原创 java 中 接口與抽象類的區別

  1.抽象類要被子類繼承,接口要被類實現。 2.接口只能做方法聲明,抽象類中可以作方法聲明,也可以做方法實現。 3.接口裏定義的變量只能是公共的靜態的常量,抽象類中的變量是普通變量。 4.接口是設計的結果,抽象類是重構的結果。 5.抽象

原创 http協議 與https的區別

我們使用瀏覽器訪問一個網站頁面,在瀏覽器的地址欄中我們會看到一串URL,如圖 網站的URL會分爲兩部分:通信協議和域名地址。 域名地址都很好理解,不同的域名地址表示網站中不同的頁面,而通信協議,簡單來說就是瀏覽器和服務器之間溝通的語言。

原创 計算機組成原理面試問題彙總 (1)

1.計算機系統由哪兩部分組成?計算機系統性能取決於什麼? 計算機系統是由軟件和硬件組成的,衡量一個計算機系統的優劣是根據多個指標綜合確定的,有包含硬件部分的功能,也有包含軟件部分的。 2.計算機系統5層層次結構從下到上由哪五層

原创 考研複試面試問題---軟件工程

1、什麼是軟件工程?目前有哪幾種主要的軟件工程方法?概括地說,軟件工程是指導計算機軟件開發和維護的一門工程學科.採用工程的概念、原理、技術、和方法來開發與維護軟件,把經過時間考驗而證明正確的管理技術和當前能夠得到的最好的技術方法結

原创 面試必問的 Spring ioc

廣義的 IOC IoC(Inversion of Control) 控制反轉,即“不用打電話過來,我們會打給你”。 兩種實現: 依賴查找(DL)和依賴注入(DI)。 IOC 和 DI 、DL 的關係(這個 DL,Avalon

原创 計算機網絡常見面試題總結 (1)

  1. OSI,TCP/IP,五層協議的體系結構 OSI分層(7層):物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層、會話層、表示層、應用層。 TCP/IP分層(4層):網絡接口層、網際層、運輸層、應用層。 五層協議(5層):物理層、數據鏈路層、網

原创 軟件測試 中靜態測試與動態測試的區別

1、測試部分的不同 靜態測試是指測試不運行的部分:只是檢查和審閱,如規範測試、軟件模型測試、文檔測試等。動態測試是通常意義上的測試,也就是運行和使用軟件。 2、測試方式不同 靜態測試,通過評審文檔、閱讀代碼等方式測試軟件稱爲靜態測試,通過

原创 【深度學習】 LSTM模型

循環神經網絡(Recurrent Neural Networks) 人對一個問題的思考不會完全從頭開始。比如你在閱讀本片文章的時,你會根據之前理解過的信息來理解下面看到的文字。在理解當前文字的時候,你並不會忘記之前看過的文字,從頭

原创 【Tensorflow】 讀取和保存圖片

# 根據路徑讀取圖片 img = tf.io.read_file(img_path) # 解碼圖片,這裏應該是解碼成了png格式 img = tf.image.decode_png(img, channels=1) # 大小縮放 img

原创 如何清晰地描述一個項目架構

要讓對方掌握項目架構,一個清晰的介紹架構和順序可以事半功倍。 項目背景 在介紹項目架構之前,首先要介紹一下項目本身的意義和目的,便於對方瞭解項目背景 解決了什麼問題,滿足了什麼需求等? 目標用戶是誰?(可以用類似講故事的方式介紹對目標

原创 python 實現 批量轉換word 爲pdf 文檔

首先安裝 win32com模塊 但是在cmd中輸入pip install win32com安裝不成功。 解決辦法:輸入python -m pip install pypiwin32進行安裝,成功解決。   from win32com.c

原创 response.getStatusCode()==200什麼意思

HTTP狀態碼,表示網絡請求來成功的意思,返回這個狀態表示已經獲取到數據了 HTTP狀態碼(HTTP Status Code)是用以表示網頁服務器HTTP響應狀態的3位數字代碼。它由 RFC 2616 規範自定義的,並得到RFC 2518

原创 計算值時爲Nan / inf

inf和nan含義如下: INF表示“無窮大”,是infinite的縮寫。NAN表示“無效數字”,是Not a number的縮寫。 2.inf是不會崩潰的,但nan是會崩潰的 本人出現的情況: 仔細研究後發現,原來是我獲取的 UI

原创 連接mysql數據庫報錯-Can't connect to MySQL server on localhost (10061)解決方法

隔一段時間沒有使用mysql數據庫發現再次連接報錯Can't connect to MySQL server on localhost (10061) 檢查發現是由於當初安裝之後在 win10的服務中 設置爲手動開啓,所以在連接數據庫之前

原创 損失函數在反向傳播中的作用

在二分類問題中用的最多的是binary_crossentropy,在物體檢測中經常用到IoU,在醫學圖像分割中經常用到的是DICE, 它們的公式如下:   loss function.png   可以看出損失函數基本都是由真實值和預測值