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(hào)中
B.字典的每個(gè)鍵值對用冒號(hào)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(huì)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(dòng)邊緣計(jì)算
D.支持GPU等加速設(shè)備
最新試題
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(shí)別（）非常有效。
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。（）
在Python的Matplotlib庫中，（）函數(shù)可以用于創(chuàng)建直方圖。
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。
在SQL中，GROUP BY語句用于根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列對查詢結(jié)果進(jìn)行分組，通常配合（）函數(shù)一起使用，以便計(jì)算每個(gè)組的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。
標(biāo)準(zhǔn)差是一種衡量一組數(shù)據(jù)（）程度的指標(biāo)，值越大表示數(shù)據(jù)分布越分散。
數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目初期通常會(huì)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），以理解數(shù)據(jù)集的初步特性，這階段可能涉及描述性統(tǒng)計(jì)、可視化以及（）檢驗(yàn)。
在條形圖中，條形長度代表數(shù)值大小，寬度則表示類別數(shù)量。（）
在制作堆疊柱狀圖時(shí)，每組堆疊部分的高度總和必須等于橫軸刻度值。（）