信号 信号处理 频率 特征

请求与响应 - 处理请求数据 request 对象 当浏览器去访问一个地址时，HTTP 协议会向后台传递一个 request 对象。这个 request 对象包含请求头、请求参数、以及请求方式。后台可以取到 request，然后进行逻辑处理。 在 Flask 中，可以使用 request 对象来处理 ......

原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......

为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......

这个协议其实跟网上分享的小程序调用查微信号接口不一样，我这种是另类的，但是能实现同样的效果代码我整合好了，就纯代码，UI界面下面我也会分享出来，主要是协议代码需要大家好好学习研究一下，我自己也研究了很久才HOOK出来的，需要服务器和客户端连接奥，我这边只分享服务端的代码，也就是核心的数据转换代码。 ......

在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......

在英语中，“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同，“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......

基于web.xml的Spring web应用程序少不了以下这个配置： <!-- 监听器：启动Web容器时，自动装配ApplicationContext的配置信息，完成容器的初始化--> <listener> <listener-class>org.springframework.web.contex ......

自然语言处理与词嵌入 词嵌入 one-hot向量表示了每个词在词汇表中的位置，但是每个one-hot向量的内积为0，不能表示出每个词之间的相互关系。 I want a glass of orange juice. I want a glass of apple __. 例如，对于上述的这样一句话，通 ......

一、概况 平时我们安装完数据库，需要进行对应的密码或者密码策略修改，此时需要mysql的密码验证插件。MySQL可能没有这个插件，就需要进行相应的处理。 二、问题描述 mysql> set global validate_password_policy=0;ERROR 1193 (HY000): U ......

一、任务要求 [ 1 ] 知识点归纳以及自己最有收获的内容，选择至少2个知识点利用chatgpt等工具进行苏格拉底挑战，并提交过程截图，提示过程参考下面内容 （4分） 我在学****知识点，请你以苏格拉底的方式对我进行提问，一次一个问题 核心是要求GPT：请你以苏格拉底的方式对我进行提问 然后GPT ......

在 Go 语言中，panic、recover 和 defer 是用于处理异常情况的关键字。它们通常一起使用来实现对程序错误的处理和恢复。 1. defer 语句 defer 用于在函数返回之前执行一段代码。被 defer 修饰的语句或函数会在包含 defer 的函数执行完毕后执行。defer 常用于 ......

在Django的信号处理器中，你可以使用一些方法来确定信号是关于新增（create）、修改（update）还是删除（delete）的。这通常涉及到检查 created 和 instance 参数的值。 以下是一个例子，展示了如何在信号处理器中判断是新增、修改还是删除： from django.db. ......

在Django中，如果你在信号（Signal）处理函数中需要进行条件判断，如果条件不符合，你可以触发一个异常，并在视图或其他地方捕获这个异常，然后返回相应的错误提示。 以下是一个简单的例子，演示如何在信号处理函数中进行条件判断并触发异常： # models.py from django.db imp ......

在你提供的代码片段中，如果第一个 raise ValidationError 触发，会抛出异常并停止执行当前函数或代码块。这是因为异常（Exception）会中断正常的代码流程，将控制权传递给调用堆栈中的第一个能够捕获该异常的地方。 所以，如果 v_lot_no 为空，第一个 raise Valid ......

from django.db.models.signals import post_save, post_delete from django.dispatch import receiver from django.db import transaction from .models import ......

读/写文件前请保证文件存在。 InputStream InputStream是基本的输入流，它是一个抽象类（不是接口） 最基本的方法是int read()，作用是读取输入流的下一个字节，并返回字节的int值，返回-1代表已读到结尾。 按字节读取一个文件流： public void readFile( ......

1、前期工作 需要将代码块处理成要求的格式，即变量用$开头标记，每一个tab缩进用\t替换，代码中的双引号用转义字符\"替换，每一行放双引号中，行末加逗号。。。 具体操作及截图如下： （1）、代码中的变量用“$1”，“$2”，“$3”....等替换 （2）、在文本编辑器或者vscode中将缩进用\t ......

