大数据与人工智能试题解析
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
本文件是一份关于大数据和人工智能的全面试题集合,涵盖了相关领域的核心概念和技术应用。 1. 阿里巴巴集团在2012年7月为了挖掘大数据价值,设立了首席数据官(A)的职位,负责推进“数据分享平台”战略。 2. MapReduce处理流程主要包括Map、Shuffle、Combine和Reduce(A),Reduce阶段是对Map阶段的结果进行聚合和处理。 3. Spark软件栈中用于交互式查询的组件是SparkSQL(A),它允许用户使用SQL或DataFrame API进行数据操作。 4. 在MapReduce中,服务器数量越多,处理时间越短(B),因为任务可以并行处理,提高了效率。 5. Kafka不适合用于作为业务系统(C)的基础,它更适合日志收集、消息传递和流式处理。 6. 大数据的三种数据结构包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,全结构化数据(D)不是其中之一。 7. 重复学习(A)不是人工智能中常见的学习方法,深度学习、迁移学习和对抗学习是常见的学习策略。 8. 自然语言处理的难点不包括机器性能(A),而是语言歧义性、知识依赖和语境。 9. 监督学习中,标签为离散的称为分类,标签为连续的称为回归(D)。 10. 中国移动自主研发的人工智能平台叫做九天(A)。 11. HDFS中Namenode的Metadata主要描述数据的存储位置等属性(A),而不是存储数据本身。 12. 电信行业的客户关系管理中,客服中心优化通常利用大数据技术(A)实现严重问题的及时预警。 13. 老牌IT厂商正转向开源(B)模式,以适应数据分析领域的发展趋势。 14. 数据库二维表数据(C)是结构化数据,而非非结构化数据。 15. 数据单位换算中,1TB等于1024GB(B),这是正确的换算关系。 这些题目涵盖了大数据领域的Hadoop MapReduce、Spark、数据存储和管理,以及人工智能领域的机器学习、自然语言处理和人工智能平台等关键知识点。通过解答这些问题,可以加深对这两个领域的理解。
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