第四步: 结果是两个域名都能跳转到tomcat启动页, 使用ip地址+端口号访问也可以跳转到启动页. 这之前tomcat没有做任何的修改, 就是原tomcat包, 解压, 启动....配置的时候也是一个一个配置, 保证一个成功了, 再配另一个. ---------------------------------------------------------- 详细步骤: 第一步:...首先购买https，获取到CA证书，两个域名就得到两套证书 2....现在就是Nginx和OpenSSL的安装与配置(这里注意，一般情况下一个IP只支持一个SSL证书，那么我们现在要在一个IP上实现多个SSL证书，就必须让Nginx支持TLS SNI，由于默认的OpenSSL...到目前为止, 可以通过ip地址, 两个域名访问到tomcat了. 也就是, 可以2个域名都可以访问到项目了. 第四步: 配置tomcat中的host. 我这里还没有配置. 后续补充 ?
我的配置参考如下网址: ? ? 修改这两个地方, 这种方式需要配置两个ip, 还需要在同一台机器上映射两个ip, 我没有操作实现....整理笔记的时候, 我在想, 是不是我的证书文件不对呢? 在西部数据上下载的时候提示, 如果tomcat请下载jks格式的证书. 我就很听话的只下载了jks的证书....可很显然, 这里配置的是pem证书. 并且带有秘钥key. 他成功了.
iOS系统区分两个App是否相同的根据是App的Bundle ID是否相同，在安装一个程序时，系统是根据Bundle ID来判断是全新安装还是升级。...那想在一个系统上安装一个App的两个不同版本，其实是需要两个不同的Bundle ID。...OTA的测试版 AppStore：用户提交到AppStore 下一步我们来在项目的Build Setting里添加两个自定义的设置，一个命名为BUNDLE_IDENTIFIER, 另一个命名为APP_ICON_NAME...实际上我自己实践的时候，新建了一个叫myApp-AppStore的Schema，在不同的Schema里的Archive里是用不同的Build配置，myApp-AppStore的Schema里Archive...整个过程是自动化的，包括BundleId和图标文件的名称，如果你有别的类似的需要，也可以参考着来。 总之，麻麻再也不用担心我的图标会搞错了。
再考虑的是如果把用户行为序列建模起来，我们希望是用户打开手淘后，先在有好货点了一个商品，再在猜你希望点了一个商品，最后进入搜索后会受到之前的行为的影响，当然有很多类似的方法可以间接实现这样的想法。...其中黑色为0，只有红色为1，该特征表达方式即为one-hot形式，在这种表达形式下有两个硬规则：1. 任何两个不同的特征都只有一个元素为1。 2. 没有交叉重叠的红色为1的元素。...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的...“行为编码网络”也可以被看做是针对域信息的二次编码，但是与第一层不同，这部分的最终输出是基于行为数据所训练出来的结果，具有行为上相似的商品或者用户的最终编码更相近的特性。...该部分的作用在于综合考虑不同域之间的信息后给出一个最终的排序分数。 最后，Softmax作为损失函数被用在训练过程中; 非线性响应函数被用在每一个全连接之后。
假设有如下两个接口: public interface IA { string GetA(string a); } public interface IB { int GetA(string... a); } 他们都要求实现方法GetA,而且传入的参数都是一样的String类型,只是返回值一个是String一个是Int,现在我们要声明一个类X,这个类要同时实现这两个接口: public class... X:IA,IB 由于接口中要求的方法的方法名和参数是一样的,所以不可能通过重载的方式来解决,那么我们该如何同时实现这两个接口拉?...解决办法是把其中的不能重载的方法直接写成接口的方法,同时要注意这个方法只能由接口调用,不能声明为Public类型的.所以X的定义如下: public class X:IA,IB { public...IB.GetA(string a)//实现IB接口 { Console.WriteLine("IB.GetA"); return 12; } } 同样如果有更多的同名同参不同返回值的接口
