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form表单中的enctype属性

一、form表单的作用 1、表单标签使用在一个网页中数据提交标签,这就不用多说了 2、form表单在提交时: 1)、先把form表单里的表单元素的name属性和value属性进行收集。...2)、按照enctype属性的设置,选择合适的编码方式,对数据进行编码,放在请求头里 3)、浏览器进行发送。...二、enctype属性 enctype:规定了form表单在发送到服务器时候,数据的编码方式,取值有三种情况: 1、application/x-www-form-urlencoded。默认的编码方式。...基于uri的percent-encoding编码的,表单里的数据被编码为名称/值对,但是在用文本的传输和MP3等大型文件的时候,使用这种编码就显得 效率低下。...它告诉我们传输的数据要用到多媒体传输协议,由于多媒体传输的都是大量的数据,所以规定上传文件必须是post方法,type=”file”,浏览器会把整个表单以控件为单位分割。

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MFC中属性表单和向导对话框的使用

每次在使用MFC创建一个框架时,需要一步步选择自己的程序的外观,基本功能等选项,最后MFC会生成一个基本的程序框架,这个就是向导对话框;而属性表单则是另外一种对话框,表单上有多个属性页,每点击某一页,会显示该页的内容...,最好的例子是Visual C++6.0中的Option对话框; 属性表单的创建: 属性表单上由许多属性页组成,每个属性页都可以在可视化的编辑环境中编辑,需要添加的资源名称是对话框下面的IDD_PROPPAGE_LARGE...创建了多个属性页就需要派生多个新类; 创建了属性页,下面就需要创建属性表单,属性表单不需要编辑资源,可以从类CproppertyPage中派生一个新类,用来表示新表单类; 为了将属性页加到属性表单上需要在对应的构造函数中调用...AddPage函数,最后需要调用该类的DoModal或者Create函数创建一个模态或者非模态的属性表单; 在一下代码中有三个对应的属性页的类(CProp1、CProp2、CProp3)和一个属性表单的类...中的一个或者几个,分别用来设置该页上的一个“上一步”按钮、“下一步”按钮、“完成”按钮、和一个禁用的“完成”按钮,一般来说在属性页中的OnSetActive函数中调用,当属性页被选中,从而被激活时程序会响应

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    【说站】laravel模型中的$casts属性转换

    update; 想想都觉得麻烦,虽然可以使用laravel模型事件,在对应的creating或updating的事件中去处理,但这也太大材小用了。...实际上模型中有casts属性可以帮我们完成这个功能。...)incrementing,等等,这里主要说的是属性转换casts,在模型中设置一下即可: PHP /**  * 类型转换  * @var string[]  */protected $casts = ...但是需要注意的是,在create的时候会进行属性转换处理,但是在更新的时候,如果是直接使用update进行更新,则不会进行属性转换处理。...可参考:laravel模型事件-update触发updating和updated的问题 先使用first或者find获取模型后再操作即可,当然,updateOrCreate也可以。。

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    修改表单元素中placeholder属性样式、清除IE浏览器中input元素的清除图标和眼睛图标

    一、修改input元素placeholder属性样式 在做项目的时候,一般表单元素的placeholder属性样式都是使用浏览器默认的,但有时候为了追求设计上的美感需要修表单元素的placeholder...样式(也有可能是遇到了一个处女座的设计师或者是客户),就不等不修改一下placeholder的样式。...color:red; } /*IE、Edge等 Trident 内核浏览器*/ :-ms-input-placeholder{ color:red; } 二、清除IE浏览器中input...元素的删除和查看密码图标 在IE、Edge等 Trident 内核浏览器中,type = “text” 的 input元素中有输入时会出现清除图标,type = “password” 的 input元素中有输入时会出现眼睛图标

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    利用 AssemblyAI 在 PyTorch 中建立端到端的语音识别模型

    这些模型通过利用深度学习系统从大型数据集中学习的能力,简化了语音识别通道。...从理论上讲,有了足够的数据,你就能够构建一个超级强大的语音识别模型,该模型可以解决语音中的所有细微差别,并且不需要花费大量时间和精力手工设计声学特性或处理复杂的通道(例如,老式的GMM-HMM模型架构)...如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型 让我们逐一介绍如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型。...残差连接(又称为跳过连接)是在“用于图像识别的深度残差学习”一文中首次引入。作者发现,如果将这些连接添加到CNN中,可以建立真正的深度网络,并获得较高的准确性。...基于深度学习的语音识别的最新进展 深度学习是一个快速发展的领域。似乎你一个星期都不能没有新技术得到最先进的结果。以下是在语音识别领域中值得探索的几个方面。 转换器 转换器席卷了自然语言处理世界。

