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2025年中国移动探索大数据与人工智能试题.docx

1、 (壹)大数据基础 (二)人工智能 (三)大数据技术简介 1、MapReduce是壹 個线性可扩 展模型,請問服务器数量与处理時间是什么关系? OA. 数量越多处理時间越長 B.数量越多处理時间越短 OC. 数星越小处理時间越短 0 D. 没什么关系 2、下列选项中 ,不是

2、kafka适合的应用場景是? ()A.曰志搜集 B.消息系统 C.业务系统 0 D. 流式处理 1、大数据特性有几种(不包括IBM提出的新特性) ? OA.1 O B.2 O C.3 D.4 2、目前電信运行商大数据发展仍处在什么阶段? A.探索 O B.应用 OC.成熟 OD.扩展 3.下列选项中,不是大数据的-部分的是? OA.海量计算: O B. 大量数据管理 O C. 数据分析 ◎D. 單机计算 1、数据真实性具有哪两种特质 ? V A. 精确性 口B.

3、不确定性 口C. 可信赖度 口D. 杂乱性 2.電信行业的企业运行:理中。經营分析和市場监测中。我們可以通過数据分析對业务和市場經营状况進行总結和分析。重要分為哪些种类? A曰报 口B.周报 C月报 口0.专暨分析 1。EMC World是哪年在拉斯维加聯著名的威尼斯人店開畔的? 口A 。B. ◎C. ◎D. 2.伴随闭源软件在数据分析领域的地盘不停缩小,老牌T廠高正在变化商业模式,向著什么靠拢? OA团源 ◎B.開源 OC開放 OD.封闭 3.下列造项中正情阐明价已度低的是? 。A. 100萬数据中有50萬有效数据 。B.1TB数据中有1KB

4、有效数据 。C. 100萬0数据中南100萬有效数据 ◎D. 10萬条数据中有1萬有效数据 1.語音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之- ? ◎A.語音合成 ◎B.請音擴放 ◎C. 語音识剔 0 D.適义理解 2. IBM的深藍在1997年的决定胜败的第六個回台中,用了多少步迫使和斯帕罗夫投子认输 OA.15 ◎B.22 ◎C.30 ◎D.28 3. BP神經网络的學习规则是? O A梯度上升法 。B.梯度下降法 。C梯度提高法 。D.梯度曲线法 、下列选项中,寒项是分布式文献存储系统? o A HDFS O B Flume 0 c Katl

5、a ◎D. Zokeepe 2. mapreduceit算模型近用于哪种任务? ( ) A. 多线程处理 ◎B. 有关联的行处理 。C批处理 ◎D. 实時数据变化处理 Sparke9Client端,在當地写好spark程序脂,通過spark submit命令提交到什么地方执行? ) A HDFS ◎B. HBASE 。C. Spark偶群 O D. Zookeeper 1、 美国软件企业Splunk是第壹 家上市的大数据处理企业, 它是在哪壹年上市的? C)A. O B. ●C. O D. 2、如下不是大数据特性的是? ( ) A. 数据体量大 O

6、 B. 数据种类多 ◎ C.价值密度高 (.)D.处理速度快 3、電信行业的客户关系管理中,客户生命周期管理包括几种阶段? OA.1 O B.3 C.5 OD.7 1. 4月,世界經济论坛以“大数露的网报与風险”主題公布了《全球值息技术汇报(第13版)》 ,汇报认為,在来来几年中针對多种信息通信技术的 政策甚至會显得愈加重要。而在接下来将對哪些议題展開积极讨论? 口A.数据保密 口B.网络管制 口C顾客行為 口D. 数据量 2.世界經济论坛以“大数据的回报与風险”主題公布了 (《全球信息技术汇报(第13)) , 通過该汇报,各国政府逐渐认识到大数据在赛些方面有重大

7、意 义? V A推進經济发展 B. 改善公共服务 C增進人民播祉 M D.保障国家安全 1.人工智能通過60数年的螺旋上块式发展,在移動互联网, 大数据、传愚网络、 半导体技术等技术飞速发展的引领下,新代人工智能展現出“深度學习、 跨界融合,人机协同,群看開放和自主看能的新特點”, 請河新代人工智能重要是甚于什么的? 0 A.大数据基础 0B.运算效率 0 C设备降价 0 D.人员广泛 2.下列选项中 ,不是自然語言处理的处理措施的是? O A. 规则措施 O B.记录措施 ◎C. 递归措施 O D. 深度學习措施 3、IBM的深藍在1997年的决定胜败的

8、第六個回合中,用了多少步迫使卡斯帕罗夫投子认输 OA.15 ◎B.22 OC.30 O D.28 1、在智能投顾领域,人工智能可以結合投资者的哪些方面進行运算? 口A. 财务状况 V B. 風险偏好 口C. 理财目的 口D.身体状况 2、目前主流研究仍然集中于弱人 工智能发展阶段,那么在下列哪些方面获得明显進步? V A. 語音识别 B. 图像处理 C]C.探索太空 D. 机謂翻译 2.由于我們SQL需要更轻量,更激進地获取资源,更专门地對SQL做优化,并且不需要那么多容播性保证,因此Impala , Presto,Dll诞生了(當然尚有無 数非著名的交旦SQL

9、引事,就不壹列举了) , 它們的关键理念是: MapReduce3l摩太慢!那么為何說MapReduce引I摩太慢呢? M A大通用 B.太强健 口C.太保守 口D.太快 1、下列选项中,不是人工智能的基础设施的是? ( ) A. CPU服务器 ()B.GPU服务器 O C. 专用芯片 D.专用显卡 2.卷积神經网络主 要用于圆像处理特性。多层神經网络,将三种构造思想結合,請問下列选项中,哪個不是三种构造思想之壹? ◎A. 局部感受野 O B. 权值共享 O C.亚采样 ◎D. 全局监控 3、人工智能在醫疗健康领域应用广泛,下列不是重要应用場景的是? 0A.

