超链接仅应用于单词的一半 - 腾讯云开发者社区

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质量仅41mg的磁驱动多模式软体机器人，有望应用于胃部检查和治疗

用磁铁控制的金鱼这里当然不是要讨论这个魔术，而是讨论一种现象：利用磁场来控制运动。这种控制方式目前已经广泛应用于软体机器人领域当中，而这类机器人被称为磁控机器人。...相比于有线机器人，由于磁场对生物细胞和组织无害，因此磁控机器人可以应用于生物医学应用领域当中。...他们通过控制外部磁场的参数实现了机器人的移动、抓取和运输微小型物体，该机器人有望应用于胃病的检查和靶向药物释放治疗当中。...在施加不同大小的磁场时，测量了机器人磁腿的变形角度，实验结果表明机器人腿的变形角度随着磁场大小的增加而增加，机器人最大移动速度可达3.9 mm/s。...机器人抓取、运输和释放目标的示意图机器人抓取、运输和释放目标物体 ▍有望应用于胃部的检查和治疗此前，软体机器人应用于医疗领域的潜力已经被大家所了解，如下面的软体机器人可以用于去除血栓。

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1天烧掉10万美元的ChatGPT正式开放API：成本大砍90%，75万个单词仅收费2美元

ChatGPT API：2 美元可输出约 75 万个单词据介绍，OpenAI 此次开放 API 的是 ChatGPT 模型家族成员 gpt-3.5-turbo，也是 ChatGPT 产品使用的同款模型...根据 OpenAI 官网的解释，token 可以理解为一个非结构化的单词，1000 个 token 大概对应 750 个词。也就是说，2 美元即可输出 75 万个单词。...使用 gpt-3.5-turbo 的开发者将始终获得 ChatGPT 推荐的稳定模型，但同时也可以灵活选择更符合需求的特定模型版本。...Whisper 在面对各个水平的语言学习者时，都能达到与人类相近的理解能力，由此实现真正的开放式对话实践和极为准确的反馈。...摩根士丹利的分析认为，ChatGPT 的一次回复可能会花掉 OpenAI 2 美分，大约是谷歌搜索查询平均成本的七倍。

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最新报告：71%的AI检测器无法检测出ChatGPT撰写的钓鱼邮件

字符长度在1500个或更多（大约200 -375个单词之间）时，攻击更有可能依赖于社会工程。...通常，社会工程策略会与不同的有效负载相结合（见图3）。【图3：仅依靠社会工程的网络钓鱼邮件数量】组织是否该担心LLM和网络钓鱼？这一切都取决于组织的防御能力。...如果组织仅依靠传统的基于签名和声誉的边界检测，那么是时候部署云电邮安全（ICES）解决方案了，它不依赖于定义库和域名检查来确定邮件是否合法。...隐藏在众目睽睽之下数据显示，超过一半（55.2%）的网络钓鱼邮件包含混淆技术，以帮助网络罪犯逃避检测。到目前为止，使用混淆技术的网络钓鱼邮件比例在2023年跃升了24.4%，达到55.2%。...几乎一半（47.0%）使用混淆的网络钓鱼邮件包含两层内容，以增加绕过邮件安全防御的机会，确保邮件成功发送给目标收件人。不到三分之一（31.0%）的邮件只使用了一种混淆技术。

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什么是自然语言处理?#NLP系列课01

当年五笔输入法流行的时候，拼音输入法的智能程度非常低，用户需要为每一个拼音从大量的同音字中选择正确的汉字，输入速度非常慢。...而据可查数据显示，美国市场智能音箱用户量在2019年1月已达6640万，换算下，相当于亚马逊Echo的用户数将在4000万+，亚马逊应用于智能音箱Echo无疑成为了全球范围内截至目前最为成功的消费级AI...- 马尔科夫链马尔科夫链是最早用于语言生成的算法之一。它仅通过使用当前单词来预测句子中的下一个单词。...马尔科夫链学习每一个单词之间的关系来计算下一个单词的概率。 ?...- 思考题目前的技术，很多时候，机器能理解一半的含义就够了

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万字长文带你一览ICLR2020最新Transformers进展（上）

两个模块分别是使用标准自注意的全局提取器和使用轻量级深度卷积的局部提取器。作者指出这种方法可以减少一半模型的整体计算，使其适合于移动端。...本文另一个有趣的想法是通过限制每个节点查询仅关注其子树，使用子树遮罩来过滤掉多余的噪声。这种归纳偏差的引入方式会增加计算和存储成本，文章使用参数共享来减轻这种成本。...Transformer-XH引入了一种新的注意力变体eXtra Hop Attention，可以将其应用于由边（例如，超链接）连接的文本序列图。...除了单词级建模之外，由于许多重要的语言应用程序都需要理解两个序列之间的关系，因此通常在训练过程中添加诸如下一个句子预测（NSP）之类的句子级分类任务。...第一个是单词结构目标(word structural objective)，即输入的三字组（trigram）被随机打乱，模型必须重新构造其原始顺序。这是与常规MLM并行完成的。

