以下描述存储容量大小的单位,按降序排列正确的是
A.GB>EB>PB>TB>ZB>MB>KB>B>b
B.ZB>PB>GB>TB>EB>MB>KB>B>b
C.EB>ZB>PB>TB>GB>MB>KB>B>b
D.ZB>EB>PB>TB>GB>MB>KB>B>b
A.GB>EB>PB>TB>ZB>MB>KB>B>b
B.ZB>PB>GB>TB>EB>MB>KB>B>b
C.EB>ZB>PB>TB>GB>MB>KB>B>b
D.ZB>EB>PB>TB>GB>MB>KB>B>b
A. ORDER BY 工资
B. ORDER BY 工资 desc
C. ORDER BY 工资 asc
D. ORDER BY 工资 dictinct
A、主要关键字为“科室”,次要关键字为“工资”,第二个次要关键字为“工龄”
B、主要关键字为“工资”,次要关键字为“工龄”,第二个次要关键字为“科室”
C、主要关键字为“工龄”,次要关键字为“工资”,第二个次要关键字为“科室”
D、主要关键字为“科室”,次要关键字为“工龄”,第二个次要关键字为“工资
A、SELECT SNO, SUM (GRADE) AS SUM_GRADE FROM SC GROUP BY SNO ORDER BY SUM_GRADE DESC HAVING COUNT(*) >= 4;
B、SELECT SNO, SUM (GRADE) AS SUM_GRADE FROM SC GROUP BY SNO HAVING COUNT(*)>=4 ORDER BY SUM_GRADE DESC;
C、SELECT SNO, SUM (GRADE) AS SUM_GRADE FROM SC HAVING COUNT(*)>=4 GROUP BY SNO ORDER BY SUM_GRADE DESC;
D、SELECT SNO, SUM (GRADE) AS SUM_GRADE FROM SC ORDER BY SUM_GRADE DESC GROUP BY SNO HAVING COUNT(*)>=4;
A. 逻辑值FALSE在TRUE之前
B. 逻辑值TRUE在FALSE之前
C. 逻辑值TRUE和FALSE等值
D. 逻辑值TRUE和FALSE保持原始次序
A.SELECT SNO, SUM (GRADE) FROM SC GROUP BY SNO ORDER BY 2 DESC HAVING COUNT(*) >= 4;
B.SELECT SNO, SUM (GRADE) FROM SC GROUP BY SNO HAVING COUNT(*)>=4 ORDER BY 2 DESC;
C.SELECT SNO, SUM (GRADE) FROM SC HAVING COUNT(*)>=4 GROUP BY SNO ORDER BY 2 DESC;
D.SELECT SNO, SUM (GRADE) FROM SC ORDER BY 2 DESC GROUP BY SNO HAVING COUNT(*)>=4;
A、select top 3 * from 学生
B、select top 3 from 学生
C、select 3 * from 学生
D、select top 3 * 学生
A、迭代效率更高,模型产品效率远超人力
B、模型角度更广,模型发掘角度不同以往
C、模型解释能力更强,能够和市场逻辑相互验证
D、脱离对个人的依赖,理想状态下全自动建模
A、量化投资以先进的数学模型代替人为的主观判断,可以克服人性贪婪、恐惧、侥幸等心理,表现相对稳定。
B、不同于传统技术分析和基本面分析,量化投资从基本面、量价、新闻、文本等多角度出发,构建独特的量化交易模型。
C、多样化数据和先进IT系统是量化投资的核心内容,丰富的数据来源为量化研究提供多样的研究角度,先进的IT系统保障模型高效产出。
D、量化模型的好坏由样本内检验表现决定,评判指标包括年化收益、年化波动、夏普比率等衡量风险和收益水平的指标。
A、温度:以下,相对湿度:10%以上
B、温度:~,相对湿度:10%~90%
C、温度:~,相对湿度:18%左右
D、温度:~,相对湿度:50%以下
A、在进行股票K线图识别训练,预测未来K线走势时优先使用CNN
B、在进行上市公司新闻识别训练,提取股价影响因子时优先使用CNN
C、在处理股价数据,预测股票未来价格时优先使用RNN
D、在处理日内成交价格数据,预测未来最优成交时点时优先使用RNN
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