可是奇怪的是这个HTTPS链接在浏览器中可以被正确访问，这是为什么呢？别急，听我慢慢道来。 什么是HTTPS/SSL证书？...不同的证书类型在浏览器标识上会享受不同的待遇，例如EV、OV证书在浏览器地址栏上会显示企业名称，当然也意味着你在向CA机构申请证书时要付更多的钱，走更多的审核流程。...通常我们的证书都是在代理商或者叫中间证书颁发机构那里申请的。 如何验证证书的有效性？...HTTPS/SSL证书的作用就像这个手镯，需要经过权威机构认证，通过了认证才会得到大家的认可。所以你的证书需要经过你的代理商认证，代理商的证书需要经过父级代理商认证，......浏览器成功地完成了整条证书链的校验，所以认为证书是合法的；而在Java中未能完成整条证书链的校验，例如无法验证某个中间证书颁发机构的合法性，所以导致最终认证失败。
本文通过讲解“赋值”和“变异”之间的重要区别，详细解释了这一现象。 文章首先介绍了变量的三种声明方式：var、let 和 const。它解释了这三种方式的区别，以及为什么使用 const 声明常量。...然后，文章深入探讨了“赋值”和“变异”的区别，这是理解 const 的关键。虽然 const 创建的对象和数组。 正文开始 JavaScript 中的 const 关键字用于声明常量。...原来这并不是正确的心理模型。更准确的说法是，数组首先被创建，然后我们将我们的 fruits 标签指向它。...这就是问题所在：JavaScript 中的所有原始数据类型都是不可变的。无法“编辑”数字的值。我们只能将变量重新分配给不同的值。 假装有一个包含所有可能数字的大列表。...这显然会让人感到困惑和无助，这就是为什么在JavaScript中基本类是不可变的。
2.11日，ThoughtWorks在北京办公室接受了来自CGTN（原CCTV记录国际频道，现已更为CGTN记录频道，即中国国际电视台）的采访： 看完视频的你或许还是想问，CGTN为什么要采访ThoughtWorks...为什么要在2.11日来采访？是命运的安排...还是？ 先来了解一下背景吧：2.11日是联合国设定的“妇女和儿童参与科技日”。...我们之所以有这样的动作，是因为我们不仅关注女性科技从业者的职业发展起点，更看重其职业发展的高度和方向。...，这在营造未来尊重合作的氛围上有很重要的把关作用。...比如对于（孩子三周岁以内的）妈妈，我们有三种方式：每周一天在家工作；每天多工作2小时， 每周工作四天；每天一个小时灵活机动的时间，需要的时候可以提前下班； 对于不尊重女性的行为零容忍，并且有过严肃的处理案例
然而 C 不满足于只看到这个结论，他更期望知道为什么 WPF 一定要创建这个隐藏的窗口。其实对这个问题我也不知道答案，但在和他深入的探讨以及不断寻找资料的过程中，我们逐渐得知了缘由。...虽然不能正面证明前面 WPF 创建隐藏消息窗口的必要性，但可以知道这至少是一个常用做法。既然常用，那一定有其存在的必要性。...看起来这是在描述一个现象：如果我们不使用隐藏的消息窗口而是直接将消息发给线程，那么此消息将在线程处于模态时丢失。可是，为什么会丢失呢？...隐藏窗口的解答 我和 C 的探讨差点在上述阶段终止时，C 猛然意识到了上述现象的本质原因。是的，这就是本文疑问的最本质解答！...而开发者们为什么要自己去开消息循环呢？这不就是众所周知的“模态”吗？？？弹模态对话框的本质就是开了一个新的消息循环处理消息的同时，阻塞原来的消息循环。
本期的用户故事，有幸邀请到云开发的资深用户分享使用云开发过程中的使用秘诀，以及背后的故事。...（文末有彩蛋） 前言 如果编程不再需要处理繁琐的服务器问题，将是多么幸福的事情 自2009年毕业后，我就进入了互联网行业，我还记得当时的服务器是自己搭建的。...重点介绍的是“调用次数”，包含数据库的读写次数、云函数的调用次数、文件存储的读写次数。在每月基础套餐中，每月有20万次的“调用次数”额度，超出的部分会按照0.5元/万次另收费。...因此，数据库的设计要优先服务于写代码的体验，一句代码就能完成的不要写多句，能不update的就不要update，能不写的代码就不写，产品上线速度应该是你最关心的问题。...去验证你的想法是否满足真实的用户需求，发布后立即进入到下一个产品的研发，不用管服务器端的琐事，真正把精力放在创造性的工作上，享受创造的乐趣，感受幸福的生活。
