2008的那些试!!??

SqlServer2008卸载掉 最近在学习一个产品Guidewire,配置这个ClaimCenter6.0产品的数据库使用的是SqlServer2008版本的,这个安装配置倒是没有什么问题的; 但是配置ClaimCenter7.0产品的数据库时,问题就来了,之前安装的SqlServer2008的版本太低了,不支持,由于SqlServer2008 R2版本跟SqlServer2008版本实例不同, 所以先要把SqlServer2008卸载掉,再重新安装SqlServer2008R2版本的;在卸载SqlServer2008的时候可是费了我 阅读详情

2009毕业,真不是什么好年,几乎大四的整个上学期(2008下半年),都在忙于找工作,应聘,笔试,机试,面试。一路过来,虽然机会不少,但真正把握住的几乎为零。

大概可用一句话来概括一下吧,那就是‘只开花,不结果’。

 

9月份:

     可谓是初出茅庐,什么都不懂,连写个简历也不知怎么回事,上网找模板,找师兄的模板参照,改成自己的简历。想想第一份简历,写的有点拖沓,排版有点不雅,内容有点夸张,连自己能做什么,自己有什么能耐,不清楚。

     在中旬到下旬,网易和Google开始网投,开宣讲,那时什么都不知到,也就把简历随便的往上一投,还模模糊糊的以为自己能有个笔试的机会。现在回想一下,觉得有点想笑,一方面,算法不精,数据结构等不熟,另一方面,经验没有,项目没有,实习没有。别人能看一下已经到头啦。

 

10-12月份:

笔试,面试,机会不少,可惜总的感觉,自己是去做陪衬的。

 

阿里巴巴

首先说说应聘阿里巴巴,投简历,听宣讲,笔试,面试,很快,很快,别人从笔试

拿到Offer也就3,4天。

至于我的经历吧:

我记得笔试大概:(我是java方向)主要考查了基本知识,也就是一些基础内容,包括数据结构,java,jsp等的常见问题,只是要求细到精要之处,注重细节。―――――策略,全面复习,复到精细之处,对常见问题要细挖其中的深入意义。

 

第二,考查了逻辑思维,判断,分析能力。―――――策略,可接触一些IQ方面的问题,比如公务员试题中的数学题

 

第三,基本的编程题,基本的编程素养,能力。―――――策略,平时尽量多动手写,最好不要借助IDE,用记事本进行编程。

 

笔试还可以吧,当天就接到了面试通知,叫立马去面试,当时可谓又喜,又忧,喜的是接到了人上的第一个面试通知,忧的是不知怎么办,同时还担心迟到,不知别人会问什么。菜鸟,菜鸟完全体现出来。

大体问题是:

1.       自我介绍一下――――哈哈,回想起来,绝对想笑,我当时不知怎么自我介绍,就只说了自己那个学校的,自己的名字,然后就不说了,搞到那面试官要问你连自己都不知到自己啊?郁闷。停了一下,我想到了我在实验室里有做过一两个项目,就跟他具体的说了说项目,接着他就问了一些有关项目的问题。

2.       项目介绍时,他听到了一些感兴趣的地方,你觉得你做的项目,那个是最大的。把它的框架结构在纸上描述一下。――――我就把我做过那个项目的框架说了说。

3.       你有计划,你的计划怎样部署实施。(当时答得有点模糊,说的不流利,畅通)――――这里的回答可更菜,我竟然没意识到他想问我的职业规划的问题,就答一些自己平时怎么学习,学习里的规划啊。

 

4.       问了一些基础但比较细节的地方,java中的list,map 的区别与应用,hashmap与hashtable的区别,hashtable为何不提倡使用。Html中的提交方式有哪几种。――――当时答得不是很好,list 和 map还算可以知道一个是列表,可以重复的有顺序的,而map是key-value对的结构的。但hashmap与hashtable就答不出啦,虽然在java面试宝典上看过,但一时忘记了,老是记不清,就是模糊的记得一个可方null,另一个不可,却没答出最关键的地方。Html的提交方式也没答出。

5.       你平时会上什么技术的网站。有没有看过那些开源的源代码。――――我只是说说上csdn有一会儿,什么源代码可没看过啦。

 

6.       你觉得取得的最大成就是:―――菜,菜,菜,都没想过到底自己最大成就是什么啊。

7.       你觉得最大遗憾是:――――

 

8.       他查看我的简历后,问我Spring的特性,总体的理解。――――只是说了一下IoC,Spring的几个特性,因为不是很了解,就没多说啦

 

9.写一个程序 用 “aaaa” 生成 “aaaa   aaa”1000个a。――――结果握手告别,说一个星期内等通知(有进下一轮的就叫到门外等),第一次面试,^_^。

 

 

广东北电:

