《格灵深瞳》专题

本篇简述一下迭代加深搜索，并列出了伪代码帮助大家理解。 迭代加深是一种每次限制搜索深度的深度优先搜索。 （1）本质：它的本质还是深度优先搜索，只不过在搜索的同时带上了一个深度d ，当d达到设定的深度时就返回，一般用于找最优解。如果一次搜索没有找到合法的解，就让设定的深度+1 ，重新从根开始。 既然是为了找最优解，为什么不用BFS呢？我们知道BFS的基础是一个队列，队列的空间复杂度很大，当状态比较多

1.自我介绍 2.对运维开发岗位的理解 3.对linux系统的理解，底层是如何实现的 4.linux查看命令应该怎么使用 5.OSI七层参考模型有哪些 6.详细问了很多简历的项目部分，项目没有达到预期结果的话如果给你一次重来的机会会采用什么方法 7.对云计算的理解 8.反问时问了面试官运维岗位分为哪几个部门，用到的技术有哪些 ps:面完后有点受到降维打击的感觉，挺佩服面试官的工作思维的，以目标结果

1.经典自我介绍 2.java学习的情况怎么样 3.说一下java的三个特性 4.介绍一下集合，说一下ArrayList和LinkedList区别 5.举例stream流里的方法 6. 说一下gateway与openfeign的作用，在项目里干了什么 7.说一下redis应用场景 8.回顾一道sql笔试题, 有没有比笔试作答时更优的解法（开窗函数） 9.Docker部署干了什么 10.redis缓

  看问的人多，呢就发个文，我一般不归纳记问题，所以可能不是那么全，按印象写一下。   笔试：挺简单，三道编程一道gcd模板，一道合并两个升序数组，还有一道忘了，反正都是leetcode简单难度应该。   一面问的多，我回答的很全所以答了一个小时左右： 数据库有哪些范式 java的垃圾回收机制 java的gc函数 java反射机制 java hashmap jdbc中statement和prepa

1.自我介绍 2.专业和产品没什么关系 为什么想做产品经理(对本专业工作不感兴趣，研一开始了解，进行尝试，能力匹配) 3.兴趣爱好是什么?(摄影 羽毛球) 4.最近在读的一本书是什么 有什么收获?(决胜b端，b端产品工作流) 5.知道公司是做什么的吗？(简单回答) 6.在上一段实习过程中 和哪些团队接触?只回答了 数据团队(业务) ，忽略了设计 开发 测试 7.上一段实习工作时长的问题(简单解释因

虚拟主机部分的代码在Apache 1.3中进行了完全的重写。本文档试图详细解释Apache在接受到请求后如何确定使用哪一个虚拟主机进行伺服。在新的NameVirtualHost指令的帮助下，虚拟主机的配置比1.3版以前更加简单和安全。 如果您只是想让它能够工作而不愿意进行深入理解，这里有一些示例。 解析配置文件 在<VirtualHost>配置段外有一个主服务器(main_server)段中包含着

你可以给你的任务加入一段描述性的文字. 它将会在任务执行的时候显示出来. 例子 15.18. 给任务加入描述 build.gradle task copy(type: Copy) { description 'Copies the resource directory to the target directory.' from 'resources' into 'target'

有许多种加入依赖的方式. 在 6.5 小节, “任务依赖”里, 你已经学习了如何使用任务的名称定义依赖. 任务名称可以指向同一个项目里的任务, 或者其他项目里的任务. 为了指向其他项目, 你必须在任务的名称前加入项目的路径. 下面的例子给 projectA:taskX 加入依赖 projectB:taskY : 例子 15.11. 从另外一个项目给任务加入依赖 build.gradle proje

7.1 什么是合约？ 合约是代码（它的功能）和数据（它的状态）的集合，存在于以太坊区块链的特定地址。合约账户能够在彼此之间传递信息，进行图灵完备的运算。合约依靠被称作以太坊虚拟机(EVM)字节代码（以太坊特有的二进制格式）上的区块链运行。合约很典型地用诸如 Solidity等高级语言写成，然后编译成字节代码上传到区块链上。 也存在其他语言，尤其是 Serpent和 LLL，在此文本的以太坊高级语言

目标 在这个章中，我们将学习从立体图像创建深度图。 基本 在上一章中，我们看到了极线约束等相关术语的基本概念。我们也看到，如果我们有两个相同的场景图像，我们可以直观地从中获取深度信息。 上图包含全等三角形。写出它们的等价方程将得到以下结果： $$ disparity = x - x' = \frac{Bf}{Z} $$ $x$ 和 $x'$ 是对应于场景点 3D 的图像平面中的点与其相机中心之间的

　　　　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

在上一课中我们学习了屏幕空间环境光遮挡算法，在这个算法中首先我们使用了一个缓存来存放每个像素在视图空间中的坐标信息。在这一课中我们要自我挑战一下，直接通过深度缓存来计算像素在视图空间中的位置坐标。这个方法的优点就在于更少的内存占用，因为这样的话我们只需要为每个像素保存一个浮点类型的深度值即可，而不是像之前那样的一个完整的三维向量。这一课的内容很大部分上都依赖于上一课的内容，所以在学习这一课之前要确

Besides the while statement just introduced, Python knows the usual control flow statements known from other languages, with some twists. 除了前面介绍的 while 语句，Python 还从别的语言中借鉴了一些流程控制功能，并有所改变。 4.1 if 语句 if

感谢大家的关注，但其实这些笔记远没有那么大的价值；深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速，这里的很多内容已经年久失修，甚至很多都没有完成。 相关代码：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/08/_codes.zip

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