40道选择题,2道编程题(老师捞我和组队吃鸡) 整体来说,比较简单,正好适合我这样的选手 两道编程题都ac了,下面简单写一下 编程题代码是回忆的,不是当时写的,不一定对, 但是思路应该没错 1. 老师捞我 题目:已知期末成绩 f , 平时分占比 p , 期末成绩占比q。 总成绩等于 :(平时分占比 * 平时分)+ ( 期末成绩占比 * 期末成绩 ) 及格标准是总成绩大
此对话框允许自定义预定义的卷大小,和 压缩文件名和参数 中的“分割卷, 大小”关联。 使用“预定义大小”选项来选择在列表中要显示的磁盘大小。如果您需要的值不在“预定义大小”中时,您可以在“用户定义大小”指定四条附加的列表项目。只需要为您的项目输入一个卷标和大小。卷标是任何的短文本字符,大小是单位为字节的数字。按照您的意愿可以忽略卷标。 在“其它项目”中的“‘自动检测’字符串”控制在列表中有“自动检
本文向大家介绍详解Docker 数据卷管理,包括了详解Docker 数据卷管理的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume)。数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享。 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响
问题内容: 我正在使用Docker,并且我想挂载一个变化很大的动态文件夹(因此我不必为每次执行都制作一个Docker映像,这会太昂贵),但是我希望该文件夹是只读的。将文件夹所有者更改为其他人可行。但是,需要访问权限,而我不希望将其公开给应用程序。 当我使用flag进行挂载时,它将提供我提供的任何用户名,我在docker映像内创建了一个非root用户,但是,该卷中的所有文件都以运行docker的用户
我有一个关于卷积神经网络()训练的问题。 我成功地使用tensorflow训练了一个网络,它获取一个输入图像(1600像素),然后输出三个匹配的类中的一个。 使用不同的培训课程测试网络,效果良好。然而当我给它一个不同的第四个图像(不包含任何经过训练的3个图像)时,它总是返回一个随机匹配到其中一个类。 我的问题是,如何训练网络来分类图像不属于这三个训练图像中的任何一个?类似的例子是,如果我针对mni
我正在尝试创建一维卷积模型,但我似乎无法获得正确的输入形状。以下是我所拥有的: 我收到以下错误: 有人有什么建议吗?
我已经建立一个网站一段时间了,我仍然坚持那件事: 我在dbm数据库中为我的网站存储了一些小视频(最多大约400MB),我想在我的网站上播放它们。 我正在使用Tornado python框架手工构建请求处理程序,我想知道如何构建我的处理程序。我从未发现媒体流是如何工作的,也没有在网上找到很多话题。 所以我想要实现的完整结果是在我的网站上有一个网络播放器,在那里我可以请求特定的视频,然后播放它们,而不
我正在使用LWJGL和OpenGL 3.2为OpenGL编写java游戏引擎。每当移动鼠标旋转相机时,它都会添加滚动、俯仰和偏航。 摄像头代码 四元数代码
我在Keras建立了一个卷积神经网络。 根据CS231讲座,卷积操作为每个过滤器创建一个特征映射(即激活映射),然后将其堆叠在一起。在我的例子中,卷积层有一个300维的输入。因此,我预计会进行以下计算: 每个过滤器的窗口大小为5。因此,每个滤波器产生300-5 1=296个卷积 但是,实际输出形状看起来不同: 偏移值的形状很有意义,因为每个过滤器都有一个偏移值。然而,我不了解重量的形状。显然,第一
对于用大内核(筛选器)卷积大图像来说速度慢得不切实际。将一个1024x1024的图像与一个相同大小的内核进行卷积需要几分钟的时间。为了进行比较,立即返回结果。 我找到了和。 然而,我并不清楚如何使用这些函数执行简单的图像过滤。 如何使用FFT与TensorFlow实现快速二维图像滤波?
如何获得我的python龙卷风模块版本的当前版本? 与其他软件包,我可以做到以下几点: 来源:如何检查python模块的版本?
我试图使用kubernetes在spark cluster模式下从服务器读取一个文件,所以我将我的文件放在所有workers上,并使用< br> val conf = new SparkConf()挂载驱动程序卷。setAppName("sparksetuptest ")。set(" spark . kubernetes . driver . volumes . host path . host
我试图理解Kubernetes的访问模式。 根据Kubernetes文档,访问模式为: 卷插件支持 有人能解释一下这里发生了什么吗?如果可能的话,请给我提供例子/博客,看看之间的区别?大多数的博客,只是简单地介绍了PV、PVC和访问方式。
在Windows10操作系统上,我正在运行用于运行Jenkins的Linux容器的docker。 我跟着cmd跑了 docker Run-P 8080:8080-P 50000:50000-V Jenkins_Home://var/Jenkins_Home Jenkins/Jenkins:LTS
数据卷容器 --volumes-from 顾名思义,就是从另一个容器当中挂载容器中已经创建好的数据卷。 如果你有一些持续更新的数据需要在容器之间共享,最好创建数据卷容器。 数据卷容器,其实就是一个正常的容器,专门用来提供数据卷供其它容器挂载的。 我们首先先创建一个数据卷容器 $ sudo docker run -d -v /dbdata --name dbdata training/postgre