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直播 | 硬核详解谷歌网络配置解析利器textfsm

说到高效网络运维工具不得不提到Textfsm,那关于Textfsm你又了解多少呢?是否在使用?是否有帮助你高效运维? Textfsm是谷歌sre工程师专门为解析网络配置而开发的一个python包。...通过编写解析模板可以将网络配置进行格式化,提取出我们想要的数据,甚至直接输出成表格。...这种模板的编写可以将解析逻辑与python代码分离,且可以重复使用,极大提高了网络工程师写脚本的效率,用当今时髦的低代码开发来形容Textfsm最贴切不过。...✓ 直播时间 3月25日 19:30 请提前下载并注册【腾讯会议】APP ✓ 直播主题 硬核详解谷歌网络配置解析利器Textfsm ✓ 直播内容 Textfsm简介 Textfsm使用详解 Textfsm...经典案例分析 netmiko、ntc-templates与textfsm的组合 ✓ 直播报名 扫码添加惠子 回复:textfsm 加入直播群 关于未来网络学院 未来网络学院是未来网络创新研究院旗下在线教育平台

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NLP输出文本评估:使用BLEU需要承担哪些风险?

译者| 大鱼 责编 | 琥珀 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 怎样评价输出文本的系统?...刚接触 NLP 时常有个疑问,就是如何评估这样一个系统——其输出文本,而非对输入分类。...当把一些文本输入系统,得到的输出也为文本时,这类问题称为 seq2seq 或字符串转导(string transduction)问题。...你最终希望人们使用它,对吗?如果一个系统无法给出有用的输出,人们是不会使用它的。所以你需要做出的优化是,让使用系统的人喜欢这个系统。...还有一些专门为 seq2seq 任务开发的指标: STM(即子树匹配/subtree metric),对参考译句和输出翻译的解析进行对比,并基于不同的句法结构对输出做出惩罚。

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NLP 中评价文本输出都有哪些方法?为什么要小心使用 BLEU?

近日,基于 NLP 入门者常问到她的一个问题——怎样评价输出文本的系统,她总结出了各种评价方法,并对其中的一个经典的评价标准——BLEU 进行了反思,她认为 BLEU 存在着较为严重的问题,并呼吁各位研究者要谨慎地使用它...我经常被 NLP 领域的入门者问到的一个问题就是,当系统输出文本而不是对输入文本的一些分类时,该如何去评价这些系统。...在模型中输入文本然后模型输出其它文本的这类问题,就是我们都知道的序列到序列(sequence to sequence)或者字符串转导(string transduction)问题。...它是 NLP 领域的一种常用的评价标准,特别针对系统输出一个文本串而非一个分类的任务,包括机器翻译以及越来越多的自然语言生成任务。...所以你应该使用什么评价标准来作为替代呢? 我希望你在有文本输出的评价系统中用到的最主要的东西就是「谨慎」,尤其是当你在开发某个可能最终投入生产的系统时。

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用python解析pdf中的文本与表格【pdfplumber的安装与使用

为了解决这个问题,我找到了几种解决方案,最后选择了python上的pdfplumber库,安装和使用都相对比较方便,效果也还不错,所以下面介绍这个库的安装与使用。...要使用这个功能,还需要安装ImageMagick (特别注意,是6.X版本而不是最新的7.X版本。...to_image函数输出图片时,遇到了DelegateException。...基本使用 本库最重要的应用是提取页面上的文本和表格,用法如下: import pdfplumber import pandas as pd with pdfplumber.open("path/to/...file.pdf") as pdf: first_page = pdf.pages[0] # 获取文本,直接得到字符串,包括了换行符【与PDF上的换行位置一致,而不是实际的“段落”】

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Google Test(GTest)使用方法和源码解析——自定义输出技术的分析和应用

(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客) 在函数中使用AssertionResult         AssertionResult只有两种类型: AssertionSuccess()...AssertionFailure()         要么成功,要么失败,我们就可以使用基础断言来判断 ::testing::AssertionResult IsEven(int n) { if...        如果默认的输出结果不能满足我们的需要,或者我们的类型不支持字符流输出,我们就需要自定义输出。...C++编译器并不知道怎么输出它,这个时候我们就需要告诉GTest如何去输出了。目前有两种方式 定义输出运算符函数         比如待测类是class Bar。...= 11, 1) }         可以看出来,GTest将Vector类型的数据格式化输出使用了PrintToString方法),并使用我们自定义DebugString输出了自定义结构。

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阿里提出用于视频文本检索的分层对齐网络HANet!代码已开源!

为了解决上述问题,作者提出了分层对齐网络(HANet),旨在同时解析文本和视频到不同的语义级别,然后生成单个、局部和全局级别的表示,最后在单独的共享空间中分层对齐不同级别的表示(如上图所示)。...HANet的结构如上图所示,它由四个部分组成: 1)视频文本解析(Video-text parsing) ,即分别使用特定于视频的和特定于文本解析方式解析视频和文本。...SeMe模块以个体级表示为输入,并输出概念可信度。...三种层次的文本表示被用于在层次对齐中与相应的视频表示对齐。形式上,给定句子,作者使用预训练的模型来提取单词嵌入 image.png 然后在文本解析之上生成三种不同层次的表示。...总结 在本文中,作者提出了层次对齐网络(HANet),以充分利用不同语义层次表示的互补信息进行视频文本检索。作者首先分别使用基于概念的弱监督分类和现有的文本解析工具包对视频和文本进行解析

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深入解析java虚拟机技术又更新了,今天讲编译概述,调试方法

编译级别即分层编译的等级。方法大小表示Java字节码大小而非编译产出的机器代码大小。...1. c1visualizer 前文提到,中间表示是编译器的灵魂,为了了解编译器的工作机制,可以使用-XX:+PrintIR输出C1的HIR,使用-XX:+PrintIRWithLIR输出C1的LIR,...但是这些选项是以文本形式输出的,而C1的中间表示是图IR,文本表示很难直观地表达它的结构,所以c1visualizer应运而生。...可以使用-XX:PrintIdealGraphLevel=配合-XX:PrintIdealGraphFile=ideal.xml输出理想图的文本形式供idealgraphvisualizer分析...本文给大家讲解的内容是深入解析java虚拟机:编译概述,调试方法 下篇文章给大家讲解的是深入解析java虚拟机:C1编译器,编译流程; 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编; 感谢大家的支持!

