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【判断题】
教师学研究这些问题的目的和任务,主要是要揭示教师职业和教师群体演变发展的规律性、教师个体成长发展的规律性。
A.
正确
B.
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参考答案：
举一反三
【单选题】设计一个串行数据检测电路，当连续输入3个或3个以上1时，电路的输出为1，其它情况下输出为0。例如：输入X 101100111011110输出Y 000000001000110用D触发器及相应的逻辑门实现同步时序设计，为简单起见，化简后的状态编码分配按照自然顺序依次给定（例如，5个状态s0,s1,s2,s3,s4，则编码分别为000,001,010,011,100），下面给出的设计过程存在错误的是（...
A.
输出方程及驱动方程：
B.
原始状态图：
C.
最简状态图：
D.
按照自然顺序依次给定状态编码： s0=00, s1=01, s2=10
E.
输出方程及驱动方程：
查看完整题目与答案
【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的计算结果是不相等的
B.
程序最后两行的计算结果是相等的
C.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
查看完整题目与答案
【单选题】护患间沟通最合适的距离是
A.
亲密距离
B.
个人距离
C.
社会距离
D.
公众距离
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的计算结果是相等的
B.
程序最后两行的计算结果是不相等的
C.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
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【多选题】激励是指那些有利实现组织目标的自觉行动的发起、发展、坚持的心理过程,所以( )
A.
激励都表现为“我要做”而不是“要我做”
B.
激励都表现为“要我做”而不是“我要做”
C.
激励是一种组织现象,而不是一种个人现象
D.
从激励行为本身来看,激励行为总是主动的
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的计算结果是相等的
B.
程序最后两行的计算结果是不相等的
C.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
查看完整题目与答案
【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是import numpy as npimport scipy.statsp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])M=(p+q)/2result=0.5*scipy.stats.entropy(p, M)+0.5*scipy.stats.entropy(q, ...
A.
最后一行是计算 p 和 q 之间的交叉熵
B.
最后一行是计算 p 和 q 之间的条件熵
C.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 JS 散度
D.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 KL 散度
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【多选题】SPIN询问策略包括以下问题:( )
A.
情景性问题
B.
难题性问题
C.
比喻性问题
D.
需求一补偿性问题
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是import numpy as npimport scipy.statsp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])M=(p+q)/2result=0.5*scipy.stats.entropy(p, M)+0.5*scipy.stats.entropy(q, ...
A.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 KL 散度
B.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 JS 散度
C.
最后一行是计算 p 和 q 之间的条件熵
D.
最后一行是计算 p 和 q 之间的交叉熵
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
B.
程序最后两行的计算结果是相等的
C.
程序最后两行的计算结果是不相等的
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
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【单选题】设计一个串行数据检测电路，当连续输入3个或3个以上1时，电路的输出为1，其它情况下输出为0。例如：输入X 101100111011110输出Y 000000001000110用D触发器及相应的逻辑门实现同步时序设计，为简单起见，化简后的状态编码分配按照自然顺序依次给定（例如，5个状态s0,s1,s2,s3,s4，则编码分别为000,001,010,011,100），下面给出的设计过程存在错误的是（...
A.
输出方程及驱动方程：
B.
原始状态图：
C.
最简状态图：
D.
按照自然顺序依次给定状态编码： s0=00, s1=01, s2=10
E.
输出方程及驱动方程：
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的计算结果是不相等的
B.
程序最后两行的计算结果是相等的
C.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
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【单选题】护患间沟通最合适的距离是
A.
亲密距离
B.
个人距离
C.
社会距离
D.
公众距离
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的计算结果是相等的
B.
程序最后两行的计算结果是不相等的
C.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
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【多选题】激励是指那些有利实现组织目标的自觉行动的发起、发展、坚持的心理过程,所以( )
A.
激励都表现为“我要做”而不是“要我做”
B.
激励都表现为“要我做”而不是“我要做”
C.
激励是一种组织现象,而不是一种个人现象
D.
从激励行为本身来看,激励行为总是主动的
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的计算结果是相等的
B.
程序最后两行的计算结果是不相等的
C.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是import numpy as npimport scipy.statsp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])M=(p+q)/2result=0.5*scipy.stats.entropy(p, M)+0.5*scipy.stats.entropy(q, ...
A.
最后一行是计算 p 和 q 之间的交叉熵
B.
最后一行是计算 p 和 q 之间的条件熵
C.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 JS 散度
D.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 KL 散度
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【多选题】SPIN询问策略包括以下问题:( )
A.
情景性问题
B.
难题性问题
C.
比喻性问题
D.
需求一补偿性问题
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是import numpy as npimport scipy.statsp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])M=(p+q)/2result=0.5*scipy.stats.entropy(p, M)+0.5*scipy.stats.entropy(q, ...
A.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 KL 散度
B.
最后一行是计算 p 和 q 之间的 JS 散度
C.
最后一行是计算 p 和 q 之间的条件熵
D.
最后一行是计算 p 和 q 之间的交叉熵
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【单选题】对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是import numpy as npp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])kl1=np.sum(p*np.log(p/q))kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.
程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值
B.
程序最后两行的计算结果是相等的
C.
程序最后两行的计算结果是不相等的
D.
程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性
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