安装Jekyll 安装Jekyll 参见网页 sudo gem install jekyll -n /usr/local/bin 安装分页插件 安装jekyll-paginate sudo gem install...jekyll-paginate 在配置文件_config.yml中添加 gems: [jekyll-paginate] 生成静态网页 详细介绍 当前文件夹中的内容将会生成到 ..../_site 文件夹中 jekyll build 当前文件夹中的内容将会生成到 ./_site 文件夹中,监测改变，并且自动再生成。 jekyll build --watch
SSOPluginsFile.myp://"> 打开sourceTree 2、配置注册表 1、打开注册表 win+r ， regedit 2、在
然后，安装Nginx： sudo apt update sudo apt install nginx 在Ubuntu 18.04上，Nginx配置为在安装后开始运行。...作为替代方案，您可以检查从Internet上的其他位置查看的可访问的IP地址： curl -4 icanhazip.com 输入您在网络浏览器中收到的地址，它将带您进入Nginx的默认网页： http:...在您自己的服务器上确认后，您可以退出MySQL shell： exit 此时，您的数据库系统现已设置完毕，您可以继续安装PHP。...如下所示，现在您通过您的域名或者IP地址来访问info.php： http://your_server_domain_or_IP/info.php 您应该看到PHP生成的网页，其中包含有关您的服务器的信息...在验证Nginx正确呈现页面后，最好删除您创建的文件，因为它实际上可以为未经授权的用户提供有关您的配置的一些提示，这可能有助于他们尝试侵入您的服务器。如果您以后需要，可以随时重新生成此文件。
在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。...基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征，然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。...AlphaGo/人机大战/人工智能 同理，这两篇文章甚至分类都不同（前者在体育类别，后者在科技），要关联起来就更困难了。...神奇的LDA LDA全称隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），他的核心思想认为一篇文档的生成流程是： 1. 以一定概率选出一个主题 2....图1 基于主题模型的推荐策略 如上图，LDA预测出的结果是文档在N个topic上的权重分布，我们利用该分布计算文档间的余弦相似度/欧氏距离/皮尔逊相似度等，得出topN的相似文档，可作为相关推荐的结果。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战 2 论文1《Convolutional Neural...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来 2.1 输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的...2.5 训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来。...2.5.训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
Bermudez（2018）也显示DCGAN也能够生成相当高分辨率的MR数据，甚至只需要少量样品即可。在训练了1500个epoch之后，作者的实验获得了很棒的生成效果（人眼无法判断真假图像）。 ?...Cohen（2018）指出，在图像到图像转换时难以保留肿瘤/病变部分的特征。为此，Jiang（2018）提出了一种针对cycleGAN的“肿瘤感知”损失函数，以更好地从CT图像合成MR图像。 ?...作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果，并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像，获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。...生成超声图像 超声图像合成模拟。...生成器，鉴别器和特定任务网络的联合优化，可以驱动生成器生成具有为特定任务模型保留相关特征的图像。 ?
爆火出圈的 ChatGPT 有一个非常亮眼的功能是代码生成。许多开发者已经开始在编程时使用 ChatGPT。...现在，有一个名为 Continue 的项目能够让 LLM 在 IDE 中运行，例如让 ChatGPT 在 VSCode 中运行。...用自然语言编辑代码 LLM 本身具备的生成代码功能主要是根据用户给出的自然语言命令，编写一段代码。...，Continue 还可以创建空白文件，从头开始生成脚本。...用户可以使用如下命令创建 Python 脚本、启动 React 组件： 回答编程问题 在实际开发中，开发者可能会遇到要优化代码的问题。
