《多益网络校招》专题

任务：Ajax爬取今日头条的街拍美图 爬取url地址：https://www.toutiao.com/search_content/ 分析： 分析url地址：https://www.toutiao.com/search_content/？ 每页20条数据，Ajax加载数据 需要提交参数： params = { 'offset': offset, #页码数据

在网络爬虫运行时出现异常，若不处理则会因报错而终止运行，导致爬取数据中断，所以异常处理还是十分重要的。 urllib.error可以接收有urllib.request产生的异常。urllib.error有两个类，URLError和HTTPError。 URLError内有一个属性：reason 返回错误的原因 # 测试URLError的异常处理 from urllib import request

首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图： 图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵，这点和DNN基本相同。 接着是卷积层（Convolution Layer）,这个是CNN特有的，我们后面专门来讲。卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是$$ReLU(x) = max

　　　　想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。 　　　　而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。利用我们之前的机器学习的知识，我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 　　　　假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为：$$J(W,b) = f

默认情况下，A300 上有八项运动内容。在 Flow 网络服务上，您可以将新运动内容添加到运动列表中，并可对新添加的运动内容和已有的运动内容进行编辑。您的 A300 最多可储存 20 项运动内容。如果您在 Flow 网络服务上有 20 多项运动内容，则同步时列表中前 20 项运动会传输到您的 A300 上。 您可以通过拖放操作改变您的运动内容顺序。选择您要移动的运动项目，将它拖到您想要将其放置在列

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Calico 原意为”有斑点的“，如果说一只猫为 calico cat 的话，就是说这是只花猫，也叫三色猫，所以 calico 的 logo 是只三色猫。 概念 Calico创建和管理一个扁平的三层网络（不需要overlay），每个容器会分配一个可路由的IP。由于通信时不需要解包和封包，网络性能损耗小，易于排查，且易于水平扩展。 小规模部署时可以通过BGP client直接互联，大规模下可通过指定

我们当初使用kubernetes-vagrant-centos-cluster安装了拥有三个节点的kubernetes集群，节点的状态如下所述。 [root@node1 ~]# kubectl get nodes -o wide NAME STATUS ROLES AGE VERSION EXTERNAL-IP OS-IMAGE

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