸出層 D. 顯層62 、以下哪個(gè)不是語音識(shí)別的范疇?A. 語音聽寫 B. 語音合成 C. 語音轉(zhuǎn)寫 D. 語音喚醒63、 Alpha Go 是第一個(gè)擊敗人類職業(yè)()選手的人工智能程序

16、。A. 國際象棋B. 圍棋 C. 中國象棋D. 五子棋, 向著什么64 、隨著閉源軟件在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的地盤不斷縮小,老牌IT 廠商正在改變商業(yè)模式靠攏？A. 閉源 B. 開源 C. 獨(dú)立 D. 封閉65 、 “大數(shù)據(jù) ”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng) () 、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。A. 海量 B. 少數(shù) C. 小量 D. 結(jié)構(gòu)化66、 Spark Streaming 是什么軟件棧中的流計(jì)算?A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume67、客服中心是運(yùn)營商和客戶接觸較為頻繁的通道,我們可以利用()在后端給客服中心建立龐大的知識(shí)

17、庫, 供接線員們使用幫忙他們快速精準(zhǔn)的找到答案。A. 大數(shù)據(jù)技術(shù)B. 客戶畫像C. 客戶狀態(tài)D. 客戶心情67 、下列選項(xiàng)中正確說明價(jià)值密度低的是 ?A.100TB 數(shù)據(jù)中有 50TB 有效數(shù)據(jù) B. 1TB 數(shù)據(jù)中有 1KB 有效數(shù)據(jù)C.100PB 數(shù)據(jù)中有 100PB 有效數(shù)據(jù) D. 10EB 數(shù)據(jù)中有 10EB 有效數(shù)據(jù)68 、學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)方法是 ?A. 監(jiān)督學(xué)習(xí) B. 無監(jiān)督學(xué)習(xí) C. 半監(jiān)督學(xué)習(xí) D. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)69 、當(dāng)前世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量的單位是?A. KB B. ZB C. GB D. TB70 、對(duì)抗學(xué)習(xí)中兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)互相競爭 ,一個(gè)負(fù)責(zé)生成樣本,那么另一個(gè)負(fù)責(zé)做

18、什么?A. 判別樣本B. 計(jì)算樣本C. 統(tǒng)計(jì)樣本D. 生成樣本71 、 hdfs 中 namenode 的 metadata 的作用是？A.描述數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置等屬性B.存儲(chǔ)數(shù)據(jù)C.調(diào)度數(shù)據(jù)72 、 rdd 是由多個(gè)什么組成？a. partition puter c.action d.transformation73 、 IBM 提出的大數(shù)據(jù)5V 特征包括更大(Volume) 、更快 (Velocity) 、更多 (Variety) 、更值錢 (Value)和()A. 更有效 B. 更充分 C. 更真實(shí) (Veracity) D. 更直觀74 、在 Spark 的軟件棧中 ,用于流計(jì)算的是?A.

19、 GraphX B. Mllib C. Spark Streaming D. SparkSQL75 、以下數(shù)據(jù)量可以稱為大數(shù)據(jù)的是?A. 100MB B. 100KB C.100PB D. 100MB76 、學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)方法是 ?A. 監(jiān)督學(xué)習(xí) B. 無監(jiān)督學(xué)習(xí) C. 半監(jiān)督學(xué)習(xí) D. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)77 、大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源于方方面面,下列不可以作為數(shù)據(jù)源的是?A. APP 應(yīng)用 B. 地理信息 C. 一塊石頭 D. 商店訂單78、數(shù)據(jù)采集的基本步驟 (ETL) 中不包括哪項(xiàng) ?A. 抽取轉(zhuǎn)換B. 加載 C. 計(jì)算79 、整個(gè) MapReduce 的過程大致分為 Map 、 Shu

20、ffle 、 Combine 、 ()?A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading80 、人工智能通過輸入的圖片 ,解析出圖片的內(nèi)容,這種技術(shù)叫什么 ?A. 圖片識(shí)別B. 語音識(shí)別 C. 自動(dòng)駕駛D. 消費(fèi)金融81 、 “大數(shù)據(jù) ”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、 洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)()、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。A. 海量 B. 少數(shù) C. 小量 D. 結(jié)構(gòu)化82 、 Hadoop2 系列版本中默認(rèn)的 HDFS 的 block 是多大 ?A. 32MB B. 64MB C. 128MB D. 16MB83 、以下哪個(gè)場(chǎng)景可以稱為大數(shù)據(jù)場(chǎng)景？

