这是计算器程序，如何对未知数量的输入进行编码？ - 腾讯云开发者社区

问：我正在尝试编写一个用于测试的 bash 脚本，该脚本接受一个参数并通过 curl 将其发送到网站。我需要对值进行 url 编码，以确保特殊字符得到正确处理。最好的方法是什么？...这是我到目前为止的基本脚本: #!/bin/bash host=${1:?'...使用 curl -V 来检查你的版本。提问者的脚本可以改写为 #!/bin/bash host=${1:?'...，在另一个窗口执行命令 bash curl-test.sh example.com "ABC efg" 进行测试，抓包截图如下：可以发现参数 "ABC efg" 被编码成为 ABC%20efg，即字符空格被编码为...等特殊字符都有其对应的 URL 编码。参考文档： stackoverflow question 296536 https://manpages.org/curl

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如何用点云对车辆和行人进行识别分类？这是MIT学生的总结

过去几个月我的大部分工作，就是想办法让Voyage的自动驾驶出租车对车辆和行人进行分类。我使用的工具是三维视图（LiDAR点云）+深度学习。...其中一个替代方案是手动挑选与物体类别高度相关的物理特征信息，也就是对我们的模型进行一些特征工程。在这个过程中，我的导师教会了我一件事：实验、实验、实验。...我的成果这个夏天我的收获之一，就是学会使用一个很棒的快速可视化工具。在Vispy的帮助下，我对大量的点云进行了有序的可视化，然后在类似真实世界的环境中对模型进行调试。...（插播一个量子位之前的报道：《PyTorch还是TensorFlow？》）我搭建的模型之一，是一个编码解码器（Encoder-Decoder）网络，能够对多个通道的输入数据进行分类预测。...而编码解码器模型可以通过识别场景中的模式并直接转变为预测来回避这样的问题。 △ 工作中的编码器-解码器模型。模型还很粗糙。

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面试官问我：平常如何对你的Java程序进行调优？

6 GC 诊断 Java GC 解决了程序员管理内存的风险，但 GC 引起的应用暂停成了另一个需要解决的问题。...我们对线上进行了紧急回滚，并通过 jmap 和 jstack 对其中某台服务器的现场进行保存。图 12. 通过 MAT 分析堆栈现场 ?...对于坏代码的定位，除了常规意义上的代码审查外，借助诸如 MAT 之类的工具也可以在一定程度对系统性能瓶颈点进行快速定位。...客户往往会频繁的对物料的出价进行调整，从而间接给数据库系统造成较大的负载压力，也加剧了死锁发生的可能性。下面以搜狗商业平台某广告系统广告物料调价的案例进行说明。...由于每个组下面最大可以有 3000 个网站，因此在更新组出价时会长时间的对相关记录进行锁定。

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小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测(上)

作者 | 随笔川迹 ID | suibichuanji 前言撰文:川川您将在本文中学习到如何在小程序中对一段文本进行检测是否含有违法违规的内容遇到涉及敏感文本问题,以及接入内容安全的校验具体有哪些应用场景...具体有哪些解决办法方案1: xxxx 方案2::xxxx 方案3: xxxx 云函数调用结合request-promise第三方库实现内容请求校验本文重点在于学会如何在小程序端请求云函数,有别于传统的...,约喝茶等,这样的话,就得不偿失了的 02 应用场景用户个人资料违规文字检测(个人信息等,一些过于商业以及营销之类的词可以进行过滤或禁止输入) 用户自行发表的信息,评论,留言,内容检测等 03 解决办法...小程序前端逻辑代码 // 点击发送按钮,对输入的文本内容进行校验 send() { wx.cloud.callFunction({ name: 'msgSecCheck1', //...(当输入的内容有违规时,给一些用户提示或者阻止下一步操作等的) 注意在云函数(后)端处理错误码与小程序端都是要进行处理的,两者不要混淆了的,小程序端最终的一些业务逻辑判断,是根据后端接口返回的状态,最终决定要做什么操作的

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小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测(下)

作者 | 随笔川迹 ID | suibichuanji 前言撰文:川川您将在本文中学习另外一种方式如何在小程序中对一段文本进行检测是否含有违规内容云函数中进行简单的配置一下,就可以实现文本内容的校验...小程序端进行文本内容的弱校验,减少API的请求如何将涉及违规的文本内容用*号代替,进行过滤处理云函数调用方式的优点(推荐使用) 本文重点在于学会如何在小程序云开发中的云函数后端进行配置,实现文本内容的校验...小程序端在什么时机进行弱校验,为什么有必要这么做遇到违规文本内容用特殊字符替代 · 正 · 文 · 来 · 啦 · 在前面一文小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测...(上)中通过在小程序端请求云函数msgSecCheck1,通过request,request-promise请求微信提供的内容安全接口以及获取access_token,实现了对小程序端输入文本内容安全的检测...对于一些常规敏感词,在小程序端是可以手动的进行自定义校验的,一种处理方式就是但凡违规内容,可以强制用户不能输入,发布,或者评论等,还有一种处理方式就是,针对敏感词汇,用*号进行替代,如下所示 ?

