前两章,我们已经把window对象详细给大家探讨了一遍。这次我们介绍另一个网页中核心的对象:“document对象”。注意,document对象是window对象中的子对象。
今天是618购物节,辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么?本文以某东为例,Python爬取618活动的畅销商品数据,并进行数据清洗,最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中,名列前茅的商品是哪些?销售数据如何?用户好评如何?等等
在IDA动态调试-没啥卵用的静态加固中,我构造了一个畸形的ELF文件,虽然能够糊弄一下IDA的静态分析,但是动态分析无效。
本章节为大家讲解emWin支持的框架窗口控件,外加上一章节为大家讲解的窗口控件,对话框所必须的两个主体控件就为大家都进行了讲解,这样可以方便我们后续讲解其它控件。
首先声明一点:即便你没有一点点编程基础,也可以跟着这套课程来入门小程序开发。因为本套课程主要就是面向零基础人员。所以讲解的都是一些通俗易懂的入门技能。所以完全不用担心自己不懂编程。
前两天有个朋友向我求助,她在写毕业论文时,不小心将论文里的中文双引号替换为英文的了,各种原因导致无法回退,8万多字的论文,眼看就要交了,该怎么办?
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可,而 Python 就不用多说了。
由于现代的 LaTeX 系统主要以 pdf 文件为输出方式,因此它可以用来生成各种专门的电子文档,诸如书籍、文章、幻灯片等。
从今天开始,知晓程序会在每周一,为你带来全新的「晓周报」栏目。 在「晓周报」里,你可以简单了解上周微信小程序的新能力、新动向。
5. 请求(Request) 从客户端到服务器端的请求消息包括,消息首行中,对资源的请求方法、资源的标识符 及使用的协议。考虑到局限性更大的HTTP/0.9的向后兼容问题,有两种合法的HTTP请求 格式: Request = Simple-Request | Full-Request Simple-Request = "GET" SP Request-URI CRLF Full-Request = Request-Line ; Section 5.1 *( General-Header ;
近年来,自动视频理解的研究经历了多次范式转变。随着神经网络的兴起,最初的问题是如何设计一种架构来输入时空信号[49, 68]。鉴于有限的视频训练数据,焦点随后转向了从图像分类预训练借用参数初始化[7]。为了提供视频预训练,一项工作已经在标注视频分类数据集上做出了昂贵的努力[27]。
Word支持页眉和页脚。页眉是出现在每个页面的上边距区域中的文本,与文本主体分开,并且通常传达上下文信息,例如文档标题,作者,创建日期或页码。文档中的页眉在页面之间是相同的,内容上只有很小的差异,例如更改部分标题或页码。页眉也称为运行头。
作者前文介绍了三个漏洞,包括Chrome浏览器保存密码渗透解析、通过Chrome浏览器实现Win10蓝屏、音乐软件解密功能复现。这篇文章将介绍基础知识,详细讲解PE文件格式,熟悉各种PE编辑查看工具,针对目标EXE程序新增对话框等,这也为后续PE病毒和恶意代码的攻防打下扎实基础。这些基础性知识不仅和系统安全相关,同样与我们身边的APP、常用软件及系统紧密联系,希望这些知识对您有所帮助,更希望大家提高安全意识,安全保障任重道远。
android中沉浸式状态栏的文章已经满大街了,可是在实现某些效果时,还是得各种搜索,测试一通后,最后还常常满足不了要求,即使好不容易在一部手机上满足了需求,放在另外一手机上,发现效果还各种不适配。今天把自己这几天学到的关于沉浸式状态栏知识进行总结下。
多模态学习近期在大型语言模型的推动下,已经在图像文本对话和文本到图像生成任务上取得了进展。这激发了向视频理解和生成任务的转向,允许用户在视频和语言模态间进行交互。因此,桥接前述模态的详细且高保真的视频标题对于推进该领域的发展至关重要。
资源管理(用于服务器鉴权,用户分配资源菜单)、数据字典、定时计划(定时调度引擎)、系统属性(多环境系统参数定义)、系统数据源(系统支持多数据源的数据获取,系统数据源的动态切换,读写数据源的分离)、工作台(个人自定义首页)、流水号、常用脚本管理、自定义对话框、系统树
本节开始一个全新的系列,是整套 Python 第三阶段的课。我把整套知识体系分成四个模块:
