她会看到一个网站上有我正在分享的文件列表，还有一个“下载文件”按钮。 关于OnionShare如何工作的关键点是该网站直接托管在我的电脑上，而不是托管在某个数据中心的服务器上。...回到我的电脑上，OnionShare在文件发送完成的那一刻自动停止共享，同时OnionShare地址完全从互联网上消失，再也不会重现。...在我计算机上的OnionShare中，我可以看到我收到的所有文件的状态。...OnionShare计算出现了多少404错误（文件未找到Web请求），并且在第20个404错误中，它假定有人试图猜测slug并自动停止服务器。这使攻击者有20次机会正确猜出这两个单词。...事实证明，互联网上看到推文的任何人都可以通过发出20次404错误来强制您的服务器停止。 （顺便说一下，这种情况确实发生了，有些服务器一直在关闭，因为人们一直在制造404错误。）
处理标点符号，数字和停止词：NLTK 和正则表达式 在考虑如何清理文本时，我们应该考虑我们试图解决的数据问题。对于许多问题，删除标点符号是有意义的。...这样的词被称为“停止词”；在英语中，它们包括诸如“a”，“and”，“is”和“the”之类的单词。方便的是，Python 包中内置了停止词列表。...如果你的计算机上还没有该库，则需要安装该库；你还需要安装附带的数据包，如下所示： import nltk nltk.download() # 下载文本数据集，包含停止词 现在我们可以使用nltk来获取停止词列表...")] print words 这会查看words列表中的每个单词，并丢弃在停止词列表中找到的任何内容。...在机器学习中，你不应该使用测试集来拟合你的模型，否则你将面临过拟合的风险。 出于这个原因，我们将测试集保持在禁止状态，直到我们准备好进行预测。
最后，如果我们设法为我们的图像和单词找到常见的嵌入，我们可以使用它们来进行文本到图像的搜索！ 由于其简单性和高效性，第三种方法将成为本文的重点。 我们该怎样实现这个过程？...那么，我们该如何在实际中使用深度学习表示来创建搜索引擎？ 我们的最终目标是拥有一个搜索引擎，它可以接收图像并输出相似的图像或标签，可以接收文本并输出类似的单词或图像。...在下图中，这过程由绿色突出显示的嵌入层表示，该嵌入层位于最终分类层之前。 ? 对于我们的嵌入，我们在最终分类层之前使用该层。...我们可以看到搜索一直偏向于寻找孪生类猫物体。我们不再显示任何瓶子，这个结果很棒。你可能会注意到我们的最后一张照片是一只羊！...标记 我们现在只需将我们的图像提供给我们训练有素的网络，就可以轻松地从任何图像中提取标签，并保存输出成大小为 300 的矢量，并从 GloVe 中找到我们的英语单词索引中最接近的单词。
然后，选择的单词和图像再次传递给模型，直到我们满足停止条件，即我们获得特殊的句子结束标记（即）作为下一个单词，或者我们超过了预先定义的步骤数。...BEAM SEARCH（定向搜索解码器） 在贪婪解码器中，我们在每一步都考虑一个字。如果我们可以在每一步跟踪多个单词并使用它们来生成多个假设会怎样呢?...其中t为步长，x为输入图像，y为生成的单词。停止条件与贪心搜索相同，贪心搜索假设在遇到或超出预先定义的最大步数时停止。...使用训练好的模型后生成文字的过程 ? 开始和停止单词以绿色和红色突出显示，灰色文本显示该步骤或时间点的序列得分。...上图的文字描述生成过程 ? 您可能已经注意到解码器没有在“street”处停止，这是因为我们的stop条件需要精确的“”令牌。
Go语言是如何编译成二进制文件的package mainimport "fmt"func main() { fmt.Println("面向加薪学习-从0到Go语言微服务架构师")}在命令行执行 go...runtime包compile -o 编译输出到 pkg.a编译过程2图片创建exe目录link链接到a.out把a.out该名成menu1总结:看到上面的过程已经把runtime包放到我们的二进制文件中了...3.编译过程在编译原理中，有一个名词:AST(抽象语法树) = Abstract Syntax Tree1. 把源代码变成文本，然后把每个单词拆分出来2. 把每个单词变成语法树3....可以到runtime目录中找到rt0_darwin_amd64.s找到这个文件(由于我的电脑是mac，所以找到了这个，其他平台可以找各自的),这是一个汇编文件。...在之前的学习，我们知道编译过程有链接的时候，就会从main_main去找main.main。这个时候，才真正执行到我们程序员写的代码中。 go:linkname main_main main.main