通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。 让我们一起来看看吧！...然而，GroundingDINO和SAM的运行速度都太慢，无法在边缘设备（如Jetson Orin）上实现有意义的实时交互。...“语言分割任意目标”的原始架构涉及将一张图像和一段文本提示输入到Grounding DINO模型中。然后，该模型会根据用户提示生成一张带有边界框的图像。...这种方法通过使用SAM的生成式人工智能技术，可以根据任意文本输入，利用点、框或文本等提示，“裁剪”出图像中的任意对象，从而精确检测和分割图像中的任何区域。...凭借这一结果，实时语言分割模型可以轻松地在Jetson AGX Orin上使用网络摄像头的输入进行实时处理。 硬件安装 本项目的硬件设置包括鼠标、键盘和显示器，以便与Jetson Orin进行交互。
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。...因此，gImageReader 就来解决这点，它可以让任何用户使用它从图像和文件中提取文本。 让我重点介绍一些有关它的内容，同时说下我在测试期间的使用经验。...将提取的文本导出为 .txt 文件 跨平台（Windows） 在 Linux 上安装 gImageReader 注意：你需要安装 Tesseract 语言包，才能从软件管理器中的图像/文件中进行检测。...image.png 你可以在一些 Linux 发行版如 Fedora 和 Debian 的默认仓库中找到 gImageReader。 对于 Ubuntu，你需要添加一个 PPA，然后安装它。...我在 Linux Mint 20.1（基于 Ubuntu 20.04）上试过。 我只遇到了一个从设置中管理语言的问题，我没有得到一个快速的解决方案。
此系统能够让用户通过一个简单的Web界面输入信息，并将其显示在OLED屏幕上。这种设备的应用非常广泛，可以用于智能家居系统、信息提示牌或任何需要远程显示信息的场景。...SSD1306 OLED显示屏：一种小型显示屏，分辨率为128x64，适合显示文本和简单图形。...功能实现 显示启动信息 一旦设备启动，它会在OLED屏上显示如何连接到Wi-Fi网络的信息，包括网络的SSID和一个基础的Web链接。...Web服务器交互 用户可以通过访问在OLED显示屏上提供的Web地址来输入想要显示的消息。这通过一个简单的HTML表单完成，提交后消息会发送到ESP8266。...消息显示 提交的信息将通过Web服务器的路由处理器接收，并显示在OLED屏幕上。同时，服务器会向用户确认消息已显示。
【christmAIs：用文本生成(节日贺卡上的)抽象图案】《Let AI design your holiday cards!》...ChristmAIs（读音：“krees-ma-ees”）是一个能（在假期里）用文本生成抽象艺术图案的项目。...中最相似的类； 使用叫做Sketch-RNN的变分自动编码器（VAE）绘制与之最接近的类； 以及将神经样式转移应用于生成的图像 生成的结果大概如下： ? ? ? ?...中看到构建步骤（我们用来在云环境中执行自动构建的步骤）。...cd christmAIs/docs/make html 运行命令后会生成一个 index.html 的文件，在浏览器打开就能浏览 运用 我们提供了一个脚本christmais_time.py来轻松生成你的个性化
在本教程中，将介绍如何在 Mac 上安装 Git，如何生成SSH密钥，以及如何将您的公共 SSH 密钥上传到 GitHub 帐户进行授权。 如何在你的 Mac 上安装 Git ？...打开‘终端’输入如下命令： $ brew install git 具体方法查看其官方文档 ：https://brew.sh/ 这将在您的系统上安装 Git。...如何为 GitHub 授权生成 SSH 密钥 打开你的终端 输入 cd ~/ 来到你的根目录下 输入以下指令： ssh-keygen -t rsa 这时系统将提示您输入一个文件名来存储密钥 只需按 ‘回车...点击“新建SSH密钥”按钮 然后输入一个标题名称——可以是任何东西，例如 newMac 将公共SSH密钥粘贴到密钥文本框中 点击“添加SSH密钥” 大功告成！...有问题欢迎在评论区留言 欢迎关注我的博客获得更多知识
一、研究背景 人工智能辅助药物发现领域现有的大部分工作都集中在基于二维条件生成类药分子的二维（或拓扑）结构上。然而，三维信息对于设计具有高生物活性的分子非常重要。...因此，将分子的三维条件纳入深度生成模型是非常有必要的，但目前在这个方向上的探索相当有限，仍然存在许多问题需要解决。 引入3D信息的一种方法是将现有的基于SMILES的生成模型建立在3D数据上。...在本文中，作者开发了一个新的深度学习模型，用于端到端生成具有高质量三维结构的类药分子。该模型通过逐步添加新的原子和键到现有的结构上，生成并输出具有完整的三维坐标的结果，而不需要额外的处理步骤。...在图生成中应用U-net的主要问题是，与图像和三维体素不同，没有典型的可以在图上执行池化和上池化的方法。...破碎后，同一环或链上的原子聚集在一起； 3）在聚类的最终级中，所有节点都被分解为单个图级主节点。 图3给出了该方案的可视化展示。在定义了聚类方法后，可以定义池化和上池化操作，如图2c，d所示。