词组 在英语中，作用和单词相似的一组词（由两个或两个以上的词组成）构成“词组”，也叫做“短语”。起名词作用的词组称为“”名词词组”，起动词作用的词组称为“动词词组”，以此类推。...形容词词组指由多个形容词或形容词及其修饰语构成的短语，如 full of，angry with等。在大部分情况下，形容词短语与形容词本身一致，但有时也会差异较大。...“简单介词”只是一个单词，如：in、on、at等。“短语介词”由两个以上的单词集合而成，如：in front of、becauseof、due to等。...词性转换 英语中的许多单词具有多种词性。在大部分情况下，一个具有多个词性的单词所表达的意思是类似的，如：influence，既可以做名词，也可以做动词，翻译成中文都是“影响”的意思。...这句话中出现了两个cold，显然他们的词性不同，且意义相差较大。
人类语言使我们可以用一系列有限的基础结构创造出无限的表达意图。这个组合系统的神经基础是什么？已有许多研究者们通过分析两词短语这种最基本的句法语义结构从而剖析自然语言中句法和语义的神经基础。...首先，当一个人在较少语境听或读一个词汇时，我们可以描述大脑的神经过程。大多数关于最小短语的研究都使用形容词和名词的组合。...在上面的例子中可以看出，只要是一个名词和形容词的组合，无论其句法位置是否符合，即无论短语结构违反还是不违反，都产生了类似的对LATL和vmPFC的激活响应。那么该如何解释呢？...但有一个困惑是：如果LATL受损，单个词汇加工会而困难，短语组合加工却不会。如果LATL是一个组合核心区域，又会是怎样发挥作用呢?...作者认为，一种可能的解释是：如果许多不同的子程序带有大致相似的功能(即构建短语)，那么该系统可能很难被打破。受损子程序的功能可以由其他子程序至少在某种程度上进行补偿（大脑的代偿机制）。
这些突出显示的连接词在很大程度上被传统搜索系统忽略，它们不仅可以在捕获用户意图方面发挥关键作用（例如，“蝙蝠中的冠状病毒”不同于“蝙蝠是冠状病毒的来源”或“蝙蝠中不存在冠状病毒”）的搜索意图，但是，保留它们的句子片段也可以是有价值的候选索引...搜索系统可以使用该向量表示不仅选择特定的文档，而且还可以找到与所选文档类似的文档。 在选择文档之前，可以使用嵌入(无论是单词、短语还是句子片段)来扩大/深化搜索。...我们可以做一些优化来减少时间/计算周期，比如根据输入搜索长度只搜索两个嵌入空间中的一个，因为这些模型的优缺点依赖于搜索长度。 4. 一个片段不就是一个很长的短语吗?...邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。...Word2vec对单词和短语很感兴趣。对于长短语，即使出现的次数很高，这种向量化几乎可以分解为一种“病态形式”，在高端聚集，其余的集中在低端。长短语的分布形状也有所不同。
与之前的文章不同，这篇文章直接将特征解成两个部分，一个是感兴趣的评分，一个是一致性评分，即随大流的商品。同时根据因果模型，loss函数也是可以从这两个层面进行分别设计的。 ?...示意图展示了这个模型的基本配置。a）是一个因果建模，展示了用户点击可以由两个原因造成；b)建模了用户与商品的特征，根据因果关系设计的loss可以迫使这两种表征分离。...在这个示意图里可以看出来对于同样一张图像，如果从不同的层面去理解，是可以由不同的对应关系的。 ? 比如，在空间上两个荡秋千的小朋友是相邻的，有一组关系，同时这个小女孩本身的服饰也是存在一组关系。...这个模型重点包括4个部分： 短语和视觉特征的编码； 两个解耦的图网络； 对图的结果进行干涉； 跨模态的transformer。 图网络构建 首先这个图可以写作 ，其中 表示短语编码。...loss最终形式为： 实验结果 这里就展示一个示例 ? 如图所示在不同的语义分析中模型均能够将关系模块提取出来，并且可以发现图像中的感知语境会比短语图中丰富很多。
我们提出的方法和之前的方法主要有两个不同: 训练数据 大多数之前的对话系统依赖于带有标记的数据作为有监督的学习, 最终训练一个统计模型来实现槽的填充, 对话状态跟踪, 策略选择等, 但是这样带有标记的数据在实际应用上基本没有...代表对应的值, 4.1 问题意图检测 同一产品的话语提及可能是完全不同的, 系统需要基于用户意图来确定如何进行动作, 文中提及了一个意图分析的例子, 利用几个简单的模板来套用就可以得到相应的意图, 但是意图检测仍然是一个比较大的问题...购物相关意图的集合通过众包来定义, 基于基于主题的短语聚类 ** 5. 对于每一个意图, 通过众包选取短语的一个集合 6. 返回一个购买意图集合 ?...的意图短语, 我们也收集了2000个没有购买意向的问题, 所有这些有标记的问题都被用来训练成一个多类别的分类器, 进而确定用户言语表现的意图, 或者只是闲聊. 5...., 也就是意图, 产品类别和属性-值的集合 注意到, 如果chit-chat话语的连续长度超过某一个预定义的阈值, 或者在时间t时两个连续的话语的时间间隔超过某个预定义长度, 则 ?
