《深圳》专题

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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

你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则。再比如，假设我们要编写一个电子邮件客

如果您了解进程间通信，那么您将很容易理解跨线程通信。 当您开发一个两个或多个线程交换某些信息的应用程序时，Interthread通信很重要。 有三个简单的方法和一个小技巧，使线程通信成为可能。 所有这三种方法都列在下面 - Sr.No. 方法和描述 1 public void wait() 导致当前线程等待，直到另一个线程调用notify（）。 2 public void notify() 唤醒正

当我学会如何使用Doker来发布一个容器，以及学会如何使用docker-compose来发布和管理服务时，我很惊讶Docker容器真的是一个好东西！在研究分布式系统、微服务框架时，Docker确实是一个很好的帮手。 我们通过Docker能够在单主机上模拟分布式集群环境，当然你的主机在CPU/内存/硬盘等系统资源的性能如果能够尽可能高的话，你会感到你的学习和研究过程是多么的流畅，让人心旷神怡！

Java Web，是用 Java 技术来解决相关 web 互联网领域的技术总和。web 包括：web 服务器和 web 客户端两部分。

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在深色布景主题中，Navicat Data Modeler 对所有窗口、视图、菜单和控件使用较深的调色板。它适用于所有支持的 Windows 版本。 如要更改布景主题，请选择“工具”->“选项”->“常规”。然后，选择“深色”。

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。在面向过程编程中，我们见到过函数(function)；在面向对象编程中，我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码，并提高代码的可重复使用性(reusability)。闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。 不同的语言实

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估计凉了。面试官对我蛮友好的。 算法题：最大的连续子数组的和【动态规划】感觉很简单，但没做出来（也不知道为什么）我是菜逼 问项目： 介绍项目背景；项目的整体架构；整个流程之类的。也根据我的项目进行提问。 八股 问分布式锁【占用锁且不释放怎么去处理】 Mysql 锁相关 HashMap 源码相关【扩容等】 Redis 高可用、哨兵集群相关知识点 Jvm 垃圾回收算法 总共面了45分钟。 总结：对分布