我读过关于XSS攻击以及如何防止它们的文章。
在例2中,他们说:
如果它们是为<或open筛选的,则应该尝试各种编码方法:
我使用Bean验证2.0 (JSR 380)来保护app,使用@SafeHtml注释来保护每个String字段。
问题是,当我尝试测试owasp示例中的各种模式时:
User user = new User();
user.setFirstName("aaa<img src=`~`onerror=prompt(666)>a");
user.setMiddleInitial("<script>alert(docum
我刚刚开始在NLP中使用pytorch。我找到了一个教程,它使用from keras.preprocessing.text import one_hot并在给定词汇表大小的情况下将文本转换为one_hot表示。
例如:
输入是
vocab_size = 10000
sentence = ['the glass of milk',
'the cup of tea',
'I am a good boy']
onehot_repr = [one_hot(words, vocab_size) for wo
我在mysql命令行中使用以下sql创建了一个表a_tb:
create table a_tb( id int not null auto_increment, w_time timestamp default current_timestamp,a int default -1, PRIMARY KEY ( id ));
+--------+-----------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra
我正在尝试设置一个游戏对抗赛,让每个玩家只玩一次,并最大化游戏总数。在15个可能的对战中,我试图弄清楚应该选择哪种组合的p1和p2。
我尝试过的代码:尝试1
with cte1 as(
select p1,p2,ROW_NUMBER() over(partition by p1 order by (select 0) desc) rn
from #tempgame
) ,cte2 as (select p1,p2,ROW_NUMBER() over(partition by p2 order by (select 0) desc) rn
from cte1
where rn=1
)sele
我正在用Pytorch编写序列神经网络的序列。在official Pytorch seq2seq tutorial中,有一个注意力解码器的代码,我不能理解/认为可能包含错误。 它通过连接输出和此时的隐藏状态来计算每个时间步的注意力权重,然后乘以一个矩阵,得到一个大小等于输出序列长度的向量。注意,这些注意力权重不依赖于编码器序列(在代码中命名为encoder_outputs ),我认为它应该依赖于编码器序列。 此外,the paper cited in the tutorial还列出了三种不同的得分函数,可用于计算注意力权重(本文的3.1节)。这些函数都不是简单地连接和乘以一个矩阵。 因此,在
我想重现:
来自论文。我想知道,如何在pytorch中真正实现这一点?我的主要困惑是,例如,对于loss_f,我使用的是torch.nn.CrossEntropy()标准。我是否只需要从以下位置更改已有的代码:
loss = criterion(outputs+r, labels)
loss.backward()
至:
loss = criterion(outputs+r, labels)
loss = loss + c * r.norm(2)
loss.backward()
或者类似的东西(当然要在优化器中包括r!)。我知道这不太正确,因为我没有显式地展示我是如何实现x+r或超立方体约束
我试图在A100图形处理器上使用我当前的代码,但是我得到了这个错误:
---> backend='nccl'
/home/miranda9/miniconda3/envs/metalearningpy1.7.1c10.2/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning:
A100-SXM4-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The curre