题目内容
（请给出正确答案）
A.Stream是指在系统中流转的，动态的无边界数据集
B.Operator是指针对数据流执行操作以产生其他数据流的功能
C.Source是指数据流进入系统的入口点
D.Sink是指数据流离开Flink系统后进入到的位置，槽可以是数据库或到其他系统的连接器
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A.ShufflePartitioner数据会被随机分发到下游算子的每一个实例中进行处理
B.RebalancePartitioner数据会被循环发送到下游的每一个实例中进行处理
C.BroadcastPartitioner将记录输出到下游本地的算子实例
D.GlobalPartitioner数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理
A.为了减少服务器压力，尽量减少对服务器请求，因此保存时尽量采用批量写入的方式
B.在调用WEBAPI时，为了避免传入数据写不进的情况，因此尽量把所有的参数都赋值
C.能在客户端校验的尽量在客户端校验，减少服务端访问次数
D.为了有个好的性能，尽量采取缓存技术、分页技术、批量处理技术来实现
A.对数据进行降维，减少数据特征，减少网络参数和运行次数，避免过拟合
B.针对图像中的像素进行处理，并将卷积得到的特征结果中的所有负像素值替换为零；激励函数使用relu函数时会针对图像中的像素进行处理，并将卷积得到的特征结果中的所有负像素值替换为零；特征提取和锐化是在卷积层完成的
C.池化层常被用于提取图像的边缘特征
D.池化层常被用于图像的锐化
A.是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合
B.是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产
C.AI中需要海量大数据才能训练出能够识别各种物体的模型
D.大数据是常规的数据的集合
A.park基于内存迭代，而MapReduce基于磁盘迭代
B.AG计算模型相比MapReduce更有效率
C.park是粗粒度的资源调度，而MR是细粒度的资源调度。
D.park支持交互式处理，MapReduce善于处理流计算。
A.①②③
B.①②④
C.②③④
D.①③④
