在没有模型的情况下使用spacy的Matcher_使用Spacy Pattern Matcher的复杂(重复)规则_使用spacy matcher查找目标句子的开头后打印句子的剩余部分 - 腾讯云开发者社区

贝叶斯图模型是创建知识驱动模型的理想选择机器学习技术的使用已成为在许多领域获得有用结论和进行预测的标准工具包。但是许多模型是数据驱动的，在数据驱动模型中结合专家的知识是不可能也不容易做到。...只有结合起来才能形成专家知识的表示。贝叶斯图是有向无环图(DAG) 上面已经提到知识可以被表示为一个系统的过程可以看作一个图。在贝叶斯模型的情况下，图被表示为DAG。但DAG到底是什么?...首先，在知识驱动模型中，CPT不是从数据中学习的(因为没有数据)。相反，概率需要通过专家的提问得到然后存储在所谓的条件概率表(CPT)(也称为条件概率分布，CPD)中。...在本文中，我将交替使用CPT和CPD。 CPT以条件概率或先验来描述每个节点的关系强度。然后CPT与贝叶斯规则一起使用，以更新允许进行推断的模型信息。...总的来说，我们需要指定4个条件概率，即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此，证据是多云，变量是雨。

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Matcher类的简单使用

驾考宝典的链接这是一个驾考宝典的链接; 在我们做文章内链的时候，往往掺杂了一些我们不想要的链接，如上所示我们只想保留www.jiakaobaodian.com...开始尝试用Jsoup，Dom4j 一类的解析这段html，但是后面在删除标签的时候都遇到了问题，最后尝试使用Matcher中的appendReplacement和appendReplacement才解决问题...1，使用实例： ? 输出结果是将没有匹配到的a标签都remove掉且保留了标签中的文字。结果如下图： ?...下面在讲一个简单的案例： public static void main(String[] args) throws Exception{ Pattern p = Pattern.compile...注意：对于最后一次匹配，其后的字符串并没有添加入StringBuffer对象中，若需要这部分的内容需要使用appendTail方法。

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NeurIPS 2023 | 在没有自回归模型的情况下实现高效图像压缩

模型整体架构图1 本文方法与现有工作相结合的示意图图1是在现有的工作中使用本文的相关性损失的示意图，左图是与基本的超先验结构相结合，右图是与Checkerboard模型相结合。...相关性损失的计算本文提出的相关性损失通过在潜在空间中使用滑动窗口计算得到。...在这个窗口内，首先使用预测得到的 μ 和 σ 对 y 进行标准化，然后计算中心点 m 与窗口中其他点的相关性。在整个潜在空间上以步长1滑动窗口，即可得到每个中心点的相关性。...(4) 中给出的损失函数进行训练，具有相关性损失的模型使用公式 (5) 中修改后的损失函数进行训练。...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。

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在没有 Mimikatz 的情况下操作用户密码

在渗透测试期间，您可能希望更改用户密码的常见原因有两个：你有他们的 NT 哈希，但没有他们的明文密码。将他们的密码更改为已知的明文值可以让您访问不能选择 Pass-the-Hash 的服务。...您没有他们的 NT 哈希或明文密码，但您有权修改这些密码。这可以允许横向移动或特权升级。...一旦离线，Mimikatz可以在不被发现的情况下使用，但也可以使用Michael Grafnetter的 DSInternals 进行恢复。...使用 Impacket 重置 NT 哈希在撰写本文时，存在两 (2) 个对Impacket的主动拉取请求。...使用 Impacket 重置 NT 哈希并绕过密码历史 PR 1171 奖励：影子凭证我们是否需要重置 esteban_da 的密码才能控制它？答案实际上是否定的，我们没有。

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谷歌AI在没有语言模型的情况下，实现了最高性能的语音识别

谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示，“一个意想不到的结果是，即使没有语言模型的帮助，使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益，但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...根据普华永道2018年的一项调查显示，降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低，例如，近年来，使用语音输入比手动输入更快。 ? End

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V-3-3 在没有vCenter的情况下

在使用vSphere客户端登陆到ESXi服务器的时候，由于没有安装vCenter，而发现无法克隆虚拟机。...在有vCenter的情况下，可以创建一个模板虚拟机后，右键直接克隆一台虚拟机。或者将虚拟机转换为模板后，以模板创建虚拟机。...如果没有vCenter而现在要创建多台相同的虚拟机的时候可以使用模板来创建虚拟机。这里说到一个情况是在既没有VCenter和模板的情况下，如何快速复制多台相同的虚拟机。...进入需要复制的模板虚拟机，选中所有的文件并且右键复制。 ? 在新的文件夹中粘贴。提示：可以进入ssh界面，通过命令行进行复制。...存储的路径如图，为： /vmfs/volumes/datastore1/下。使用命令cp –r来复制需要复制的虚拟机。 ? 复制完虚拟机后，进入新虚拟机的文件夹右键vmx文件，添加到服务器清单。