笔试:

总共才五道题,1,英译中 ,英文内容跟他公司主页信息相关,主要是介绍广东北电的一些信息。 2.中译英,跟变程相关的,专业英语学好点没问题。3.是编程题,考了一道阶乘的4数据结构中的树形结构内容,填空题。跟数据结构考试的差不多。5.查Bug题。英文内容,挺长的,c语言文件存储相关的。

 

一面:

没让自我介绍,主要问了一些你对网络知识的理解,7层协议啊,路由器啊,Ip协议啊,滑动窗口协议怎么样保障TCP的可靠传输的,TCP建立连接的三次握手协议啊。

 

做过什么项目啊,最主要想知道的是有关c,c++的项目。我有的是java的项目,所以就没多大深入了解。

 

还有你对编译,调试求Bug有什么方法。用什么工具的。

 

接着转向了一些英语问题,问问你成绩单里的成绩啊。

 

应该还算幸运吧,过了不久就接到了二面的通知:

 

二面:

是小组讨论的,给你一个题目,让大家随机做到某个位置上,某个位置代表着一个角色。

那题目是关于一个英语俱乐部要组织一个活动吧,让大家搞一个英语文摘。那里有三个角色,一个是主席,一个是老会员,对主席不是很服从,但希望活动搞得成功。另一个是新会员。

我做的是老会员的角色。一开始又显示出菜鸟本色啦,不知所措,说话紧张,好像有点不是很清楚,还好后来自我感觉还算可以。

 

但最终没收到任何消息,不过,这有客观原因。2008年,下半年,金融危机,北电网络面临破产,广东北电冻结了招聘机会。

 

可悲,可惜,虽然按正常来说,自己也不一定能录用,但……

 

 

 

腾讯。

笔试:非常简单,几乎能通过,考得内容大概就是数据结构,算法,网络基础,c++基础,跟上课学得基础差不多。

 

一面:

面试官好像很和蔼,但并不可亲。问得题目令人难以回答。但其中也有简单的。

 

首先是自我介绍啦,介绍完了,有项目经验就说说看。然后就开始比较深度的发问了。

1.   对算法的理解,数据结构里排序有什么什么啊,你对这些排序的理解,那    些适合用链式结构,那些适合用数组结构啊。

――当时答的好像还可以,那些排序的几个通常的算法都说了。那些用链式,那些用数组也还说得可以。―――难题就来了

2.   他问:假如一个10g的数据放到文件里,问你如何将它们排序。

――当时听了不知如何是好,因为这涉及到外部排序,当时上课都不讲这一部分的,另外自己也没遇到或想过这样的难题。我说用堆排序,他又问怎么排,你把它读入内存吗,这么大的数据内存也很难容纳吧?无语,摩了一段时间,后来简单的想了一些思路。但觉得很糟。

3.   可能刚才那个问题已经摸清了我的水平了吧,只是碍于时间还早,问了一     些简单的问题。

比如,操作系统里的线程与进程的区别和使用;网络中的传输控制层的TCP/UDP的区别与联系啊,可靠性与非可靠性啊;数据库里的查询,存储过程,触发器。

 

总的感觉比较全面性,深度性。涉及得比较深入。  一般人是不会的。我可是一般人。

 

 

万众信息科技

上机做题后问几个题目,

上机的题目记忆比较深的是:

比如一个数据库里有10行(或者更多)数据让你用sql插一行数据到第3 行,要注意效率问题。

 

另一题是用java把数据库数据转化为XML文件输出。

 

往第三行插一行数据,看似简单,其实好像不简单。当时都不知怎么想的,怎么捕获到第三行?插进去后又怎样把后面的数据往后移?怎么区分插到那里咯。?想想自己平时就写写如何用Create database,Create table,select from,update set ,delete from 这些最最基础的东西,都没认真的将他们联系起来。结果完全不会做。

 

转化成XML文件输出的题也没遇到过,当然也就什么也不会啦。

 

 

 

广州瑞达通信技术有限公司

 

这个公司比较特别吧,不用笔试,就直接叫去面试,而且一面不是技术面,先来的人力资源(HR)面,都不知那根经不对,最终有没了。感觉这个公司不是招聘技术牛人,尽管我不是牛人。

1.先来问候一下似的,坐车来面试顺利吗???

2.先来个自我介绍?

3.看你自我介绍了当过班干部啊,你当什么职位?别人都不愿在大四当班干,你怎么在这时当班干?

4.你当班干做些什么啊,当班干耗时在那里,职责?

5.看我成绩还不错,你是怎样学习的啊,学习中遇到不会的时怎么办?大多人都不怎么学英语,你学英语还挺好,说说理由??

