思路： 定义一个fast和一个slow，fast每走两步，slow就走一步， 最终返回的slow就是中间的值（链表的节点个数为奇数偶数都适用） 代码示例： class ListNode {...this.next = null; } } public class TestDemo1025_1 { public ListNode head; //给定一个头结点为...//如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。
如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是 大国 ： 面积至少为 300 万平方公里（即，3000000 km2），或者 人口至少为 2500 万（即 25000000） 编写一个 SQL 查询以报告
如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是 大国 ：面积至少为 300 万平方公里（即，3000000 km2），或者人口至少为 2500 万（即 25000000）编写一个 SQL 查询以报告 大国
ReLU激活函数在z大于零时梯度始终为1；在z小于零时梯度始终为0；z等于零时的梯度可以当成1也可以当成0，实际应用中并不影响。...对于隐藏层，选择ReLU作为激活函数能够保证z大于零时梯度始终为1，从而提高神经网络梯度下降算法运算速度。但当z小于零时，存在梯度为0的缺点，实际应用中，这个缺点影响不是很大。...当然,如果是预测问题而不是分类问题，输出y是连续的情况下，输出层的激活函数可以使用线性函数。如果输出y恒为正值，则也可以使用ReLU激活函数，具体情况，具体分析。 各个激活函数的导数: ? ? ? ...之所以让W比较小，是因为如果使用sigmoid函数或者tanh函数作为激活函数的话，W比较小，得到的|z|也比较小（靠近零点），而零点区域的梯度比较大，这样能大大提高梯度下降算法的更新速度，尽快找到全局最优解...但是，如果输出层是sigmoid函数，则对应的权重W最好初始化到比较小的值。
对于隐藏层，选择ReLU作为激活函数能够保证z大于零时梯度始终为1，从而提高神经网络梯度下降算法运算速度。但当z小于零时，存在梯度为0的缺点，实际应用中，这个缺点影响不是很大。...值得一提的是，如果是预测问题而不是分类问题，输出y是连续的情况下，输出层的激活函数可以使用线性函数。如果输出y恒为正值，则也可以使用ReLU激活函数，具体情况，具体分析。 8....则 的维度为（ , ）， 的维度为（ ,1）， 的维度为（ ）， 的维度为（ ,1）。...如果权重 和 都初始化为零，即： 这样使得隐藏层第一个神经元的输出等于第二个神经元的输出，即 。经过推导得到 ，以及 。...但是，如果输出层是sigmoid函数，则对应的权重W最好初始化到比较小的值。 12. Summary 本节课主要介绍了浅层神经网络。首先，我们简单概述了神经网络的结构：包括输入层，隐藏层和输出层。
ReLU激活函数在z大于零时梯度始终为1；在z小于零时梯度始终为0；z等于零时的梯度可以当成1也可以当成0，实际应用中并不影响。...对于隐藏层，选择ReLU作为激活函数能够保证z大于零时梯度始终为1，从而提高神经网络梯度下降算法运算速度。但当z小于零时，存在梯度为0的缺点，实际应用中，这个缺点影响不是很大。...那么，浅层神经网络的各层输出为： 另外，如果所有的隐藏层全部使用线性激活函数，只有输出层使用非线性激活函数，那么整个神经网络的结构就类似于一个简单的逻辑回归模型，而失去了神经网络模型本身的优势和价值...值得一提的是，如果是预测问题而不是分类问题，输出y是连续的情况下，输出层的激活函数可以使用线性函数。如果输出y恒为正值，则也可以使用ReLU激活函数，具体情况，具体分析。...但是，如果输出层是sigmoid函数，则对应的权重W最好初始化到比较小的值。 12 Summary 本节课主要介绍了浅层神经网络。首先，我们简单概述了神经网络的结构：包括输入层，隐藏层和输出层。