10、虚拟助理 OB. 醫學影像 C.切机器 O D.营养學 1、目前主流研究仍然集中于弱人工智能发展阶段,那么在下列哪些方面获得明显進步? A.語音识别 口B. 图像处理 口C. 探索太空 口D. 机器翻译 2.监督學习的回归措施包括: A. 线性回归 B.逻辑回归 C.多项式回归 C]D.單壹回归 1、下列选项中 ,哪项是分布式文献存储系统? A. HDFS B. Flume C. Kafka C ) D. Zookeeper 2、mapreduce计算模型合用于哪种任务 ? O A.多线程处理 0 B. 有关联的行处理 C.批处理 OD. 实時

11、数据变化处理 3、RDD是由多种什么构成 ? A. partition 0 B. computer C. Action OD. Transformation 1. MapReduce本质 上只是個简朴模型,使用起来很是繁琐,那么下列哪些技术让MapReduce的使用简朴化? C]A.YARN 口B. Oozie 口C. Hive V D. Presto 2、Hive是不适合 用于实時规定较高的应用場景,有哪些原因? V A. 计算速度慢 口B. 延迟大 口C.计算速度快 口D. 延迟低 1、下列选项中 ,對的描述Flume對数据源的支持的是? OA. 只能

12、使用HDFS数据源 ●B. 可以配置数据源 O C. 不能使用文献系统 ◎D. 不能使用目录方式 2、Spark是在哪- 年開源的? O A. ◎B. OC.; 0D.: 3. Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark O B. Storm O C. Hadoop O D. Flume 1、HDFS在哪些場景中体現很差 ? 口A 大量小文献 口B. 随机讀取 口C. 修改文献 口D. 存储和管理PB级别数据 1、通過地理位置信息可以分析出哪些信息? 口A.颜值 V B.家庭住址 C.工作地址 口D.体重 2

13、電信行业的企业增营理中,經营分析和市場监测中,我們可以通過数据分析對业务和市場經营状况進行总话和分析,重要分為事些种美? A.曰报 B、周报 C月报 1 D.专題分析 1.人工智能在交通领域,有利的點是? 口! A调整紅蝟灯問隔 B.缩蛆車辆嚀待時间 V C提高通行率 V D: 协助交警处理事故 2. 人工智能可以做到的事情有: V A图片识别 B.語音识别 C自動解驶 M D. 消费金融 1、下列选项中,都项是可以用于数据采集的技术? A flume 口B.Hive C. Kafka 口D.Mahout 2. Spark透用于郵查場果? 口A计

14、算量大 口B.数范量大 口C 效率规定高 口D. web爬虫 3.下列选项中,不是用于数据存储的技术是都壹种? ◎A MongoDB ◎B, MySQL ◎C. HDFS ◎D. Sqoop 1、数据真实性具有哪两种特质 ? 口A. 精确性 口B. 不确定性 口C. 可信赖度 口D. 杂乱性 2、大数据应用领域成就瞩目的有? A.金融 口B. 互联网電子商务 口C. 工业生产 口D.健康醫疗: 1.人工智能通過60 数年的課旋上升式发展,在移動互联网、大数鼎,传感网络半导体技术等技术飞速发展的引领下,新代人工管能至現出“保度學习, 跨界 融台,人机协

15、同,都帽開放和自主誓能的新特點”,清問新代人工要能重要是基于什么的? ◎A大数据基础 。B. 增算效率 ◎C.设备肆价 ◎D.人员广泛 2.下列选项中 ,不是人工智能的算法中的學习措施的是? 0 A. 反复學习 OB.深度學习 C.迁移學习 ◎D. 對抗學习 3.传话的机器字习措施包括监量學习。 無监音字习和半监督學习。其中监音學习是字习地定標签的数究值。請問標签為离中的美型。称為分员。標签為持续的数 字,又称為1么呢? O始定標签 ◎C颁 ◎D.阳 2、自然語言处理产生的對话系统 ,對企业有哪些好处? A.节省人工 口B. 提高奖金 C.节省费用

16、口D. 減少耗電 1.人工智能在处理视频内容時有著天然的优势,請問是哪些方面的天然优势? ▼A. 特性提取 B.内容理解 口C. 计算大小 口D. 计算辨别率 3、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? ●A. Spark O B. Storm O C. Hadoop O D. Flume 2、 Spark的Client端,在當地写好spark程序後,通過spark submit命令提交到什么地方执行? 0 A. HDFS O B. HBASE 。C. Spark集群 ( ) D. Zookeeper 1、下列选项中 ,不是kafka适合的应用場景是? O A. 曰志搜集 O B.消息系统 C.业务系统 0 D. 流式处理 1. Yarn架构在 Hadoop生态圈中有哪些作用? A.资源分派 B.调度 口C.隔离 口D.计算

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