翻译 | 老赵 莫青悠 校对 | 付腾 整理 | MY 当一个 NLP（自然语言处理）在观察我的写作风格（也是如何处理我自己的 Facebook 数据！） ?...我们正在生产： 我们的原始数据删除了标点符号和小写 删除了停止词的数据 我们的数据源于此 我们的数据被推崇 考虑到这一点，我们现在可以创建一个基本对象，该对象将保存我们的文件数据，并允许用于在同一天集合来自...那么，如果我们想要绘制单个单词以查看我们的用法如何从顶部单词到底部单词衰减，该怎么办？我们可以编写一个通用的柱状图函数，如下所示： ?...可以看到我在 Facebook 上有 2,147 天的文字活动。 我的首要词是“哈哈”（在那里并不奇怪）。 总词汇大小为 19,508 个单词：o 而且我已经使用了近 400 万个字符。...现在让我们编写一些函数来描绘我们的单词使用情况： ? 我们得到： ? ? 我觉得有趣的是，在 2013 年中期，我使用了很多单词。
在这一篇文章里，我们将介绍：如何将上一节搭建的 OpenWhisk 服务作为服务器，并使用自己的 macOS 作为客户端。然后，在这之上运行我们的 Serverless 应用。.../wsk$ sudo mv wsk /usr/local/bin 为客户端获取密钥 接着，我们需要到我们的 vagrant 虚拟机，为客户端分配一下密钥。...23bc46b1-71f6-4ed5-8c54-816aa4f8c502:123zO3xZCLrMN6v2BKK1dXYFpXlPkccOFqm12CdAsMgRU4VrNZ9lyGVCGuMDGIwP 在客户端设置...shared/whisk.system/utils shared/whisk.system/watson-speechToText...使用 Node.js 创建一个 hello, world。
我们会把否定词从停止词中去掉，因为在情感分析期间可能会有用处，因此在这里我们对其进行了保留。...词干也被称为单词的基本形式，我们可以通过添加词缀的方式来创造一个新词，这个过程称为变形。考虑“jump”这个词。...▌删除停用词 那些没有或几乎没有意义的词，尤其是在从文本构建有意义的特征时，被称为停用词或停止词。如果你在语料库中统计一个简单的术语或词的频率，这类词通常频率最高。...O 标记表示该标签不属于任何短语。当后面跟着的是同类型之间不存在O 标记时，后续标记一直使用 B 标记。...你可以看到已经在新闻文章中找到了两个名词短语（NP）和一个动词短语（VP）。每个单词的 POS 标记都是可见的。我们也可以用树的形式来表示。
这个名为newstest2017的样本集是去年秋天在WMT17的研究会议上发布的。 那么，令人惊讶的是，研究人员能够多快实现这一里程碑——尤其是考虑到机器翻译是人们几十年来一直试图解决的问题。...在微软的博客中，负责微软语音、自然语言和机器翻译工作的技术人员黄学东表示:“在机器翻译任务中，实现人类的平等是我们所有人都梦寐以求的。我们只是没想到我们能这么快就击中它。”...人工智能和语音识别技术的进步使得语音助手能够在我们的智能手机和家庭中找到方法，帮助消费者处理日常的计算任务，控制智能家居设备，以及新闻和娱乐的目的。...但是，要求对网页或新闻文章进行机器翻译仍常常会出现同样难以理解的单词混乱，充其量只能让你大致了解所讲的内容，但几乎不可能深层次的理解。 要真正理解文章中所说的内容，你需要一个人的帮助。...但是你可以尝试新的翻译系统在微软的网站:https://translator.microsoft.com/neural(该网站警告称，有时可能运行得较慢)。
介绍 在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。...词根提取和词形还原：词干通常是可能的单词的基本形式，可以通过在词干上附加词缀，如前缀和后缀来创建新单词。这就是所谓的拐点。获取单词基本形式的反向过程称为“词根提取”。...如果你在语料库中做一个简单的词或词的频率，这些词的频率通常是最高的。像a、an、the、and等词被认为是停止词。没有一个通用的停止词列表，但是我们使用了一个来自“nltk”的标准英语停止词列表。...由于本文的重点是特征工程，所以我们将构建一个简单的文本预处理程序，该程序的重点是删除特殊字符、额外的空格、数字、停止词和把文本语料库的大写变成小写。...可以清楚地看到，特征向量中的每一列表示语料库中的一个单词，每一行表示我们的一个文档。任何单元格中的值表示该单词(用列表示)在特定文档中出现的次数(用行表示)。