如果你读取文件内容后再将内容写回文件，那么知道原始文件是否为只读是重要的，在这种情况下，你的写入将失败，或者如果它是系统文件，在这种情况下写入也可能会失败，但是如果成功，可能会损坏系统。...要查看特定属性是否存在，需要使用AND运算符并将结果值设置为整数： iReadOnly = GetAttr(myFile) And vbReadOnly 如果输出为零，则vbReadOnly不是此文件的属性...如果输出不是零，则存在vbReadOnly。...对于本文，重点是AND运算，其两边都必须为true/on/1，才输出1。如果一侧或两侧为false/off/0，则输出为0。...如果我们有14（2+4+8），你能怎样计算来确定是否存在vbArchive？ 如果总和的可能输入不是2的幂，则此技巧不起作用。
如果输出小于0.5，则可以将其归类为0，如果输出大于0.5，则归类为1。 答案是选项3 ? 解答： 代码中使用了keepdims = True确保A.shape为(4, 1)，而不是(4, )。...解答： 神经网络将W参数初始化为0会产生对称问题，也就是1所描述的，所以答案为选项1。 ?...解答： 逻辑回归问题的W和b参数通常初始化为0，它不会引起神经网络的对称问题，其原因在于： 逻辑回归没有隐藏层。...如果将权重初始化为零，则逻辑回归中的第一个示例x将输出零，但逻辑回归的导数取决于不是零的输入x（因为没有隐藏层）。因此，在第二次迭代中，如果x不是常量向量，则权值遵循x的分布并且彼此不同。...解答： tanh和sigmoid一样，对于较大的值曲线变得平坦，这导致其梯度接近于零，从而梯度下降速度变慢，所以W通常初始化为0附近的一个很小的数。 答案是选项3 ?
如果希望在同一工作表中看到其他具有零值的区域，这也会隐藏它们。 方法2：可以应用自定义格式。...如果为零，则显示“”；如果不是，则重复原来的公式。这有两个小缺点：首先，公式的长度是原来的两倍，因为必须输入原始公式两次；第二，如果数字为0，则结果为“”，这不是数字。...对于所有非零值，将得到另一个数字。如果是零，会得到一个DIV/0！错误。然后，再取一次倒数。对于非零值，将获得原始值。如果已经得到了#DIV/0！错误，它将仍然是一个错误。...这样做的缺点是，如果你以前没见过它，就会有点困惑。它还有与方法3相同的问题，即结果是文本值，而不是数字。 注意，这些方法适用于正好为零的值。...如果有一个非常非常小的数字，可能需要使用ROUND来隐藏它，这同样取决于实际情况。 注：以上内容学习整理自mrexcel.com。
（即，如果 name 为 null 或空字符串）或指定的命名系统互斥体，则包含布尔值 true； // 如果指定的命名系统互斥体已存在，则为false using...，返回值为非零；如果窗体之前被隐藏，返回值为零 [DllImport("User32.dll")] private static extern bool...返回值为非零；如果窗口未被设入前台，返回值为零 [DllImport("User32.dll")] private static extern bool...，返回值为非零；如果窗体之前被隐藏，返回值为零 [DllImport("user32.dll", EntryPoint = "ShowWindow", CharSet...= currentproc.Id) { // 如果进程的句柄为0，即代表没有找到该窗体，即该窗体隐藏的情况时
当然我们一般可以用运算符“/”来完成，Divide(分子,分母)可谓安全除法，它的好处是可以在分母为零时防止出现报错信息。...由于没有2014年的数据，2015年的增长率出现了分母为零的情况，报出了Infinity无限大。如果用Divide，则可以返回空。 ?...不要小看了这个空白，PowerBI的图表与Excel的数据透视表一样，默认会隐藏那些没有数据的项目。...如果我们分开两张表做，你会发现带Divide的年比年增长率会隐藏2015年的报错数据，这在很多时候是我们非常需要的形式。...如果没有Divide，你可能要绕个弯路，使用IF或IFERROR来达到同样的效果。 ? Divide的表达式除了分子和分母，其实还有一个可选项，如果不选则默认返回空。
