下面程序的执行结果是______。import tensorflow as tfimport numpy as npx = tf.Variable(np.random.randn(3, 1))print(x.dtype) A: float32 B: float64 C: int64 D: int32

响应式布局中处理图片缩放的最佳方法是( )。 A: img { width: auto; max-width: 100%; } B: img{width:100%} C: img{width:auto;} D: img{width:npx}

中国大学MOOC: 对于下面的一段python程序，计算的是向量之间的import numpy as npx=np.random.random(5)y=np.random.random(5)sim=np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))

中国大学MOOC: 对于下面的一段python程序，sim中保存的是向量之间的：import numpy as npx=np.random.random(5)y=np.random.random(5)from scipy.spatial.distance import pdistX=np.vstack([x,y])sim=1-pdist(X,cosine)

对于下面的一段python程序，sim中保存的是向量之间的：import numpy as npx=np.random.random(5)y=np.random.random(5)from scipy.spatial.distance import pdistX=np.vstack([x,y])sim=1-pdist(X,'cosine') A: 欧氏距离 B: 余弦相似度 C: 余弦距离 D: 马修相关系数