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【单选题】
What does the professor imply when she says this?
A.
The parking lot will be right next to the water.
B.
The parking lot will not be as valuable as before.
C.
The parking lot will not exist any longer.
D.
The parking lot will be moved to a place far from the beach.
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参考答案:
举一反三
【单选题】执行下列代码后,得到的结果是______。pred = np.array([0.1, 0.2, 0.6, 0.8])a = np.array([1,2,3,4])b = np.array([10,20,30,40])tf.where(pred<0.5, a, b)
A.
([1,2,30,40])
B.
([1,2,3,4])
C.
([10,20,3,4])
D.
([10,20,30,40])
【单选题】下列关于原始凭证的描述正确的是 ( )
A.
原始凭证中必须明确应借,应贷的会计科目
B.
所有原始凭证必须一次填制完成
C.
原始凭证必须由会计人员填制
D.
同类经纪业务的原始凭证可以汇总编制成一张原始凭证
【判断题】2018年全球创新指数报告中,中国排名第17,首次跻身全球创新指数20强。()
A.
正确
B.
错误
【多选题】以下关于套利行为描述正确的是
A.
‍ ‍ 以下关于套利行为描述正确的是 ‍ ‍ A.消除了价格变动的风险
B.
提高了期货交易的活跃程度
C.
保证了套期保值的顺利实现
D.
促进交易的流畅化和价格的合理化
【多选题】中国特色社会主义进入了新时代意味着( )
A.
近代以来久经磨难的中华民族迎来了从站起来、富起来到强起来的伟大飞跃
B.
我们前所未有地靠近世界舞台中心,不断为人类作出更大贡献
C.
科学社会主义在21世纪的中国焕发出强大生机活力,在世界上高高举起了中国特色社会主义伟大旗帜
D.
中国特色社会主义道路、理论、制度、文化不断发展,拓展了发展中国家走向现代化的途径,给世界上那些既希望加快发展又希望保持自身独立性的国家和民族提供了全新选择,为解决人类问题贡献了中国智慧和中国方案
【判断题】对服装店库存而言,存销比高、新货占比低、基础容量低,意味着有可能是折扣店
A.
正确
B.
错误
【多选题】经过长期努力,中国特色社会主义进入了新时代,这是我国发展新的历史方位。 中国特色社会主义进入新时代,意味着
A.
近代以来久经磨难的中华民族迎来了从站起来、富起来到强起来的伟大飞跃,迎来了实现中华民族伟大复兴的光明前景
B.
科学社会主义在二十一世纪的中国焕发出强大生机活力,在世界上高高举起了中国特色社会主义伟大旗帜
C.
中国特色社会主义道路、理论、制度、文化不断发展,拓展了发展中国家走向现代化的途径,给世界上那些既希望加快发展又希望保持自身独立性的国家和民族提供了全新选择,为解决人类问题贡献了中国智慧和中国方案。
D.
我国人民已经享有更加幸福安康的生活,中华民族已经以更加昂扬的姿态屹立于世界民族之林。
【单选题】执行下列代码后,得到的结果是______。import tensorflow as tfa = tf.constant(3)x = tf.Variable(a)print(isinstance(a, tf.Tensor), isinstance(a, tf.Variable))print(isinstance(x, tf.Tensor), isinstance(x, tf.Variable))
A.
True False False True
B.
False True True False
C.
True True False False
D.
False False True True
【单选题】执行下列代码后,得到的结果是______。Aimport tensorflow as tfx = tf.Variable([1., 2.])y = tf.Variable([3., 4.])with tf.GradientTape() as tape: f = tf.square(x) + 2*tf.square(y) + 1df_dx, df_dy = tape.gradient(f, [x,...
A.
df_dx: [2. 4.] df_dy: [12. 16.]
B.
df_dx: [12. 16.] df_dy: [2. 4.]
C.
df_dx: [15. 21.] df_dy: [12. 16.]
D.
df_dx: [12. 16.] df_dy: [15. 21.]
【单选题】执行下列代码后,得到的结果是______。import tensorflow as tfx = tf.Variable([1., 2.])y = tf.Variable([3., 4.])with tf.GradientTape() as tape: f = tf.square(x) + 2*tf.square(y) + 1df_dx, df_dy = tape.gradient(f, [x, ...
A.
df_dx: [15. 21.] df_dy: [12. 16.]
B.
df_dx: [12. 16.] df_dy: [2. 4.]
C.
df_dx: [2. 4.] df_dy: [12. 16.]
D.
df_dx: [12. 16.] df_dy: [15. 21.]
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