从反面来说，如果所有的激活函数都是线性的，则激活函数 g(z)=z，即 a=z。那么，以两层神经网络为例，最终的输出为： 经过推导我们发现网络输出仍是 X 的线性组合。...即便是包含多层隐藏层的神经网络，如果使用线性函数作为激活函数，最终的输出仍然是线性模型。这样的话神经网络就没有任何作用了。因此，隐藏层的激活函数必须要是非线性的。...值得一提的是，如果所有的隐藏层全部使用线性激活函数，只有输出层使用非线性激活函数，那么整个神经网络的结构就类似于一个简单的逻辑回归模型，效果与单个神经元无异。...首先，ReLU 的输出仍然是非零对称的，可能出现 dW 恒为正或者恒为负，从而影响训练速度。 其次，也是最为重要的，当 x<0 时，ReLU 输出总为零。...该神经元输出为零，则反向传播时，权重、参数的梯度横为零，造成权重、参数永远不会更新，即造成神经元失效，形成了“死神经元”。
） 损失函数：(L) 为简化推导，假设使用平方损失函数 ( )，其中 ( ) 为真实标签。...前向传播 前向传播过程如下： 输入层到第一个隐藏层： 第一个隐藏层到第二个隐藏层： 第二个隐藏层到输出层： 接下来计算反向传播的过程，反向传播的计算过程基于链式法则，目的是计算损失函数相对于网络参数...比如，如果使用 Sigmoid 激活函数，那么 损失函数对输出层超参数的梯度 且 则 => = 第二个隐藏层，损失函数对输入的梯度 根据链式求导法则： 由上可知， 其中 和...我们对 求导数，由于 和 不包含 ，它们在导数中变为零： 由于第二项为零。只需要计算第一项： 这里 是矩阵， 是向量。...=> 第二个隐藏层，损失函数权重和偏置的梯度 根据上述计算逻辑，可以很方便的推出，损失函数对超参数 的梯度为 第一个隐藏层，损失函数对输入，超参数的梯度 损失函数对输入 的梯度为 损失函数对超参数
如果我们基于逻辑回归构建两层神经网络，前向计算从前往后要做2次计算： 从输入层到隐藏层，对应一次逻辑回归运算。 从隐藏层到输出层，对应一次逻辑回归运算。...不过，在部分场景下，比如是回归预测问题而不是分类问题，输出值y为连续值，输出层的激活函数可以使用线性函数。如果输出y恒为正值，则也可以使用ReLU激活函数，这些具体情况具体分析。...则： W^{[1]}的维度为(n^{[1]},n^{[0]}) b^{[1]}的维度为(n^{[1]},1) W^{[2]}的维度为(n^{[2]},n^{[1]}) b^{[2]}的维度为(n^{[2...[NN权重初始化] 如果权重W^{[1]}和W^{[2]}都初始化为零，这样使得隐藏层第一个神经元的输出等于第二个神经元的输出，即a_1^{[1]}=a_2^{[1]}。...如果输出层是Sigmoid函数，则对应的权重W最好初始化到比较小的值。
定义SDP，VPN和零信任 SDP： SDP是overlay网络，它将边界内的网络资源隐藏起来，攻击者和未授权用户无法看到或访问隐藏的资源，以此来保护网络资源。...VPN为员工提供了安全的远程访问，无论他们是在办公室、家中还是在分支机构。 如果企业有大量远程工作需求，则可以部署VPN技术。...VPN与零信任网络 VPN和零信任能力存在于网络安全的两端。VPN可以为授权的远程用户和受管设备提供连接，而零信任网络则始终限制对所有用户的访问。...如果企业将SDP和VPN技术结合使用，那么其也可以将VPN和零信任功能结合在一起，因为SDP可以使用零信任模型，通过划定一个清晰的网络边界，并在网络内使用微分段来创建安全区域，从而增强SDP安全性。...SDP与零信任网络 与VPN相比，SDP和零信任网络在网络安全方面都比较新。这意味着这些技术目前的普及程度还不如VPN，但这也为SDP和零信任提供了更多的创新空间。
