A.Spark是基于內(nèi)存的計(jì)算
B.Spark基于DAG調(diào)度框架
C.Spark基于分布式計(jì)算框架
D.Spark擁有基于Lineage的容錯(cuò)機(jī)制
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A.整個(gè)字典包括在花括號中
B.字典的每個(gè)鍵值對用冒號分割
C.字典中的鍵值只能是數(shù)值類型
D.字典是由鍵-值對組成的
A.Source
B.Channel
C.Sink
D.Flink
A.系統(tǒng)分散,產(chǎn)品加載慢
B.資源數(shù)據(jù)分散,資源分配人工介入多
C.跨域關(guān)聯(lián)困難,監(jiān)控維護(hù)效率低
D.云網(wǎng)分立,客戶服務(wù)感知差
A.通過上下行解耦補(bǔ)齊C-band上行短板,實(shí)現(xiàn)與FDD1.8共站共覆蓋
B.部署上下行解耦并不會導(dǎo)致5G和LTE設(shè)備形成強(qiáng)捆綁
C.用戶上行將根據(jù)終端所處位置選擇使用NR上行還是LTE上行
D.有效提高LTE上行資源利用率
A.IT
B.通信技術(shù)
C.移動邊緣計(jì)算
D.支持GPU等加速設(shè)備
最新試題
()是一種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表類型,常用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。
在散點(diǎn)圖中添加趨勢線有助于更好地展示兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。()
儀表盤類型的可視化適用于展示單一指標(biāo)的狀態(tài)和目標(biāo)達(dá)成進(jìn)度。()
數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢和異常值,其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況,特別是對于識別()非常有效。
柱狀圖與條形圖本質(zhì)上是相同的,只是方向不同而已。()
數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮視覺美感,其次才是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和信息傳達(dá)。()
在Python的Matplotlib庫中,()函數(shù)可以用于創(chuàng)建直方圖。
在Matplotlib中,使用()函數(shù)可以為圖表添加標(biāo)題。
數(shù)據(jù)可視化的首要原則是保證信息的清晰和()傳達(dá)。
在Matplotlib中,使用()參數(shù)可以在plt.plot()函數(shù)中設(shè)置線條的顏色。