根据输入的文字生成用户头像图片https://multiavatar.com/ ,比如输入苏生生成一个专属地址 https://multiavatar.com/苏生
笔者作为一名根正苗红的理工男,内心却常常有很多文艺青年才会有的想法,例如写首诗、做首词,甚至包括春节写副对联,空有一番愿望却胸无点墨。随着对机器学习和深度学习的了解,逐渐萌生了使用机器帮助笔者完成文艺
盼望着,盼望着,春节就要来了,今年春节有什么值得期待的事情么?不如趁着爸妈还没来得及催婚催生之前,先好好在家里表现一番。
这个AI的训练,基于深度学习seq2seq模型,用到了TensorFlow和Python 3.6,代码已经开源,你可以自行到文末传送门找到GitHub页面下载开源代码尝试训练。
春联传统源远流长,一幅写春联的需要极高的文学素养,不仅要求平仄齐整、意境对称,还要表达辟邪除灾、迎祥纳福的美好愿望。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/100714.html原文链接:https://javaforall.cn
看了dudu的《HttpClient + ASP.NET Web API, WCF之外的另一个选择》一文,想起多很久之前体现ASP.NET Web API而创建的一个Demo。这是一个只涉及到简单CRUD操作的Web应用,业务逻辑以Web API的形式定义并以服务的形式发布出来,前台通过jQuery处理用户交互并调用后台服务。[源代码从这里下载] 目录 一、一个简单的基于CRUD 二、通过ASP.NET Web API提供服务 三、通过JQuery消费服务 一、
另外,点击阅读原文尝试微软的自动对联系统(http://duilian.msra.cn/app/couplet.aspx)
春节贴春联是中国人庆祝春节(过年)的特有习俗。但我真正对对联有些认识和喜欢,不是从年年贴春联开始的,而是从《唐伯虎点秋香》那段经典的对对子开始的。那工整又有韵律和意境的对子,配上有节奏的配乐读出来着实让人热血沸腾,大呼过瘾。
2022年2月29日,美国网络安全和基础设施安全局 (CISA) 和能源部 (DoE) 联合发布了关于减轻针对联网的不间断电源 (UPS) 设备的攻击指南。同时,CISA和DoE警告组织和企业,要小心攻击者使用默认用户名和密码对联网的不间断电源 (UPS) 设备进行攻击。
本文介绍了一种基于seq2seq模型的中国对联自动配对技术,该技术将给定的对联样本进行训练,并利用编码器和解码器进行学习。通过测试,该技术能够实现对联的自动配对,并具有较高的准确率。同时,该技术具有较好的泛化能力,能够应对多种对联样本。
用PyQt5库,就是qt在python语言环境的库。通过库提供的qt接口实现写对联这个事情。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 点击这里使用RSS订阅本Blog: rel=”alternate” href=”http://feed.feedsky.com/softwave” type=”application/rss+xml” title=”RSS 2.0″ /> <script language=”javascript”> </script> <script language=”javascript” src=”http://www.feedsky.com/jsout/publishli
在平常人的心目中我们程序员都是呆板,都带着一副眼镜,喜欢穿寸衣,T恤普遍都是黑白灰三种颜色。今天我就教你们如何用python生成 情话、藏头诗、对联。
自 2018 年谷歌推出 BERT(3.4 亿参数)以来,语言模型开始朝着「大」演进。国内外先后出现了参数量高达千亿甚至万亿的语言模型,比如谷歌的 T5(110 亿)、OpenAI 的 GPT-3(1,750 亿)、智源研究院的 WuDao2.0(1.75 万亿)……
春联,又称“春贴”、“门对”、“对联”,是过年时所贴的红色喜庆元素“年红”中一个种类。它以对仗工整、简洁精巧的文字描绘美好形象,抒发美好愿望,是中国特有的文学形式,是华人们过年的重要习俗。当人们在自己的家门口贴年红(春联、福字、窗花等)的时候,意味着过春节正式拉开序幕。