本文就针对以往出现的双口RAM读写冲突问题展开讨论，希望能够给大家提个醒，内容虽然简单，但的确是不容忽视的一个隐藏很深的大问题。...2、问题分析 起初是固定的单次发帧，由于没有出入队的连续更新的情况未出现问题。后来在连续发随机帧的时候出现问题。排查到后来看到发现队列帧数计数有问题。...（上个周期写入的，这个周期先读出之前的值） write：写入的，立马放在输出的数据线上 我们可以知道，在写优先的情况下，可以最快得到更新值。...为了适应以后更高的数据速率，本设计中采用了一种基于预读取方式的冲突检测的方法，实现高速的读写冲突检测。...具体的方法是：先读取一项配置信息，然后对该配置信息进行冲突检测，在检测的同时预读取一项新的配置信息，当完成前配置信息的检测更新后，直接对新的配置信息进行检测并更新。
这里是 8 月 20 日的每日1句话新闻晚报，只需1分钟，看看全球最热、最新的区块链新闻。...1.谷歌代表曾试图以实习生的薪水雇用V神 谷歌此前向以太坊创始人V神发出提供工作机会的信息。V神表示，谷歌确实联系过他，但是并不想给他提供很高的职位。...在关于脱欧的白皮书中，英国政府提出了与欧盟的新贸易安排，建议英国和经济集团只进行商品贸易，不开展服务贸易。对于总部位于伦敦的区块链公司还将面临失去护照权利的威胁。...值得一提的是，审计涉及的各大主流交易所均存在一批高危Token尚处于可交易状态。风险最高的前三个币种为AUTO|CUBE、SUB、INT。...（Trustnodes） 9.以太猫创始人：区块链在亚洲有很大发展空间 据Bitcoinist报道，以太猫创始人Benny Giang在接受Techcrunch采访时表示，在区块链亚洲是一个巨大的未开发的市场
它不能学习下图这样的非线性数据的决策边界。 image.png 同样，每一种机器学习算法都不能学习所有的函数。这就限制了这些算法能够解决的涉及复杂关系的问题。 2....ANN也被称为前馈神经网络，因为输入只在正向处理： image.png ANN由3层组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接受输入，隐藏层处理输入，输出层生成结果。...循环神经网络 (RNN) – 什么是RNN以及为什么使用它? 首先从架构的角度来理解RNN和ANN之间的区别： ANN隐藏层上的循环约束变为RNN。...我们可以使用递归神经网络来解决以下相关问题： 时间序列数据 文本数据 音频数据 循环神经网络(RNN)的优势 RNN捕获输入数据中的序列信息，即在进行预测时文本中单词之间的依赖关系： 53.gif 如您所见...，每个时间步的输出（o1、o2、o3、o4）不仅取决于当前单词，而且还取决于前面的单词。
接下来我们讨论一下PyTorch的一些令人难以置信的特性，这些特性使它不同于其他框架，特别是在处理文本数据时。 1....嵌入层的两个重要的参数： num_embeddings：查询表中，单词的的个数； embedding_dim：表示一个单词的向量维度。 LSTM：LSTM是RNN的一个变体，可以学习长的依赖关系。...如果不采用压缩填充的话，填充后的输入，rnn也会处理padding输入，并返回padded元素的hidden state。但压缩填充是一个很棒的包装，它不显示填充的输入。...让我们加载最佳模型并定义一个推理函数，它接受用户定义的输入并进行预测太神了！让我们用这个模型来预测几个问题。...小结 我们已经看到了如何在PyTorch中构建自己的文本分类模型，并了解了压缩填充的重要性。您可以随意使用长短期模型的超参数，如隐藏节点数、隐藏层数等，以进一步提高性能。
模型并不知道什么是单词。类似ASCII编码将字母映射到数字，我们的单词也需要转成数值表是。为此，数据集中的每个唯一的单词需要有一个唯一的索引。模型接受的实际上不是一个单词序列，而是一个索引序列。...在处理序列的每一步中，RNN的隐藏状态传给接受序列下一项作为输入的RNN的下一次迭代。迭代同时为批次中的每个样本输出一个编码向量。...解码器 编码器的最终隐藏状态可以传给另一个RNN（解码器）。该RNN的每个输出都是输出序列中的一个单词，并作为RNN下一步的输入。然而，这样的架构需要编码器编码整个输入序列为最终隐藏状态。...相反，如果使用注意力模型，解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入，还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重，在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。...注意力模块将接受解码器先前的隐藏状态与解码器前一步输出的预测单词的词嵌入的连接作为输入，从而决定这些权重的值。下为这一过程的示意图。 ?