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画了20张图,详解浏览器渲染引擎工作原理

由于渲染机制比较复杂,所以渲染模块在执行过程中会被划分为很多子阶段,输入的静态资源经过这些子阶段,最后输出页面。...我们将一个处理流程称为渲染流水线,其大致流程如下图所示: 这里主要包含五个过程: 「DOM树构建」:渲染引擎使用HTML解析器(调用XML解析器)解析HTML文档,将各个HTML元素逐个转化成DOM节点...Token 创建一个 DOM 节点,然后将该节点加入到 DOM 树中,它的父节点就是栈中相邻的那个元素生成的节点; 如果分词器解析出来是 「文本」 「Token」,那么会生成一个文本节点,然后将该节点加入到...这里,将页面分解成多个图层的操作就成为「分层,」 最后将这些图层合并到一层的操作就成为「合成,」 分层和合成通常是一起使用的。Chrome 引入了分层和合成的机制就是为了提升每帧的渲染效率。...所以在图层绘制阶段,输出的内容就是绘制列表。

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SIGGRAPH2022 | Text2Human 玩的是真花呀

在这项工作中,我们提出了一个文本驱动的可控框架 Text2Human,用于高质量和多样化的人类一代。我们从给定的人体姿势开始通过两个专用步骤合成全身人体图像。...1)对于一些描述衣服形状的文本,首先将给定的人体姿势转换为人体解析图。2)然后通过为系统提供更多关于衣服纹理的属性来生成最终的人体图像。...为了利用学习到的分层码本来合成所需的图像,首先使用混合专家的基于扩散的变换器采样器从码本的最粗略级别采样索引,然后用于预测更精细级别的码本索引。...解码器将不同级别的预测索引转换为人类图像,并结合分层码本进行学习。混合专家的使用允许生成以细粒度文本输入为条件的图像。对更精细级别指数的预测改进了服装纹理的质量。...要训练采样器,首先要训练一个模型来标记解析图。最后,训练索引预测网络。

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深度学习算法中的分层聚类网络(Hierarchical Clustering Networks)

')) # 第四层model.add(Dense(4, activation='relu')) # 第五层model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 输出层...,包含5个隐藏层和一个输出层。...自然语言处理:分层聚类网络可以用于文本分类、情感分析、语义表示等自然语言处理任务。通过多个层次的学习和训练,网络可以逐步学习和提取文本的更高级别的语义和关系。...scikit-learn库中的​​TfidfVectorizer​​类将文本数据转换为TF-IDF特征向量,然后使用​​AgglomerativeClustering​​类进行分层聚类。...首先,我们创建一个示例文本数据集​​documents​​,其中包含4个文本文档。然后,我们使用​​TfidfVectorizer​​将文本数据向量化。

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像素的一生

例如,一个可能包含两个段落,每个段落都有文本。 所以第一步是解析这些标签来构建一个反映这种结构的对象模型。...当然也有从右到左的语言,比如阿拉伯语和希伯来语 [左右.png] 当然了布局也包括字体的排列,因为布局需要考虑文本在那里进行换行,Layout使用名为HarfBuzz的开源文本库来计算每个字形的大小和位置...16.66ms还不能渲染完一帧画面,那么画面看起来就是断断续续很卡的样子 [frams.png] 流水线各个阶段都依赖上一步的结果 为了提高性能,很简单的想到了尽可能复用上一阶段处理的结果,对于渲染来说既重复使用以前帧的输出...,分层的目的是可以对单独的层进行变换transform和栅格化raster 试想一下如果有123三层,其中1,2两层没变化,第3层旋转了,那么只要对第三层每帧进行变换就可以得到每一帧的输出,计算量大大减少...表示 [image.png] 好处 分层的作用在有动画时候可以显著提升性能,如图所示BBB文本一层的变换不会影响其他层 [image.png] 动画是层的移动,页面滚动是层的移动和裁剪,放大缩小也是层的缩放

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HTTP 相关基础概念

HTTP/2 还衍生出了 gRPC 等新协议,但目前大多数网站仍在使用 HTTP/1.1 二进制协议,不再是纯文本 可发起多个请求,废弃了 1.1 的管道 使用专用算法压缩头部,减少数据传输量 允许服务器主动向客户端推送数据...协议:使用计算机能够理解的语言确立了一种计算机之间交流通信的规范,以及相关的各种控制和错误处理方式 传输:双向协议,用来在两点之间传输数据的约定和规范 超文本文本广义为图片、音频、视频、甚至压缩包,超文本关键是超链接...layer,Telnet、SSh、FTP、SMTP、HTTP) # OSI (Open System Interconnection Reference Model,开放式系统互联通信参考模型)网络分层模型...IP 域名解析配置内部策略,返回离客户端最近或当前服务最优的主机 域名屏蔽:对域名不解析,返回错误,让用户无法拿到 IP,从而无法访问 域名劫持(域名污染):访问 A,DNS 给用户 B 的 IP...域名总长度限制在 253 字符内,一级域名不能超过 63 个字符 域名是大小写无关的,但通常使用小写形式

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