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对数据进行模糊匹配搜索（动态规划、最长公共子串、最长公共子序列）

在搜索时常常在输入一半或者输入错误时，搜索引擎就给出智能提示。...倘若要在一堆数据中对一个关键词进行匹配搜索，传统做法是把数据拆分开，然后遍历他们，看看是否包含这个关键词，对于 “fin” 和 “finish” 这样存在包含关系的单词来说是没问题的，但是对于 “fish...” 和 “finish” 这样并不存在包含关系的单词就失效了，这时候期望计算出两个单词的相似性，比如 “fish” 和 “finish” 都包含 “ish”，“ish” 的长度是 3，我们可以理解相似性为...（3 + 1 = 4），于是使用最长公共子序列对最长公共子串进行升级来查找所有序列中最长子序列，版本管理中使用的 git diff 就是建立在最长公共子序列的基础上。...转载必须包含本声明，保持本文完整，并以超链接形式注明作者后除和本文原始地址：https://blog.mazey.net/1595.html （完）

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Day1_Markdown语法练习- CG

Markdown代码语法要将单词或短语表示为代码，请将其包裹在反引号 (`) 中。...Mac的反引号打法是英文键盘中Tab键上/1键左的那个键 At the command prompt, type nano. This is the first line. 8....Markdown转义反引号通过将单词或短语包裹在双反引号中，表示为代码的单词或短语中包含一个或多个反引号 Use `code` in your `Markdown` file....Markdown 链接语法超链接Markdown语法代码：[超链接显示名](超链接地址 "超链接title") 这是一个链接 Markdown语法。 12.

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【Python】编程练习的解密与实战（二）

初识Python Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有简洁而清晰的语法，被广泛应用于软件开发、数据科学、人工智能等领域。...生成偶数个随机数，将前一半升序排列，后一半按降序排列。统计一个txt的英文文档，里面包含哪些单词，各个单词出现的频率如何。研究代码 1....生成偶数个随机数，将前一半升序排列，后一半按降序排列。...统计一个txt的英文文档，里面包含哪些单词，各个单词出现的频率如何。 import numpy as np import pandas as pd str=open("....利用集合去重，统计各单词出现次数，使用pandas的DataFrame表示单词及频率。总结 Python领域就像一片未被勘探的信息大海，引领你勇敢踏入Python数据科学的神秘领域。

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Go-Excelize API源码阅读（三十九）——SetCellHyperLink

可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。使用本类库要求使用的 Go 语言为 1.15 或更高版本。...、单元格坐标、链接资源和资源类型设置单元格的超链接。...每个工作表中的包含最大超链接限制为 65530 个。该方法仅设置单元格的超链接而不影响单元格的值，若需设置单元格的值，请通过 SetCellStyle 或 SetSheetRow 等函数另行设置。...然后遍历ws.Hyperlinks.Hyperlink超链接对象，如果超链接的Ref字段为我们的参数cell，即放置超链接的单元格。...我们就将超链接在xlsxHyperlink切片内的超链接和索引都保存。每个工作表中的包含最大超链接限制为 65530 个。

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SI持续使用中

例如，如果缩放比例为50％，则它将是父样式字体尺寸的一半。胆大选择样式的粗体属性（如果有）。斜体选择样式的斜体属性（如果有）。强调选择样式的下划线属性（如果有）。...通常，您将在程序中键入标识符的名称，但是您可以在此处键入任何字符串，并且将在项目范围内进行搜索。如果仅键入一个单词，搜索将非常快。搜索范围此下拉列表包含文件类型列表。...如果您选择其他搜索方法，则将匹配项限制为仅整个单词。跳过无效代码如果启用，则仅搜索在条件编译下处于活动状态的代码。...关键字变体如果启用了“查找单词变体”选项，则Source Insight还将查找您指定的关键字的不同结尾形式。...这与键入此表达式具有相同的效果： ? 单词变体应用于每个关键字词。例如，如果您指定：保存写这意味着必须存在“保存”和“写入”。启用单词变体后，此搜索将等效于： ?

