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提问人：网友zzcblue 发布时间：2022-01-07

[单选题]

下列程序段的执行结果为______。 x = [] for i in range（5): i += 1 x.append（i) print（x[2:4])

A.[2, 3, 4]

B.[2, 3]

C.[3, 4, 5]

D.[3, 4]

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第1题

求下列程序段的时间复杂度()。for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++)x=x+1;

A、O(n2)

B、O(n)

C、O(1)

D、O(0)

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第2题

下列程序段运行后输出的的结果是： integer m, n real x,y m=2；n=4；x=2；y=4 print *, m/n, x/y A） 0.5 0.5 B） 0 0 C） 0 0.5 D） 1 0.5

A、不正确

B、不正确

C、正确。注意整除整得整和先算后化再赋值。

D、不正确

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第3题

执行以下程序后的输出结果为()。#include＜iostream. b＞class Sample{ int x, y; public: Sample() { x=y=0;} Sample(int a, int b) {x=a; y=b; } void disp () { cout＜＜"x="＜＜x＜＜"y="＜＜y＜＜end1; }};void main(){ Sample s(2,3), *p=&s; p-＞disp();}

A．x=1, y=3

B．x=2, y=4

C．x=3, y=2

D．x=2, y=3

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第4题

针对下列程序段回答问题 ().for(t=1;t<=100;t++){scanf("%d",&x);if(x<0) ______

A. x>=0时什么也不输出

B. 最多允许输出 100个非负整数

C. printf函数永远也不执行

D. 当x<0时整个循环结束

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第5题

对于以下两个程序段,下列叙述正确的是()。 / * 程序段1 */if (x / * 程序段2 */if (x

A．在程序段1和程序段2中，语句 y = x + 1; 的执行条件皆为满足x<1。

B．在程序段1和程序段2中，语句 y = x + 1; 的执行条件皆为满足x<2。

C．在程序段1中，语句 y = x + 2; 的执行条件是满足x>=2。

D．在程序段1中，语句 y = x + 2; 的执行条件是满足x>=1且x<2。

E．在程序段2中，语句 y = x + 2; 的执行条件是满足x>=2。

F．在程序段2中，语句 y = x + 2; 的执行条件是满足x>=1且x<2。

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第6题

以下程序段的执行结果是()。double x; x=21 8.82631; printf("%-6.2e/n",x);

A.输出格式描述符的域宽不够，不能输出

B.输出为21.88e+01

C.输出为2.19e+002

D.输出为-2.18e2

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第7题

执行下列代码后，得到的结果是______。 import tensorflow as tf a = 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、False True True False

B、True False False True

C、True True False False

D、False False True True

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第8题

执行下列代码后，得到的结果是______。 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1., 2.]) y = tf.Variable([3., 4.]) with tf.GradientTape() as tape: f = tf.square(x) + 2*tf.square(y) + 1 df_dx, df_dy = tape.gradient(f, [x, y]) print("df_dx:", df_dx.numpy()) print("df_dy:", df_dy.numpy())

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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第9题

执行下面程序段，运行结果是______。 import tensorflow as tf x = tf.Variable(4.) with tf.GradientTape() as tape: y = tf.square(x) dy_dx = tape.gradient(y, x) print(y.numpy(),dy_dx.numpy())

A、8.0 16.0

B、16.0 4.0

C、8.0 4.0

D、16.0 8.0

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