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    专栏|深度学习在人脸识别中的应用 ——优图祖母模型的“进化”

    然而人工智能的研究是高度技术性和专业性的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。正是这种复杂属性,导致人们对人工智能的研究进程总是磕磕碰碰,反复地经历过分乐观的浪潮与极度悲观的寒冬。...虽然目前的技术水平还远不能实现强人工智能,但在一些非常特定的领域里,弱人工智能技术正在经历前所未有的迅猛发展,达到或已超越人类的最高水平。...例如自然语言理解、语音识别和人脸识别接近、达到甚至超越普通人的识别水平。虽然这些弱人工智能技术并不能真正地推理、理解和解决问题,但是面对特定的任务它们所给出的“判断”看起来是具有智能的。...回顾——人脸识别的“浅”时代 在介绍深度学习技术在人脸识别中的应用之前,我们先看看深度学习技术兴起前的“浅”时代人脸识别技术。...为了在日趋白热化的市场竞争中占得先机,优图在三年深耕人脸识别和深度学习的基础上建立了自己在场景迁移与适应上的一整套方法论。这个方法论可以用一句话来概括:祖母模型的“进化”。这句话有两个关键点。

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    最通俗易懂的命名实体识别NER模型中的CRF层介绍

    如果你不知道BiLSTM 和 CRF的实现细节,只需要记住他们是命名实体识别模型中两个不同的层。 我们规定在数据集中有两类实体,人名和组织机构名称。...还有,在句子x中[w0,w1]是人名,[w3]是组织机构名称,其他都是“O”。 BiLSTM-CRF 模型 先来简要的介绍一下该模型。...如果没有CRF层会是什么样 正如你所发现的,即使没有CRF层,我们照样可以训练一个基于BiLSTM的命名实体识别模型,如下图所示。...《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码 将机器学习模型部署为REST API FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享 重要开源!...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了?

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    H-POPE框架:探究大型视觉语言模型在属性赋予中的幻觉来源 !

    总之,作者的主要贡献包括: 介绍H-POPE,这是一个评估LVLMs在图像中的目标和属性上的幻觉的基准测试,包括一种新的对抗策略,旨在评估LVLMs是否能够将属性匹配到图像中的正确目标。...它通过针对图像中存在的目标和从随机、热门和对抗性负采样策略中获取的目标的一系列二进制问题来评估模型的目标幻觉。...尽管LVLMs在解决各种任务方面具有巨大的潜力,但大多数模型仍然容易产生错觉 [4]。在作者的研究中,作者专注于调查生成给定多模态输入(即图像和文本 Prompt )的文本输出的模型中的错觉。...Evaluation Results 作者的结果汇总在表2中,包括总体性能以及按目标存在和属性进行的细分。在所有设置下,任何模型达到的最高准确性约为76.76%。...作者的基准表明,当前的LVLMs在属性问题上比关于目标存在的问题上的幻觉更严重。 此外,作者的新负样本策略表明,这些模型可能会将属性错误地分配给图像中的错误目标。

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    滴滴出行场景中语音识别模型的自学习平台化实践

    在滴滴也有丰富的语音交互场景落地,为了更快更稳定地输出语音识别模型,提高业务识别准确率,我们开发了语音识别模型自学习平台,通过平台,一方面非专业人员也可以轻松参与业务专属模型的自助优化,另一方面可以实现业务数据回流...此外还有非交互式的应用,例如通过行程录音保障司乘安全,以及在客服质检、智能外呼等领域上的应用。 以交互产品为例,语音识别的准确率基本可以达到95%的字准水平。但是这并不能满足日新月异的业务需求。...由于业务的优化周期一般可达几周甚至几月,多条业务线时间存在交叠,偶尔也会出现紧急需求,完全依靠有限的语音工程师处理,并不能及时响应,影响业务推进和用户体验。...▍2.3 任务调度与异步处理 模型自学习过程中的大量任务,诸如数据拉取、模型训练、识别推理等,耗时较长、计算资源消耗大,给整个平台造成的负载压力大;而同时平台在处理这些高负载应用时仍然需要对用户进行的操作进行快速响应...在重排序框架中,ASR服务输出的N-best序列及其对应模型分数,接着我们将N-best序列输入到预先训练好的LSTM语言模型中得到语言模型得分,然后将N-best序列及其对应得分、lens等特征输入重排序模型中打分

