《深信服面试》专题

总体感受：面试官小姐姐很好看，面试氛围很好 1，自我介绍 2，输入url到浏览器页面展示的过程 3，给你一个数组每次随机输出里面的值（申明一个数组存储下标，用math.random） 4，bfc(清除浮动) 5，水平垂直居中 6，flex布局；（flex：1的原理） 7，定位有哪些属性（固定，绝对，默认，相对，粘性） 8，相对定位和绝对定位分别是相对于谁来定位（绝对定位是相对于元素最近的非默认定位

小程序填报的简历，java开发岗。 所有面试体验最差的。 会先约你面试某个时间段，然后等他给你打电话面（干等半个小时。 一面： 1、常见锁机制 2、== 和equals 3、hashmap的底层实现 。。。。 面试官很随意，电话里很吵，伴随着他打字，一顿劈里啪啦。绝了 ps：面试没有结果，挂了。

def maxDepth(root): if not root: return 0 return max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1

前言 java5之后，并发包中新增了Lock接口（以及相关实现类）用来实现锁的功能，它提供了与synchronized关键字类似的同步功能。既然有了synchronized这种内置的锁功能，为何要新增Lock接口？先来想象一个场景：手把手的进行锁获取和释放，先获得锁A，然后再获取锁B，当获取锁B后释放锁A同时获取锁C，当锁C获取后，再释放锁B同时获取锁D，以此类推，这种场景下，synchroniz

本文向大家介绍深入理解Spring AOP，包括了深入理解Spring AOP的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一.前言 在以前的项目中，很少去关注spring aop的具体实现与理论，只是简单了解了一下什么是aop具体怎么用，看到了一篇博文写得还不错，就来学习一下。 AOP AOP（Aspect Oriented Programming），即面向切面编程，可以说是OOP（Object O

本文向大家介绍深度优先搜索，包括了深度优先搜索的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 图遍历是按某种系统顺序访问图的所有顶点的问题。遍历图主要有两种方法。 广度优先搜索 深度优先搜索 深度优先搜索(DFS)算法从顶点v开始，然后遍历到之前未访问过的相邻顶点（例如x），并将其标记为“已访问”，然后继续处理x的相邻顶点，依此类推。 如果在任何一个顶点上遇到所有相邻顶点都被访问过，则它将回溯直到找到具

我正在使用Firestore&Java。我正在尝试通过查询和批处理更改多个值。 我的数据库 当我运行此代码时，我唯一的第一个值更新。我从未达到第二个值：/

我试图查看对象的属性，但我没有得到我想要的结果，我的代码如下： 我在输入上有一个，如下所示： 现在，当页面加载时，它只在控制台中记录一次，每当我更改输入时，它不会记录任何内容。 然而，当我把表初始化后，它将在每次更改时触发。 这是意料之外的行为吗？或者我们必须定义我们所有的属性才能被监视？

对于list，由于她的确非常非常庞杂，在python中应用非常广泛，所以，虽然已经介绍完毕了基础内容，这里还要用一讲深入一点点，往往越深入越... list解析 先看下面的例子，这个例子是想得到1到9的每个整数的平方，并且将结果放在list中打印出来 >>> power2 = [] >>> for i in range(1,10): ... power2.append(i*i) ...

@SpringBootApplication由以下注解组成 @Target({ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Inherited @SpringBootConfiguration @EnableAutoConfiguration @ComponentScan( exclud

问题列表 《深度学习》 8.4 参数初始化策略 一般总是使用服从（截断）高斯或均匀分布的随机值，具体是高斯还是均匀分布影响不大，但是也没有详细的研究。 但是，初始值的大小会对优化结果和网络的泛化能力产生较大的影响。 一些启发式初始化策略通常是根据输入与输出的单元数来决定初始权重的大小，比如 Glorot and Bengio (2010) 中建议建议使用的标准初始化，其中 m 为输入数，n 为输出

加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构 优化算法的改进：动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群

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LeNet 5 LeNet-5是第一个成功的卷积神经网络，共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。 AlexNet tf AlexNet可以认为是增强版的LeNet5，共8层，其中前5层convolutional，后面3层是full-connected。 GooLeNet (Inception v2) GoogLeNet用了很多相同的层，共22层，并将全连接层变为稀疏链接层。 In