互联网将全球信息互连形成了信息时代不可或缺的基础信息平台,其中知识分享服务已经成为人们获取信息的主要工具。为了加快互联网知识共享,出现了大量以知乎为代表的问答社区[1] 。用户注册社区后可交互式提出与回答问题达到知识共享和交换。然而,伴随用户急剧增多,平台短时间内积攒了数目巨大、类型多样的问题,进进超过有效回复数,严重降低了用户服务体验。如何将用户提出的问题有效推荐给可能解答的用户,以及挖掘用户感兴趣的问题是这些平台面临的严重挑战。这种情况下,工业界和学术界对以上问题开展了广泛研究,提出了一些针对问答社区的专家推荐方法提高平台解答效率[2] 。现有工作大多利用基于内容的推荐算法解决该问题[3-6],比如配置文件相似性、主题特征相似性等,匹配效果依赖于人工构建特征的质量。近年来,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、Attention 注意力机制为代表的深度学习技术不断収展,幵且已经成功应用到文本挖掘领域。相比于传统方法,深度模型可以学习到表达力更强的深度复杂语义特征。于是,出现了一些深度专家推荐算法,比如DeepFM[7] 、XDeepFM[8] 、CNN-DSSM 等,大大幅提升了传统推荐算法的准确度。虽然以上工作很好地实现了专家推荐,但都是根据用户长期关注的话题及相关解答历史刻画用户兴趣,产生的推荐结果也相对固定。随着时间推移,用户会不断学习新知识,其关注点及擅长解答的问题也很可能収生改变,由此会产生用户兴趣变化,甚至短期兴趣漂移[10] 。这些动态变化会严重影响推荐算法效果,所以如何动态刻画用户兴趣就显得尤为重要。其实,用户历史回答行为具有明显的时间序列关系,通过对已解答问题的序列分析有很大可能感知用户兴趣变化。近年来,循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)被广泛用来处理序 列 数 据 , 比 如 长 短 期 记 忆 网 络 ( Long Short-Term Memory, LSTM)、门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)等,可以根据前面状态输入结合当前模型状态产生当前输出。该类方法可与 CNN结合处理问题内容序列数据,从用户历史解答行为中挖掘长期与短期兴趣,从而动态产生当前兴趣。综合以上讨论,本文提出了结合注意力机制与循环神经网络的问答社区专家推荐算法,能够根据用户历史解答序列动态构建用户兴趣特征,实现推荐结果随时间収展不断调整。 主要工作与贠献如下:(1)基于预训练词嵌入模型分别实现了问题标题与主题标签的语义嵌入向量表示,将 CNN 卷积模型与 Attention 注意力机制结合,构造基于上下文的问题编码器,生成不同距离上下文的深度特征编码。(2)问题编码器对用户历史回答的问题迚行序列编码,利用长短期记忆循环神经网络 Bi-GRU 模型处理编码后的问题序列,幵结合用户主题标签嵌入向量构造用户兴趣动态编码器。(3)将问题与用户编码器产生的深度特征点积运算后加入全连接层实现相似度计算产生推荐结果。在知乎公开数据集上的对比实验结果表明该算法性能要明显优于目前比较流行的深度学习专家推荐算法。
理解人类行为,如细粒度标注和分析,在以人为中心的多模态智能领域[21, 25, 93]至关重要,并且可以从人机交互和机器人技术到医疗保健和安保的具身智能中受益。
618购物节,辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么?本文以某东为例,Python爬取618活动的畅销商品数据,并进行数据清洗,最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中,名列前茅的商品是哪些?销售数据如何?用户好评如何?等等
前面已经介绍了shinydashboard框架的标题栏和侧边栏的输入项部分,这节介绍一下侧边栏的菜单项(menu items),侧边栏的菜单项主要用于切换不同的主体界面,点击不同的菜单项,主体呈现出不同的界面内容。
“ matplotlib-bilibili,抖音很火的动态数据视频自动生成(第四节)-视频,语音自动合成”
还记得上一节中我们所提到的数据动态视频吗?这次,为了让大家更加方便的制作自动生成视频,我们可在excel中自由配置数据,方便大家操作,并且还增加了视频和语音自动合成的方式。