近日 FAIR 实验室在官方博客中指出，目前 fastText 资料库已经能够在智能手机及小型电脑上使用，而且内存只需要几百千字节，充分增强了 fastText 的延展性。...FAISS 团队与 fastText 团队进行合作，发布论文《FastText.zip: Compressing Text Classification Models》（FastText.zip:压缩文本分类模型...Facebook 团队一直努力在提升精度的同时尽可能地减少计算的复杂度，让实际应用在使用的过程中变得更加灵活方便。而在机器学习拓展的过程中，团队所面临的问题在于，需要涉及一个通用库来解决文本分类问题。...因此，fastText 应运而生，针对文本表达和分类帮助建立量化的解决方案。 FAIR 实验室去年开源了资料库 fastText，AI 研习社此前也做过覆盖。...FAIR 实验室采用低维度向量对文本进行表征。高向量自然能提升准确性，但所耗费的训练时间和计算量也较多。研究显示，如果有正确的表征与足够庞大的语料库，那么即便是低维度向量也可以得到最优的结果。
本地部署Open UI 安装环境：Windows10，电脑上需安装git、Python和pip。...Windows 上，你会看到两个选项：Windows installer 和 Windows x86-64 executable installer。...本地访问Open UI 打开一个新的浏览器，输入 localhost:7878 或本地IP:7878 我们可以在下方文本框中输入指令，比如：请帮我制作一个AI官网主界面 可以看到生成了网页的模版格式，还可以任意发出其他指令...还有大量的模板可以直接使用 可以看到我们对Open UI提出指令，它会根据我们的指令提供相应的网页模版。...我们在本机成功部署了Open UI,但是如果我们需要不在局域网内，需要远程办公来设计前端网页的话，就要在公网上进行访问Open UI，那么我们就可以结合Cpolar内网穿透来实现了,免去了复杂得本地部署过程
在训练之前，数据使用了几种清洗技术： 调整前导和尾随空格，并用\s+单个空格字符替换重复的空格（）。 应用最少10个字符的字符串长度，这样就不会生成无聊的单字或单字母Memes（表情包文本）。...通过语言检测库运行文本，并跳过不太可能是英语的meme标题。提高生成的文本的质量，因为模型只需要学习一种语言，相同的字符序列可以在多种语言中有意义。...将一些数据拆分成验证集使能够衡量模型在不允许它用于训练的示例上的表现。...从概念上讲，这允许卷积滤波器从更深层中的文本中学习更多抽象模式，因为在每个最大池操作将维度减少2倍之后，宽度5内核将跨越两倍的字符。...基本前提是用想要为其生成文本的Memes（表情包标题）初始化一个字符串，然后model.predict为每个字符调用一次，直到模型输出结束文本字符的|次数与文本框中的文本框一样多次。
有一些解决（变通）方法[1]可以生成一些 伪随机生成[2]，但到目前为止，已有的方法都不算是真正的随机，或存在操控的可能。 登链社区之前也有一篇译文：区块链上生成随机数[3] 大家可以读一读。...预言机（Oracles）实质上是区块链和外部世界之间的桥梁。 真正的随机 在最近的一篇文章中，Chainlink宣布发布了其新的可验证随机函数（VRF）[5]。...这些在每个网络上合约地址是固定的（稍后会详细介绍）。 第 2 步: 重载函数 VRFConsumerBase 中有两个对VRF流程至关重要的函数。...在部署智能合约并调用构造函数时，它需要VRF协调器（coordinator）合约地址和网络上LINK 代币合约地址。...11.Metamask不知道LINK 代币在Ropsten网络上的地址，因此我们需要添加它。在“ Metamask”中，在帐户名称左侧，单击“菜单”符号，然后单击底部的 “Add Token”。
引入lazyCSRF之后，Burp Suite就可以直接生成CSRF PoC了。...除此之外，在生成的CSRF PoC中，可以在Burp套件本身中显示的多字节字符经常会显示成乱码。因此，lazyCSRF便应运而生了。...PoC（当然也适用于Burp Suite专业版）； 多字节数据显示差异 下图中显示的是Burp Suite的CSRF PoC生成器与LazyCSRF之间在显示多字节字符时的差异。...LazyCSRF能够在不会混淆多字节字符的情况下生成CSRF PoC，而LazyCSRF也是Burp Suite中唯一一个不会混淆多字节字符或不会将多字节字符显示为乱码的插件工具。...工具使用 我们可以通过在菜单栏中选择“Extensions -> LazyCSRF -> Generate CSRF PoC By LazyCSRF”来生成一个CSRF PoC。
本文基于熵简NLP团队在真实业务场景上的实践经验，从垂直领域对于半监督技术的需求出发，详细介绍半监督学习中最新的代表技术之一UDA 算法的特性，以及在金融文本分类任务上的落地实践。...因此从文本情感这个角度来看，二者在分布上是类似的，这一点对于情感分类这样的监督任务是有益的。...实验二：在 IMDb 数据集中混入 20 Newsgroups 数据 20 Newsgroups 数据集包含有 20 个不同主题的新闻类文本，其中的文本不论是在文本内容、语言表达方式以及涉及的领域上都与...之所以在本实验中表现出类似的现象，是因为这两个实验所加入的其他数据集，其与 IMDb 的区别主要体现在文本形式、文本内容的主题等特征上，这与情感分类这个监督任务所需要的特征不在同一个维度上，因而不会产生干扰...04 UDA 技术在金融文本分类上的实践 了解了 UDA 的基本特性以及在实验室条件下的优良表现之后，本节将以金融资管领域中的一类金融文本分类问题作为实际任务，用来验证 UDA 算法在真实任务场景中的表现
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