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在没有 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx 是什么意思

在没有使用 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx，意味着在代码中没有显式地关闭 xxx对象资源，如果没有使用 try-with-resources，那么在使用xxx对象后，需要手动调用...= null) { client.close(); }}方式二：'try' 可以使用自动资源管理 try 可以使用自动资源管理是指在 Java 7 引入的 try-with-resources...使用 try-with-resources 语句时，可以在 try 后面紧跟一个或多个资源的声明，这些资源必须实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口。...在 try 代码块执行完毕后，无论是否发生异常，都会自动调用资源的 close() 方法进行关闭。...使用 try-with-resources 可以简化资源释放的代码，并且能够确保资源在使用完毕后得到正确关闭，避免了手动关闭资源可能出现的遗漏或错误。

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学习Python与Excel：使用xlwt在没有Excel的情况下编写电子表格

例如，使用xlwt。首先，使用pip命令在终端安装xlwt： pip install xlwt 下面是一个示例。...原始的文本文件数据如下： 09700RESEARCH 09800PHYSICIANS PRIVATE OFFICES 09900NONPAID WORKERS MANAGEMENT FEES REFERENCE...LABS 原始数据被搅和在一起，账号和类别没有分开，有些数据甚至没有账号。...图1 要创建这样的输出，代码脚本执行以下操作： 1.分隔帐号和名称 2.分配一个99999的帐号，并将未编号帐号的单元格颜色设置为红色 3.将帐户名转换为正确的大写名称 4.删除帐户名中的任何多余空格...5.将账号和姓名写入电子表格中的两列 6.根据最宽数据的宽度设置每个电子表格列的列宽格式代码如下： import sys import re from xlwt import Workbook, easyxf

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Sharded:在相同显存的情况下使pytorch模型的参数大小加倍

在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后的工作原理 Sharded与模型并行本文适用于谁？本文适用于使用PyTorch训练模型的任何人。...如何在PyTorch中使用Sharded 对于那些没有足够的时间来了解Sharded工作原理的人，我将在前面解释如何在您的PyTorch代码中使用Sharded。...在一种方法（DP）中，每批都分配给多个GPU。这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。...例如，Adam 优化器会保留模型权重的完整副本。在另一种方法（分布式数据并行，DDP）中，每个GPU训练数据的子集，并且梯度在GPU之间同步。此方法还可以在许多机器（节点）上使用。

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在不影响程序使用的情况下添加shellcode

参考在文章Backdooring PE Files with Shellcode中介绍了一种在正常程序中注入shellcode的方式，让程序以前的逻辑照常能够正常运行，下面复现一下并解决几个小问题。...; return 0; } 编译后的exe，可以使用CFF Explorer查看相关信息。...文件的前后各插入20-40个字节，以90填充在目标exe中添加一个新的代码段，将bin的内容导入，并设置可读、可写、可执行、包含代码等属性标志更新header大小以及重建PE头使用x32dbg调试...PE头大小是和最终的PE头大小是一致的，检查第4步操作每次调试exe的时候，基址可能会发生变化，所以复制的指令只能用于修改当前调式实例在复制jmp指令的机器码的时候，注意不要和目标跳转位置太近，会复制成短地址的指令...问题3：在监听端失联的情况下，程序长时间阻塞后程序终止应该是检查服务端失联的情况下直接终止程序了，通过调试找到终止位置nop掉即可 ?