在网上看到有人用 seq2seq 训练一个对对联的机器人,很好奇能不能用Google的BERT预训练模型微调,训练出一个不仅可以对传统对子,也可以对新词新句的泛化能力更好的对对联高手。今天大年初一,这样的例子刚好应景。在Google公开的BERT源代码中,附带两个微调的例子,一个是阅读理解,run_squad.py, 另一个是双句或单句分类, run_classifier.py ,并没有命名实体识别或者是 seq2seq 的例子。这次实验我会深度修改 Google BERT 在预训练数据上的微调模型,使得输出是与输入等长的序列。即上联中的每个字都会对应下联中相同位置的一个字,此任务比seq2seq简单,不需要将上联映射到潜在空间的一个向量后使用解码器产生非等长序列。既然 BERT 对输入的每一个 token 都产生了一个潜在空间的 768 维的向量,我们只需要再加一层,将每个token的768维向量变换成字典空间的 N (N=21128)维向量即可。
redis client (redis客户端)是一款编程辅助软件。这款软件协助开发人员和保护人员便利的树立,修正,删去,查询redis数据,彻底不需要了解redis指令。能够让用户便利的修改数据,剪切,仿制,张贴redis数据,能够导入,导出redis数据,能够对redis数据排序,进步编程功率和准确性。
趁着快过年,花了 2 天晚上从设计到开发,做了一款小程序 “ 猜对联 ” ,可以用于公众号吸粉,也可以朋友间拜年,也可以作为聚会的真心话大冒险游戏,玩法多样,全在用户手上。 小程序有个好处就是开发起来
在机器学习中,对于有监督学习可以将其分为两类模型:判别式模型和生成式模型。简单地说,判别式模型是针对条件分布建模,而生成式模型则针对联合分布进行建模。
大叔最近在网上摸鱼的时候,看到这样一个新闻,大意就是“广东一公园悬赏108万元征集下联“。
界面设计完成了,而且绑定的函数也已经确定,接下来就是如何利用绑定的函数,来实现我们的后续操作,也就是爬虫抓取和保存。 首先对网页的分析,打开对联设计网页,并进入开发者模式,可以很轻松的找到我们需要的目标,如下图所示:
近期,德国联邦信息安全办公室(BSI)建议用户卸载卡巴斯基反病毒软件,因为他们发现这家网络安全公司可能与俄罗斯持续入侵乌克兰期间的黑客攻击有关。根据相关条例,BSI建议用户尽量不要使用卡巴斯基反病毒软件,并建议尽快将其替换为其他供应商的安全防御解决方案。
据彭博社报道,因窃取 Twitter 用户有关的私人信息,并将数据交给沙特阿拉伯政府,美国公民艾哈迈德·阿布阿莫(Ahmad Abouammo)将最高面临 20 年的监禁。 据悉,该案件还涉及到另一位 Twitter 工程师阿尔扎巴拉(Ali Alzabarah),此人目前已逃离美国,正在被当局通缉,阿布阿莫于 2019 年 11 月 5 日被捕。 早在三年前,阿布阿莫与阿尔扎巴拉和艾哈迈德-阿尔穆泰里(Ahmed Aljbreen)三人被美国法院指控是沙特阿拉伯的“非法代理人 ”,遭到了起诉。根据旧金山
我敢保证看完下面的几个项目,你收藏夹一定会多几个网址,越用越开心,用完之后高呼“GitHub大法好”、“女装才是正义!”~对于我来说,GitHub那是每天必刷,早就珍藏了100+GitHub上的项目。
人工智能是否能够捕捉到推理的本质,也就是说,分布在多个事实或记忆中的元素之间的距离关系? Alphabet 的子公司 DeepMind 在 arXiv. org 上发表了一项研究,试图找出答案。
我敢保证看完下面的几个项目,你收藏夹一定会多几个网址,越用越开心,用完之后高呼“GitHub大法好”、“女装才是正义!”~对于小七来说,GitHub那是每天必刷,早就珍藏了100+GitHub上的项目。这次小七从中精挑细选出来10个哪怕刚开始学编程也能用,并且越用越爽的项目~
我敢保证看完下面的几个项目,你收藏夹一定会多几个网址,越用越开心,用完之后高呼 "GitHub大法好”、“女装才是正义!"对于我来说,GitHub那是每天必刷,早就珍藏了100+GitHub上的项目。这次从中精挑细选出来10个哪怕刚开始学编程也能用,并且越用越爽的项目。
源码在这:https://github.com/ZhangHanDong/2021soaring
简单给大家聊一下,差不多25号我就放寒假了,放假回家一直在老家,大部分时间帮父母干农活
目前市场上主流的APP分为三种:原生APP、Web APP(即HTML5)和混合APP三种,相对应的定制开发就是原生开发、H5开发和混合开发。那么这三种开发模式究竟有何不同呢?下面我们就分别从这三者各自的优劣势来区分比较吧! 一、APP原生开发 原生开发(Native App开发),是在Android、IOS等移动平台上利用提供的开发语言、开发类库、开发工具进行App软件开发。比如Android是利用Java、Eclipse、Android studio;IOS是利用Objective-C 和Xcode进行开发。 通俗点来讲,原生开发就像盖房子一样,先打地基然后浇地梁、房屋结构、一砖一瓦、钢筋水泥、电路走向等,都是经过精心的设计。