每一个主题标题下的简短的说明性文字。 意图明显 变量名称应显示程序员的意图。程序员打算使用该变量的意图应该很明显而且易于理解的。不要引用使用变量名t为老师的对象，最好使用全程teacher。...避免使用相似的名称。最好在写代码之前统一制定相应的用词规范。 善用IDE 大多数开发人员使用自动完成的IDE工具，因此将根据其名称选择变量或方法。 大多数程序员而不是为编译器编写代码。...在给不同类中的方法指定的名称中也要保持一致，如果命名一个电子邮件的类为email，则不要使用mail、eMail、electronicMail来命名其他类的对象、方法和属性。...虽然提倡每个概念使用一个词表示，不要仅仅为了保持一致性而使用相同的词。例如，在将两个值加在一起时使用add，但在向数据库添加新记录时不使用它，使用insert分隔概念，并在连接String时使用串联。...在不同的场景中使用不同的名称将概念分开。 尽量使用专业名称。
在FAQ中，重点是文本语义匹配的精度，如 用户的问题是“怎么加玻璃水”，而问答对库中的标准问句为“添加玻璃清洁液”，类似的泛化问题决定了常见的字符串相似度匹配无法解决，STS模型比如sentence-bert...实际场景下的领域知识图谱，更多的构建的是知识点的关联，即实体作为一个知识点，可能是一个短语或者一个语言片段，而在系统冷启动下，面对领域数据，通过句法分析提取出query中的短语，该候选短语也可以作为实体提及方便后续进行实体链接...Fast and accurate neural crf constituency parsing，2020）限制短语的词性过滤重要的短语，如保留名词短语，通过短语提取可以避免单词、或者Ngram作为实体提及检索带来的巨大开销...KoPL中的函数包含FindALL、FilterSTR、Count等函数，函数存在相互输入输出的依赖，一个KoPL程序就是一个有向无环图。整个推理过程分为生成骨架和生成参数两个部分。...垂直领域的问答应用01基于概念知识图谱的使用手册问答概念图谱与实体图谱不同，它的实体是由一个个概念组成的，相应的概念和概念之间存在一定的语义关系。
例如，你可能会推算两个句子含有具有相同词干的不同词汇（即 cat 和 cats 都以 cat 为词干）仅仅部分相关。 原始论文论述的是一个通用的而不是具体的算法。...因此，如果两个短语包含 tornado, data 和 center 这三个单词，那么它们相似度就比只包含两个相同单词的情况更大。...考虑到有些词有相似的含义（即同义词），或者大多数词在不同语境下会有不同的含义（即多义词）时，这种弱点就显而易见了。潜在语义分析试图克服这些问题。...不过其理念很简单：含义相似的词语在文本中的相似部分出现。所以你首先先建立一个标准 TF-IDF 矩阵，这个矩阵只需包含在各个特定文档中和所有文档中每个单词的词频。...大体来讲，这项技术将把初始的矩阵从每个词语与其词频的关系变形为一个与每个文档相链接的词语（加权）关系组合。
胆大，但有实力 在机器学习中，参数是模型的一部分，从历史训练数据中学来的。 一般来说，在语言领域，参数越多，模型就越复杂。 Jurassic-1 Jumbo这个模型包含了1780亿个参数。...但Jurassic-1可以识别包括表达式、单词和短语等共250000个。 涵盖范围比GPT-3在内的大多数现有模型更大。 Jurassic-1模型经过云训练，在一个公共服务上有数百个分布式GPU。...平均每字节对数概率表明模型在不同领域的适用性 研究人员表示，在几乎所有的语料库中，Jurassic-1模型都领先于GPT-3。 在小样本学习的测试上则各有输赢，不过平均得分两个模型持平。...在基准测试中，Jurassic-1回答学术和法律问题的表现已经能与GPT-3相当，甚至表现得更好。 GPT-3需要11个token，但Jurassic-1只需要4个，样本效率大大增加。...有研究人员指出，GPT-3等类似的语言模型生成的文本可能会激化极右翼极端主义意识形态和行为。
相参积累处理 在信号理论中，相参又称为相干，定义为脉冲之间存在确定的相位关系。简单来说，脉冲间的相位可以互相对照，知道其中一个相位就有办法知道另外一个。...相参处理的意义在于脉冲积累时提高信噪比，提高多普勒频率的准确度。由于雷达回波信号不但有微弱的信号，还会有很强的噪声。雷达的主要目的就是要把微弱的目标信号从噪声中分离出来，设法提高信噪比。...相参积累中多个脉冲之间相位关系固定且明确，所以理论上积累后信噪比可提高到n倍。 下图为相参积累原理示意图： ? (a)相参积累前 ?...绘制出如下的回波信号、脉压后的信号以及相参积累后的信号，包含了两个目标，目标1的SNR为-5dB，目标2的SNR为2dB。 ?...图4 相参积累后的信号(目标1的SNR为-5dB，目标2的SNR为2dB) 由上图的二维平面可以直观地看出，两个淹没在噪声中的低SNR信号，通过脉冲压缩与32个脉冲在相参积累后，信噪比得到了极大提升，雷达信号处理机可以对目标进行有效检测
