今天就来聊聊如何对eureka管理界面进行定制化改造 自定义登陆页面 eureka默认是没有登陆鉴权的，我们可以引入spring security来为eureka添加登陆鉴权功能 1、pom引入spring...的管理界面默认是使用使用freemarker来做模板渲染，其模板页面在 spring-cloud-netflix-eureka-server-具体版本.jar 如图 [image.png] 因此我们如果要进行定制...，仅需把eureka的模板配置挪到我们代码的templates中，如图 [image.png] 然后根据我们的需要，进行修改，比如在本示例中，我就新增了一个登出按钮和一个版权信息列表，如下图 [在这里插入图片描述...其实所谓eureka的闭源，是指eureka2版本的闭源，而目前大部分用的eureka都是版本一，我们可以去看netflix对eureka的最近更新 [在这里插入图片描述] 截止当前，他更新时间是11天前...，再来看看spring-cloud-netflix-eureka的最近更新 [在这里插入图片描述] 对技术选型，有时候并不是哪个火就用哪个，而是要满足当前业务需要，还有一点比如你正式环境已经稳定运行项目
今天就来聊聊如何对eureka管理界面进行定制化改造 02 自定义登陆页面 eureka默认是没有登陆鉴权的，我们可以引入spring security来为eureka添加登陆鉴权功能 1、pom引入spring...自定义管理页面 eureka的管理界面默认是使用使用freemarker来做模板渲染，其模板页面在 spring-cloud-netflix-eureka-server-具体版本.jar 如图 因此我们如果要进行定制...，仅需把eureka的模板配置挪到我们代码的templates中，如图 然后根据我们的需要，进行修改，比如在本示例中，我就新增了一个登出按钮和一个版权信息列表，如下图 05 在进行定制时，可能踩到的坑...其实所谓eureka的闭源，是指eureka2版本的闭源，而目前大部分用的eureka都是版本一，我们可以去看netflix对eureka的最近更新 截止当前，他更新时间是11天前，再来看看spring-cloud-netflix-eureka...的最近更新 对技术选型，有时候并不是哪个火就用哪个，而是要满足当前业务需要，还有一点比如你正式环境已经稳定运行项目，你会因为出现更火的技术，就把当前项目技术栈替换掉吗？
图片对于HTTP代理池的维护，可以编写相应的代码进行自动化维护，以下为代码：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timeclass ProxyPool...当然，HTTP代理池的维护还可以进行更加复杂的优化，例如使用多线程或协程并行爬取、验证HTTP代理，加快维护速度；使用数据库或缓存技术存储HTTP代理，避免重复获取等。...但是无论如何，HTTP代理池的维护都需要不断地根据实际情况进行调整和优化
构建工具 使用构建工具进行开发，最终通过构建工具打包编译出最终的前端代码是现在的大趋势，但是构建工具生产出来的大都是前后端分离的代码。...如果对seo有要求，通过构建工具就不符合需求了（不考虑SSR，毕竟它局限于Node）； 在PHP的世界里还是有很多不分离的场景的（例如wordpress）。...对于html可以通过PHP自身的特性去拆分，对于JS 已经有了很多成熟的模块化方案。 那么对于css呢？ CSS模块化 这里的模块化只考虑拆分，不考虑实现局部作用范围。 1....传统写法 如果不模块化的话，我们往往是这么写： .... css变量...； pc端css...； 手机端css..； ....
