Khi thực hiện đoạn lệnh sau bằng ngôn ngữ lập trình pythonA = 9C = A**2+10. Kết quả thu được của C là bao nhiêu

Trong Python (đặc biệt khi sử dụng thư viện Pandas), để xem một số lượng dòng đầu tiên của DataFrame (bảng dữ liệu), chúng ta sử dụng phương thức .head(). Phương thức này cho phép chúng ta xem nhanh cấu trúc và nội dung của dữ liệu.

- A. dataset.head(): Đây là phương án đúng. Lệnh này sẽ hiển thị 5 dòng đầu tiên của DataFrame có tên là 'dataset'. Nếu muốn hiển thị số lượng dòng khác, ví dụ 10 dòng, ta có thể dùng dataset.head(10).

- B. dataset header(): Phương án này sai vì cú pháp không đúng. Phương thức đúng phải là .head() chứ không phải header().

- C. dataset.detailo(): Phương án này sai vì không có phương thức .detailo() trong Pandas.

- D. dataset print(): Phương án này sai vì print() là một hàm chung để in ra giá trị, nhưng nó không phải là phương thức để xem nhanh dữ liệu trong DataFrame. Để in toàn bộ DataFrame, ta có thể dùng print(dataset), nhưng để xem một vài dòng đầu, .head() là lựa chọn tốt hơn.

Trong Python, phép so sánh bằng được thực hiện bằng ký hiệu ==. Ký hiệu = là phép gán giá trị, != là phép so sánh khác, và =!= không phải là một toán tử hợp lệ trong Python.

IBM Watson là một hệ thống trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi IBM, nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP). Nó sử dụng NLP để hiểu và trả lời các câu hỏi được đặt ra bằng ngôn ngữ con người, đồng thời khai thác thông tin từ một lượng lớn dữ liệu văn bản.

• A. Ngôn ngữ tự nhiên: Đây là đáp án chính xác. Watson sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phản hồi các câu hỏi.


• B. Văn bản (text): Văn bản là dữ liệu đầu vào, nhưng công nghệ cốt lõi mà Watson sử dụng để xử lý văn bản là ngôn ngữ tự nhiên.


• C. Hình ảnh (Computer vision): Mặc dù Watson có thể được tích hợp với khả năng xử lý hình ảnh, nhưng đây không phải là công nghệ chính của nó.


• D. Robotic: Robotic không liên quan trực tiếp đến công nghệ cốt lõi của Watson.