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神兵利器 - 在没有任何权限的情况下破解任何 Microsoft Windows 用户密码

使用命令找出哪些用户存在：net user 这个 PoC 使用多线程来加速进程并支持 32 位和 64 位。...PoC 测试场景（使用访客账户）在 Windows 10 上测试安装和配置新更新的 Windows 10 虚拟机或物理机。...在我的情况下，完整的 Windows 版本是：1909 (OS Build 18363.778) 以管理员身份登录并让我们创建两个不同的帐户：一个管理员和一个普通用户。两个用户都是本地用户。 /!...默认情况下，域名是%USERDOMAIN%env var 指定的值。...实施安全锁定策略（默认不存在）打开secpol.msc然后转到Account Policies>并使用（1 到 999）之间的所需值Account Lockout Policy编辑值。

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【Kaggle微课程】Natural Language Processing - 1. Intro to NLP

使用 spacy 库进行 NLP spacy：https://spacy.io/usage spacy 需要指定语言种类，使用spacy.load()加载语言管理员身份打开 cmd 输入python...模式匹配另一个常见的NLP任务：在文本块或整个文档中匹配单词或短语。可以使用正则表达式进行模式匹配，但spaCy的匹配功能往往更易于使用。...') 以上，我们使用已经加载过的英语模型的单词进行匹配，并转换为小写后进行匹配创建要匹配的词语列表 terms = ['Galaxy Note', 'iPhone 11', 'iPhone XS',...在开始分析之前，请运行下面的代码单元，快速查看必须使用的数据。 import pandas as pd data = pd.read_json('.....1 在评论中找到菜单项 import spacy from spacy.matcher import PhraseMatcher index_of_review_to_test_on = 14 text_to_test_on

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在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介

如果我们没有设置我们想要的最大树数，那么这个过程将会重复，直到准确率达到100%。 ? 假设我把上限设为3。就像我之前提到的，每个投票者能得到多少选票完全取决于他们的模型的准确性。...它使用下面的公式来决定它的最终结果。 ? 括号内的所有内容反映了模型给出正确预测的可能性。例如，对于stump 1来说，给出正确预测的概率是错误预测的5倍。神奇之处在于log部分。...但通常我们将max_depth限制在6到8之间，以避免过拟合。Gradientboost不使用树桩，因为它没有使用树来检测困难的样本。它构建树来最小化残差。...它没有使用预估器作为树节点。它构建树来将残差进行分组。就像我之前提到的，相似的样本会有相似的残值。树节点是可以分离残差的值。...然而，当我们有一个合理数量的样本，比如几千个，Gradientboost实际上是更健壮的。所以在一些小的数据集的时候我们可以首先使用Gradientboost。

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实现文本数据数值化、方便后续进行回归分析等目的，需要对文本数据进行多标签分类和关系抽取

标签打标：由领域专家对样本数据进行标注，确定每个数据点所属的类别。多标签分类：使用BERT模型对文本数据进行多标签分类，并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。...去停用词：去除一些频繁出现但没有实际用处的词语，如“的”、“了”。...大多数深度学习模型，在预测多标签分类时均使用sigmoid激活函数和二元交叉熵损失函数。其原因是sigmoid函数可以输出在0~1之间的概率值，损失函数可以惩罚预测错误的部分。...以下是使用spaCy库进行基于规则的关系抽取的示例： import spacy # 加载预训练模型 nlp = spacy.load('en_core_web_sm') # 定义匹配规则 matcher...= spacy.matcher.Matcher(nlp.vocab) pattern = [{'ENT_TYPE': 'PERSON', 'OP': '+'}, {'ORTH'

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NLP研究者的福音—spaCy2.0中引入自定义的管道和扩展

他们没有直接实例化，所以创建一个有用的子类将涉及很多该死的抽象（想想FactoryFactoryConfigurationFactory类）。继承无法令人满意，因为它没有提供自定义组合的方法。...spaCy v2.0引入了一种可以让你注册自己的特性、属性和方法的新机制，它们可以在“._”命名空间中使用如doc._.my_attr。...方便的将自定义数据写入Doc，Token和Span意味着使用spaCy的应用程序可以充分利用内置的数据结构和Doc对象的好处作为包含所有信息的唯一可信来源：在标记化和解析期间不会丢失任何信息，因此你始终可以将注释与原始字符串相关联...在此之前，你通常会在文本上运行spaCy以获取您感兴趣的信息，将其保存到数据库中并在稍后添加更多数据。这样做没有问题，但也意味着你丢失了原始文档的所有引用。...组件可以从简单的扩展为琐碎的属性添加提供便利，到复杂模型的使用，如PyTorch、scikit-learning和TensorFlow等外部库。

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在没有abi文件的情况下调用智能合约方法，web3py实现