这篇文章讨论了Java面向对象概念中一个基本的概念--Field Hiding（成员变量隐藏） 成员变量在Java中能够被重写么？...Paste_Image.png 按照我们已有的多态的概念，第二个应该是输出sub才对，但却输出了super。这是为什么呢？...意思就是： 在一个类中，子类中的成员变量如果和父类中的成员变量同名，那么即使他们类型不一样，只要名字一样。父类中的成员变量都会被隐藏。在子类中，父类的成员变量不能被简单的用引用来访问。...而是，必须从父类的引用获得父类被隐藏的成员变量，一般来说，我们不推荐隐藏成员变量，因为这样会使代码变得难以阅读。...访问隐藏域的方法 就是使用父类的引用类型，那么就可以访问到隐藏域，就像我们例子中的代码 就是使用类型转换System.out.println(((Super)c1).s); 翻译自http://www.programcreek.com
至于这个公式怎么来的，说实话，我也不清楚，鉴于它不是本文的重点，我也没有深究，如果有清楚的伙伴，欢迎留言补充。 三、负抽样 这个办法才是本文的重头戏，其中的思想对人很有启发性。...假设我们负抽样的维度数为5，我们的词表中有10000个单词，词向量的维度为300，也即是隐藏层有300个神经元。 那么，在输出层，权重矩阵的大小将是300*10000。...另外，在隐藏层，我们还要更新输入的单词所对应的300个权重。这是无论用不用负抽样，都要更新的权重。...如果不好理解，我们就具体一点，隐藏层可以看作一个10000*300的矩阵，其中每一行都代表一个单词的300维词向量，我们更新的就是输入单词所对应的那一行的300个权重系数。 四、负抽样应当抽谁的样？...这里留一个问题供大家思考，在负抽样时，为什么要按照单词出现的频率来抽样，这样有什么好处？
双向 RNN 在考虑整个句子所有信息的情况下再编码原语句子，它不会仅考虑当前时间步之前的单词。...换而言之，α_t 为所有原语隐藏状态上的概率分布，即所有α_t 都在 0 和 1 之间，且加和为 1。α_t 表明原语句子中哪一个单词对预测目标语下一个单词最重要。...该模型的目标与编码器-解码器架构中的注意力机制一样：它不希望仅考虑最后一个隐藏向量 h_T 作为对整个序列的总结，这会引起输入信息的损失，它希望考虑所有时间步下的隐藏状态，并计算一个新的上下文向量。...所以在自注意力中，校准向量 α 表示每一个输入单词与平均最优单词的相似性，而在 Seq2Seq 注意力中，α 表示每一个原语单词对生成下一个目标语单词的相关性。...7.2.2 层级注意力 图 14 展示了一个很好的案例，它表示自注意力机制为什么在实践中非常有用。在该架构中，自注意力机制共使用了两次：在词层面与在句子层面。
目录 为什么使用PyTorch进行文本分类处理词汇表外单词 处理可变长度序列 包装器和预训练模型 理解问题 实现文本分类 为什么使用PyTorch进行文本分类在深入研究技术概念之前，让我们先快速熟悉一下将要使用的框架...使用PyTorch有很多好处，但最重要的两个是: 动态网络——运行时架构的变化 跨gpu的分布式训练 我敢肯定你想知道——为什么我们要使用PyTorch来处理文本数据?...让我们讨论一下PyTorch的一些令人难以置信的特性，这些特性使它不同于其他框架，特别是在处理文本数据时。 1. 处理词汇表外单词 文本分类模型根据固定的词汇量进行训练。...如果没有填充包，填充输入也由rnn处理，并返回填充元素的隐状态。这是一个非常棒的包装器，它不显示填充的输入。它只是忽略这些值并返回未填充元素的隐藏状态。...一些要调优的超参数可以是LSTM层的数量、每个LSTM单元中的隐藏单元的数量等等。
