《深圳昂楷》专题

问题内容： 我有一个带有Node的图类，其中每个Node可以连接到其他节点： 我想复制整个图。第一次尝试，我尝试制作一个类似以下的复制构造函数： 因此，深度复制图形将是： 但这不起作用，因为这破坏了节点之间的连接关系。我想知道是否有人建议以一种简单的方式做到这一点？谢谢。 问题答案： 问题是您需要复制节点的身份，而不仅仅是节点的值。具体来说，当您复制某个节点时，您需要处理其所指节点的身份。这意味着

本文向大家介绍深入分析PHP引用（&），包括了深入分析PHP引用（&）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 引用是什么 在 PHP 中引用意味着用不同的名字访问同一个变量内容。这并不像 C 的指针，替代的是，引用是符号表别名。注意在 PHP 中，变量名和变量内容是不一样的，因此同样的内容可以有不同的名字。最接近的比喻是 Unix 的文件名和文件本身——变量名是目录条目，而变量内容则是文件本身。

我试图理解二维卷积神经网络和二维深度卷积神经网络计算的异同。（我理解这些概念）。 例如，假设有一个输入图像是3x3，具有3个通道（RGB），填充为1，步幅为1。过滤器是2x2。 输出是什么？（可以忽略激活和偏差） 我知道常规con2D将有1 3x3输出，而dw con2D将有3输出。除此之外，我有点困惑。谢谢

深信服-售前产品经理（湖南） 9.26 oc （15+1.5+1.6）k*12+3-6w 9.7 一面（群面） 30s自我介绍； 无领导小组讨论，自己快速抢了leader，指定了report和timer。 题目：荒岛救援，优先级排序。 队友根据人道主义，社会科学价值，自救能力 身体素质等划分了 进行了排序 面试官总结反问。 9.16 二面 自我介绍，结构化面试，宝洁八大问。 为什么选择深信服，深信

1.这个项目是什么样的背景下做的？ 2.这个产品的架构是什么样子，核心价值是什么？ 3.活动与建筑物关联是怎么个关联？ 4.活动是怎么获取的？ 5.原型图做了多久？主要负责哪部分？ 6.有跟进最后多少人使用？数据是如何获取的？ #产品2023笔面经#

7.调研了哪些用户？结论是什么？ 8.对产品经理这个岗位有什么了解？ 9.产品经理主要做什么？ 10.c端产品与b端产品？c端产品更加注重直接用户的体验，要考虑在用的用户想法；b端产品的功能一般是降本增效，所以我们要考虑b端产品的功能是什么，在与用户体验感比较下，更加注重功能的效率 11.对人工智能有什么了解？ #产品2023笔面经#

一面面经： 项目1：挑选了一个控件设计的笔试题 -业务需求是什么？有没有其他的业务场景？ -有去做需求确认的工作吗？ -在真实场景中两个控件的区别？现在的方案好在哪里？ 项目2：实际落地的实习项目 -觉得实习项目跟学校项目的设计流程有什么区别？
-在设计方法的运用上呢？
-在实习经历中如何运用学到的设计方法吗？
-（提及了用户旅程图）对用户旅程图理解是什么，起点和终点是什么？对任务的理解是什么？用

下面补充的部分原本是第 14 章，最新的 Gradle 文档将其移除，所以将其作为补充放到这一章节。

一种按深度绘制几何体的材质。深度基于相机远近平面。白色最近，黑色最远。// iOS iframe auto-resize workaround if ( /(iPad|iPhone|iPod)/g.test( navigator.userAgent ) ) { const scene = document.getElementById( 'scene' ); scene.style.width =

1. 上报用户信息 ​ 小程序基础对接时，客服看到了用户名如同 oyr0h0c4PBRJ....-h9Eq3tfEgmk 的openid做用户名或直接显示unknown。如需要支持以微信用户名称显示到客户端，需要开发实现如下功能。 1.1 小程序中上报用户信息 接口地址：http://`{$hosts}`/thirdparty/smallprogram 请求方式：POST 数据格式：XML 请求参

在上一章，我们学习了深度神经网络通常比浅层神经网络更加难以训练。我们有理由相信，若是可以训练深度网络，则能够获得比浅层网络更加强大的能力，但是现实很残酷。从上一章我们可以看到很多不利的消息，但是这些困难不能阻止我们使用深度神经网络。本章，我们将给出可以用来训练深度神经网络的技术，并在实战中应用它们。同样我们也会从更加广阔的视角来看神经网络，简要地回顾近期有关深度神经网络在图像识别、语音识别和其他应

卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是将二维离散卷积运算和人工神经网络相结合的一种深度神经网络。它的特点是可以自动提取特征。有关卷积神经网络的数学原理和训练过程请见我的另一篇文章《机器学习教程 十五-细解卷积神经网络》。 手写数字识别 为了试验，我们直接采用http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的手写

说明 该文档为“3Blue1Brown - 深度学习系列视频”的整理，主要包括三个视频 神经网络的结构 梯度下降法 反向传播算法 让我们跟着 3Blue1Brown 从偏数学的角度来理解神经网络（原视频假设观众对神经网络没有任何背景知识） 目录 内容： 神经网络是什么？ 神经网络的结构 神经网络的工作机制 深度学习中的“学习”指的是什么？ 神经网络的不足 示例：一个用于数字手写识别的神经网络 这个

本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objective function）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题，只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可

在Android Support Library19.1版本中，Android工具小组引入了几个很酷的注解类型，供开发者在工程中使用。Support Library自身也使用这些注解，这是一个好兆头。就让我们好好研究下。 通过gradle可以很容易的把这些注解添加到我们的工程中： compile 'com.android.support:support-annotations:20.0.0' 有