前言 本文将介绍一种基于模板的中文命名实体识别数据增强方法，自然语言处理中最常见的一个领域就是文本分类。文本分类是给定一段文本，模型需要输出该文本所属的类别。...命名实体识别不同于文本分类，但又和文本分类密切相关，因为实体识别是对每一个字或者词进行分类，我们要识别出的是一段字或词构成的短语，因此，上述文本分类中的数据增强可能会让实体进行切断而导致标签和实体不一致...这里，介绍一种基于模板得实体增强方法，能够解决上述得问题的同时，使得模型的性能进一步得到提升。...下的数据。...，随机不放回从实体文件中提取实体替换文本中的类型。
github地址：https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf 1、熟悉数据 msra数据集总共有三个文件： train.txt：部分数据 当.../o test.txt：部分数据 今天的演讲会是由哈佛大学费正清东亚研究中心主任傅高义主持的。...testright.txt：部分数据 今天的演讲会是由/o 哈佛大学费正清东亚研究中心/nt 主任/o 傅高义/nr 主持的。...sen in line: # sen = sen.strip().split() #每一个字符串列表再按照弄空格划分，然后每个字是：当/o if len(sen)==0: #过滤掉为空的...中间步骤的df_data如下： ? 需要注意的是上面的训练、验证、测试数据都是从训练数据中切分的，不在字表中的字会用'unknow'的id进行映射，对于长度不够的句子会用0进行填充到最大长度。
关于ICMPExfil ICMPExfil是一款基于ICMP的数据提取和过滤工具，该工具可以帮助广大研究人员通过有效的ICMP数据包传输数据。...我们可以使用客户端脚本来传递希望过滤的数据，然后再通过目标设备将数据传递到运行的服务器上。...无论你是经验丰富的安全专家，还是功能强大的安全系统，都只能查看到有效的ICMP数据包，数据包的数据结构没有任何的安全问题，我们的数据也不会隐藏在ICMP数据包中，因此通过审查数据包并不能够查看到我们所要提取或过滤的数据...工具下载 由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。...服务器开启/关闭 我们只需要运行下列命令即可启动服务器: sudo python3 server.py 服务器运行之后，它需要根据接收数据的来源来映射输入。
摘要 关注公众号回复关键字【 基于Spring的数据库读写分离 】获取完整实现代码。...数据库读写分离 MySQL主从数据库搭建 基于AbstractRoutingDataSource实现多数据源切换 @Transactional 测试 1.数据库读写分离 数据库读写分离的实现主要有两种方式...基于中间件的实现在数据库作扩容增加负载节点时，业务应用无感知，不需要修改任何代码都可以获取连接到新的节点，当然实现起来相对复杂。...本文的实现我们基于Spring的AbstractRoutingDataSource来实现。 2....基于AbstractRoutingDataSource实现多数据源切换 整个实现大约有以下核心类： DataSourceName：定义数据源的名称 TargetDataSource注解：程序在运行时需要选择的数据源
介绍 之前使用的全是基于内存的认证，这里使用基于数据库的认证。...设计数据表 这里设计数据表 [wp_editor_md_c80226e17602863cd62006de14c028b6.jpg] 创建项目 这里使用Mybatis作为项目。... 配置数据库 spring: datasource...root password: ABCcba20170607 url: jdbc:mysql://cdb-1yfd1mlm.cd.tencentcdb.com:10056/test 创建对应的实体类...private Boolean enabled; private Boolean locked; private List roles; @Override // 实体类和
