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Flask实现BasicAuth基础认证以及DigestAuth摘要认证

在前后端分离的开发中,我们一般会基于 REST 的规则设计 API,而单纯的 HTTP 请求是无状态的,要求浏览器客户端在每一次请求都要提供认证的信息,那么怎么去便利地让 HTTP 提供认证呢?...HTTP 协议提供了两种认证机制:Basic 和 Digest。 而在 Flask 框架中,有一个库Flask-HTTPAuth可以让我们很方便实现这两个认证功能,下面来示例演示一下。...image-20200918152426433 认证失败 image-20200918152444962 使用 Curl 的方式测试如下: 认证成功 [root@dev ~]# curl -u john...Fri, 18 Sep 2020 07:34:42 GMT {"error":"Unauthorized access"} [root@dev ~]# Digest authentication 摘要认证示例...image-20200918155240399 认证失败 image-20200918155258499

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Paper | ACL2018 抽取摘要之 NEUSUM

/ 抽取摘要 太长不看版 本文提出了一种端到端的抽取文本摘要模型(NEUSUM)。...主要思想 基于深度学习的抽取摘要的方法基本分为以下四个步骤:句子编码、文章编码、句子打分、摘要选择。...本文针对这一现象,提出了一种端到端的抽取文本摘要模型(NEUSUM),将选择策略集成到打分模型中,解决了此前抽取文本摘要中句子打分和句子选择这两部分割裂的问题,端到端且不再需要人为干预。...问题定义 抽取摘要的目的在于抽取能够包含文章重要信息的句子,句子打分越高,其包含的信息越重要,越成为表示文章的摘要句。...模型结构 基于深度学习的抽取摘要的方法基本分为以下四个步骤:1.句子编码、2.文章编码、3.句子打分、4.摘要选择。

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自动文本摘要

文本摘要 之前写过另一篇文章。现在,我将介绍一下如何做文本摘要。...读完这篇文章,你将学到 什么是文本摘要 如何从网上提取数据 如何清洗数据 如何搭建直方图 怎么给句子打分 如何抽取最重要的句子/或者做简单摘要 在这之前,我建议大家学习并熟悉以下内容 正则表达式...自然语言处理 网页抽取 什么是文本摘要 文本摘要 是一种缩短文档的过程,这是为了对原始文档的要点进行总结。...文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子,对整个文档进行有代表性的总结或抽象,而在图像摘要中,系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。...图8 如何只抽取分值最高的几个句子 短摘要 步骤6:找出最适合的句子 我利用heapq包来找出了7个最适合的句子来作为维基的这篇ANN文章的摘要

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《解密并行和分布深度学习:深度并发分析》摘要记录

在使用分布内存的多台机器上,可以使用简单的通信机制,如TCP/IP或远程直接内存访问(RDMA)。在分布内存机器上,还可以使用更方便的库,如消息传递接口(MPI)或Apache Spark。...在分布环境中,可能有多个独立运行的SGD实例(训练代理),因此必须对整个算法进行调整。...集中式:为DNN训练设计集中式和分布网络架构取决于多种因素,包括网络拓扑、带宽、通信延迟、参数更新频率和期望的容错能力。...通信结束后,集中式参数更新由PS执行,分布更新由各节点单独计算。在后一种情况下,每个节点都创建自己的优化器。...其他的GA架构搜索方法包括对dnn的多级分层表示(图24b),通过专门的变异实现异步分布竞赛选择(集中式、基于队列的实现)。

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BERT文本摘要

或者为一份文件提供一份摘要?如你所知,这个过程对我们人类来说是乏味而缓慢的——我们需要阅读整个文档,然后专注于重要的句子,最后,将句子重新写成一个连贯的摘要。 这就是自动摘要可以帮助我们的地方。...通常,机器摘要分为两种类型 摘要提取:如果重要句子出现在原始文件中,提取它。 总结摘要:总结文件中包含的重要观点或事实,不要重复文章里的话。这是我们在被要求总结一份文件时通常会想到的。...:https://arxiv.org/pdf/1908.08345.pdf BERT总结摘要的性能 摘要旨在将文档压缩成较短的版本,同时保留其大部分含义。...总结摘要任务需要语言生成能力来创建包含源文档中没有的新单词和短语的摘要摘要抽取通常被定义为一个二值分类任务,其标签指示摘要中是否应该包含一个文本范围(通常是一个句子)。...仅适用于CNN/DailyMail数据集 alpha,集束搜索中长度惩罚的alpha值(值越大,惩罚越大) min_length,摘要的最小标记数 max_length,摘要的最大标记数 BERT_Sum_Abs

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IJCAI 2018 | 腾讯知文等提出新型生成摘要模型:结合主题信息和强化训练生成更优摘要

另外,机器翻译任务通常在输入和输出序列之间有一些直接词义层面的对应,这在摘要任务中却没那么明显。 自动摘要技术有两种类型,即抽取(extraction)和生成(abstraction)。...抽取摘要 [Neto et al., 2002] 的目标是通过选择源文档中的重要片段并将它们组合来生成摘要;而生成摘要 [Chopra et al., 2016] 则是根据文档的核心思想来重新组织生成摘要...不同于抽取摘要,生成方法能够针对源文档的核心思想重新组织摘要语言,并确保所生成的摘要语法正确且保证可读性;这更接近于人类做摘要的方式,因此也是本论文关注的方法。...就我们所知,这是生成文本摘要中首个采用卷积框架结合联合注意力机制引入主题信息的研究,这能将主题化的和上下文的对齐信息提供到深度学习架构中。...我们在 Gigaword、 DUC-2004 和 LCSTS 数据集上进行实验评估,结果表明我们提出的方法在生成摘要上的优越性。

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