12模块与包模块通俗地理解为.py文件，里面定义了变量、函数和类。需要的时候就可以导入这些模块。执行步骤1.在python模块加载路径中查找相应的模块文件2.将模块文件编译成中间代码3.执行模块文件中的代码12.1模块分类1.内置模块，也叫标准库，比如说random，time，大概有200多个2.第三方模块，也称为第三方库，使用pipins

引言首先出这篇文章，一方面是为了记录巩固我所学的知识，明白面试的高频考点。不鼓励大家背题的，初衷是希望总结的一些面试题能帮助你查漏补缺，温故知新。这些题并不是全部，如果你还想看得更多，可以访问，目前已经有552道大厂真题了，涵盖各类前端的真题，欢迎加入我们一起来讨论~函数call语法：fn.call(obj,...args)功

日益忙碌的一周又过去了，是时候开始每周一次的总结复盘了，今天笔者就来剖析一下github中star数15.1k的开源项目reduxthunk。作为一名React方向的前端工程师，不管是被面试还是面试别人，大部分都会说起reduxthunk的实现原理，因为它非常经典且有用，而且代码量少的感人，只有短短12行代码，却能解决React开发中同一个函数支持多

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单元测试单元测试（unittesting）是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。对于单元测试中单元的含义，一般来说，要根据实际情况去判定其具体含义，如C语言中单元指一个函数，Java里单元指一个类，图形化的软件中可以指一个窗口或一个菜单等。总的来说，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。unittest运行原理

数据库优化SQL查询优化1.避免全表扫描，应该考虑在where及orderby涉及的列上建立索引；2.查询时使用select明确指明所要查询的字段，避免使用select（keys，flushdb等）的操作；3.SQL语句尽量大写，

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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

1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用；5.掌握深度迁移学习在