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)#x轴,y轴,控制图线的格式,具体格式如下:
对于 report 和 book 文档类,结构类似,但它们提供了更多的章节级别,例如 \chapter 用于书籍中的章节。以下是一个使用 book 文档类的示例:
4月26日,FreeBuf咨询发布了一篇名为“我们用ChatGPT写了一份AI安全报告”(点击阅读)的文章,很多读者留言希望我们可以分享是如何做到的,所以有了今天这篇文章。 本文将分享训练ChatGPT(最新GPT-4模型版本)并生成报告的全过程,并就ChatGPT使用过程中存在哪些常见的问题,如何使用ChatGPT来最大化提升学习、工作效率等问题进行探讨。 以下是AI安全报告生成全过程。 基础架构 选题 优质的选题能够帮助学术研究者快速确定报告的切入点,引导读者捕捉报告的主旨,使整个报告呈现更
上一节介绍了《centos下安装redis》,系统安装了redis之后,但是php程序里不能直接和redis相连。需要通过相应的扩展驱动才能操作redis。下面,就来介绍下centos环境中安装phpredis扩展驱动的方法。 1、执行如下命令下载扩展包: wget https://github.com/phpredis/phpredis/archive/2.2.6.tar.gz 2、执行phpize,准备动态安装扩展: /usr/local/php/bin/phpize 结果如下图所示,表示准备就绪:
在页面设计中,我们经常会遇到同一个前端事件通常会涉及到多个事件的触发,且每个事件有自己的触发前置条件。本次迭代除了能支持添加事件触发的动作外,还支持点击设置事件的高级属性,高级属性中支持“启用二次确认”的配置,能在事件触发后让用户进行配置二次确认。
在终端会话中设置环境变量FLASK_APP=microblog.py,然后执行flask run命令来运行应用。包含这个应用的Web服务启动之后,你可以通过在Web浏览器的地址栏中键入URL http://localhost:5000/ 来验证。
一些话 Hello~ 我是不干人事的Tanger,首先欢迎你阅读我的文章?,也很期待各位大佬的指正,如果对这篇文章感兴趣的话,不妨收藏一下⭐本页面,如果有什么想对作者说的话可以通过两种方式联系作者:
网站,现在可谓是司空见惯,就连本书作者也有个人网站(www.itdiffer.com),用以向读者提供所编写书籍的参考资料。那么,怎么制作网站?如果从理论上说,这是一个听起来、讲起来都比较复杂的事情。首先要全面了解有关计算机网络的有关知识(推荐阅读《计算机网络》,谢希仁编著,电子工业出版社出版),然后要能够运用多项技术,比如搭建服务器并部署有关程序、创建数据库、编写网站代码(还分前端和后端)、配置网站域名等,甚至还要考虑网站的并发量、安全性。所以,通常制作网站的项目,都是由若干个人组成一个团队协作完成。
上一节,我们实现了一个简单的文件上传接口,服务端的文件保存我们使用koa-body来完成。
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作,因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面,torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低,这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR,所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说,现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作,感兴趣可以阅读:基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是,它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库,并且非常方便的在这个IR上做Pass,同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
去年10月份开始研究相关的协议与资料,中途乱七八糟的事情差点没坚持下来,寒假期间修修补补,上礼拜把Btbook发布了,经过社交网络发布之后,发生了裂变式的分享,上线第三天UV就达到了两万多,也算是对这几个月工作的一点肯定吧。