6.知道我找工有一段时间了,问我找工来锻炼了什么啊,?问了问,转到了你有多少笔试,面试机会啊,:??都面试了那些公司啊,?你最喜欢,最想去的是那家公司啊?接着转到了你们班有多少人拿到了offer啊,他们为什么拿到offer啊,你有没有总结一下你那里比较弱啊????

7.公司签约是3年的,你有什么看法啊??你的职业规划是什么啊????

 

最后总结一下,觉得第6点那里答的不是很好,自己答的太多了,漏出的马脚也多了很多,说到自己喜欢那家公司就滔滔不绝,毫不理会现在面的公司不是..,自己为何没拿到offer这里也答的不好,什么机遇啊都说出来。08-09是有机遇问题,但在人家公司看来,这好象不是理由。。。

 

 

 

 

广州汇智通信技术

 

笔试:

觉得还简单,主要考查java基础。

前面一部分选择题,听说跟考系统分析师的题类似(我没考这个证)。大体考了一题是java子类,父类初始化的问题。有题是jsp内置对象题; 软件开发流程简述;c语言写个数字转换,如398333949转换成????(不记得什么啦)算比较简单的。

 

一面:(有的不爽)

我早上10点10分等到11点20分,他们四个人就问了10分钟左右,还说后面有人等。总的感觉是被人驱赶。

言归正传:也没多问什么,就做了自我介绍,不过还有些紧张,他们四个人。

看我的自我介绍了学习成绩还可以,问了个比较刁的问题,

你们班有多少人拿到Offer啦?

为什么你没有拿到offer,你跟他们比那里比较缺的。?

不知怎么答,我想了想,觉得2008-2009年找工就是难,金融危机啊,就说了说机遇问题,(一说出机遇别人就笑了^_^),觉得自己的机遇不好。(埃,后来想想,真不应该这么答,别人不会同情你的!)

   假如一个数据表里有很多数据,现在就要取第30条,问你怎么办?

――好像很简单啊,where id = 30 不就行啦,可是这问题不是这样的,他并没有说id=30

那id可能是1000,100,10 ,但现在就是要取第30行数据。当时真的不会,回来查了查,

原来可以用select top 1 from table where id not in (select top 29  id from table) (这里一定要id是唯一的) 另外的方法是可用游标,把前面的30行取出来,然后让游标移动到作后的位置。

 

   索引怎么使用,有什么原则的,其中的优缺点有哪些啊。???

 

   怎么把一个table a 中的数据导向另一个 table b   ???

 

   (这个有点疯)由于时间关系,现在给你5分钟,把你的优势说出来。???

埃,我做自我介绍干嘛的啊,那时不是已经把我的优势都说了吗,这还不够气,当我把我的优势说出来后,他又问回了原来的问题,你这么优秀,为什么还没有offer???而你的同学确拿到了offer啦??、?你跟他们比差在那里?????

疯,无语。!!!

 

 

 

 

 

 

金蝶中间件有限公司

 

电话面试:

电话面试,一开始都不知怎么是好,他先是问你有没有空,我说有空,然后就让你做个自我介绍啦,埃,真惨,一紧张,什么都乱了,连说话也有点喘似的,幸亏后来慢慢正常起来,好不容易自我介绍完毕。他就接着问你一些java的基础知识。

子类,父类中谁先初始化?类中的静态变量,实例变量,构造函数初始化顺序怎样?有一个System.out.println(“ “ +s +10.+s); (s 是以赋值的字符串)的输出什么?你有没有看过j2se里的源码,Struts,hibernate,spring里的源码有没有研究过???

形容一下你的一个朋友??  你如何跟他、她相处的??

这里有两个职位,一个是做java中间件,类似与struts这样的框架的,另一个是做ERP开发的,你选那个????

 

整个过程大概20分钟,回想一下,当时答的不是很好,开始紧张的自我介绍啊,紧张后的基础知识也模糊了,什么两个职位选一个的啦。

 

 

 

深圳蓝凌

 

交简历时有个初试,主要让你做个自我介绍。

笔试:

Java的基础知识,大部分与java面试宝典里类似。

 

面试:

分为两组面的,有一组主要面人力资源,不面技术的,有一组是主要面技术的。

我被分到了面技术的那一组。

这一组里,有两个面试官,同时面我们四个人,不过不是群面,只是轮着面罢了。

首先就是一个一个轮着来进行自我介绍。然后问一个问题又轮着一个一个地回答。

问题大概是:

说说你的项目里的内容?

说说你对j2ee的理解?

说说你对Struts,spring,hibernate的认识?

 

好像就是几个问题,由于四个人轮流作答,所以感觉时间还挺久的,大概40分钟。

 

 

 

 

友迪资讯

 

笔试:

填空题:Oracle中的init.ora文件的存放?

Oracle中怎样查看数据库引擎的报错?