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如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化

本文将介绍如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，以及使用HtmlUnitDriver和java代码实现的示例。...亮点对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化有以下优势：覆盖率高：测试自动化可以覆盖Web UI应用程序的所有功能、性能和用户体验方面，检测潜在的缺陷和错误。...案例为了对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，我们需要使用合适的工具和框架。...导入org.openqa.selenium.WebElement类，它是一个网页元素类，提供了对网页元素（如输入框、按钮等）进行操作（如输入、点击等）的方法。...本文介绍了如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，以及使用HtmlUnitDriver和java代码实现的示例。

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把Transformer当通用计算机用，还能执行in-context learning算法，这项研究脑洞大开

在这个框架中，输入序列充当穿孔卡片，由指令和用于数据读 / 写的内存组成。作者证明了恒定数量的编码器层可以模拟基本计算块。使用这些构建块，他们模拟了一个小型指令集计算机。...他们展示了这个 transformer 如何在其输入的指导下模拟一个基本的计算器、一个基本的线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法。...[Zhou et al. [2022] ] 等的工作证明，当给出多位加法算法和一些加法示例的 prompt 时，LLM 可以成功地对未知用例进行加法运算。...将 Transformer 作为可编程计算机在本文中，作者展示了 Transformer 网络可以通过使用特定权重对它们进行硬编码并将它们置于一个循环中来模拟复杂的算法和程序。...作者的位置编码方案也可用于指向特定数据位置以进行读取或写入，这将在下一节论述。这是通过使用相同的二进制向量作为程序计数器和数据指针的位置编码来实现的。

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把Transformer当通用计算机用，还能执行in-context learning算法，这项研究脑洞大开

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计算机初级选手的成长历程——指针（8）

既然是指针数组，那当我们没有明确的指向对象时，我们需要使用NULL对指针数组进行初始化：当有明确的指向对象时，我们可以直接进行初始化：现在已经知道了函数指针数组的创建和初始化了，那函数指针数组我们又应该如何使用呢...如下所示：当然，我们在实际使用时调用函数的数量是根据实际情况而定的，只要被调用的函数满足以下三个条件即可通过函数指针数组来进行调用：函数具有相同的返回类型函数具有相同的参数数量函数具有相同的参数类型...，下面我们就要进行面向用户的程序编写了，首先肯定是用户界面，用户需要知道他能在这个程序里做什么内容，如下所示： //用户界面 void menu() { printf(" 欢迎使用简易版计算器...效果演示运算功能演示：可以看到，我们很好的对各个函数进行了调用；报错功能演示：当我们输入0-7以外的数字时，系统会进行报错并让用户重新进行选择；退出功能演示在输入0后，系统会先进行提示；在等待...1s后，系统会先清空窗口的内容，然后再退出程序；现在咱们简易的计算器程序的编写就完成了，可以看到，与以往的对函数调用相比，我们通过函数指针数组进行中转调用函数时只需要一句代码通过输入值来确定需要调用的函数

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【Java】基础01：什么是二进制？

8421编码只能应用于二进制只是四位数的转化若是数位很长，比如1101101如何转化？这时要思考8421编码里的8421是如何由来的？ ?...综上：这两种方法适合于简单的数位转化若是数字非常大的话，运算起来会很复杂这个时候我们就得借助于计算器了 5.程序员计算器在电脑搜索框中搜索计算器再选择程序员计算器 HEX即为十六进制 DEC即为十进制...OCT即为八进制 BIN即为二进制选择对应的进制输入数字即可完成转化 ?...6.总结其实在工作中，二进制很少会使用到且借助计算器可以很方便快速地得出正确答案不过有些公司偶尔也会在笔试题中出到相关的题目但是我觉得吧：技术能不能在工作中用到，这是个谋生问题而学习这件事情...，需要自己去专研，这是个态度问题技术会被淘汰，而学习态度是一辈子的事情毕竟，要知道功不唐捐

