TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南
TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,
这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。
本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观。
问题的产生
从教程[1]https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/images/transfer_learning?hl=zh-cn(讲述如何Transfer Learning)说起:
IMG_SHAPE = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3) # Create the base model fr
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pyppeteer持久化修改网站检测浏览器的特征值
在互联网前沿具有价值的网站,在反爬虫领域也做出了深有成效的反爬虫措施,其中浏览器环境检测、用户行为检测是目前对爬虫杀伤力最大的两条技术路线;而浏览器环境检测是以webdriver等几十个特征值为基础的爬虫识别; 此前讲过几篇关于浏览器识别的文章: 《selenium的封杀与突破,记录一次出师未捷身先死,淘宝、美团对爬虫的深入打击》 《Python爬虫中深不可测的ua参数,爬虫的身份证》 现行的浏览器环境识别采用的大都是这种思路:获取到自动化浏览器与正常浏览器有区别的值,然后根据这些值在加上一些行为判断,一并加密传回服务端,服务端解密后鉴别那些是爬虫,后面来自这些终端的敏感请求就一律不在通过验证。 比较典型的是淘宝的环境检测+用户行为判断,还有美团验证的提取多个浏览器关键属性来判断是否为异常值。 据我所知大部分的修改webdriver值都是一次
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最近面试 Java 后端开发的感受!
阅读本文大概需要 4.3 分钟。 上周,密集面试了若干位Java后端候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂(适用90%小小小公司,BAT等自动忽略): 第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架。我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。 我也知道,不少候选人能力其实不差,但面试时没准备或不会说,这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望,但可能就无法通过面试,但面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是,大多数人可能面试前没准备,或准备方法不得当。要知道,我们平时干活更偏重于业务,不可能大量接触到算法,数据结构,底层代码这类面试必问的问题点,换句话说,面试准备点和平时工作要点匹配度很小。 作为面试官,我只能根据候选人的回答来决定面试结果。不过,与人方便自己方便,所以我在本文里,将通过一些常用的问题来介绍面试的准备技巧。大家在看后一定会感叹:只要方法得当,准备面试第一不难,第二用的时间也不会太多。 别让人感觉你只会山寨别人的代码 框架是重点,但别让人感觉你只会山寨别人的代码!在面试前,我会阅读简历以查看候选人在框架方面的项目经验,在候选人的项目介...
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