.net 自定义授权处理程序 Authorization——授权 .NET里提供了授权框架，允许开发者编写自己的授权规则，当一个请求到达控制器Action时，用它来判断该请求是否能够继续执行该控制器Action。 例如：发表一条评论，需要用户登录后才能发表，那么就使用Authorization来判断 ......

使用锁机制： Monitor类：提供了Enter和Exit方法，可以使用Monitor.Enter(obj)锁定一个对象，使用Monitor.Exit(obj)释放锁。 lock关键字：C#中的lock关键字会自动创建一个Monitor锁，确保在同一时间只有一个线程可以进入被lock包裹的代码块。 ......

与同事讨论的文件上传安全问题: 1.老项目采用的上传至项目下某个目录的做法是很不安全的,容易被访问到上传文件,应当制定到项目之外的目录. 2.如果只使用一次,比如上传Excel导入数据,则可以不将文件保存到磁盘. 3.限制文件类型使用 后缀名 判断即可,因为只要黑客可以操作修改后缀名了,那改文件头之 ......

本模块模仿MultiButton实现的。GitHub：https://github.com/0x1abin/MultiButton 按键状态参考DALI协议301部分按键状态。 分享测试文件： 链接：https://pan.baidu.com/s/1dqXc-_ycR-Tl-KQtsxJs4A 提取 ......

1、建立css、images文件 2、安装依赖 npm install -D url-loader （url-loader 含 fail-loader）、配置依赖 作用：处理图片，设置打包文件输出地址、输出地址后静态文件识别地址、输出图片转 base64和输出图片的名称 执行命令： 打包代码 npm ......

function floatMul(arg1,arg2){ // 浮点 小数相乘 var m=0,s1=arg1.toString(), s2=arg2.toString(); try{ m+=s1.split(".")[1].length }catch(e){} try{ m+=s2.split( ......

带全局语料统计的跳元模型 GloVe模型 从条件概率比值理解GloVe模型 总结 诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。 交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择，特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库统计数据。 对于GloVe中的任意词，中心词 ......

读取数据集 下采样 提取中心词和上下文词 下面的get_centers_and_contexts函数从corpus中提取所有中心词及其上下文词。它随机采样1到max_window_size之间的整数作为上下文窗口。对于任一中心词，与其距离不超过采样上下文窗口大小的词为其上下文词。 #@save de ......

学习视频：【孙哥说Spring5：从设计模式到基本应用到应用级底层分析，一次深入浅出的Spring全探索。学不会Spring？只因你未遇见孙哥】 第十章、对象的生命周期 1.什么是对象的生命周期 指的是一个对象创建、存活、消亡的一个完整过程 2.为什么要学习对象的生命周期 由Spring负责对象的创 ......

近似训练是一种用于加速训练过程的技术。 负采样 负采样是在训练过程中对目标函数进行简化的一种方法。在传统的训练中，需要计算整个词汇表的概率分布，这在大规模任务中会非常耗时。负采样的思想是通过随机采样一小部分负例来近似计算全局的目标函数。具体来说，对于每个正例（例如一个正确的词对应的上下文），从词汇表 ......

云计算平台巡检的时候，要ping网段192.141.93.1-254，并把结果输出到ip.txt文件中，方便我们提供巡检报表。 for /l %d in (1,1,254) do ping 192.141.93.%d -n 1 >>ip.txt 其中: FOR %variable N (set) D ......

1.简介 理想很丰满现实很骨感，在应用playwright实现web自动化时，经常会遇到处理日期控件点击问题，手工很简单，可以一个个点击日期控件选择需要的日期，但自动化执行过程中，完全复制手工这样的操作就有点难了或者是有些复杂啰嗦而且麻烦不过相对于selenium来说，playwright已经很好了 ......