原生APP也一样:通过代码从每个页面、每个功能、每个效果、每个逻辑、每个步骤全部用代码写出来,一层层,一段段全用代码写出来。 优点: 1、可访问手机所有功能(如GPS、摄像头等)、可实现功能齐全; 2、运行速度快、性能高,绝佳的用户体验; 3、支持大量图形和动画,不卡顿,反应快; 4、兼容性高,每个代码都经过程序员精心设计,一般不会出现闪退的情况,还能防止病毒和漏洞的出现; 5、比较快捷地使用设备端提供的接口,处理速度上有优势。 缺点: 1、开发时间长,快则3个月左右完成,慢则五个月左右; 2、制作费用高昂,成本较高; 3、可移植性比较差,一款原生的App,Android和IOS都要各自开发,同样的逻辑、界面要写两套; 4、内容限制(App Store限制); 5、获得新版本时需重新下载应用更新。 二、Web APP (HTML5)开发 HTML5应用开发,是利用Web技术进行的App开发。Web技术本身需要浏览器的支持才能进行展示和用户交互,因此主要用到的技术是HTML5、Javascript、CSS等。 优点: 1、支持设备范围广,可以跨平台,编写的代码可以同时在Android、IOS、Windows上运行; 2、开发成本低、周期短; 3、无内容限制; 4、适合展示有大段文字(如新闻、攻略等),且格式比较丰富(如加粗,字体多样)的页面; 5、用户可以直接使用新版本(自动更新,不需用户手动更新)。 缺点: 1、由于Web技术本身的限制,H5移动应用不能直接访问设备硬件和离线存储,所以在体验和性能上有很大的局限性; 2、对联网要求高,离线不能做任何操作; 3、功能有限; 4、APP反应速度慢,页面切换流畅性较差; 5、图片和动画支持性不高; 6、用户体验感较差; 7、无法调用手机硬件(摄像头、麦克风等)。 三、混合APP开发(原生+H5) 混合开发(Hybrid App开发),是指在开发一款App产品的时候,为了提高效率、节省成本而利用原生与H5的开发技术的混合应用。通俗点来说,这就是网页的模式,通常由“HTML5云网站+APP应用客户端”两部份构成。 混合开发是一种取长补短的开发模式,原生代码部分利用Web View插件或者其它框架为H5提供容器,程序主要的业务实现、界面展示都是利用与H5相关的Web技术进行实现的。比如京东、淘宝、今日头条等APP都是利用混合开发模式而成的。 优点: 1、开发效率高,节约时间。同一套代码Android和IOS基本上都可使用; 2、更新和部署比较方便,每次升级版本只需要在服务器端升级即可,不再需要上传到App Store进行审核; 3、代码维护方便、版本更新快,节省产品成本; 4、比web版实现功能多; 5、可离线运行。 缺点: 1、功能/界面无法自定:所有内容都是固定的,不能换界面或增加功能; 2、加载缓慢/网络要求高:混合APP数据需要全部从服务器调取,每个页面都需要重新下载,因此打开速度慢,网络占用高,缓冲时间长,容易让用户反感; 3、安全性比较低:代码都是以前的老代码,不能很好地兼容新手机系统,且安全性较低,网络发展这么快,病毒这么多,如果不实时更新,定期检查,容易产生漏洞,造成直接经济损失; 4、既懂原生开发又懂H5开发的高端人才难找。 以上就是原生开发、H5开发和混合开发各自的优缺点。相比之下,由于现代人的个性化需求越来越明显,所以原生APP开发也越来越多,定制化的服务更能满足消费者的需求。
Visualforce是一个基于Web的开发框架,开发人员可以在托管的平台上开发桌面和移动端上复杂的,自定义的用户界面。你可以用Visualforce创建和Force.com所提供标准界面非常类似的界面。
👆关注“博文视点Broadview”,获取文末赠书 联邦学习——一种新型的、基于数据隐私保护技术实现的分布式训练范式。 自提出以来,就受到了学术界和工业界的广泛关注。 近年来,联邦学习飞速发展,成为解决数据孤岛和用户隐私问题的首选方案。 如何应用联邦学习进行实战,也成了大家普遍关心的问题。 为了帮助大家更好地将联邦学习应用在实际项目中,杨强教授再次带领团队撰写了国内首本联邦学习实战的权威著作——《联邦学习实战(全彩)》。 本书结合联邦学习案例,有助于读者更深入地理解联邦学习这一新兴的学科。 全书分
近日,微软亚洲研究院(MSRA)副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上,与大家讲解了自然语言处理(NLP)的最新进展,以及未来的研究方向,以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写,略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院,不久开始负责自然语言研究组。近年来,周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰(中国)、Rinna(日本)、Zo(美国)等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文(包括50篇以上的ACL文章),拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻