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Markdown高级教程

缩进一个或多个列表项可创建嵌套列表代码 1.行内代码，要将单词或短语表示为代码，请将其包裹在反引号 () 中2.转义反引号，要表示为代码的单词或短语中包含一个或多个反引号，则可以通过将单词或短语包裹在双反引号...) 或下划线 (___) ，并且不能包含其他内容链接链接文本放在中括号内，链接地址放在后面的括号中，链接 title 可选超链接 Markdown 语法代码：[超链接显示名](超链接地址 "超链接...例如，您可以添加链接，代码（仅反引号（`）中的单词或短语，而不是代码块）和强调我们不能添加标题，块引用，列表，水平规则，图像或 HTML 标签代码块创建代码块我们可以通过把行缩进四个空格或一个制表符来创建代码块...标识符可以是数字或单词，但不能包含空格或制表符。标识符仅将脚注参考与脚注本身相关联在输出中，脚注按顺序编号。在括号内使用另一个插入符号和数字添加脚注，并用冒号和文本（[^1]:footnote）。...若要删除单词，请在单词前后使用两个波浪号 ~~ Markdown 代码： ~~Hi Jeremy~~ 运行效果： Hi Jeremy Emoji 表情我们可以在 Markdown 编辑时通过复制粘贴的方式添加表情

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轻松掌握ajax底层实现原理

原生的ajax虽然在实际开发中很少编写，但如果想将js高级框架底层学明白，那ajax的原理是必须要求精通的。 ...1、页面全部刷新比如说在百度的网站上，搜了一个信息，展示出下面一些很多信息，其中有一个东西叫超链接。我一点超链接跳转到下一个页面，这就不是页面局部刷新，这叫页面全部刷新。...简单点说就是在百度的一个页面上我点了一个超链接，点完之后跳到另外一个窗口里，在另外一个窗口当中去浏览信息，这叫页面的全部刷新。...举个例子：现在这是一个浏览器，这边是爱奇艺正在播放视频，假如说已经缓冲完了播放到一半了，右边有一个登录的一个表单，我们通过用户名密码点登录，那么这个登录的请求它是一个页面全部刷新，这样操作会有什么问题？...超详细的跨域的解决方案视频中有Ajax跨域这部分内容，在我们整个软件界来说，跨域是很有名的一个单词，但市面上还没有像本套视频一样将跨域讲的这么详细的，能讲这么底层的。

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记忆相关脑电研究：神经信息流在感知和记忆重塑的走向是相反的

所有实验都使用简单的联想记忆范式，被试学习单词线索和日常物体之间的任意关联，然后利用单词线索来提示回忆对象。...二是实验一中每张图片出现2次，实验2中每张图片仅出现1次。行为实验2—记忆反应时任务：单词—对象的联结仅测试1次，实验1是2次。 ? 图1 行为实验的刺激材料和实验设计。...a.所有实验材料（共128个）包含两个属性：一是感知属性，一半为彩色图片一半为线条图；二是语义属性，一半为有生命的一半为无生命的。 b....编码阶段要求被试将图片与单词进行联结，赋予每个单词感知属性或语义属性（每个组块8个试次）；检索阶段给被试呈现单词，要求其根据编码阶段的习得内容来回忆并对单词进行分类，并记录反应时。...a 要求被试将对象与单词关联起来，后面出现单词提示时尽可能生动地重建对象，并且当产生生动的图像时再按键。

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Markdown 语法笔记

要加粗并用斜体显示单词或短语的中间部分，请在要突出显示的部分前后各添加三个星号，中间不要带空格。...图片转义反引号如果你要表示为代码的单词或短语中包含一个或多个反引号，则可以通过将单词或短语包裹在双反引号(``)中。...超链接Markdown语法代码：[超链接显示名](超链接地址 "超链接title") 对应的HTML代码：超链接地址" title="超链接title">超链接显示名这是一个链接...例如，您可以添加链接，代码（仅反引号（```）中的单词或短语，而不是代码块）和强调。您不能添加标题，块引用，列表，水平规则，图像或HTML标签。...标识符可以是数字或单词，但不能包含空格或制表符。标识符仅将脚注参考与脚注本身相关联-在输出中，脚注按顺序编号。

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文本浏览器w3m

即使在没有鼠标支持的情况下也可以检查网页的输出。本文列出常用的快捷键。...,ESC v 向上翻页 l,C-f 焦点向右 h,C-b 焦点向左 j,C-n 焦点向下 k,C-p 焦点向上 J 向下滚动一行 K 向上滚动一行 ^,C-a 到行首 $,C-e 到行尾 w 到下一个单词...W 到上一个单词 > 右移一屏 < 左移一屏 ....屏幕右移一列 , 屏幕左移一列 g,M-< 到首行 G,M-> 到末行 ESC g 到指定行 Z 当前行居中 z 当前列居中 TAB 转到下个超链接 C-u,ESC TAB 到上个超链接 [ 到第一个超链接...] 到最後一个超链接超链接操作 RET 打开超链接 a, ESC RET 链接另存为 u 查看链接url i 查看图片url I 查看图片 ESC I 图片另存为 : 标记rul字符串为锚点 ESC

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破解36年前魔咒！Meta推出反向训练大法消除大模型「逆转诅咒」