A 在B回答完后，进行验证，如果 B 全部说对了，则确认B就是钱包主人。这种信息验证的手段就是零知识证明。...大盗眼见为实，石门的确被打开，验证A的确掌握咒语。这个过程 A 没有直接透露给大盗咒语，咒语就是有用的信息。 此外还有一个数独的例子。感兴趣的读者可以自行去浏览器搜索。...零知识证明 与 zk-SNARK 的关系 零知识证明，相信通过上面的两个例子，大家都能理解了。如果依然无法理解，我觉得可以过段时间再来读读我这篇文章，现在不建议继续读下去。...如果直接在生活中，使用语言，动作来完成一次零知识证明，这是很好操作的。就像钱包的例子一样，大家凑到一块，说说话，就能完成。...可以说，在某一些对私密性要求跟高的应用上，零知识证明所带来的数据隐藏性是很高的。 关于 ZCash 在隐藏地址之间进行的交易中使用到了zk-SNARK。
5.width: 0; height: 0; overflow: hidden;：将元素的宽度和高度设置为零，并将超出部分隐藏。该方法常用于隐藏特定内容，例如移除辅助文本或图标。...6.clip-path: inset(100%);：使用 clip-path 属性将元素裁剪为不可见。设置为 inset(100%) 可以将整个元素隐藏。...8.使用负的外边距或内边距：通过将外边距或内边距设置为负值，使元素超出父容器边界并隐藏起来。 说说你对页面中使用定位(position)的理解？...(3)、absolute a、绝对定位，对象脱离常规流，此时偏移属性参照的是离自身最近的定位祖先元素，如果没有定位的祖先元素，则一直回溯到body元素。...b、元素定位参考的是离自身最近的定位祖先元素，要满足两个条件，第一个是自己的祖先元素，可以是父元素也可以是父元素的父元素，一直找，如果没有则选择body为对照对象。
返回值 如果函数成功，则返回值非零。 如果函数失败，则返回值为零。 4.1.2 实现过程 直接调用WinExec函数创建进程，具体的实现代码如下所示。...返回值 如果函数成功，则返回值非零，phToken参数指向用户的主令牌；如果函数失败，则返回值为零。 3．DuplicateTokenEx函数 创建一个新的访问令牌，它与现有令牌重复。...返回值 如果函数成功，则函数将返回一个非零值； 如果函数失败，则返回值为零。...如果该值为TRUE，则该进程将继承当前进程的环境；如果此值为FALSE，则该进程不会继承当前进程的环境。 返回值 如果函数成功，则函数将返回TRUE；如果函数失败，则返回FALSE。...返回值 如果函数成功，则函数将返回一个非零值；如果函数失败，则返回零。
由于以下缺点，我们通常不在隐藏层中使用 sigmoid 函数。 sigmoid 函数存在梯度消失问题。这也称为梯度饱和。 sigmoid 函数收敛慢。 它的输出不是以零为中心的。...与 sigmoid 函数相比，使用 tanh 函数的一个优点是 tanh 函数以零为中心。这使得优化过程更加容易。 tanh 函数的梯度比 sigmoid 函数的梯度更陡。...如果输入值为 0 或大于 0，则 ReLU 函数按原样输出输入。如果输入小于 0，则 ReLU 函数输出值 0。 ReLU 函数由两个线性分量组成。因此，ReLU 函数是一个分段线性函数。...但是如果输入小于 0，leaky ReLU 函数会输出一个由 αz 定义的小负值（其中 α 是一个小的常数值，通常为 0.01，z 是输入值）。 它没有任何具有零导数（斜率）的线性分量。...我们可以将任何值设置为阈值，在这里我们指定值 0。 如果输入大于阈值，此函数输出值 1。如果输入等于或小于阈值，此函数输出值 0。 这函数输出一个二进制值，0 或 1。 函数由两个线性分量组成。
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