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除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

1.案例实现Nginx反向代理;2.反向代理的理论知识拓展.一,实验Nginx的反向代理功能 使用Nginx实现Web反向代理功能，实现如下功能：后端Web服务器两台，可以使用httpd实现Nginx采用轮询的方式调用后端Web服务器两台Web服务器的权重要求设置为不同的值最大失败次数为1，失败超时时间为

前后端分离实现前后端分离的好处就不用多说了，前后端那么JavaWeb项目前后端分离是怎么实现的呢？1.浏览器发送请求2.直接到达html页面（前端控制路由与渲染页面，整个项目开发的权重前移）3.html页面负责调用服务端接口产生数据（通过ajax等等，后台返回json格式数据，json数据格式因为简洁高效而取代xml）

301重定向，首页和内页都实现重定向　　域名变更，为了使搜索引擎权重自然转换，301重定向是无疑是必然之选，但很多人都发现，一般在IIS中设置重新定向到URL功能只有首页能生效，内页的301都是跳转到首页来的。这样就不好了，怎么办？　　经查资料发现，原来301转向还需要加参数。　　以下为引用的内容：　　$S将请求的URL

挺妙的解法。发现边权很小，我们可以考虑从大到小枚举边权来进行$kruskal$算法，这样子对于每一个边权$i$，我们只要枚举$0\\leqj<m$，找到一个点使它的点权为$i|2^j$，尝试连边即可。另外，如果同一个点权重复出现，一定有办法使这个边权连满，这样子直接累加到答案里就可以了。时间复杂度$O(m\2^m)$，再套一个并

最近写Demo，突然发现了Layout\_weight这个属性，发现网上有很多关于这个属性的有意思的讨论，可是找了好多资料都没有找到一个能够说的清楚的，于是自己结合网上资料研究了一下，终于迎刃而解，写出来和大家分享。首先看一下Layout\_weight属性的作用：它是用来分配属于空间的一个属性，你可以设置他的权重。很多人不知道剩余空间是个什么概念，下面

开源地址：https://gitee.com/masuit/Masuit.Tools包含一些常用的操作类，大都是静态类，加密解密，反射操作，动态编译，权重随机筛选算法，简繁转换，分布式短id，表达式树，linq扩展，文件压缩，多线程下载和FTP客户端，硬件信息，字符串扩展方法，日期时间扩展操作，中国农历，大文件拷贝，图像裁剪，验证码，断点续传，实体映

有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时长会有在old\_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：<!more1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene

一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留