根据自然数的集合定义计算：（1)3∪6，2∩5；（2)4-3，3⊕1；（3)∪4，∩1；（4)1×4，2²。

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  A . A B . B C . C D . D

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  A．{4}， B．U＝{1，5}， C．U＝{1，5，6}， D．U＝{1，4，5，6}

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• 设集合M={1，2，3，4，5}，集合N={2，4，6}，集合T={4，5，6}，则（M ∩ T)U N是 （） （A){2，4，6} （B){4，5，6}

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• 设集合A={2,4,6,8}，B={1,3,5,7｝，A到B的关系R={|y=x＋1｝，则R=（)。

  A．A.{＜2,3＞,＜4,5＞,＜6,7＞} B．B.{＜2,1＞,＜3,2＞,＜4,3＞} C．C.{＜2,2＞,＜3,3＞,＜4,6＞} D．D.{＜2,1＞,＜4,3＞,＜6,5＞}

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• 从标有1，2，3，4，5，6号码的6张卡片中任取一张，记录其号码数，则此试验的样本空间（即试验所有可能的结果的集合)为S={1,2,3,4,5,6}。（)

  是 否

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• 设全集E={1.2.3.4.5.6),其子集A={1,4}.B={1,2,5},C={2.4}.求下列，集合，

  <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-02-22/982837073115201.png' />

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• 设A={1,2,3}， B={4,5,6,7}, f:A-＞B是从集合A到集合B的映射，f（1)=4,f（2)=5,f（3)=6,则f是可逆映射。

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  A．自反的 B．对称的 C．对称的、传递的 D．反自反的、传递的

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• 通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归 通过上传附件方式提交 notebook文件（.ipynb） 评分标准： 1、生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征 根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98，生成相应的标签集合 y_data，1分； 2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98，1分； 3、构建回归模型，3分； 4、训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值，2分； 5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值，1分； 6、 通过Tensorboard显示构建的计算图。 上传的源代码中有相应的源代码 结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb） 嵌入图片的方法为markdown cell中代码 ＜img src= "你的计算图文件名.png"＞，2分。 备注：

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• 算法的非形式化定义，一个算法就是一个有穷规则的集合，其中的规则规定了一个解决某一特定类型问题的运算序列。算法的重要特性：有穷性、确定性、输入、输出、能行性。 如，求1+2+3+…+100。 设变量X表示加数，Y表示被加数，则用自然语言将算法描述如下： （1）将1赋值给X。 （2）将2赋值给Y。 （3）将X与Y相加，结果存放在X中。 （4）将Y加1，结果存放在Y中。 （5）若Y 100，转到步骤（3）继续执行；否则，算法结束，结果为X。 以上空白处为 （）

  A．小于或等于 B．等于 C．大于或等于 D．小于

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  A．a[3][2] B．a[1][2] C．a[2][1] D．a[2][3]

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• [0501]设集合P=（1，2，3，4，5），Q={2，4，6，8，10}，则集合P∩Q=（）

  A．{2，4） B．{1，2，3，4，5，6，8，10） C．{2｝ D．｛4｝

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• 已知集合U＝{1，2，3，4，5，6}，M＝{1，2，4}，则＝（）

  A．U B．{2，4，6} C．{3，5，6} D．{1，3，5}

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• 集合A={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}, 运算 * 表示 MIN（x,y)计算x与y的最小数，则集合A上的 * 运算的单位元为

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• 设X={1，2，3，5，6，10，15，30}，Y={2，3，6，12，24，36}，W={1，2，3，6，18，54}，T={2ⁿ|n为正整数}，这些集合中关于整除关系构成格的有（)。

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• 在定义int m[ ][3]={1，2，3，4，5，6}；后，m[1][0]的值是

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