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本文向大家介绍我的Node.js学习之路(四)--单元测试,包括了我的Node.js学习之路(四)--单元测试的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 通过NPM安装: npm install nodeunit -g 支持命令行,浏览器运行. 各种断言。 在node.js下模块化对于方法导出exports, 如果是对象导出module.exports,模块儿是单元测试的基础,看下面的nod
本文向大家介绍Python中的with语句与上下文管理器学习总结,包括了Python中的with语句与上下文管理器学习总结的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 0、关于上下文管理器 上下文管理器是可以在with语句中使用,拥有__enter__和__exit__方法的对象。 相当于以下情况的简化: 换言之,PEP 343中定义的上下文管理器协议允许将无聊的try...except...fina
问题内容: 这是我在数据库中查询一些单词的方法 我正在使用mysql,我想获得符合条件的随机行,我在查询中使用rand()的顺序。 我发现这个类似的问题基本上表明,由于在理论中不支持ORDER BY RAND,因此可以将主键随机化。但是,在我的情况下无法做到这一点,因为我有一个搜索条件和一个where子句,因此并非每个主键都可以满足该条件。 我还找到了一个代码段,建议您使用OFFSET来随机化行,
更多面试题总结请看:【面试题】技术面试题汇总 OSI 参考模型 OSI 从上到下分为 7 层: 应用层:应用层协议定义的是应用进程间的通信和交互的规则,不同的网络应用需要不同的应用层协议 表示层:把数据转换为能与接收者的系统格式兼容并适合传输的格式 会话层:在数据传输中设置和维护电脑网络中两台电脑之间的通信连接 传输层:向两台主机进程之间的通信提供通用的数据传输服务 网络层:基于网络层地址(IP地
尝试在Windows主节点上创建ssh密钥,并为linux从节点创建共享pub密钥。linux slave上授权密钥的权限为600。将我的私钥作为ssh用户名和私钥添加到jenkins凭据 我已经将Linux从Ip和主机名添加到windows机器主机文件中,反之亦然。
10.16 一面 35分钟 1.自我介绍。 2.详细了解实习经历。 3.测试流程。 4.需求评审。 5.测试方法。 6.淘宝订单怎么测试。 7.工作遇到印象深刻的问题。 8.页面出现空白,如何排查。 9.http状态码。工作中遇到哪些。 10.HTTP 和 HTTPS 有什么区别。 11.实习项目技术栈。 12.java可变与不可变数据类型。 13.redis 问题 14.LC1 两数之和。 15
本文向大家介绍JS学习笔记之数组去重实现方法小结,包括了JS学习笔记之数组去重实现方法小结的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了JS学习笔记之数组去重实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 操作的数组 1、 利用ES6 的set 来进行数组去重 2、 利用indexof和forEach 多次遍历来搜索是否有相同的值 3、 双循环实现数组去重 splice() 方法向/从数
本文向大家介绍C#多线程学习之(六)互斥对象用法实例,包括了C#多线程学习之(六)互斥对象用法实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了C#多线程学习之互斥对象用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 如何控制好多个线程相互之间的联系,不产生冲突和重复,这需要用到互斥对象,即:System.Threading 命名空间中的 Mutex 类。 我们可以把Mutex看作一个出租车,
本文向大家介绍PowerShell入门教程之快速学习PowerShell的几个方法,包括了PowerShell入门教程之快速学习PowerShell的几个方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如何快速地掌握PowerShell呢?总的来说,就是要尽可能多的使用它,就像那句谚语说的:Practice makes perfect。当然这里还有一些原则和方法让我们可以遵循。 有效利用交互式环境
本文向大家介绍Android学习教程之圆形Menu菜单制作方法(1),包括了Android学习教程之圆形Menu菜单制作方法(1)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了Android圆形菜单的使用方法,供大家参考,具体内容如下 MainActivity.java代码: activity_main.xml内容: CirclemenuActivity.java代码: Circl
问题内容: 我认为自己是一位经验丰富的Java开发人员,并计划开始学习C ++。 如果您有相同的经验,即在Java之后学习C ++,那么我想听听您对这样做的最佳方法的想法。 [更新]“最佳方法”没有得到很好的量化。我正在寻找的是利用我现有的Java知识和编程经验,以便可以快速使用C ++。 问题答案: 我已经向Java人员教过C ++,即使我向他们学习了另一个方向。 我对Bruce Eckels的
语料库的获取方法 对于一个范问答系统,一般我们从互联网上收集语料信息,比如百度、谷歌等,用这些结果构建问答对组成的语料库。然后把这些语料库分成多个部分:训练集、开发集、测试集 问答系统训练其实是训练一个怎么在一堆答案里找到一个正确答案的模型,那么为了让样本更有效,在训练过程中我们不把所有答案都放到一个向量空间中,而是对他们做个分组,首先,我们在语料库里采集样本,收集每一个问题对应的500个答案集合
👥 面试题目 一面 自我介绍 分享你做的最成功的项目内容 针对项目内容的细节提问,用的什么模型 机器学习里了解哪些模型 讲一下transformer的内容 写自注意力机制的公式 了解normalization吗 batchsize过大或者过小会有什么结果 机器batchsize最大只能=16,但想要batchsize=32的结果,该怎么做(更新参数方面,梯度累加) Adam和SG相比改进了什么
学习连接:理解L1, L2正则化的正确姿势 归一化的主要目的是降低模型复杂度,减少过拟合。 最基本的正则化方法是在原目标(代价)函数中添加惩罚项,对复杂度高的模型进行“惩罚”。数学表达式为: 其中是目标函数,为惩罚项,可以理解为模型“规模”的某种度量;参数控制正则化的强度。 常用的正则化函数 L1范数,L1正则化(LASSO): L2范数,L2正则化(Ridge/岭回归(华为二面)): 如何实现降