比如： 开发环境，应用需要连接一个可供调试的数据库单机进程 生产环境，应用需要使用正式发布的数据库，通常是高可用的集群 测试环境，应用只需要使用内存式的模拟数据库 Spring框架提供了多profile...二、 区分Bean对象 首先，我们先看看如何基于Profile来定义一个Bean。...Spring中的profile入参。...SpringApplication.setAdditionalProfiles则是无论如何都会附加的profile，优先级最高。...五、 案例 最后，我们在SpringBoot中演示一个使用Profile的例子。 一般，在开发环境和生产环境中的数据源配置是不同的，借助Profile我们可以定义出不同环境的数据源Bean。
同时，安全实体记录了许多潜在的关系类型，这些关系类型有助于跨越这三个流行数据库进行安全性分析和理解。为了支持安全实体关系的推理，基于翻译的知识图谱表示学习处理采用三重独立的方式进行实体预测。...同时，安全实体记录了许多潜在的关系类型，这些关系类型有助于跨越这三个流行数据库进行安全性分析和理解。为了支持安全实体关系的推理，基于翻译的知识图谱表示学习处理采用三重独立的方式进行实体预测。...因此可以从安全数据库的知识图中获取更多结构和文本信息。团队设计了大量的实验来评估我们提出的模型在预测安全实体关系方面的有效性。...Contributions 团队做出了以下贡献： 设计了一个高级文本增强的GAT模型，以更好地表示和学习安全知识图中的结构和文本知识，该知识图集成了软件漏洞、弱点和攻击模式 将2−hop的相邻节点作为附加信息...团队首先构建一个安全知识图谱，该图基于VE、CWE和CAPEC数据库的所有安全知识。
这些模型通过表征学习适当地选择内容，连贯地组织内容，并按语法对其进行描述，将实体视为词汇标记。在这项工作中，我们提出了一个以实体为中心的神经网络架构来生成数据到文本。...我们的模型创建了动态更新的特定实体表示。文本是在数据输入和实体内存表示的条件下生成的，在每个时间步使用分层注意。我们在RotoWire基准上进行了实验，并在自建的棒球域上新数据集（五倍大）。...为此本文提出了一个以实体为中心的数据到文本生成的神经架构。这里并不是将实体作为普通的标记来处理，而是创建实体特定的表示(即。它会随着文本的生成而动态更新。...模型通过解码器生成描述性文本，解码器为每个实体增加了一个内存单元和一个处理器。在解码器中的每个时间步，处理器都会计算实体的更新表示形式，作为候选实体内存与其先前值之间的插值。...此外，MLB数据集在数据大小方面是其5倍(即，成对的表格和比赛摘要)。将我们的实体模型与一系列最近提出的神经结构进行比较，包括编码器-解码器模型。
这些内容不但严重影响用户体验，而且还可能发生违规的运营风险。面对这些迫切需要，达观数据提供了垃圾信息过滤服务，精准定位并剔除不良信息。...为了克服标注样本不足的难题，垃圾信息过滤可以引入半监督学习方法来增强信息处理的能力。半监督学习方法的优势是能够在只有少量标注数据的条件下，综合利用已标注数据和未标注数据的信息，达到较好的过滤效果。...NetSpam认为节点的分类是基于评论网络中该节点与其他节点的关系完成的，关联的两个节点会有较高的概率带有同样的标签。...id=2783370 SpEagle论文认为垃圾信息过滤需要充分用到包括文本、时间戳和评分在内的元数据和评论网络，并且需要将这它们融合到一个体系内。...3 达观数据垃圾信息过滤工程实践 达观的文本挖掘系统在多个模块里面都使用到了半监督学习的方法，主要方式是通过外部知识来对训练样本进行语义扩展，然后结合数量较多的未标注样本选取预测置信度高的子集作为新样本加入训练集进行模型训练
