关于GRPI模型中GOALS目标,我们可以提前思考两个问题:我们期望完成什么我们团队的目标是什么从而达到()
A.确定会议角色
B.确定会议主题
C.确定会议议程
D.确定会议规则
确定会议主题
A.确定会议角色
B.确定会议主题
C.确定会议议程
D.确定会议规则
确定会议主题
A.项目负责人为整个项目规定的明确的起止时间,就实现了项目目标的时效性要求
B.策划项目目标仅需要使用1次S.M.
C.R.T模型
D.某项目技术负责人为其中的某个部件的设计任务规定了明确的时间节点和应该达到的技术指标,这是可衡量性的体现
E.项目目标的相关性是指目标的各级子目标与目标主体是相关的
F.F.项目目标的可实现性是指类似的目标别人已经实现了,依照类比的原则我们也能实现
A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
A.候选框数量越多,目标检测的性能越强,耗时越短
B.非极大抑制(NMS)主要是提高模型检测的效率
C.IoU交并比主要是验证了目标检测的准确度
D.IoU的值越小,表示物体预测越准确
A.软件质量依赖于软件开发过程的质量,其中个人因素占主导作用
B.要使过程改进有效,需要制定过程改进目标
C.要使过程改进有效,需要进行培训
D.CMMI成熟度模型是一种过程改进模型,仅支持阶段性过程改进而不支持连续性过程改进
A.在随机森林的单个树中,树和树之间是有依赖的,而GBDT中的单个树之间是没有依赖的
B.这两个模型都使用随机特征子集,来生成许多单个的树
C.我们可以并行地生成GBDT单个树,因为它们之间是没有依赖的
D.GBDT训练模型的表现总是比随机森林好
A.即使我们去问目标客户,也不一定能找准需求
B.我们要洞察现有的需求,也可以创造新的需求
C.我们自己本身有的需求,其他人不一定有
D.所有的生意,都一定至少基于某一个需求
A.样本越少,模型的方差越大
B.如果模型性能不佳,可减少样本多样性进行优化
C.增加数据可以减少模型方差
D.样本越多,模型训练越快,性能越好
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来检查共线性程度,并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失,我们可以不删除相关变量,而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题,例如Ridge或Lasso回归