大数据与人工智能试题解析
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"这些题目涵盖了大数据和人工智能领域的多个知识点,包括大数据处理框架、数据类型、人工智能算法、云计算平台以及行业应用。" 1、阿里巴巴集团在2012年7月设立首席数据官(A)一职,以推进“数据分享平台”战略,这表明了大数据在商业决策中的重要性。 2、MapReduce处理流程主要包括Map、Shuffle、Combine和Reduce(A)四个阶段,是分布式计算的重要模型。 3、SparkSQL(A)是Spark软件栈中用于交互式查询的组件,它允许用户使用SQL或DataFrame API进行数据分析。 4、MapReduce在数据量固定的情况下,服务器数量越多,处理时间越短(B),这是线性可扩展性的体现。 5、Kafka通常用于日志收集(A)、消息系统(B)和流式处理(D),但并不适合作为业务系统的直接支撑(C)。 6、大数据的三种数据结构包括结构化数据(A)、非结构化数据(B)和半结构化数据(C),全结构化数据不在其中。 7、深度学习(B)、迁移学习(C)和对抗学习(D)都是人工智能中的学习方法,而重复学习不属于标准的机器学习概念。 8、自然语言处理的难点包括语言歧义性(B)、知识依赖(C)和语境(D),而机器性能(A)虽有影响,但不是主要难点。 9、监督学习中,标签为离散的类型称为分类,而标签为连续的类型称为回归(D)。 10、中国移动发布的首个人工智能平台是九天(A)。 11、HDFS中的Namenode元数据描述了数据的存储位置等属性(A),是Hadoop分布式文件系统的核心组成部分。 12、电信行业的客服中心优化采用大数据技术(A)实现严重问题的及时预警,提升服务质量。 13、随着闭源软件的影响力减弱,IT厂商转向开源(B)商业模式,以适应数据分析领域的发展趋势。 14、非结构化数据包括图片(A)、音频(B)等,而数据(C)通常被视为结构化或半结构化数据,具体取决于其组织形式。 这些题目涉及的理论和技术是当前信息技术领域的热点,对于理解大数据和人工智能的基础知识有着重要作用。
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