《深信服二面》专题

我试图查看对象的属性，但我没有得到我想要的结果，我的代码如下： 我在输入上有一个，如下所示： 现在，当页面加载时，它只在控制台中记录一次，每当我更改输入时，它不会记录任何内容。 然而，当我把表初始化后，它将在每次更改时触发。 这是意料之外的行为吗？或者我们必须定义我们所有的属性才能被监视？

对于list，由于她的确非常非常庞杂，在python中应用非常广泛，所以，虽然已经介绍完毕了基础内容，这里还要用一讲深入一点点，往往越深入越... list解析 先看下面的例子，这个例子是想得到1到9的每个整数的平方，并且将结果放在list中打印出来 >>> power2 = [] >>> for i in range(1,10): ... power2.append(i*i) ...

@SpringBootApplication由以下注解组成 @Target({ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Inherited @SpringBootConfiguration @EnableAutoConfiguration @ComponentScan( exclud

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

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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！

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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