动态路由的实现方式多种多样，研究一下基于数据方式的动态路由。 1....plugin 的配置 自动化资源过滤。...如 application.properties 和 application.yml 的资源过滤、 包括 profile 多环境配置的 自动化插件配置 不需要配置 maven 打包 plugin 插件配置...动态加载路由 实现 RouteDefinitionRepository 接口，Spring自动从数据库中读取路由配置；采用 nacos 作为服务发现与配置中心，nacos 自动触发心跳检测，网关基于心跳检测会自动刷新数据库路由配置...配置加载自定义的路由 spring-gateway 默认是先从 application.yml 文件加载路由配置；这里通过 AutoConfigureBefore 注解，加载数据库的路由配置。
目标 了解ApacheShiro是什么，能做什么； 通过QuickStart 代码领会 Shiro的关键概念； 能基于SpringBoot 整合Shiro 实现URL安全访问； 掌握基于注解的方法，以实现灵活定制...(会话管理) 支持独立的会话管理 Cryptography(加密) 利用加密算法保证数据安全 其他特性非核心，但是非常有用 web应用支持 如JavaEE、Spring的整合支持 缓存 用于提升安全管理的效率...图中涉及了若干个模块，关于每个模块的大致作用如下： Subject 交互实体，对应于当前用户。...简而言之应用程序依赖于 Subject 实体来标识当前的用户，而SecurityManager 则通过Realm接口读取数据，进而实现 Subject 的关联管理。...以上是基于RBAC(基于角色的权限控制) 的设计，RBAC 目前的应用非常广泛 在 web应用访问中，某些页面是允许任何人访问的，某些需要登录用户，比如个人中心 而某些页面需要具备一些特权，比如vip资料
，最像关系数据库的。...他支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bjson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。...这就是 Spring Data 带给我们的好处，使用相同的 API ，统一访问不同的数据源。o(￣▽￣)ｄ 点赞。...具体的，胖友可以自己跑跑，妥妥的。 3. 基于方法名查询 示例代码对应仓库：lab-16-spring-data-mongodb 。 在 《芋道 Spring Boot JPA 入门》 文章的「4....具体的，胖友可以自己跑跑，妥妥的。 4. 基于 Example 查询 示例代码对应仓库：lab-16-spring-data-mongodb 。 实际场景下，我们并不会基于 Example 查询。
二、框架简介 语言：纯Java开发 定位：应用在启动时全量加载DB数据，在运行中增量加载到内存做处理。 一个简单的数据加载框架。 三、工作原理 ?...原理描述： 1、基于注解，以及Spring的 BeanPostProcessor完成对象实例化、配置、初始化之后放入内存缓存中供第2步使用。...2、基于Spring 的 SmartLifecycle ，当Spring容器加载所有bean并完成初始化之后，会接着回调实现该接口中对应的方法，该方法中便实现了全量加载的逻辑。...原理描述： 1、在每个job数据加载完毕后会往record表中插入一条消息记录，消息内容就是数据加载的：应用ID(applicationID)+应用名(applicationName)+节点(IP)+数据加载类的全路径...2、用户在打开的页面刷新即可获取数据加载详情。 3、采用异步插入的方式是为了不影响应用正常启动的速度。
spring与druid可以实现动态数据源，夸库查询，读写分离等功能。现在说一下配置： 1、需要配置多个spring数据源 spring-data.xml <bean id="sqlSessionFactory" name="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.<em>spring</em>.SqlSessionFactoryBean...-- 配置一个连接在池中最小生存<em>的</em>时间，单位是毫秒 --> <!