介绍 在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。...词根提取和词形还原：词干通常是可能的单词的基本形式，可以通过在词干上附加词缀，如前缀和后缀来创建新单词。这就是所谓的拐点。获取单词基本形式的反向过程称为“词根提取”。...如果你在语料库中做一个简单的词或词的频率，这些词的频率通常是最高的。像a、an、the、and等词被认为是停止词。没有一个通用的停止词列表，但是我们使用了一个来自“nltk”的标准英语停止词列表。...由于本文的重点是特征工程，所以我们将构建一个简单的文本预处理程序，该程序的重点是删除特殊字符、额外的空格、数字、停止词和把文本语料库的大写变成小写。...任何单元格中的值表示该单词(用列表示)在特定文档中出现的次数(用行表示)。因此，如果一个文档语料库由所有文档中的N唯一单词组成，那么每个文档都有一个N维向量。
---- 导入库 我们将在一个单元中编写该程序，该程序代码大约有50行。...---- 生成隐藏字 在游戏过程中，我们希望玩家能够看到所猜单词包含多少个字母。为此，我们可以创建一个字符串列表，其中每个字符串都是一个下划线。...为更清楚的理解，请查看表4-5中有关该过程的示例。让我们在单词中使用“ pop”，在“ p”中使用为猜测。...该变量一直为空列表，因此 到目前为止，让我们实现它。...我们介绍了为什么列表在Python中如此重要以及如何在我们的程序中使用它们。还介绍了Python提供的两个循环：for循环和while循环。
Screen Capture API 屏幕捕获API正如其名，允许我们捕获屏幕内容，使构建屏幕录制器的过程变得轻而易举。我们需要一个视频元素来显示捕获的屏幕。开始按钮将启动屏幕捕获。...Fullscreen API Fullscreen API 在全屏模式下显示一个元素或整个页面。...，而第一种方法只会在我们切换到另一个标签时触发。...这样做的好处是可以在一个独立的线程中执行繁重的处理，使得主线程（通常是UI线程）能够在没有被阻塞/减慢的情况下运行。...当你拥有一个可调整大小的侧边栏时，它非常有用。
提供一个单词，在字典中找到它的兄弟。描述数据结构和查询过程。 ---- 思路1：使用hash_map和链表 （1）首先定义一个key，使得兄弟单词有相同的key，不是兄弟的单词有不同的key。...（4）当需要找兄弟单词时，只需求取这个单词的key，然后到hash_map中找到对应的链表即可。 这样创建hash_map时时间复杂度为O(n)，查找兄弟单词时时间复杂度是O(1)。...---- 附：如何判断一条单链表是否存在环路，以及找出环路的入口 快慢指针：在表头设置两个指针fast与slow，fast指针与slow指针同时向前移动，但是fast每次移动2个节点，slow每次移动1...个节点，若fast指向null或者fast==slow时停止，这时如果fast指向null，则说明没有环路，若fast==slow则说明有环路。...然后fast和slow在同时以每次一个节点的速度向前移动，当他们再次重合时，就是环路入口。
选择默认的开发者模式，点击next 安装组件，需要耗时五分钟左右 如图所示，一直选择next 设置用户密码 点击excute，等待一会后，点击finish 安装完成 三.MySQL启动与停止...右键点击，便可以控制其停止 2.方式2：cmd命令行控制 我们在安装时，把我们的MySQL命名为 MySQL80 搜索cmd： 打开“命令提示符”对话框 在windows命令行输入以下命令即可控制...net start mysql80 //启动 net stop mysql80 //停止 四.MySQL客户端连接 1.方式1：MySQL提供的客户端命令行工具 点击菜单找到MySQL命令行客户端...指的是连接ip -P ：指的是连接端口 3.配置PATH环境变量 搜索栏搜索“高级系统设置”，打开 点击“环境变量” 选择Path，点击编辑 点击新建，我们要增加一个mysql的环境变量...在磁盘中找到我们安装MySQL的位置 一直点击，直到bin； 把改目录地址拷贝下 把复制的地址，粘贴到我们上面未完成的步骤中 依次点击确定，配置PATH环境变量完成