如何使用 Maven 对 Spring Boot 应用程序进行 Docker 化 Docker 是一个开源容器化平台，用于在隔离环境中构建、运行和管理应用程序。...在本文中，我们将讨论如何对 Spring Boot 应用程序进行 dockerize 以进行部署。 先决条件：在继续之前，请确保您的计算机上已安装 Node 和 docker。.../mvnw spring-boot:run 步骤 7： 导航到 http://localhost:8080 来测试应用程序 项目结构：此时项目结构应如下所示： Docker 化我们的应用程序 现在使用
主机是配置平台管控最常见的资源，也是运维日常主要的管控对象；如何对主机进行全生命周期管理呢 导入主机 直接导入 直接导入仅适用于直连区域（default area）的主机，也就是网络跟蓝鲸平台能内网互通的...节点管理安装agent详细指引见： 【节点管理】直连区域和非直连区域的agent如何安装 分配主机 分配主机是针对通过导入方式和云资源同步方式进到配置平台的主机，因为默认在主机池的空闲模块下，需要手动分配到业务下...删除主机 删除主机有两种理解 从业务里删除 当业务主机故障或优化裁撤等原因，需要把主机进行上交，这种情况一般操作就是从业务模块转移到空闲模块或待回收模块，然后再上交到主机池即可，操作人员一般为业务的运维角色...从蓝鲸配置平台删除 当主机已经确认故障或者不再使用，需要从配置平台里删掉，则需要资源管理员角色在主机池里未分配主机下选择并进行删除。...详细可以查看：配置平台如何回收机器 说明：适合产品版本 V6.1/V6.2/V7.0/V7.1
今天将给大家介绍一个有趣的小工具—GAN Lab，这是一款对抗生成网络的可视化工具，对新手非常友好，有助于快速理解GAN的工作流程和原理。...不需要深度学习库PyTorch或TensorFlow等、也不需要专门硬件GPU，通过网页浏览器（推荐 Chrome）就可以打开，网址为： https://poloclub.github.io/ganlab/ 如果对源码感兴趣...OVERVIEW GRAPH、LAYERED DISTRIBUTIONS、METRICS，其中MODEL OVERVIEW GRAPH将GAN模型可视化为图片，展示了GAN的基本结构、数据流，将输入输出数据进行了可视化...两个演示 我们举一个例子来看看如何通过GAN Lab来理解GAN的工作流程。首先，训练生成器会使虚假样本（紫色）向真实样本（绿色）靠拢，虚假样本的梯度也表明训练使得两个分布靠近，如下图所示： ?...总结 这一部分给大家介绍了一个有趣的小工具—GAN Lab，这是一款对抗生成网络的可视化工具，对新手非常友好，有助于快速理解GAN的工作流程和原理。
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。这个方法可以用于提供解析后数据的格式化信息。...Datetime parser DatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。这个方法可以用于提供解析后数据的格式化信息。...Datetime parserDatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
如果该驱动器已经按你想要的进行分区和格式化，你只需要你的计算机在文件管理器或桌面上的某个地方列出驱动器。这是一个简单的要求，而且通常计算机都能满足。...然而，有时候，驱动器并没有按你想要的方式进行格式化。对于这些，你必须知道如何查找准备连接到您计算机上的存储设备。 什么是块设备？ 硬盘驱动器通常被称为“块设备”，因为硬盘驱动器以固定大小的块进行读写。...如果你还不知道什么是文件系统，那么通过了解当没有文件系统时会发生什么可能会更容易理解这个概念。如果你有多余的设备驱动器，并且上面没有什么重要的数据资料，你可以跟着做一下下面的这个实验。...使用桌面工具 很高兴知道了在只有一个 Linux shell 的时候如何操作和处理你的块设备，但是，有时候你仅仅是想让一个驱动器可用，而不需要进行那么多的检测。...GNOME 磁盘 和 KDE 分区管理器 是一个图形化的工具，为本文到目前为止提到的一切提供了一个一体化的解决方案。
其他几个目标: 尽可能一致地暴露模型的内部: 我们使用一个API来访问所有的隐藏状态和注意力权重， 对tokenizer和基本模型的API进行了标准化，以方便在模型之间进行切换。...BERT示例 让我们首先使用BertTokenizer从文本字符串准备一个标记化的输入（要输入给BERT的标记嵌入索引列表） import torch from transformers import...Model2Model示例 编码器-解码器架构需要两个标记化输入：一个用于编码器，另一个用于解码器。假设我们想使用Model2Model进行生成性问答，从标记将输入模型的问答开始。...# 有关所有输出的详细信息，请参见models文档字符串 # 在我们的例子中，第一个元素是LM损失的值 lm_loss = outputs[0] 此损失可用于对Model2Model的问答任务进行微调...假设我们对模型进行了微调，现在让我们看看如何生成答案： # 让我们重复前面的问题 question = "Who was Jim Henson?"