- 商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品 - 浏览大量无关的信息和产品，信息过载问题，用户难以获取所需要的信息 分类 基于内容的推荐 根据用户的历史数据，推荐用户感兴趣的产品...兴趣学习： 利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的item的特征数据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；典型的有监督分类问题，理论上机器学习里的分类算法都可用 3....产生推荐： 通过比较上一步得到的用户profile与候选item的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item。...特征提取、建模 依赖用户 方法 新用户 新商品 冷门商品 特殊商品 潜在兴趣 特征提取、建模 依赖用户 基于内容 × √ √ √ × 需要 × 协同过滤 × × × × √ 不需要 √ 基于内容的推荐...，无法发现用户的潜在兴趣，且对于非结构化特征的数据（电影、音乐等艺术作品）难以准确描述 协同过滤推荐，可以发现潜在兴趣，不用提取特征、建模，因此对艺术作品有效；冷启动问题 UserCF 和 ItemCF
可以让你快速构建基于Spring的Web应用程序，内置多种Web容器(如Tomcat)，通过启动入口程序的main函数即可运行； Druid：Alibaba 开源的数据库连接池，号称 Java 语言中最好的数据库连接池...└── impl --- 服务层实现 ├── mapper --- 数据访问层，与数据库交互为 service 提供接口 ├── entity --- 实体对象...├── dto --- 持久层需要的实体对象（用于服务层与持久层之间的数据传输对象） └── vo --- 视图层需要的实体对象（用于服务层与视图层之间的数据传输对象...-- 它继承自 spring-boot-dependencies，保存了基本的依赖信息（来自spring-boot-dependencies）、项目的编码格式、JDK 的版本、执行打包操作的配置、自动化的资源过滤等信息...-- namespace:改mapper.xml映射文件的唯一标识并且必须和数据处理层的接口的路径相同--> <mapper namespace="com.lizhengi.mapper.EventMapper
文本抽取任务Label Studio使用指南 1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档...）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取...填写项目名称、描述 命名实体识别、关系抽取、事件抽取、实体/评价维度分类任务选择``Relation Extraction`。...添加标签(也可跳过后续在Setting/Labeling Interface中配置) 图中展示了实体类型标签的构建，其他类型标签的构建可参考2.3标签构建 2.2 数据上传 先从本地上传txt格式文件...separator: 实体类别/评价维度与分类标签的分隔符，该参数只对实体/评价维度分类任务有效。默认为"##"。
文本抽取任务Label Studio使用指南 图片 1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档...）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取 目录...填写项目名称、描述 图片 命名实体识别、关系抽取、事件抽取、实体/评价维度分类任务选择Relation Extraction`。...添加标签(也可跳过后续在Setting/Labeling Interface中配置) 图片 图中展示了实体类型标签的构建，其他类型标签的构建可参考2.3标签构建 2.2 数据上传 先从本地上传txt格式文件...separator: 实体类别/评价维度与分类标签的分隔符，该参数只对实体/评价维度分类任务有效。默认为"##"。
前言 今天开始就做一个个人博客实战项目了,首先就项目环境的搭建，万丈高楼平地起。这篇 博客主要讲解基于maven的ssm项目整合。 1、ssm系统架构 ?...这里写图片描述 整合步骤 第一步: MyBatis和Spring整合，通过Spring管理mapper接口。 使用mapper的扫描器自动扫描mapper接口在Spring中进行注册。...第三步： 由于SpringMVC是Spring的模块，无需整合这两个。 项目架构: ?...文件 整合主要步骤 开启包扫描 配置druid数据源 列表内容 配置sqlSessionFactory 开启mybatis dao接口扫描 具体配置注解讲的很清楚 <?...* @author xp * @Description 博主信息实体类 */ @Component //注册bean 为spring容器管理 public class Blogger implements
本文示例基于Spring Boot 1.5.x实现，如对Spring Boot不熟悉，可以先学习我的这一篇：《Spring Boot 1.5.x 基础学习示例》。...总结 ：Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云原生应用开发工具，它为基于JVM的云原生应用开发中涉及的配置管理、服务发现、熔断器、智能路由、微代理、控制总线、分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式...Hystrix：容错管理组件，实现了熔断器 Ribbon：客户端负载均衡的服务调用组件 Feign：基于Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件 Zuul：网关组件，提供智能路由、访问过滤等功能...此示例中演示了PRE类型的过滤器，部分场景下，想要禁用部分过滤器，只需要在配置文件中设置即可，例如这里禁用PreRequestLogFilter过滤器： zuul: # 禁用指定过滤器设置 PreRequestLogFilter...主要功能是收集系统的时序数据，从而追踪微服务架构的系统延时问题，此外还提供了一个非常友好的界面来帮助追踪分析数据。
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