第一题 编辑距离 第二题 投病毒 #秋招##笔试##深信服校招##校招#
题型:单选20 简答4 编程2 编程1 击鼓传花 (100%) 思路:循环队列模拟 注意:返回的是序号,数组中写下的是Nx(某整数) 编程2 字符串旋转 (91%) 思路:字符串分割,翻转,拼接 感觉方方面面都考虑到了,但一直通过91%累了... #绿盟#
1.给一个数组和一个数字k。前两个比大小,小的放最后面,大的算赢一次,赢k次,输出该大的数。(ac) 2.最大排序连续序列(ac90%) 3.病毒侵入(ac,转化为区间即可) #深信服笔试题##深信服##深信服校招#
该脚本可以在几分钟内在 CPU 上运行完。 结果示例: from __future__ import print_function import time import numpy as np from PIL import Image as pil_image from keras.preprocessing.image import save_img from keras import la
本文向大家介绍TensorFlow tf.nn.conv2d实现卷积的方式,包括了TensorFlow tf.nn.conv2d实现卷积的方式的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=
问题内容: 嗨,我正在使用Docker部署一些服务,在这里我想在不同的Docker容器之间共享Docker卷。 假设我有一个Docker容器A在/ data挂载了一个卷。这是A的Dockerfile 据我了解,这会将一个卷附加到容器,但不会将主机目录装载到该容器。因此,该卷内的数据仍位于容器A内。 我有另一个提供ftp服务的容器B。它访问卷/ public下的数据。B的Dockerfile是 现在
问题内容: 我已经能够成功使用以下卷在Docker容器之间共享文件夹 但是我的问题是,这与在Dockerfile中使用命令之间有什么区别 我正在使用带有命令的图像,并且想知道如何与主机共享它。我已经使用上面的命令完成了此操作,但我不知道是否同时需要和和。 问题答案: 该命令将在您的容器中安装一个目录,并将在该目录中创建或编辑的所有文件存储 在容器文件结构外部的 主机磁盘上,绕过联合文件系统。 这个
问题内容: 我有一个jenkins容器正在运行,并且希望在容器提交中隔离其配置。唯一的问题是,码头工人不会提交已安装卷的更改-因此我必须将其卸载。 有没有办法让docker挂载卷 并 提交目录更改? 我读到了有关卷绑定的 只读 选项。可能有帮助吗? 问题答案: 不幸的是,此功能不可用。已经提出过很多次,但开发人员并未接受。主要原因是可移植性。卷不应该是映像的一部分,而是存储在映像之外。 但是,您仍
问题内容: 我刚刚检查了/ var / lib / docker / volumes文件夹,发现该文件夹正以名为Docker UUID的文件夹爆炸,每个文件夹都包含一个config.json文件,其内容与 哪里 是指向主机上的文件夹的路径,该主机已通过-v开关挂载到Docker容器上。我有这样的文件夹可以追溯到我对Docker进行实验的开始,即大约3周前。 有问题的容器很久以前就已停止并且dock
问题内容: 我认为这在几个月前就可以解决了。常规命令行泊坞窗: 可以正常工作,但是我无法在docker-py中工作: ..总是告诉我,新的不存在。应该如何使用docker-py完成? 问题答案: 以下是进行卷绑定的当前工作方式:
我可以通过一个CURL请求发布到我用C#从PHP编写的web服务,但是我无法正确地完成请求。无论我做什么,我能让帖子显示出来的唯一方法是我表单数据头。因此,我的PHP代码最终是这样的: 当我设定路线时: 到: PHP中没有错误,C#服务不返回错误(我在配置中设置了返回异常),函数上的断点永远不会被命中。 在C#端,我的接口和服务设置如下: 当断点命中时,我能够看到的值为: 我希望的值简单地为: 有
目前正在尝试学习卷积网络的Tensorflow MNIST教程,我可以使用一些帮助来理解该死的张量的维度。 所以我们有28x28像素的图像。 卷积将为每个5x5补丁计算32个特征。 让我们暂时接受这一点,并在以后问自己为什么是32个功能和为什么是5x5补丁。 其重量张量的形状为5、5、1、32。前两个维度是面片大小,下一个维度是输入通道数,最后一个维度是输出通道数。 W_conv1weight_v
我在下面提供了一些示例,但是我需要清除大部分可用的数据元素,所以不是寻找复制和粘贴的代码,而是寻找最好的方法。见下文。 链接:https://boardgamegeek.com/boardgame/63888/innovation 我试图从中提取的HTML示例。Span没有返回html_nodes,所以我无法从那里开始。 我假设这是JSON?有没有一种方法来解析html_text输出,或者另一种方
我正在开发一种卷积神经网络用于图像分类或更好的车牌分类。这些车牌最多包含8个字符,每个字符可以包含37个字符(A-Z、0-9和空格)。我现在想知道如何设计网络中的最后两层。我认为,最后一个必须是具有37个概率的softmax层。这应该完全连接到一个(?)神经元在前一层?我想,在前一层我们需要8个神经元,因为之前的车牌上有8个字符,但我不确定。在此层之前,我添加了一些卷积层和maxPooling层。
我一直在看一些关于深度学习/卷积神经网络的视频,比如这里和这里,我试图用C语言实现我自己的。在我第一次尝试时,我试图保持输入数据相当简单,所以我的想法是区分十字和圆,我有一个大约25个的小数据集(64*64个图像),它们如下所示: 网络本身有五层: 我的问题是我的网络没有收敛到任何东西上。权重似乎都没有改变。如果我运行它,预测基本保持不变,除了偶尔出现的异常值,它会在下一次迭代返回之前跳起来。 卷