即使现在有高级的自动化特征工程，在把它们当作「黑盒子」应用之前，我们仍有必要去了解不同特征工程策略背后的核心思想。...在讨论特征工程之前，一如往常，首先得做数据预处理，删除一些不必要的字符、符号和标记。 文本预处理 有很多种对文本数据进行清洗和预处理的方法。...这应该能够给大家一个关于如何使用 TF-IDF 特征来建立相似度特征的思路。大家可以用这种处理流程来进行聚类。 主题模型 也可以使用一些摘要技术从文本文档中提取主题或者基于概念的特征。...下面的步骤是对算法的解释。 初始化必要的参数。 随机初始化文档，将每个单词分配到 K 个主题中去。...在下一篇文章中，我将详细介绍如何利用深度学习模型进行文本数据特征工程。
概述 了解如何使用OpenAI的GPT-2框架在Python中构建自己的文本生成器 GPT-2是一个最先进的NLP框架 我们将学习它是如何工作的，然后使用GPT-2实现我们自己的文本生成器 介绍 “The...让我们花一分钟来了解一下GPT-2是如何工作的。 架构 GPT-2的架构是基于谷歌在他们的论文“Attention is all you need”中提出的非常著名的Transformers概念。...我们的模型不是针对任何特定于这些任务的数据进行训练的，而是作为最终测试对它们进行评估,这就是所谓的zero-shot设置。...当对相同的数据集进行评估时，GPT-2的性能优于针对领域特定数据集(如Wikipedia、news、books)训练的模型。" ...下面是GPT-2如何与其他类似的NLP模型进行比较: ? 如何配置GPT-2所需环境: 我们将使用具有3.45亿个参数的中型模型。你可以从官方的OpenAI GitHub存储库下载预培训的模型。
本文将介绍如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，以及使用HtmlUnitDriver和java代码实现的示例。...亮点对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化有以下优势：覆盖率高：测试自动化可以覆盖Web UI应用程序的所有功能、性能和用户体验方面，检测潜在的缺陷和错误。...案例为了对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，我们需要使用合适的工具和框架。...本文介绍了如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，以及使用HtmlUnitDriver和java代码实现的示例。...使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序具有组件化、数据驱动和动态的特点，可以利用HtmlUnitDriver和java等工具和框架进行测试自动化，希望本文对你有所帮助。
GPT-2是一种于基于transformer的生成语言模型，它基于来自互联网上的40GB的精选文本进行训练。...首先，让我们使用BertTokenizer从一个文本字符串准备一个标记化的输入: import torch from pytorch_transformers import BertTokenizer,...[SEP] Jim Henson was a puppeteer [SEP]" tokenized_text = tokenizer.tokenize(text) 这是我们的文本在标记化之后的样子:...这个例子将使你对如何使用PyTorch-Transformers来处理BERT模型有一个很好的了解。...我这样做是为了让你们对如何使用这个神奇的库有一个很好的直观感受。
[使用未标记数据进行翻译] 2.1 机器翻译数据 [机器翻译数据] 获得翻译需要人类的专业知识 限制数据的大小和领域 语言文本更容易获得 2.2 预训练 [预训练] ① 分别将两个预训练好的语言模型作为...，确保 en→fr 模型的输出，即 fr→en 模型的输入，从而保证模型的正常 如何协调对标记数据与未标记数据的训练呢？...先在标记数据上训练两个模型 然后在未标记数据上标记一些数据 再在未标记数据上进行反向翻译的训练 重复如上的过程 [Large-Scale Back-Translation] 4.5M English-German...3.8 GPT-2如何进行翻译？...[GPT-2如何进行翻译？] 它有一个很大的语料库，里面几乎全是英语 补充说明 由于数据集中存在一些翻译的例子 法语习语及其翻译 法语引用及其翻译 [GPT-2如何进行翻译？]
---- 了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。...读完本教程，你将学到： 如何使用“迁移学习”功能基于OpenAI GPT和GPT-2 Transformer语言模型构建最先进的会话智能体 如何重现在NeurIPS 2018对话竞赛ConvAI2中使用的模型...以端到端的方式训练基于深度学习的会话智能体，面临一个主要问题：对话数据集很小，很难从中学习语言和常识，从而无法进行流利的响应。 预训练模型自然是越大越好。本文使用GPT和GPT-2。...在大型语料库上对这些模型进行预训练是一项昂贵的操作，因此，我们将从OpenAI预训练的模型和令牌生成器开始。...这是一个相当大的对话数据集（一万个对话），该数据集可在Facebook的ParlAI库中以原始标记化文本格式使用。
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态...今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。 1、在Python中做词云，需要用到wordcloud库和jieba分词库，没有安装的伙伴可以直接pip安装即可。 ?...因为得到的moment.json数据是以JSON格式存储的，所以需要在该文件中导入JSON模块对其进行解析。 ?...小编利用wordart（一个词云网站）将朋友圈数据进行更加美化的可视化。 ? 7、比方说用动物的图案进行可视化，效果图如下图所示。 ?...8、如果直接将数据进行导入的话，wordart会直接将整段话进行可视化，这样显得十分冗余，看上去也不太友好，因此还需要通过Python对数据进行分频统计，之后再导入到wordart中就可以看到想要的效果了
我们先介绍下如果不使用掩码，是如何运行的。...我们将令牌输入到语言模型中，如GPT-2和BERT，作为张量进行推理。张量就像一个python列表，但有一些额外的特征和限制。比如说，对于一个2+维的张量，该维中的所有向量必须是相同的长度。...当我们对输入进行标记时，它将被转换为序列的张量，每个整数对应于模型词表中的一个项。...以下是GPT-2中的标记化示例: 如果我们想在输入中包含第二个序列: 因为这两个序列有不同的长度，所以不能把它们组合成一个张量。这时就需要用虚拟标记填充较短的序列，以便每个序列具有相同的长度。...这时因为，在计算注意力权重时，需要进行Softmax的计算： Softmax函数的性质：注意力机制通常使用Softmax函数将注意力分数转化为注意力权重，Softmax函数对输入值进行指数运算，然后进行归一化
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