已知Nnet.java的内容如下; @Component @ConfigurationProperties(prefix="network") public class Nnet{ private String name; private String type; private String addr; private String gateway //省略getter 和setter方法 } 初始化类时,name设为“tom”,type设为“internal”,gateway设为”10.10.111“,addr设为”gx“. 请在application.yaml文件中给出具体的初始化值的代码。
时间: 2023-05-31 19:02:40 浏览: 45
在application.yaml文件中,我们可以添加以下代码来初始化Nnet类的属性:
```
network:
name: tom
type: internal
addr: gx
gateway: 10.10.111
```
这里使用了@ConfigurationProperties注解和prefix属性来指定属性的前缀,这样就可以将yaml文件中的属性值映射到Nnet类的属性中。
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layer = nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer(internalLayer)
这段代码是使用 Python 中的 nnet 库创建一个卷积神经网络的卷积层。Convolution2DLayer 是一个二维卷积层,它将输入的二维图像进行卷积操作,提取图像的特征。internalLayer 是输入该层的前一层的输出,也就是上一层的特征图。该卷积层会对 internalLayer 进行卷积操作,生成新的特征图作为下一层的输入。
[11×1 nnet.cnn.layer.Layer]
这看起来像是一个 11 行 1 列的矩阵,但是在深度学习中,通常会将这个表示法解释为一个 CNN 层。具体来说,这代表一个 CNN 网络中的一个层,该层包含了 11 个卷积核,每个卷积核只有一列,但是可以在输入数据的不同位置上进行滑动并进行卷积操作。这个 CNN 层的输出将是一个与输入数据在深度方向上相同的 3D 张量,其中第三个维度代表特征图的数量,而每个特征图都是通过对输入数据进行某种卷积计算得到的。