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    疫情中数据的作用无法忽视,但也不能盲信模型 | 专访前DHS生物监管总监

    不能盲信模型,做好预防才是上策 各种数据的综合利用,往往是以不同的预测模型作为结果呈现出来,疫情爆发至今,不只是中国,包括英美日等多国专家纷纷对疫情走势做出预测,有人认为目前形势比较乐观,疫情将在2月中下旬到达顶峰...此外,Steve Bennett也呼吁大家,不要因为模型的预测感到悲观或焦虑,采取正确的预防措施才是上策,勤洗手、保持社交距离,在实际生活中这可比模型有效多了。...正如这次新冠疫情中,社交媒体数据可以与其他哨点监测数据、传统的公共卫生数据资源相结合,深入挖掘并识别出诱因和错误信息。 在如何高效利用社交媒体数据上,就需要AI登场了。...在一些常见应用中赋能AI,可以帮助人们快速识别常见病症,同时,通过助力实现自动数据分析,基于威胁因素识别模式并构建模型,来协同完成病毒传播的场景分析。...当AI成功识别出病毒传播路径后,便可以辨识出宿主或指示病例,甚至识别出潜在宿主。 在研制目前热切关注的病毒疫苗时,AI同样发挥着巨大的作用,其中,基因序列是关键。

    70520

    基于三维模型的目标识别和分割在杂乱的场景中的应用

    在在线识别过程中,通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配,对于得票最多的模型张量并计算相似性度量,进而被转换为场景,如果它与场景中的对象精确对齐,则该对象被声明为识别和分割。...(2)在线识别与分割 场景的点云被转换成三角形网格,由于性能原因而被抽取。接下来,从这个网格中随机选择一对顶点来构造张量(模块H)。...然后,该张量与库中3D模型的张量同时匹配,方法是使用4D哈希表(模块J)将选票投给元组(模型数、张量数)。...通过将三维模型转换为场景(模块K)来验证这一假设,如果模型与场景中的对象精确对齐,则该对象被识别和分割(模块L)。分割区域从场景中移除,并重复上述过程,直到场景完全分割或场景中没有进一步的库对象。...与自旋图像识别算法的比较表明,本文算法在识别率和效率方面都是优越的,而且还证明了本文算法的识别时间对模型库的大小不敏感。 参考文献 [1]D. Huber and M.

    96010

    SFFAI分享 | 田正坤 :Seq2Seq模型在语音识别中的应用

    语音识别问题本质上也是两个变长序列直接转换的问题,Seq2Seq模型的提出为解决语音识别问题开辟了另一条道路,其优雅的模型结构和强大的性能使得语音识别问题有希望彻底摆脱语言模型和发音词典,真正的进行端到端的联合优化...由此可见,语音识别问题也可以用序列到序列的模型建模。 1.2 Related Works 传统的语音识别问题是DNN-HMM的混合结构[3],并且还需要语言模型、发音词典和解码器等多个部件共同建模。...其中发音词典的构建需要大量的专家知识,多个模型组件之间也需要单独训练不能进行联合优化。Seq2Seq模型给语音识别建模提供了一种新的解决思路[ 3, 4]。...整个模型采用CNN代替了RNN,模型解决了RNN不能充分利用GPU性能的问题,同时提高了模型的精度。...即使存在着这么大的差别,但是目前应用于语音识别的Attention-based Seq2Seq方法与机器翻译中的方法差别不是很大,个人倾向于针对Seq2Seq方法在语音识别领域做更多特定的优化。

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    【Keras篇】---利用keras改写VGG16经典模型在手写数字识别体中的应用

    一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的。...代码: # 使用迁移学习的思想,以VGG16作为模板搭建模型,训练识别手写字体 # 引入VGG16模块 from keras.applications.vgg16 import VGG16 # 其次加载其他模块...类对象,我们构建的模型会将VGG16顶层(全连接层)去掉,只保留其余的网络 # 结构。...这里用include_top = False表明我们迁移除顶层以外的其余网络结构到自己的模型中 # VGG模型对于输入图像数据要求高宽至少为48个像素点,由于硬件配置限制,我们选用48个像素点而不是原来...# 打印模型结构,包括所需要的参数 model_vgg_mnist.summary() #以下是原版的模型结构 224*224 model_vgg = VGG16(include_top=False

