题目内容
（请给出正确答案）
A.把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升
B.由于候选区域只能从SXS个有限的网格选择，因此YOLOv1算法的准确性不如FasterR-CNN
C.因为一个网格对应的边框B通常取2，所以YOLOv1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个
D.候选区域生成、分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程
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A.决策树是一种监督式学习
B.监督式学习不需要标签就可以训练
C.监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
D.监督式学习是一种基于规则的算法
A.随机梯度下降算法
B.Adagrad优化器
C.动量优化器
D.小批量梯度下降算法
A.支持向量是距离超乎面最近的点组成的向量
B.SVM算法不能用于处理非线性数据集
C.SVM可以被用于解决分类问题
D.SVM算法可以使用多种核函数
A.递归算法实现通常使用选择结构
B.递归法通常需要消耗过多的内存
C.递归函数需要多次调用函数本身，所以效率高
D.递归算法中一定要设定使递归结束的条件
A.全局梯度算法可以找到损失函数的最小值
B.随机梯度算法可以找到损失函数的最小值
C.全局梯度算法收敛过程比较耗时
D.批量梯度算法可以解决局部最小值问题
A.它的密钥长度可以从零到无限大
B.在美国一般密钥长度是128位，向外出口时限制到40位
C.RC4算法弥补了RC5算法的一些漏洞
D.最多可以支持40位的密钥
