《巨人网络校招》专题

当我在Android 2.3.6上运行这段代码时，它运行得很好。在4.0上，我得到一个StrictMode异常。从一些问题来看，似乎你不能在UI线程上进行网络操作。但我没有在UI线程上执行任何UI操作。 我是直接调用dobackground而不是执行，因为我需要检查dobackground的返回值。我想下面应该有效。 我错过了什么？ 编辑：手机上未启用严格模式。

假设我有一个非常大的对象集合（数百万个），这些对象是根据proto-wire格式序列化的。是否可以从文件中流式处理这些项目？我尝试将对象序列化为列表 我怀疑解决方案需要我知道每个序列化项的大小，然后从流中读取该大小，并将该字节跨度传递给protobuf序列化程序进行反序列化。我想确保没有一种更简单的机制来完成这项任务，这种机制不需要了解每个对象实例中可能不同的单个项目的长度。 我的另一个想法是在流

问题内容： 在Windows XP计算机上安装的PHP（XAMPP）中，试图读取本地网络服务器上存在的目录。我用来检查它是否是我可以读取的目录。 在Windows资源管理器中，键入并显示该目录。当我映射网络驱动器时，也可以访问它。 在PHP中，我具有该脚本： 因为我尝试过： 和 但是我没有成功吗？任何的想法？谢谢 问题答案： 我通过更改服务器注册表中的某些内容来解决该问题，如本次讨论的最后一个答案

问题内容： 在Docker中使用自定义网络时 并尝试运行它，我得到了错误 错误：网络服务层已声明为外部，但找不到。请使用手动创建网络，然后重试。 是否可以使用docker-compose自动创建网络，还是除了首先手动创建网络外没有其他方法？ 问题答案： 是使用现有网络。如果您想组成网络，只需执行以下操作： ..指示组成网络。它们将被命名为使用验证创建。 您还可以覆盖默认网络或指定更多属性。 ..将

我想在Windows7下使用JavaFX（Java版本1.8.0_05）的MediaPlayer播放电影文件。我使用了FileChooser类，因此在我的应用程序中，可以在运行时选择本地文件和UNC网络文件。 摘自我的代码： 如果选择了本地文件，则一切正常。例如，Media对象包含以下URL（在调试器中读出）： ...媒体播放器可以毫无问题地构建。 我已将此文件复制到我的NAS驱动器。现在，如果从

这可能是一个简单的问题，也可能是无法解决的问题。但我发现，与硒资源相比，Cypress在网上的帮助有点“落后”。此外，作为一名Java程序员，我正在努力接受我在TypeScript中能做什么和不能做什么（以及与Selenium相比在Cypress中做什么）。 在Cypress（和TypeScript）中，是否有可能从这样的代码中获取WebElement数组？ 我正在尝试这样做： 但是当我尝试断言r

问题内容： 只是想知道是否存在用于序列化对象，将其放入网络流并在另一端反序列化的教程或方法。我了解序列化，I / O，流，套接字等的原理，我只想举一个客户端向服务器发送对象的示例。 问题答案： 这（PDF）是指导您完成序列化的基础知识，及插座一个有用的教程，然后绑两个概念放在一起（大约一半通过幻灯片）来说明如何序列化对象，并从客户端发送到服务器（无RMI ）。我认为这正是您想要的。

问题内容： 我只是四处看看，以了解如何制作一个程序来监听Java中的网络流量，但是我什么也找不到。我想知道是否可以通过任何方式查看网络流量。我听说过Socket的想法，但我不知道该如何工作。因此，无论如何，只是寻找一个API或自己编写一种方法。 编辑： 我很乐意想要一个API，但我也想澄清一下使用Socket嗅探通信的方式。 问题答案： jpcap，jNetPcap－是Java中的pcap包装器项

问题内容： 在Java 1.4+中，有3种方法来中断在套接字I / O上阻塞的流： 如果套接字是使用常规构造函数创建的，则可以从单独的线程中关闭它。结果，在被阻塞的线程中抛出了a 。 如果套接字是使用创建的。（非阻塞I / O）—同样，可以从单独的线程关闭它，但是现在在阻塞的线程中引发了一个不同的异常（）。 另外，在使用非阻塞I / O的情况下，有可能引发抛出中断的阻塞线程。使用旧式Java I

本文向大家介绍神经网络为啥用交叉熵。相关面试题，主要包含被问及神经网络为啥用交叉熵。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层。 一般情况

本文向大家介绍pytorch 求网络模型参数实例，包括了pytorch 求网络模型参数实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 用pytorch训练一个神经网络时，我们通常会很关心模型的参数总量。下面分别介绍来两种方法求模型参数 一 .求得每一层的模型参数，然后自然的可以计算出总的参数。 1.先初始化一个网络模型model 比如我这里是 model=cliqueNet(里面是些初始化的参数）

我有kubernetes集群，有3个主人和7个工人。我用印花布做CNI。当我部署Calico时，calico-kube-controllers-xxx失败，因为它不能达到10.96.0.1:443。 这是kube-system名称空间中的情况： 集群pod cidr为192.168.0.0/16。

我实现了以下神经网络来解决Python中的异或问题。我的神经网络由2个神经元的输入层、1个2个神经元的隐藏层和1个神经元的输出层组成。我使用Sigmoid函数作为隐藏层的激活函数，使用线性（恒等式）函数作为输出层的激活函数： 反向传播似乎都是正确的；我想到的唯一问题是我在实现偏差单位时遇到的一些问题。无论哪种方式，每次运行代码时，每个输入的所有谓词都会收敛到大约0.5。我仔细检查了代码，似乎找不到

我创建了一个神经网络，其结构如下： Input1-Input2-输入层。 N0-N1-隐藏层。每个节点3个权重（一个用于偏移）。 N2——输出层。3个砝码（一个用于偏置）。 我正在尝试使用以下测试数据对其进行XOR函数训练： 0 1-期望结果：1 1 0-期望结果：1 0 0-所需结果：0 1 1-所需结果：0 训练后，测试的均方误差（当寻找1结果时）{0,1}=0，我认为这很好。但是测试的均方误

我正在关注TensorFlow的“专家深度列表”教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/ 第二卷积层具有形状【5、5、32、64】；也就是说，它有32个输入，而第一个卷积层有1个输入（该输入是我了解原始图像的灰度值）。 第二个卷积层有32个输入通道意味着什么？这是否意味着在第二层中学习的64个过滤器将全部应用（移位）到每像素具有32个点