解决任何NLP任务前要知道的7个术语 标记：它是将整个文本分割成小标记的过程。占卜是根据句子和单词两个基础来完成的。...,'python', 'is', 'awsome'] 停止词：一般来说，这些词不会给句子增加太多的意义。在NLP中，我们删除了所有的停止词，因为它们对分析数据不重要。英语中总共有179个停止词。...词干提取：它是通过去掉后缀和前缀将一个单词还原为词根的过程。 词形还原：它的工作原理与词干法相同，但关键的区别是它返回一个有意义的单词。主要是开发聊天机器人、问答机器人、文本预测等。...词性标注：它是将一个句子转换为一个元组列表的过程。每个元组都有一个形式(单词、标记)。这里的标签表示该单词是名词、形容词还是动词等等。...安装:pip install gensim CoreNLP Stanford CoreNLP的目标是简化对一段文本应用不同语言工具的过程。这个库运行速度非常快，并且在开发中工作得很好。
Kaggle竞赛由一个数据集组成，该数据集可以从网站上获得，需要使用机器、深度学习或其他数据科学技术来解决问题。...在这篇文章中，我们利用一个典型的例子，来给大家演示如何参加Kaggle竞赛: 开发一个模型来预测一条推特(tweet)内容是否与灾难有关。 使用模型对Kaggle提供的测试数据集进行预测。...在下面的代码中，您将注意到我使用了一个set_option 命令。这个来自Pandas库的命令允许您控制dataframe结果显示的格式。...另一个有用的文本清理过程是删除停止字。停止词是非常常用的词，通常传达很少的意思。在英语中，这些词包括“the”、“it”和“as”。...这个过程的第一步是将数据分割成标记或单个单词，计算每个单词在文本中出现的频率，然后将这些计数表示为一个稀疏矩阵。CountVectoriser函数可以实现这一点。
自2012年以来，深度学习在图像分类或物体检测等感知任务中的效果慢慢开始超越或碾压经典方法，如直方梯度图（HOG）。...下面让我们思考一些方法： 方法1的工作流程 在方法1中，我们构建了一个端到端模型，该模型在所有的图像上进行训练，将图像作为输入，并输出所有图像的相似度得分。...预测过程耗时很短（一次前向传播过程即可），但是，当每次添加新图像时，我们都需要重新训练得到一个新模型。此外，当类别多的时候，也会很难正确地优化它。...图像的嵌入大小为4096，而单词的嵌入大小为300，如何使用一个来搜索另一个？此外，即使两个嵌入大小都相同，它们也会以完全不同的方式进行训练，因此图像和相关单词很可能不会发生有随机相同的嵌入。...标注 现在可以轻松地从任何图像中提取标签，只需将我们的图像提供给训练有素的网络，保存出来的大小为300的矢量，并从GloVe中找到英语单词索引中最接近的单词。
带着问题去看书学习啦~ HTML5＋CSS3＋JavaScript Web 前端开发案例教程（慕课版）【不推荐】，微信读书中找到的学习Web前端书籍，第9章开始啦，耶(＾－＾)V 习题 9-1 调用事件的方法有几种...冒泡型事件（Bubbling）：从DOM树型结构上理解，就是事件由子节点沿父节点一直向上传递直到根节点；从浏览器界面视图HTML 元素排列层次上理解就是，事件由具有从属关系的最确定的目标元素一直传递到最不确定的目标元素...9-5 如何移除事件监听器 IE： element.attachEvent ('onclick', observer); // 注册事件监听器 element.detachEvent('onclick...', observer); // 移除事件监听器 DOM标准： // 第一个参数是事件名称，第二个参数 observer 是回调处理函数，第三个参数注明该回调处理函数是在事件传递过程中的捕获阶段被调用还是冒泡阶段被调用...此篇正篇中，鼠标的移出事件这里就写错了单词，有点误人子弟的意味。至于示例，可以参考一下，自己练习练习，当然也是有好处的。起码敲代码会逐步熟练。
为了明确理解这个过程，我们看下滑动窗是如何处理这个短语的: 在一开始的时候，窗口锁定在句子的前三个单词上: ? 我们把前两个单词单做特征，第三个单词单做标签: ?...从这个例子中我们能学到，一个单词的前后词语都带信息价值。事实证明，我们需要考虑两个方向的单词(目标单词的左侧单词与右侧单词)。那我们该如何调整训练方式以满足这个要求呢，继续往下看。...重新审视训练过程 现在我们已经从现有的文本中获得了Skipgram模型的训练数据集，接下来让我们看看如何使用它来训练一个能预测相邻词汇的自然语言模型。 ? 从数据集中的第一个样本开始。...我们将特征输入到未经训练的模型，让它预测一个可能的相邻单词。 ? 该模型会执行三个步骤并输入预测向量(对应于单词表中每个单词的概率)。因为模型未经训练，该阶段的预测肯定是错误的。...然后我们就可以停止训练过程，丢弃Context矩阵，并使用Embeddings矩阵作为下一项任务的已被训练好的嵌入。
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