了解 CNN 的相关知识，是为了与 RNN 进行对比：RNN 为什么以及在哪些地方比 CNN 更好。 我们首先从「循环」（Recurrent）这个词说起。为什么将其称为循环？...循环的意思是： 经常或重复出现 将这类神经网络称为循环神经网络是因为它对一组序列输入重复进行同样的操作。本文后续部分将讨论这种操作的意义。 我们为什么需要 RNN？...CNN 的前一个输入和下一个输入之间没有任何关联。所以所有的输出都是独立的。CNN 接受输入，然后基于训练好的模型输出。如果你运行了 100 个不同的输入，它们中的任何一个输出都不会受之前输出的影响。...所有生成的单词与之前生成的单词都是独立的（有些情况下与之后的单词也是独立的，这里暂不讨论）。所以你需要有一些基于之前输出的偏向。这就是需要 RNN 的地方。...一般而言，前馈网络接受一个输入并据此产生输出，这也是大多数监督学习的步骤，输出结果可能是一个分类结果。它的行为与 CNN 类似。输出可以是以猫狗等作为标签的类别。
它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。...请记住，网络不会找出产生数据的'公式'，也就是说，它不会学习图1中的图表。 我们开始数据准备工作，构建一个函数，将所输入的英文单词编码为它的 Morse 电码并输出。...第一个LSTM将作为编码器，接受一个可变长度的输入序列，一次一个字符，并将其转换为固定长度的内部潜在表示。...请注意，我们想要将LSTM的最终隐藏状态作为潜在表示返回，这将具有来自所有时间步骤的信息，即完整的输入序列。...现在，我们在这个LSTM中使用return_sequences = True选项来输出隐藏状态的序列，我们需要使用这些信息来做出预测。
开个玩笑，以下是被传播最广泛的Transformer架构的可视化。 即使抽象了很多的细节，整个架构看起来还是非常庞大。这张图中每一层仍然隐藏着很多细节东西。...Masked multi-head attention 这是我们解码器端的第一层注意力。但为什么它是Masked attention？...在输出的情况下，如果当前单词可以访问它之后的所有单词，那么它不会学到任何东西。它会直接继续并建议输出这个词。...但是通过掩蔽我们可以隐藏当前单词之后的单词，它将有空间来预测到目前为止对给定单词和句子来说什么单词是有意义的。...但也要确保它不会过度拟合并使训练过程变得昂贵。 最后总结 自从 Google 推出 Transformers 以来，它在 NLP 领域就一直是革命性的。
另一种NNLM架构：单词向量使用具有单个隐藏层的神经网络学习，然后使用单词向量来训练NNLM。因此，即使不构建完整的NNLM也可以学习单词向量。 2....隐藏层用于计算词汇表中所有单词的概率分布，得到一个维数为 图片 的输出层，因此每个训练示例的计算复杂度为： 解释一下上述参数： N×D是投影层的维度，即输入层到投影层的计算复杂度，N×D×H表示投影层到隐藏层的计算复杂度...（H是隐藏层size）,H×V表示隐藏层到输出层的计算复杂度。...模型的特殊之处在于它的递归矩阵使用延时连接将隐藏层与自身连接起来。这允许循环模型形成某种短期记忆，因为来自过去的信息可以用隐藏层状态表示，该状态根据当前输入和前一个时间步中的隐藏层状态进行更新。...3.2 Continuous Skip-gram Model 这种架构类似于CBOW，但它不是根据上下文预测当前的单词，而是根据同一句子中的另一个单词最大限度地分类一个单词。
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