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下列程序段的执行结果为( )。‏import tensorflow as tf‏a = tf.range(24)‏b = tf.reshape(a,[4,6])‏c = tf.gather_nd(b,[[0,0],[1,1],[2,2]])‏print(c.numpy())

A.[ 0 7 14]
B.[ 0 1 2]
C.[ 1 8 15]
D.[ 0 6 12]

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执行下列程序段后，得到的结果是( )。import tensorflow as tfimport numpy as npa = tf.constant(np.arange(48).reshape(3,2,4,2))b =tf.random.shuffle(a)c = tf.constant(np.arange(8).reshape(2,4))d = a@cprint(d.shape)

A.(3, 2, 4, 4)
B.(3, 4, 4, 2)
C.(3, 4, 4)
D.(3, 2, 2, 2)

下列程序段的执行结果为( )。‏import tensorflow as tf‏import numpy as np‏a = tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])‏b = tf.random.shuffle(a)‏c = tf.constant(np.arange(6), shape=(3,2) ,dtype=tf.float32)‏d = tf.reduce_mean(b@c, axis=0)‏e = tf.argmin(d,axis=0)‏print("d_value:",d.numpy())‏print("e_value:",e.numpy())

A.d_value: [25. 35.5]e_value: 0
B.d_value: [25. 35.5]e_value: 1
C.d_value: [50. 71.]e_value: 1
D.d_value: [25 35]e_value: 0

在产品购买之后，通常是（），消费者可能会马上产生购后冲突，及感到焦虑和不安。

A. 使用之前
B. 使用之后
C. 评价之前
D. 评价之后

购买完成之后，消费者可以采用以下方式减少购后冲突：（）。

A. 增加对所购品牌的欲求感
B. 降低购买决策的重要性
C. 改变购买决策
D. 增加对未选品的欲求感