函数f(x)=12lnx的反函数是（ ） A: f-1(x)=ex2 B: f-1(x)=10x2 C: f-1（x）=e2x D: f-1（x）=102x
函数f(x)=12lnx的反函数是（ ） A: f-1(x)=ex2 B: f-1(x)=10x2 C: f-1（x）=e2x D: f-1（x）=102x
用边界值分析法，假定整数X符合1<;X<;100，那么X在测试中应该取的边界值是（）。 A: X=-1, X=102 B: X=2，X=1, X=99, X=100 C: X=0, X=99 D: X=0, X=102
用边界值分析法，假定整数X符合1<;X<;100，那么X在测试中应该取的边界值是（）。 A: X=-1, X=102 B: X=2，X=1, X=99, X=100 C: X=0, X=99 D: X=0, X=102
int x=102,y=12;printf("%2d,%3d\n",x,y);执行后输出结果是( )? 102,120|102, 12|02, 12|10,012
int x=102,y=12;printf("%2d,%3d\n",x,y);执行后输出结果是( )? 102,120|102, 12|02, 12|10,012
若X~B(10,0.8)，则P(X=8)等于 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
若X~B(10,0.8)，则P(X=8)等于 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
设随机变量X的数学期望存在，则E(E(E(X)))= 未知类型：{'options': ['0', 'Var(X)', 'E(X)', ''], 'type': 102}
设随机变量X的数学期望存在，则E(E(E(X)))= 未知类型：{'options': ['0', 'Var(X)', 'E(X)', ''], 'type': 102}
设 A(x):x 是鸟, B(x):x 会飞，命题“有的鸟不会飞”符号化为( ). 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
设 A(x):x 是鸟, B(x):x 会飞，命题“有的鸟不会飞”符号化为( ). 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
二维随机变量（X,Y）的分布函数F(x,y)=( ) 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
二维随机变量（X,Y）的分布函数F(x,y)=( ) 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
设集合[img=235x35]17e0bf8ae8a8338.png[/img],则A∪B=( ) 未知类型：{'options': ['{x|-1≤x<;2}', ' [img=110x35]17e0bf8af4dd8ac.png[/img]', ' {x|x<;2}', ' {x|1≤x<;2}'], 'type': 102}
设集合[img=235x35]17e0bf8ae8a8338.png[/img],则A∪B=( ) 未知类型：{'options': ['{x|-1≤x<;2}', ' [img=110x35]17e0bf8af4dd8ac.png[/img]', ' {x|x<;2}', ' {x|1≤x<;2}'], 'type': 102}
正态分布的关于（ ）对称 未知类型：{'options': ['x=0', ' y=0', ' x=[img=9x14]17e0a731744d073.jpg[/img]', ' x=1'], 'type': 102}
正态分布的关于（ ）对称 未知类型：{'options': ['x=0', ' y=0', ' x=[img=9x14]17e0a731744d073.jpg[/img]', ' x=1'], 'type': 102}
若f(x)有一个原函数是x，则f(x)不可能是（） 未知类型：{'options': ['', '', '1', '1+C'], 'type': 102}
若f(x)有一个原函数是x，则f(x)不可能是（） 未知类型：{'options': ['', '', '1', '1+C'], 'type': 102}