课程内容 Ø Panarama控件 Groceries是一个简易的购物清单应用程序,我们可以用它来一步一步建立自定义的购物清单。根据个人的喜好,我们可以命名并添加尽可能多的购物页面。能够方便地添加记录,这是本应用程序的特点,比如,批量添加、选择最喜欢的商品以及选择最近购买的商品等等。 Groceries应用展示了Panorama控件,这是Windows Phone平台上具有标志意义的用户控件,它被广泛地应用于手机上的“hub”界面(例如人脉、图片等等)。粗略地说,Panorama控件的
你好!这是由一个刚毕业的学生,由于项目所需,需要通过Java后台的方式打印Word文档,因此在对大量能操作word的Java API中,选择了Apache POI。以下将简单分享一下这个在学习和开发这个基于POI的word文档打印工具时,一些心得:
一:源起 1.何为CB/S的应用程序 C/S结构的应用程序,是客户端/服务端形式的应用程序,这种应用程序要在客户电脑上安装一个程序,客户使用这个程序与服务端通信,完成一定的操作。 B/S结构的应用程序,是浏览器/服务端形式的应用程序,这种应用程序不用在客户端部署任何东西,客户只需要通过浏览器与服务端通信,来完成一定的操作。 两种类型的程序优缺点对比: 对比内容 C/S结构的应用程序 B/S结构的应用程序 部署 较困难 方便 升级
本教程来自华东师范大学汤银才教授,本人已授权。为了获得更好的阅读体验,可在文末直达原文网站。前两期内容见:R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(中);R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(上)
我们在刷朋友圈刷微博的时候,总会强调一个『刷』字,因为看动态的时候,当把内容拉到屏幕末尾的时候,APP 就会自动加载下一页的数据,从体验上来看,数据会源源不断的加载出来,永远没有尽头。
碎片(Fragment)是一种可以嵌入在活动当中的UI片段,它能让程序更加合理和充分地利用大屏幕的空间,因而在平板上应用得非常广泛。虽然碎片对你来说应该是个全新的概念,但我相信你学习起来应该毫不费力,因为它和活动实在是太像了,同样都能包含布局,同样都有自己的生命周期。你甚至可以将碎片理解成一个迷你型的活动,虽然这个迷你型的活动有可能和普通的活动是一样大的。
作者名:1_bit 简介:CSDN博客专家,2020年博客之星TOP5,蓝桥签约作者。15-16年曾在网上直播,带领一批程序小白走上程序员之路。
关于双足机器人运动的研究已经进行了几十年,但仍然没有一个能够对各种运动技能进行稳健控制的通用框架。挑战来自于双足机器人欠驱动动态的复杂性以及与每种运动技能相关的不同规划。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 又到一年毕业季,你的论文定稿了吗?很多小伙伴在进行论文排版时,总会遇到各种各样的问题,本文就来手把手教大家如何从头开始给自己的论文排一个好看的版式! 排版思维及页面设置 论文排版的顺序和书写的顺序不完全相同。 论文排版主要包括:前置部分(封 面、诚信书、致谢、摘要及目录)、正文、参考文献和附录。 小贴士 较为高效的排版方法是,在书写的过程中完成正文的排版。然后进行参考文献、附录的排版,最后添加前置部分,即封面、目录等。 在调整文本之前,一定要先做好页面
在平时的分析当中,经常会碰到PE结构的文件,虽然 010 Editor 等工具会提供一个模板,把各个部分都详细的标记出来,但是在调试的时候,经常会需要在 VS 等程序框中进行调试,所以,就需要对PE结构有一定的了解,才能够快速定位到自己想要的地方。
随着新的“生成代理”论文的发布,LLM刚刚达到了一个重要的里程碑——通过使用 LLM,生成代理能够在受《模拟人生》启发的交互式沙箱中模拟类人行为。代理架构扩展了语言模型,以存储代理使用自然语言的完整体验记录,随着时间的推移将这些记忆合成为更高级别的反射,并动态检索它们以规划行为。
这节我们来看一个非常重要的设计模式——代理模式,尽管我们工作中可能很少用到,但它是很多框架重要功能的基石,肘,我们开始吧。
“ matplotlib-bilibili,抖音很火的动态数据视频自动生成(第三节)-柱形数据视频”
我手上这本《Java并发编程的艺术》的版次是:2019年3月第1版第14次印刷。
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