实体保留反转：对给定的训练样本运行实体检测器，将非实体也拆分为单词。然后将非实体的单词进行颠倒，而表示实体的单词保留原有词序。...以一对一的方式随机配对实体a和b，训练数据包含所有（a→b）映射对，但仅包含一半的（b→a）映射，另一半作为测试数据。模型必须从训练数据中推断规则a→b ⇔ b→a，然后将其推广到测试数据中的对。...恢复人名上表展示了确定人全名的反转任务，当仅给出出生日期确定一个人的全名时，反转任务的准确性仍然接近于零，——这是因为在本文采用的实体检测方法中，日期被视为三个实体，因此在反转中不会保留它们的顺序。...如果将反转任务简化为仅确定人的姓氏，则单词级别的反转就足够了。另一个可能会令人感到惊讶的现象是，实体保留方法可以确定该人的全名，但不能确定该人的姓氏。...相比之下，逆向训练仅使用1万亿token，但使用相同的数据子集在从左到右和从右到左两个方向上进行训练，——两个方向合起来是2万亿个token，在计算资源上做到公平公正。

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AI帮助保护濒危的印第安语言——塞内卡

全世界有近7000种语言，其中约一半被认为是濒危语言。这意味着他们中的许多人不在学校教授，语言不在商业或政府中使用，并且经常与计算机键盘不兼容。...该团队首先使用预建的深度神经网络（DNN）声学模型训练大量英语数据，并通过转移学习将该模型应用于塞内卡语。...使用NVIDIA Tesla P100 GPU和cuDNN加速的 TensorFlow深度学习框架，Jimerson和他的同事用155分钟的音频训练了网络，其中包括13000个单词，其中包括由几位以塞内卡语为母语的成年人录制和转录的...1.3万个单词。...目前，该团队专注于降低单词错误率，他们认为这是由于训练数据集较小。该团队表示，他们开发的合成数据可以降低单词错误率，但该模型仍需要一些工作。

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高级选择器

E[attribute ~= val] 选择属性attribute的值是用空格分隔的多个单词，其中一个单词的值等于val的E元素 E[attribute |= val] 选择属性attribute的值是用连字符...E元素 E[attribute ^= val] 选择属性attribute的值以val开头的E元素，val为完整的单位或单词的一部分 E[attribute $= val] 选择属性attribute的值以...attribute属性的元素，例如我是超链接我也是超链接我没有href属性 css部分 a[href]{ color...: green; } 效果如果选择多个属性，格式：E[属性1][属性2] 我是超链接我也是超链接单词，所以css样式生效了 E[attribute |= val]选择器：选择属性attribute的值是用连字符“-”分隔的单词，并以val开头的E元素，主要用于lang属性，比如”en”、“

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分享一款基于web的开源word文档编辑器

word文档编辑器类似的效果, 同时还支持很多灵活可配置的 API, 可以帮助我们定制属于自己的文档编辑平台, 如果你刚好也想着手实现, 这个项目将非常适合你....如：分页符）、只读、表单（仅控件内可编辑）、打印（不显示辅助元素、未书写控件及前后括号）。默认：编辑 defaultType?: string // 默认元素类型。...: string // 默认超链接颜色。默认：#0000FF header?: IHeader // 页眉信息。{top?:number; maxHeightRadio?...: WordBreak // 单词与标点断行：BREAK_WORD首行不出现标点&单词不拆分、BREAK_ALL按字符宽度撑满后折行。默认：BREAK_WORD watermark?...默认：{color: '#FFFFFF'} // ...更多配置 } 当然还有很多有意思的api, 大家也可以参考它的文档: 最终附上一个完整的demo效果: 如果你觉得这款开源项目很有趣，请不吝点赞

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谷歌发布机器翻译模型最新版本Universal Transformer，性能提高近50%

通过并行处理所有单词并让每个单词在多个处理步骤中处理句子中的其他单词，Transformer比复制模型更快地训练。值得注意的是，它也比RNN产生了更好的翻译结果。...但是，现在这个转换应用于每个符号的次数（即循环步骤的数量）可以提前手动设置（例如，到某个固定数字或输入长度），或者可以通过动态决定Universal Transformer本身。...首先，允许Universal Transformer仅应用单个变量似乎是限制性的，特别是与学习应用固定的不同功能序列的标准Transformer相比。...除了允许Universal Transformer将更多计算应用于更模糊的符号之外，如上所述，它还允许模型使用输入的总体大小（更长的序列的更多步骤）来缩放功能应用的数量，或者动态地决定如何通常根据训练期间学到的其他特征将该功能应用于输入的任何给定部分...这是标准Transformer无法做到的事情，因为它包含仅应用一次的固定堆栈的学习转换块。但是，虽然增加理论力量是可取的，但团队也关心经验表现。

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