确定函数调用签名也就是 0xb45112b2 区块链中合约代码执行，需要指定某个合约地址的某个函数，其中这个执行的函数是使用 Keccak-256(SHA-3)编码后的散列，取散列的前四个字节作为函数签名...官方定义："签名被定义为没有数据位置说明符的基本原型规范表达式，即具有带括号的参数类型列表的函数名称"。...1，搜索网上的签名数据库：https://www.4byte.directory/signatures/ 搜索结果如下：说明还没有上传函数的 abi 定义 2，没有函数的 abi 信息，就没办法调用了吗...在使用的时候，address 为合约地址 greeter = w3.eth.contract( address='0xB5816B1C17ce9386019ac42310dB523749F5f2c3...2，自己修改 webpy 的代码，支持签名替换我开源的代码里面提供了，修改过的，contract.py[4]替换即可使用。github 上有修改说明。

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尽量减少网站域名在没有启用 CDN 情况下的各种检测、扫描、测速等操作

今天明月给大家分享个比较可怕的事儿，那就是轻松获取你站点服务器真实 IP 的途径和办法，很多小白站长不知道自己服务器真实 IP 的重要性，因此一些不好的习惯就会暴露你的真实 IP 到网上，从而造成被各种恶意扫描和爬虫抓取骚扰...这个原理其实很简单，就是通过获取你的域名解析记录来侧面获取到你的真是 IP，有不少的第三方代理就可以扫描你的域名来获取到这些数据，不说是百分百的准确吧，至少有 80%的概率可以的，通过明月的分析，这些数据大部分依赖于平时网上各种的所谓...SEO 分析平台、互换友链平台等等，甚至不少的测速平台的数据都会被利用到，像有些所谓的安全检查扫描一类的也会获取到这里数据。...这几乎是一种没有任何成本和技术门槛的手法就可以轻松获取到服务器真实的 IP 了，这也再次说明了给自己的站点加个 CDN 来隐藏真实 IP 的重要性，甚至可以说在没有 CDN 的情况下，尽量的不要去检测自己域名的速度...、SEO 信息查询等等操作，至于那些所谓的交换友链、自动外链的所谓 SEO 插件就更要远离了，基本上明月碰到的没有几个是正常的，总之各位是要小心谨慎了！

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研究人员开发机器学习算法，使其在没有负面数据的情况下进行分类

来自RIKEN Center高级智能项目中心（AIP）的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法，允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类，这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...就现实生活中的项目而言，当零售商试图预测谁将购买商品时，它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据（正面数据），但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据（负面数据），因为他们无法获得竞争对手的数据。...他们成功地开发了一种方法，可以让计算机只从正面的数据和信息中学习边界分类，从而对机器学习的分类问题进行正面和负面的划分。为了了解系统运作情况，他们在一组包含各种时尚商品标记的照片上使用它。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。...即使在正面使用机器学习的领域，我们的分类技术也可以用于新的情况，如由于数据监管或业务限制数据只能收集正面数据的情况。

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在不确定列号的情况下如何使用Vlookup查找

最近小伙伴在收集放假前的排班数据但是收上来的数据乱七八糟的长下面这样但是老板们只想看排班率所以我们最终做的表应该是这样需要计算出排班率排班率=排班人数/总人数合计之外的每一个单元格...都需要引用除了最基础的等于=引用我们还有一种更加万能的Vlookup+Match的方法这样无论日期怎么变化无论日期顺序是否能对上我们都不用更改公式例如A部门,2月1日的排班率应该这么写 =...B17 单元格为排班率日期 A2:K2 单元格为我们排班人数的日期 M2:N8单元格是总人数其中分子排班人数的公式是 VLOOKUP($A18,$A$1:$K$8,MATCH(B$17...,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配我们用Match函数动态确定列号 MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0) 分母总人数比较简单就是常规的Vlookup VLOOKUP...部门合计我们需要确定部门的行号即可为防止部门变动最好也用公式确定行号这一块可以有两种写法一种是用Sum,Offset,Index,Match函数组合 =SUM(OFFSET(INDEX

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在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

在本文中，我将讨论“重写深度生成模型”（https://arxiv.org/abs/2007.15646）一文，该文件可直接编辑GAN模型，以提供所需的输出，即使它与现有数据集不匹配也是如此。...尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔，但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。因此，如果我们只想生成法线脸，就没有问题。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...快速的解决方案是简单地使用照片编辑工具编辑生成的人脸，但是如果我们要生成大量像这样的图像，这是不可行的。因此，GAN模型将更适合该问题，但是当没有现有数据集时，我们如何使GAN生成所需的图像？...例如，假设我们有一个在马匹上训练过的StyleGAN模型，并且我们想重写该模型以将头盔戴在马匹上。我们将所需的特征头盔表示为V ‘，将上下文中的马头表示为K’。

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在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型

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V-3-3 在没有vCenter的情况下

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