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[名词解释]压疮
名词解释
发布时间:
2024-05-08 16:09:12
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PHP 服务器脚本由( )分隔符包围。 选项: A、[?php]...[/?] B、[script]...[/] C、[?php…?] D、[&]...[/&]
11.
下列标签中表示网页中文档体的是( ) 选项: A、[html][/] B、[head][/] C、[title][/] D、[body][/]
12.
已知x=[[1]]*3,那么执行语句x[0][0]=5之后,变量x的值为[[5],[5],[5]]。
13.
在one中,默认保存文件的类型名称是() 选项: A、[sup]*.MAX[/] B、[sup]*.TAT[/] C、[sup]*.DCOX[/] D、[sup]*.Z1[/]
14.
在需要开启二级缓存的statement的命名空间(namespace)中,通过配置( )标签开启。 [sub][/] 选项: A、[sub][/] B、[sub][/] C、[sub][/] D、
15.
壨[RhBr[sub]2(NH[sub]3)[sub]2]中, Rh 垒氧壧坝匨________,壪壭数匨____,[/][/][/]
16.
C和声大调的下中音应是 选项: A、[sup]#A[/] B、[sup]bbA[/] C、[sup]bA[/] D、A
17.
如果希望组件被隐藏,以下哪个语句可以实现? 选项: A、[view wx:if='{{true}}']隐藏组件[/] B、[view wx:if='{{false}}']隐藏组件[/] C、[view wx:if='true']隐藏组件[/] D、[view wx:if='false']隐藏组件[/]
18.
下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]]y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]]model = LinearRegression()model.fit(X, y)X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]]y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]]predictions = model. (X_test) 选项: A、predict B、get C、pred D、learn
19.
中国大学MOOC: 下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]]y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]]model = LinearRegression()model.fit(X, y)X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]]y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]]predictions = model. (X_test)
20.
执行下列程序语句,输出显示的结果是什么? listHeight=[173,182,175,174] maxHeight=listHeight[3] if listHeight[0] > listHeight[1]: if listHeight[0] > listHeight[2]: if listHeight[0] > listHeight[3]: maxHeight=listHeight[0] if listHeight[1] > listHeight[2]: if listHeight[1] > listHeight[3]: maxHeight=listHeight[1] if listHeight[2] > listHeight[3]: maxHeight=listHeight[2] print(maxHeight) 选项: A、173 B、182 C、175 D、174
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