《巨人网络校招》专题

正在研究尝试理解显式等待的方法。 所以单选按钮被点击后，输入形式发生了变化，所以我把给它一个时间元素出现，否则会出错“元素不可见......”。所以我认为现在是理解显式等待的好时机，因为我需要等到元素出现。 但出现错误“Selenium:：WebDriver:：error:：ElementNotVisibleError:Element当前不可见，因此可能无法与之交互”。为什么这段代码不等到元素出现

我犯了一个臭名昭著的错误： 除非实现IWebContext，否则不能是上下文相关（/）或页面相关 我有一个创建pdf文件的Spring启动应用程序（没有web模块）。 我计划使用一个超文本标记语言文件作为模板，但由于这些url问题，我无法正确链接css文件或图像。 Html: 文件夹结构： 我谷歌了一下，但我不想通过IWebContext解决这个问题。还有别的方法吗？ 提前谢谢。

我的第一篇文章，所以请温柔一点；）我必须修改一些现有的专注于java.net.网络接口的软件。以前所有的接口都列在一个组合框中，用户必须选择一个。现在不仅可以选择接口，还可以选择这个接口附带的一个特定的ip地址。由于许多代码都是基于网络接口类的，我在想是否有可能通过将现有网络接口拆分为ip地址来“创建”一些新的网络接口。这可能吗？我知道，我不能创建一个新的网络接口。但是也许还有另一个选择，我现在看

时间：2022年9月26下午16:00 岗位：产品经理 2-3min的自我介绍； 1.选择岗位时看中什么，说三个主要的，理由？ ——回答的行业前景、企业发展、城市； 2.父母是在上海吗？以后是准备在上海发展吗？ 3.讲一下实习过程中遇到的困难和挑战？ 4.反问： ①这么短的面试时间，主要考察面试者的什么？ ——回答我说包括：性格是否和岗位匹配、技术方面的能力、对通信行业的了解等； ②后续安排？ —

本来约的周一，结果周一有事推到周五了。 面试时间不长，半个小时左右。 面试官主要根据简历内容提问；应该是因为公司做的是视频会议产品，比较喜欢问网络协议相关的问题，HTTPS，dns等等；八股问的不多 #23届找工作求助阵地# #c++面经# #亿联网络校招#

常见的安全误区 黑客、网络安全只存在于虚拟世界 如果我说以后黑客不但可以控制你的汽车开窗、刹车，甚至还能远程“强奸”，你信吗？ 许多初创公司，有基于互联网的Sex应用。杜蕾斯公司也有一款Sex over Internet产品叫做Fundawear。如果这个产品出了安全问题或者协议缺陷，被黑客劫持了连接，实现中间人攻击，会出现什么样的后果？ 360公司最近发现了时下最火的电动汽车Tesla Mode

什么是同步？什么是异步？阻塞和非阻塞又有什么区别？本文先从 Unix 的 I/O 模型讲起，介绍了5种常见的 I/O 模型。而后再引出 Java 的 I/O 模型的演进过程，并用实例说明如何选择合适的 Java I/O 模型来提高系统的并发量和可用性。 由于，Java 的 I/O 依赖于操作系统的实现，所以先了解 Unix 的 I/O 模型有助于理解 Java 的 I/O。 相关概念 同步和异步

当今时代，几乎每个人都离不开网络。尤其是时常在外奔波的人，希望到处都有无线信号，以便随时随地处理手头上的工作。但是在很多情况下，这些无线信号都需要身份验证后才可使用。有时候可能急需要网络，但是又不知道其无线密码，这时用户可能非常着急。刚好在Kali中，提供了很多工具可以破解无线网络。本章将介绍使用各种渗透测试工具，实施无线网络攻击。

每个 Pod 都会从所在 Node 的 Pod CIDR 中分配一个 IP 地址。由于网络 路由 还没有配置，跨节点的 Pod 之间还无法通信。 本部分将为每个 worker 节点创建一条路由，将匹配 Pod CIDR 的网络请求路由到 Node 的内网 IP 地址上。 也可以选择 其他方法 来实现 Kubernetes 网络模型。 路由表 本节将为创建 kubernetes-the-hard-w

1. Scrapy框架介绍与安装 2. Scrapy框架的使用 3. Selector选择器 4. Spider的使用 5. Downloader Middleware的使用 6. Spider Middleware的使用 7. ItemPipeline的使用 8. Scrapy实战案例 本周作业

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