摘要： ==第一題 題意：走階梯，有限制條件：1.只能走一步或者走兩步 2.不能連續跳兩步 思路：dp[i][j]表示通過跳j步跳到i個的方案數，那么顯然dp[i][1]==dp[i][1]+dp[i-1][2]+dp[i-1][1] 而dp[i][2]=dp[i][2]+dp[i-2][1],最后輸出就好 閱讀全文

摘要： 團隊級軟件開發理論與技術&& 管理信息系統項目管理與質量 1、Activity是android程序的呈現層，顯示可視化的用戶界面，并接收與用戶交互所產生的界面事件。 答案： 正確 2、創建Activity，實現布局，通過onCreate()方法設置布局。 答案： 正確 3、SQLite是輕量級的關系 閱讀全文

摘要： 小組級軟件開發理論與技術 && 管理系統設計理論與技術 (框架技術) 1、關于MyBatis的優點，說法錯誤的是( ) A、 簡單且功能強大 B、 開發人員能夠完全控制所執行的SQL語句 C、 容易維護和修改 D、 自動化的ORM框架，便于面向對象開發 答案： D解析： 2、在MyBatis中，對于 閱讀全文

摘要： tf.shape 1 tf.shape( 2 input, 3 name=None, 4 out_type=tf.int32 5 ) 例如： 將矩陣的維度輸出為一個維度矩陣 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 4 A = np.array 閱讀全文

摘要： 什么是dropout？ 在機器學習的模型中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少，訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題，過擬合具體表現在：模型在訓練數據上損失函數較小，預測準確率較高；但是在測試數據上損失函數比較大，預測準確率較低。深度學習中在代碼中經常碰 閱讀全文

摘要： 函數原型 1 tf.placeholder( 2 dtype, 3 shape=None, 4 name=None 5 ) 參數： dtype：數據類型。常用的是tf.float32,tf.float64等數值類型 shape：數據形狀。默認是None，就是一維值，也可以是多維（比如[2,3], [ 閱讀全文

摘要： 一面就是做題 1.下列關于C++異常，描述正確的是： ________________________________ A) 不能在構造函數中拋出異常B) 不能在析構函數中拋出異常C) 成員初始化表中的異常不能捕獲D) 使用異常會導致生成的目標代碼大小增加 2.下列關于std::string的說法正 閱讀全文

摘要： 使用的基本思想大致是with所求值的對象必須有一個enter()方法和一個exit()方法。下面給一個簡單的例子去說明使用with的時候做了哪些操作 class Sample: def __enter__(self): print "In __enter__()" return "Foo" def 閱讀全文

摘要： 做過多分類任務的同學一定都知道softmax函數。softmax函數，又稱歸一化指數函數。它是二分類函數sigmoid在多分類上的推廣，目的是將多分類的結果以概率的形式展現出來。下圖展示了softmax的計算方法： 下面為大家解釋一下為什么softmax是這種形式。 首先，我們知道概率有兩個性質：1 閱讀全文

摘要： 第一題：n個1*1*1立方體組成的立體結構（立方體可以懸空），求表面積 思路：假設初始表面積是6*n，看哪些相交減去即可。 代碼：弄丟了 第二題：求一個連續樓層的能放的最大廣告牌面積。 思路：很經典的單調棧例題 代碼：https://blog.csdn.net/ranwen2/article/det 閱讀全文