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以对象为中心和MDL原则处理ARC挑战 2023

我们的模型不仅可以进行预测，还可以为输入/输出对提供联合描述。最小描述长度（MDL）原则用于有效地搜索大型模型空间。解决了各种各样的任务，学习到的模型与自然程序相似。...第4节定义了我们的以对象为中心的模型，第5节解释了如何使用MDL原则学习它们。第6节报告了实验结果，并与现有方法进行了比较。...完全基础的模式（没有未知数）被称为描述：例如，Square(3,blue,Vec(2,4))。然而，仅凭模式，没有办法使输出网格依赖于输入网格，这是解决ARC任务的关键。...由于网格的分析可能变得组合，我们限制了由解析产生的描述的数量，并根据第5节中定义的描述长度度量对它们进行排序。...我们给未知数的概率低于构造器，给引用/函数的概率更高，以鼓励更具体的模型，并使输出依赖于输入。定义L(π | M, ε)相当于编码模型中未知的描述组件。

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从编程小白到全栈开发：寻找代码中的问题

神器在手，编码无忧啊！学会单步调试你的代码上面我们讨论的内容，是如何根据错误信息，定位明显的错误。但是，正所谓：明枪易躲，暗箭难防。...接下来我们来看一下如何分别在浏览器和编辑器里单步调试我们的代码。我们还是使用之前的教程里的简易计算器代码吧。...如果在计算器界面上输入些简单数值并点击计算按钮，我们可以发现调试界面会高亮显示当前代码暂停的位置： ?...在调试工具的右侧面板上，提供了更多功能选项，用于对例如变量、Ajax请求、DOM事件、以及各种浏览器功能API的调用进行跟踪，使你对程序的执行细节有更深入的了解和掌控，感兴趣的朋友可以自行挖掘。...总结熟练运用查看报错信息以及代码调试功能，可以让你对代码的理解变得更加深刻，你编码的工作效率也会随之提升。遇到问题，不要再胡乱的猜测问题的原因啦，赶紧拿起工具，去调试一番吧！

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学界 | Yan LeCun强推的AI简史：两大流派世纪之争，神经网络华丽回归

这个设备可以根据给定的数据对计算器进行更新，然后收敛到最佳的结果。负反馈系统（将输出误差变为自适应系统的新的输入）就变成了控制论的主要部分。...对符号进行操作的空间符号主义的机器的主要特征是打破了与世界的耦合，并赋予了计算器一个自主的推理空间。在这个完全对计算器开放的编程空间里可对符号进行操作。...最初成功之一的例子是Yann Lecun创造的，他对AT&T贝尔实验室（Lecun等人，1989）的邮政编码进行了识别，卷积技术就是AT&T贝尔实验室发明出来的。...但是，联结主义者还将采用另一种数据转换，通过执行称为“嵌入”的操作将它们粒化并将其转换为可计算的格式。神经网络要求计算器的输入采用向量的形式。因此，世界必须用纯数字向量的表示形式进行编码。...相比不知道如何处理缩放，转换或旋转问题的预处理程序，这能更好地描绘概念 "犀牛" 对神经元的影响。数据与其特征的关系不是需要的, 而是获得的。

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ARC挑战方法的第一步，基于描述性网格模型和最小描述长度原则2021

非确定性允许模型对网格有不同的解释。版本2。这是迄今为止最复杂的原始函数。解析分为三个阶段。首先，网格被划分为相邻的单色区域。...这是有效的，因为网格解析树在增量之前被编码，因此在编码网格增量时是可用的。其详细的定义也略微取决于网格模型。...（b）关于不同的部分，我们没有任何先验信息，无论是它们的数量，还是它们在网格解析树中的位置。我们首先用通用编码来编码它们的数量。...然后，我们通过编码它们在网格解析树中的位置来编码每个不同的部分，使用均匀分布，并在该位置编码子树。对不同部分位置的编码可能可以通过几种方式改进。...确实，这涉及到每个细化模型对输入和输出网格的解析。因此，这种排序是启发式方法的关键部分。启发式方法的另一部分包括限制每个模型考虑的压缩细化的数量，以及每次迭代后保留的模型数量。

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＜SpringMVC实践项目：【简易两整数加法计算器】＞

t 里面的代表这是文档的头部，包含元数据（metadata），如字符编码和页面标题。... 设置文档的字符编码为 UTF-8，确保网页能正确显示各种字符。...<meta name="viewport" 用于响应式设计，使页面在不同设备上正确显示 content="width=device-width, initial-scale=1.0"> 对页面进行设计。... 这里通过form表单可以进行前后端数据交互这里创建一个 HTML 表单，用于将用户输入的数据提交到服务器： action..." 点击相加 "> type="submit" 输入类型为提交按钮 value=" 点击相加 " 按钮上面显示的字为点击相加代码执行过程用户访问页面时：会看到一个带有两个输入字段和一个提交按钮的简单计算器界面