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    双重保险——前端bootstrapValidator验证+后台MVC模型验证

    在前端的cshtml页面中我们引用这个类,然后就是正常的html结合bootstrap样式的前端代码编写,但是在这里建议使用UserModel类中的字段来命令标签的id和name属性,如果乱取名,MVC...框架怎么来识别是哪个类?...而后在标记了[HttpPost]的Action方法中,将UserModel用作参数传递进来,你就会发现前端的值已经绑定在了相应的字段上了。那么怎么来做后端验证呢?这就需要用到注解属性了。...但是在这里要注意,前端的boostrapValidator插件不能和表单的submit()事件同时使用,举个例子: $(function(){ $(form).boostrapValidator(.......); $(form).submit(); //这两个不能同时使用,要不然不会提交表单到后台. }) bootstrapValidator插件与form.submit()事件冲突,不知道为什么就是验证完之后就是不能提交表单

    15210

    Struts2笔记(二)

    首先需要获取actionContext对象,然后这个对象不能new,而是通过他自己的一个静态方法获取的,名字就叫做 getContext(),最后使用getParamters方法就能获取到表单的数据。...ServletActionContext的getServletContext方法获取 4.表单数据自动注入 1.属性封装 直接把要提交的属性的name值放在action的属性中,然后生成属性的set方法这样就能完表单数据属性的自动注入...2.模型驱动封装 模型驱动封装就可以直接把这个表单的数据直接封装到一个实体类中 首先需要实现ModelDriven接口,这个借口需要传入一个对象类型,这个对象就是实体类的类型。...属性封装和模型驱动不能同时使用,到时候只有模型驱动起作用,属性封装获取的都是null。 3.表达式封装 声明实体类,不实例化。...获取域对象中的username % 表示在struts标签中使用ognl表达式,不识别,我们为了让他识别使用% 例如

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    浏览器中的JavaScript核心BOM(浏览器对象模型)重点掌握对象之Window对象的属性与方法

    浏览器中的JavaScript核心BOM(浏览器对象模型)重点掌握对象之Window对象的属性与方法 引言 正文 一、Window对象的方法 (1)计时器 (2)打开窗口 (3)关闭窗口 (4)对话框...二、Window对象的属性 结束语 引言 浏览器为我们提供了JavaScript运行的环境,同时也给我们提供了很多的对象,我们从这一篇开始逐个讲解浏览器上的内置对象的属性和方法。...还有很多属性可以设置,我直接列出来一些常用的属性,大家可以自行测试 属性名 含义 height 窗口的高度,最小值为100 width 窗口的宽度,最小值为100 toolbar 表示是否显示窗口的工具栏...二、Window对象的属性 要是说到Window对象的属性的话,那可就多了,我们先来讲一个常用的,例如opener ,该属性返回一个window对象,表示该窗口是由谁打开的。...Location对象 博客链接:浏览器中内置对象Location属性与方法详解 History对象 博客链接:浏览器中内置对象History属性与方法详解 Navigator对象 博客链接:浏览器中内置对象

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    浏览器中的JavaScript核心BOM(浏览器对象模型)重点掌握对象之Location对象的属性与方法

    浏览器中内置对象Location详解 引言 正文 一、Location对象的作用 二、Location对象的引用 三、Location对象的属性 四、Location对象的方法 结束语 引言 在学过JavaScript...之后,我们都知道对象分为内置对象 、宿主对象 、自定义对象,我们经常用到的浏览器中的内置对象就是宿主对象的一种,浏览器的内置对象有很多,本文就来详细讲解一下Location对象的属性与方法吧。...,所以我把每个对象的讲解都放在不同的文章中,大家如果还想了解其他的浏览器内置对象,可以划到文章最后一部分,那里有跳转链接。...可以看到,返回的Location对象中有许多的属性和方法,接下来我们就对这些属性和方法进行讲解。...结束语 好了,Location对象的讲解就到这里了,如果各位对浏览器的其他内置对象感兴趣的话,可以去看我这篇文章——浏览器中的JavaScript核心讲解之BOM(浏览器对象模型),翻到最底部,可以看到各种其它浏览器内置对象的详解

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