问一个不是很有深度的问题！！！

qiujialiang 2003-10-20 05:44:46

如何用SQL语句来查询某个数据库下面所拥有的表啊？？

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shuiniu 2003-10-20

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select * from sysobjects where xtype = 'u'

sdhdy 2003-10-20

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select name from databasename..sysobjects where xtype='u'

深度学习 1、梯度下降算法的正确步骤是什么？ a.计算预测值和真实值之间的误差 b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 c.把输入传入网络，得到输出值 d.用随机值初始化权重和偏差 e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差 A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb 2、已知：大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。每一个神经...

前言：博主参加了很多面试，应聘岗位是计算机视觉（深度学习方向），现将问到我的一些问题，总结如下，回答的有哪些不对，麻烦指正，大家也可以自己去查答案。特别说一下：面试时一定要把自己项目用到的东西涉及到的东西，都要搞懂，并且有目的性引导面试官问你准备的问题。问题： 1、深度学习要这么深？答：1、一个直观的解释，从模型复杂度角度。如果我们能够增强一个学习模型的复杂度，那么它的学习能力能够提...

近年来，深度学习技术在计算机视觉（cv）、自然语言处理（NLP）等领域都取得了非常不错的成果，自然而然地成为技术人员争相学习的热点。为了帮助正在学习深度学习的伙伴们，川大的一名优秀毕业生，在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。全书已达18个章节，近50万字，全...

机器学习面试可以有趣且有深度么？这是你的机器学习系统？ ——嗯对呀！把数据倒进这堆线性代数，然后在另一端迎接答案。那答案是错的怎么办？ ——搅一搅，拌一拌，答案就会越来越对了... 大多数数据科学家，都从实操的角度学习机器学习。所以，我们很有可能专注在学习各种新的包，框架和技巧上面。这样就会导致，我们缺少对于核心理论基础的深度掌握。这里对于机器学习的定义包括了所有基于统计方法的机器学习（不只包括深度学习）。但是，当你花力气探索并思考这些核心理论时，很多奇妙的机器...

广度与深度，实际上是思考问题的两个视角。我们在思考问题时，经常使用分治法，将一个复杂的问题分解为几个子问题，以图将问题化简。对于子问题们的性质，我们可以这样思考。虽然不能说它们在任何问题下都是性质相近的，但是在某些情况下却是相近的。我们可以从广度与深度这两个视角来看。当子问题在广度上呈现性质相近时，我们就以此为依据将它们进行划分，于是原问题的规模可以化为原来的1/n。当子问

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