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西南交大&MSRA提出CLIP4Clip，进行端到端的视频文本检索！

我们可以直接通过输入来对以前的工作进行分类：原始视频（像素级）或视频特征（特征级）。预训练的模型是特征级的，因为他们在一些大规模视频文本数据集上进行过预训练，例如Howto100M。...最近的一些工作开始用像素级的方法对模型进行预训练，使预训练模型从原始视频中学习。最大的挑战是如何减少密集视频输入的高计算过载。ClipBERT采用了稀疏采样策略，使端到端预训练成为可能。...本文的模型是一种端到端方式（E2E），通过将帧作为输入直接对像素进行训练。上图展示了本文的框架，它主要包含一个文本编码器、一个视频编码器和一个相似性计算模块。...3.1 Video Encoder 为了获得视频表示，首先从视频片段中提取帧，然后通过视频编码器对其进行编码，以获得一系列特征。...3.2 Text Encoder 作者直接从CLIP中的文本编码器来生成文本表示，其文本编码器是一种Transformer结构。这是一个12层，通道为512的模型，有8个注意力头。

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机器学习如何训练出最终模型

程序：数据准备步骤，一个或多个算法，以及算法配置的选择。在整个项目中，收集数据，花费大量时间；要使用数据准备程序，要使用的算法以及如何对其进行配置。...比较测试数据集上的预测和保留的输出值，使我们能够在测试数据集上计算模型的性能。这是对未知数据做预测时，对算法在该问题上训练的技巧的估计。...对预测值的计算的度量是对整个程序技能的估计。我们对一个算法的评估会依据：从“测试数据集的程序技巧” 到“对未知数据处理的程序技巧”。...结果是，我们可能不太了解程序实际上对未知数据执行的操作以及一个程序是如何与另一个程序进行比较的。通常在时间允许的情况下，我们更愿意使用k-fold交叉验证。...重抽样方法是对数据集进行抽样和估计未知数量的统计过程。在应用机器学习的情况下，我们有兴趣估计机器学习在未知数据上的学习过程的技能。更具体地说，预测是通过机器学习过程进行的。

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10%+10%=0.11？是bug还是feature？

你的手机阵亡了吗？ %10+10%按理应该等于0.2，为什么会出现这样的情况？ ? 那么这是计算器的BUG？还是另有隐情？是程序员的不负责任，还是另有考虑？真实情况到底是怎么回事呢？...极大减少按键数量。...同时你也可以看到在微软自带的计算器（win+r,输入calc回车即可打开）中，标准型计算器有%： ? 不过它计算10%+10%计算得出的值可能每次都不一样，我们稍后解释。...所以这是有意为之，而并非什么bug！程序员不背这个锅。...所以在windows自带的程序员计算器和科学计算器中，有MOD，而没有%。注：bc命令是Linux一个强大的计算器。总结 %在某些场景方便计算，这不是bug，而是feature。

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震惊！10%+10%=0.11？是bug还是feature？

%10+10%按理应该等于0.2，为什么会出现这样的情况？ ? 那么这是计算器的BUG？还是另有隐情？是程序员的不负责任，还是另有考虑？真实情况到底是怎么回事呢？...，极大减少按键数量。...同时你也可以看到在微软自带的计算器（win+r,输入calc回车即可打开）中，标准型计算器有%： ? 不过它计算10%+10%计算得出的值可能每次都不一样，我们稍后解释。...所以这是有意为之，而并非什么bug！程序员不背这个锅。...所以在windows自带的程序员计算器和科学计算器中，有MOD，而没有%。注：bc命令是Linux一个强大的计算器。总结 %在某些场景方便计算，这不是bug，而是feature。

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微软开源的计算器项目告诉你答案！

你的手机阵亡了吗？ %10+10%按理应该等于0.2，为什么会出现这样的情况？ ? 那么这是计算器的BUG？还是另有隐情？是程序员的不负责任，还是另有考虑？真实情况到底是怎么回事呢？...，极大减少按键数量。...同时你也可以看到在微软自带的计算器（win+r,输入calc回车即可打开）中，标准型计算器有%： ? 不过它计算10%+10%计算得出的值可能每次都不一样，我们稍后解释。...所以这是有意为之，而并非什么bug！程序员不背这个锅。...所以在windows自带的程序员计算器和科学计算器中，有MOD，而没有%。注：bc命令是Linux一个强大的计算器。总结 %在某些场景方便计算，这不是bug，而是feature。

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如何对curl命令的数据进行url编码

如何用点云对车辆和行人进行识别分类？这是MIT学生的总结

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小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测(下)

如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化

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机器学习如何训练出最终模型

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