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A.4
B.5
C.6
D.7
A.OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高
B.OLAP的最終數(shù)據(jù)來源與OLTP不一樣
C.OLTP面對(duì)的是決策人員和高層管理人員
D.OLTP以應(yīng)用為核心，是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的
最新試題
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。