近日,微软亚洲研究院(MSRA)副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上,与大家讲解了自然语言处理(NLP)的最新进展,以及未来的研究方向,以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写,略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院,不久开始负责自然语言研究组。近年来,周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰(中国)、Rinna(日本)、Zo(美国)等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文(包括50篇以上的ACL文章),拥有国际发明专利40余项。 微软亚洲研究院
不知道说到编程,大家是什么感受? 头大?还是跃跃欲试?又或是毫无波动? 最近知乎上的一个关于如何在编程中找到快乐的问题,引起了热议。 到现在已经有一百多万人浏览了这个话题,如何在编程中找到快乐,引起了众多程序猿的共鸣。 关于这个问题一千程序猿心中有一千个答案,但小E可以跟你说,编程!真的很快乐! 1、为什么学编程? 回想下当年在大明湖畔边,是什么机缘巧合让自己遇见了编程这个小可爱,从此一发不可收拾。(滑稽脸)。 学习编程的快乐,或许就藏在当初自己最开始的初心。是因为专业所学?还是因为兴趣所趋
“君不见,黄河之水天上来,奔流到海不复回。君不见,高堂明镜悲白发,朝如青丝暮成雪。”
这是一个苹果公司档案网站(非官方),收集了苹果公司从成立以来的所有广告、海报和宣传材料 https://www.applearchive.org/
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
联合体也称共用体 像结构体一样,联合体也是由一个或者多个成员构成,这些成员的类型可以不同。但是,与结构体不同的是:联合体的所有成员共用一块内存空间。(即:给联合体其中的一个成员赋值,其他成员的值也会跟着被改变)
进行建模,在给定观测集合X的条件下,通过计算边缘分布来得到对变量集合Y的推断,即:
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程,参与者可以篡改本地训练模型,从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患,如后门攻击。
这段时间大家在家自我隔离、居家办公憋坏了吧。为了打发这种无聊的生活,我决定拿出我在github上珍藏多年的沙雕项目,让大家在无聊的时候可以打发时间。
墨墨导读:摘要:BCT(Block Change Tracking)是Oracle从10g开始有的特性。激活BCT,可以大大提高增量备份的性能。本文介绍了BCT的配置方法和影响。
近年来,在全社会对隐私保护日益重视的背景下,联邦学习的研究和应用得到了长足发展。这一进步很大程度上得益于联邦学习框架及算法库的支持。当前,这类框架对联邦学习中各个参与方的通信、计算图的描述和拆分调度、模型的部署与推理等一般性的基础设施均有完整丰富的支持。但是,现有框架和库对图联邦的支持相对有限,难以基于已有工作去建立联邦图学习的基准。学术界和工业界都对一款功能全面且对实现联邦图学习算法友好的框架有强烈需求。 在最近的 KDD 2022 应用方向最佳论文获奖工作 FederatedScope-GNN 中,阿里
http://news.hexun.com/2020-09-20/202098624.html
USMT是随着Windows AIK安装的。通常安装在 C:\Program Files\Windows AIK\Tools\USMT 路径。可以将该 USMT 整个目录复制到U盘的根目录,以便于使用U盘进行用户状态迁移。
算法方面,相比于1750亿参数的英文语言模型GTP-3,「源1.0」共包含了2457亿个参数,是前者参数量的1.404倍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云