21、A.故宮游客人數(shù)B.故宮門票收入C.美團(tuán)APP的定位信息 D.文章內(nèi)容84 、下列選項(xiàng)中，不是人工智能的算法中的學(xué)習(xí)方法的是？A.重復(fù)學(xué)習(xí) B.深度學(xué)習(xí)C.遷移學(xué)習(xí)D.對(duì)抗學(xué)習(xí)85 、以下哪個(gè)不屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的數(shù)據(jù)商業(yè)化方面的應(yīng)用？A.精準(zhǔn)廣告B.網(wǎng)絡(luò)管理C.營銷洞察D.大數(shù)據(jù)檢測(cè)和決策86、在Spark 的軟件棧中，用于圖計(jì)算的是()A Spark Streaming B.Mllib C. GraphX D.SparkSQL多選1 、自然語言處理需要解決的難點(diǎn)有哪些 ?A. 語言歧義性 B. 語言魯棒性 C. 知識(shí)依賴 D. 語境2 、人工智能目前在以下哪三個(gè)領(lǐng)域有了長足的發(fā)展?A.

22、健康 B. 教育 C. 探索太空D. 理財(cái)3 、下列選項(xiàng)屬于人工智能的基本概念有:A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.深度學(xué)習(xí)C. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 、大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用處理需要經(jīng)過哪些流程?A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)清洗 C.數(shù)據(jù)建模D.數(shù)據(jù)加工5、在數(shù)據(jù)清洗的過程中 ,總共可以歸為三個(gè)階段,它們分別是?A. 數(shù)據(jù)加工B. 數(shù)據(jù)質(zhì)量C. 數(shù)據(jù)校對(duì)D. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化6、麥肯錫全球研究所對(duì)大數(shù)據(jù)的定義是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有以下哪些特征?A. 海量的數(shù)據(jù)規(guī)模B. 快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)C. 多樣的數(shù)據(jù)類型D. 價(jià)值密度低7 、人工智能關(guān)鍵技術(shù)框架主要

23、包括哪兩層?A. 基礎(chǔ)設(shè)施B. 算法 C. 技術(shù) D. 人員8 、大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域成就有哪些?A. 金融 B. 互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)C. 工業(yè)生產(chǎn) D. 沒有明顯成就9 、以下哪些屬于大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用?A. 網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化 B. 數(shù)據(jù)商業(yè)化 C. 客戶關(guān)系管理D. 企業(yè)運(yùn)營管理10 、以下哪兩個(gè)屬于大數(shù)據(jù)特征?A. 數(shù)據(jù)體量大B. 價(jià)值密度高 C. 數(shù)據(jù)種類多 D. 處理速度慢11 、在非電信領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)可被應(yīng)用到的以下哪些方面?A. 公共安全B. 無明顯應(yīng)用 C. 智能運(yùn)輸D. 智能建筑12 、 HBASE 的特點(diǎn)不包括哪兩項(xiàng) ?A. 面向行 B. 稠密性 C. 多版本 D. 高可靠性13 、

24、那么下列哪些技術(shù)適合流處理?A. Spark Streaming B. Storm C. Hbase D. MapReduce14 、以下哪兩項(xiàng)是人工智能發(fā)展的標(biāo)志性產(chǎn)品?A. 深藍(lán) B. alphago C. 智能門禁 D. 智能手機(jī)15 、使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的問題可以被分為哪兩類?A.回歸問題B.抽樣問題C.聚類問題 D.分類問題16 、 HDFS 在哪些場(chǎng)景中表現(xiàn)很差?A. 大量小文件B. 隨機(jī)讀取 C. 修改文件D. 存儲(chǔ)和管理PB 級(jí)別數(shù)據(jù)17、世界經(jīng)濟(jì)論壇以 “大數(shù)據(jù)的回報(bào)與風(fēng)險(xiǎn)”主題發(fā)布了全球信息技術(shù)報(bào)告（第 13 版） ,通過該報(bào)告 ,各國政府逐漸認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)在哪些方面有重大意義?

25、A. 推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展B. 改善公共服務(wù)C. 增進(jìn)人民福祉D. 保障國家安全18 、電信行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化包含了兩部分的優(yōu)化, 下列選項(xiàng)中不在這兩項(xiàng)優(yōu)化之內(nèi)的是?A. 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化 B. 網(wǎng)絡(luò)速度的優(yōu)化 C. 并發(fā)性的優(yōu)化 D. 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營管理及優(yōu)化19 、通過地理位置信息可以分析出哪些信息 ?A. 顏值 B. 家庭住址C. 工作地址D. 體重20 、人工智能按照發(fā)展層級(jí)劃分可以分為哪三層 ?A. 計(jì)算智能B. 感知智能C. 認(rèn)知智能 D. 人工智能21 、使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的問題可以被分為哪兩類?A.回歸問題 B.抽樣問題 C.聚類問題D.分類問題22 、 Flume 采用了三層架構(gòu),每一層均

