VA_X_Setup2440_0;Visual Assist;VA_X64.dll

该求职招聘网站基于B/S架构，采用SSM框架，运用JSP网页开发技术，并结合MySQL数据库，为招聘者和求职者搭建了一个高效、便捷的网络招聘平台。 本系统分别为前台求职招聘和后台系统管理，功能如下： ​ 1.前台求职招聘 ​ 前台首页、用户注册、用户登录、新闻公告、求职须知、求职信息、发布招聘信息、申请职位、个人中心、发布招聘信息、发布求职信息、求职申请、我的求职、意见反馈等功能。 ​ 2.后台系统管理 ​ 系统后台登陆、管理员管理、用户管理、新闻公告管理、职位类型管理、招聘职位管理、个人求职管理、求职申请管理、意见反馈管理等功能

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DMS DMS是一个集中式的中间件框架，每一个小型中间件将会是完全独立的，都将以注册方式使用，主要为了快速开发项目而准备，如：DMS.Autofac，DMS.Consul，DMS.RabbitMQg，DMS.Swagger，GRPC，Thrift，Netty，DMS.Exceptionless，DMS.Log4net，DMS.NLogs，DMS.Consul，Ocelot，IdentityServer，Zookeeper等，Demo中会有每一个中间件的实例方便开发者了解 qq交流群：18362376 作者微信：tangguo_9669 DMS.Autofac 依赖与注入 基于Autofac框架，支持多种方式注入（构造函数注入，属性注入） 1.示例调用 需要先引用Nuget包，安装DMS.Autofac 在Startup类的ConfigureServices方法中添加： 第一种：默认查找当前

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简述VGG模型，说明其中的结构（描述模型的结构，哪一层是卷积、那一层是池化、那一层是全连接？），并使用VGG模型完成下面图像分类的实验(建议使用Python语言,Pytorch 框架)。图像分类数据集：CIFAR-10，由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像；有50000个训练样本（训练集）和10000个测试样本（测试集） 分别使用数据集中训练集的1%、10%、50%、80%样本进行训练模型，使用测试样本进行测试，简述步骤并对比使用不同比例的训练样本对于训练结果的影响（即模型训练完成后，使用测试样本输入模型得到的准确率）。随着数据量的增大，观察每一次模型迭代（模型每完成一次迭代，即所有训练样本输入到模型中进行训练更新）所需的计算时间、内存消耗变化，并做比较。分析试验结果，回答下面问题： A． 说明你实验的硬件环境 B． 说明自己程序中使用的是哪种梯度下降算法（随机、批量、全部）？ C． 训练过程中你调整了哪些参数，谈谈你的调参过程和调参技巧 D． 当数据量逐渐变大时，你的训练测试过程有没遇到实质性困难？