,这根本是两个意思，如果都有“邮费”匹配，给同一个答案，就答非所问了。 再说，所有同类问题都给一个回答也太傻了，如果明明知道人家在上海，就直接说包邮不就得了。...语言理解 语义理解的过程包括两个子任务： 意图识别 (intention classification)：用来识别用户所提问题的意图，也就是用户希望做一件什么事。...LUIS允许用户通过两种方式来定义新特征： i）短语列表特征（Phrase List Features） 需用户自己定义若干短语列表，这些被定义在同一列表中的短语，都会被当作同一个实体类型中的实体处理。...图-6 在定义过程中，LUIS还会通过其语义词典(semantic dictionary)挖掘技术，根据用户输入的短语，自动从海量的网络数据中发现相似的短语，并推荐给用户。从而有效地提升了效率。...问题3则更新了目的地，并读取其他的包括意图、商品Id和商品属性的值，与目的地一起用来构造查询。 Context的场景针对性非常强，很多时候需要针对不同的意图，记录不同类型的实体值。
下面是UNet++和U-Net架构的示意图。...U-Net采用跳跃连接，直接连接编码器和解码器之间的特征映射，导致把语义上不相似的特征映射相融合。...对于fast模式，最终的分割图从分割分支之一选择。 Zhou等人进行了实验，以确定在不同剪枝水平下的最佳分割性能。使用的度量是IoU和推理时间。...结果如下： L3与L4相比，平均减少了32.2%的推理时间，同时IoU略微降低了。 更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。...我使用这个度量和二元交叉熵作为训练模型的损失函数。 IoU 一个简单(但有效！)的度量来计算预测的mask与ground truth mask的准确性。
之前也分享过一篇关键词抽取的文章《广告行业中那些趣事系列31：关键词提取技术攻略以及BERT实践》 关键词抽取流程主要分成获取候选词和候选词打分两个流程： 图1 关键词抽取流程 对于获取候选词流程，中文场景下主要是分词...虽然使用3-gram词组相比于单个词来说更能代表关键词，但是存在的问题是词组之间十分相似。...MMR的核心思想是找到和文档Q最相似同时和其他候选关键词Dj最不相似的候选词Di作为关键词。.../关键短语的文档 candidates：要使用的候选关键字/关键短语，而不是从文档中提取它们 keyphrase_ngram_range：提取的关键字/关键短语的长度（以字为单位） stop_words...：要从文档中删除的停用词 top_n：返回前 n 个关键字/关键短语 min_df：如果需要提取多个文档的关键字，则一个单词在所有文档中的最小文档频率 use_maxsum: 是否使用 Max Sum
下面是UNet++和U-Net架构的示意图。 ?...因此，对于优化器来说，这可能是一个更直接的优化问题。 U-Net采用跳跃连接，直接连接编码器和解码器之间的特征映射，导致把语义上不相似的特征映射相融合。...对于fast模式，最终的分割图从分割分支之一选择。 Zhou等人进行了实验，以确定在不同剪枝水平下的最佳分割性能。使用的度量是IoU和推理时间。...L3与L4相比，平均减少了32.2%的推理时间，同时IoU略微降低了。 更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。...我使用这个度量和二元交叉熵作为训练模型的损失函数。 IoU ? 一个简单(但有效！)的度量来计算预测的mask与ground truth mask的准确性。
写作风格是「优雅且时髦」的。这通常需要时间积累和大量的修改。 与第二点相比，第一点其实更加重要。然而很多作者往往过分关注第二点而忽视了第一点。...这是学习英语中有用的短语的一种好方法，但是这些短语需要 100% 是「通用」的，不包含任何硬信息。 1.6 其他注意点 1.6.1 数字 关于数字的使用，不同的期刊有不同的要求。...为了更好地理清思路，可以列出「提纲」或路线图，将关键的信息和引用按照段落和章节进行整理。 关于文章结构的组织，类似的想法应该被组织在一起，类似的段落可以考虑合并。...尽量保证每一个段落都有总结该段落主要观点的短语或句子，必要时调整段落以提升逻辑性并合并类似的 idea。 「技巧 5」：寻求他人的反馈。...回答介绍中提出的研究问题，通常以 We found that 等类似的短语开头，主要解释数据的意义（挑重点），并表明发现是否具有创新性。 「次要发现」。从主要发现展开，谈一谈文章的其他结果。
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