26、可以水平擴(kuò)展,它們分別是?A. agent B. collector C. storage D. source23 、人工智能的技術(shù)方向一共有三種，他們分別是？A.語音識(shí)別B.計(jì)算機(jī)視覺C.自然語言 D.復(fù)雜編程24 、 Spark 適用于那些場(chǎng)景？A. 計(jì)算量大B. 數(shù)據(jù)量大C. 效率要求高 D.CRM 系統(tǒng)業(yè)務(wù)受理25 、關(guān)于 RDD ，說法正確的兩項(xiàng)是？A. RDD 不能由多個(gè)分區(qū)( partition )組成 B. 彈性、集中式內(nèi)存集C .RDD 能生成 childrenRDD D. 是一個(gè)容錯(cuò)的、并行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)26 、業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控， 可以基于大數(shù)據(jù)分析從下列哪三個(gè)維度為運(yùn)營商監(jiān)控管道

27、和客戶運(yùn)營情況？A.網(wǎng)絡(luò) B.業(yè)務(wù)C.氣候D.用戶27 、 Yarn 架構(gòu)在 Hadoop 生態(tài)圈中有哪些作用？A.資源分配B.調(diào)度 C.保證協(xié)同D.計(jì)算數(shù)據(jù)28 、以下數(shù)據(jù)量不能說成大數(shù)據(jù)的是？A.100MB B.1000KB C.100PB D.1EB29 、自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)包括下面哪三項(xiàng)？A.環(huán)境感知B.行為決策C.運(yùn)動(dòng)控制D.溫度控制30 、以下用到語音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用包括：A.蘋果手機(jī)Siri B.微信 C.百度地圖 D.word31 、監(jiān)督學(xué)習(xí)的回歸方法包括：A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.單一回歸32 、人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施不包括 哪兩部分 ?A. 系統(tǒng)應(yīng)用 B

28、. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 C. 基礎(chǔ)硬件 D. 算法框架33 、 HDFS 適用于哪些場(chǎng)景?A. 大量小文件B. 存儲(chǔ)和管理PB 級(jí)別數(shù)據(jù)C. 一次寫入 ,多次讀取D. 低延遲讀取A. 語言獨(dú)立性 B. 語言歧義性C. 多國語言 D. 語境34 、自然語言處理的主要難點(diǎn)不包括 以下哪兩項(xiàng):35 、以下哪兩個(gè)屬于大數(shù)據(jù)特征C. 數(shù)據(jù)種類多 D. 處理速度慢A. 數(shù)據(jù)體量大B. 價(jià)值密度高36 、以下應(yīng)用使用了你的地理位置信息的是 ?A. 滴滴 B. 百度地圖 C. word D. excel37 、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括()、 ()和輸出層(output layer) 。A. 輸入層 (inp

29、ut) B. 隱層 (hidden layer) C. 卷積層 (convolutional layer) D. 池化層 (pooling layer)38 、自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)包括下面哪三項(xiàng) ?A. 環(huán)境感知B. 行為決策C. 運(yùn)動(dòng)控制D. 溫度控制39 、數(shù)據(jù)建模目前有兩種比較通用的方式,分別是 ?A. 通用建模B. 專屬建模C. 范式建模D. 維度建模40 、下列選項(xiàng)中,是大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)的是?A. 開源大數(shù)據(jù)商業(yè)化進(jìn)一步深化 B. 打包的大數(shù)據(jù)行業(yè)分析應(yīng)用開拓新市場(chǎng)B. 大數(shù)據(jù)細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)一步增大D. 大數(shù)據(jù)推動(dòng)公司并購的規(guī)模和數(shù)量進(jìn)一步提升41 、 2010 年 12 月 ,工信部發(fā)布的物聯(lián)網(wǎng)十二五規(guī)劃上,把信息處理技術(shù)作為4 項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程之一被提出來,其中包括了哪些大數(shù)據(jù)的重要組成技術(shù)?A. 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B. 數(shù)據(jù)挖掘 C. 圖像視頻智能分析D. python42 、在人工智能發(fā)展歷程中有過多次低谷期，這些低谷期最主要的兩項(xiàng)原因是什么？A.運(yùn)算力不足B.人員不足C.技術(shù)瓶頸D.費(fèi)用太高43 、電信行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化包含了兩部分的優(yōu)化，這兩項(xiàng)優(yōu)化是？A.基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化B.網(wǎng)絡(luò)速度的優(yōu)化C.并發(fā)性的優(yōu)化D.網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營管理及優(yōu)化44 、人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施不包括哪兩部分?A. 系統(tǒng)應(yīng)用 B. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 C. 基礎(chǔ)硬件D. 算法框架45