在预训练网络的基础上，修改部分层得到自己的网络，通常我们需要解决的问题包括： 1. 从预训练的模型加载参数  2. 对新网络两部分设置不同的学习率，主要训练自己添加的层  一. 加载参数的方法：  加载参数可以参考apaszke推荐的做法，即删除与当前model不匹配的key。代码片段为： model = ...model_dict = model.state_dict()# 1. filte

1、可以使用标签来实现跳出某层循环。 2、标签的位置如下所表：在for之前，在do...while中的do之前，在while之前 for (int i = 0; i < 3; i++) {    looper: for (int j = 0; j < 3; j++) {     if (j == 2) {      break looper;     }    }   }   loopper:

目录 模拟表和数据脚本根据部门ID查询所有子部门 模拟表和数据脚本 复制以下sql语句生成一个叫sys_dept的表和插入若干构造好的有层级关系的数据，直接复制执行就ok DROP TABLE IF EXISTS `sys_dept`;CREATE TABLE `sys_dept` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT