100.《模型超参数调优理论考试卷》

100.《模型超参数调优理论考试卷》1.超参数调优的主要目的是什么？A.提高模型训练速度B.提高模型泛化能力C.减少模型训练时间D.增加模型参数数量2.以下哪种方法不属于超参数调优？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.交叉验证3.超参数调优中，哪种方法通常需要较少的计算资源？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化4.在超参数调优中，交叉验证的主要作用是什么？A.选择最佳模型B.评估模型性能C.调整超参数D.减少过拟合5.超参数调优中，哪种方法适用于高维超参数空间？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法6.超参数调优中，哪种方法基于概率模型？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法7.超参数调优中，哪种方法可以避免局部最优？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法8.超参数调优中，哪种方法需要预先定义参数范围？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化9.超参数调优中，哪种方法适用于动态变化的超参数？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法10.超参数调优中，哪种方法可以结合先验知识？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法11.超参数调优中，哪种方法适用于多目标优化？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法12.超参数调优中，哪种方法可以减少搜索次数？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化13.超参数调优中，哪种方法适用于大规模数据集？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法14.超参数调优中，哪种方法可以自动调整搜索策略？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法15.超参数调优中，哪种方法适用于非线性超参数空间？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化16.超参数调优中，哪种方法可以避免参数冲突？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法17.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法18.超参数调优中，哪种方法可以结合多种搜索策略？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法19.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化20.超参数调优中，哪种方法可以减少搜索时间？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法21.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的整数值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法22.超参数调优中，哪种方法可以避免超参数的过度调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化23.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的有序值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法24.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的约束条件？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法25.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的二元值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法26.超参数调优中，哪种方法可以避免超参数的重复搜索？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化27.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的多元值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法28.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的依赖关系？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法29.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的区间值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化30.超参数调优中，哪种方法可以避免超参数的局部最优？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法31.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的枚举值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法32.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的动态调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法33.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的模糊值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法34.超参数调优中，哪种方法可以避免超参数的静态调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化35.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续区间值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法36.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的静态调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化37.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散区间值？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法38.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化39.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法40.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化41.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法42.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化43.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法44.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化45.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法46.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化47.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法48.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化49.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法50.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化51.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法52.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化53.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法54.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化55.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法56.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化57.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法58.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化59.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法60.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化61.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法62.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化63.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法64.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化65.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法66.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化67.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法68.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化69.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法70.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化71.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法72.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化73.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法74.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化75.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法76.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化77.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法78.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化79.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法80.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化81.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法82.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化83.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法84.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化85.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法86.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化87.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法88.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化89.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法90.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化91.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法92.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化93.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法94.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化95.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法96.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化97.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法98.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的离散调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化99.超参数调优中，哪种方法适用于超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法100.超参数调优中，哪种方法可以结合超参数的连续调整？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.全局优化1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95.96.97.98.99.100.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1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