EJB是什么,主要由什么技术组成?

Linux的基本指令?

选择题:

基本的java知识,大部分在java面试宝典,java面试解惑系列中的内容。

 

翻译题:给一段有关j2ee中的内容的英文段落,叫你翻译成中文。

 

论述题:

1.   如何在不影响子表的情况下,重建母表。??(oracle)

2.   Oracle中冷备份与热备份的区别,优缺点、??

3.   你对XML的理解??

4.   给你一段需求描述,让你做需求分析,如何划分功能??

 

机试:

给你一台电脑,里面jdk没有装,tomcat没有装,数据库没有装?

给你一道题目:大概内容是,给你eclipse,不是MyEclipse,用Struts,spring,hibernate,实现一个具有显示信息,增加信息,删除信息功能的Web project???当然还有一些具体的信息,不过题目的大概意思是这样。

给出评分标准:

项目能运行―――

数据库的构建―――

页面的实现,有css 美观设计更好――――

能实现信息列表显示,增加,删除的功能―――――

 

 

说说体会吧,当时懵了,怎做呢?工具又只是eclipse,而不是MyEclipse,平时做Web project都是用MyEclipse的,埃,现在可好了,至少那Web的文件夹里有什么也有些模糊啦,?这里还好办,tomcat里有例子。但Hibernate里的配置文件么配置啊,?ApplicationContext.xml怎么配啊,?Web.xml呢?jsp文件用什么编辑器啊?

 

一大堆的问题,后来还是抱着一丝丝的希望,能做多少就多少的态度,设计了数据库,配置的几个hbm.xml文件,写了一下ApplicationContext.xml文件,写了一些web.xml文件,做了个web project的目录路径,什么WEB-INF,啊,Lib,Classes等文件。写了几个java域模型对象,写了一些hibernate的Dao,写了一两个Spring业务处理的Service类。感觉不是很完整,实际上也不怎么完整,肯定不能运行起来。^_^。

 

 

面试:

可能因为态度摆得还算好吧,至少没放弃。有了面试的机会。原定是一面HR面,二面是技术面,三面是老板面的。后来改成了全部一起面。也就是包括HR面,技术面,老板面。做在会议室里,他们总共有五个面试官,与我相对的是老板,两个技术官,两个HR分列两边。

还好那天有所准备,首先就是让你来个自我介绍,自我感觉自我介绍还算可以吧。

然后技术面试官开始发问:

1.   你简历上说你了解JSF,那你能说说Struts与JSF的联系与区别吗?

2.   你对数据库触发器的了解,事前触发,事后触发,深入的触发机制是什么?

3.   说说你的项目的开发流程,?

4.   你对MVC的了解,具体M代表什么?那V代表什么、?C代表什么?

5.   你对Spring的理解,Spring中的特点,IoC,Aop的理解?能给个关于AOP                        的例子???

6.   你对J2EE中的分层思想的体会,分层有什么好处,试试举个例子?

 

最后HR发问:

1 现在金融危机啊,能不能说说它对国家,对企业,对个人(你)的影响?

2 如果让你组织一次活动,你所考虑的问题?怎样才能把活动搞好?

3 好像是问 大的装鱼缸,小的装鱼缸里的寓意?你对它们的理解??

最后问你有什么问题?

可能还算可以吧,他们当场就问你对薪水的要求,什么先实习,再试用,再转正的

要实习完以后双方都满意了才签三方协议,最后试用完才转正签约。

 

 

 

烟台海颐软件广州分公司

 

笔试:

Java题,基本类型的赋值,

jsp内置对象,

Servlet的生命周期

java的初始化,

网上的java面试宝典的基础知识的内容

 

还记得有一道大题叫你要你用父类写图形,子类写圆,矩形的题。

 

面试:

四个人排在一起,连个自我介绍都不用说,就随便问了谁有当过班干部啊,谁是党员啊,什么奖学金啊,有没有考软件设计师的证啊。

 

都不象面试。

 

 

 

 

 

最后,总结一下找工的总体体会吧。

1.       要让自己有实力,要有自信,要保持良好的心态。

2.       要坚持,坚持就是胜利,这里不行,相信总有行的。

3.       在笔试,面试前要做足准备,把被动赶走,让自己处于主动状态。

4.       要总结自己的失败教训,不断提升。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

vs 2008 下调试APS代码

第一步        创建VS2008 ASP.NET 项目,把你的aps 代码文件考过来。如图:第二步       打开IIS给你刚才创建VS2008 ASP.NET 项目,创建虚拟目路,创建虚拟目路右击“属性”,打开目路->配置—找到“调试”选项卡,             选择启用ASP服务器调试。选择启用ASP客户端调试第三步      让你的ASP。NET

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SoftwareEngineerLiu
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