json-server模拟后端接口 https://cloud.tencent.com/developer/article/1541622
从零开始学习React-开发环境的搭建(一) https://www.jianshu.com/p/97f3a1ba168e 从零开始学习React-目录结构,创建组件页面(二) https://www.jianshu.com/p/5b950b8cb73a 从零开始学习React-属性绑定(三) https://www.jianshu.com/p/2c251795d1b3 从零开始学习React-路由react-router配置(四) https://www.jianshu.com/p/2b86d5f4d9d7 从零开始学习React-axios获取服务器API接口(五) https://www.jianshu.com/p/81ca5cc94923 从零开始学习React-解析json、渲染数据(六) https://www.jianshu.com/p/1a998147b09b 从零开始学习React-在react项目里面使用mock(七) https://www.jianshu.com/p/2a5f296a865c
在前端开发中,很大一部分工作都是将后台数据获取到后展示在前端界面上。如果接口是现成的,这个过程还相对容易一些,但是如果接口的开发和前端开发是同时进行的,在仅仅有接口文档并无测试环境的情况下,前端开发者就要痛苦了,所得非所见的盲写方式不但效率低下,也有很大的遗漏风险。如果我们有办法自己根据接口文档模拟这些数据,那开发过程中的体验就会好很多了。幸运的是,通过node.js,express和mock.js,我们可以非常容易的进行数据Mock。
mock的由来【假】 赵师秀:南宋时期的一位前端工程师 诗词背景:在一个梅雨纷纷的夜晚,正处于项目编码阶段,书童却带来消息:写后端的李秀才在几个时辰前就赶往临安度假去了,!此时手头仅有一个简
注意:对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。
在测试中,我们经常需要批量的生成各种测试数据,尤其是需要生成大量的中文测试数据,例如姓名,地址等等。
识别率97.5%,图片接口支持手动测试,以图片形式返回结果;文本接口需要联系作者,测试额度1000次限24小时内使用。
李林 发自 学院路 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 正所谓古有仓颉,今有神经网络。 最近,谷歌大脑研究员David Ha做了个让神经网络和你一起写“汉字”的网页版Demo。你在页面上写几笔,神
这个方法比较简单,但是有个小问题,unicode码中收录了2万多个汉字,包含很多生僻的繁体字.
GB2312 标准共收录 6763 个汉字,其中一级汉字 3755 个,二级汉字 3008 个;同时收录了包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母在内的 682 个字符。GB2312 的出现,基本满足了汉字的计算机处理需要,它所收录的汉字已经覆盖中国大陆 99.75% 的使用频率。对于人名、古汉语等方面出现的罕用字,GB2312 不能处理,这导致了后来 GBK 及 GB18030 汉字字符集的出现。
最近国家开放三胎了,现在应该有人在“重金求子”了吧!而且某些省份为了鼓励生育,福利满满的。生孩子中,孩子取名应该算是头等大事,有些人还没生都已经想好生男的叫什么生女的叫什么,有些人为了给你孩子取个好名字,都会请风水大师来算一下,或者上网查资料买名字的。还别说,我一上网搜索关键字“起名字”,发现挺多起名网站的:
一、背景知识 GB 2312-80 是中国国家标准简体中文字符集,全称《信息交换用汉字编码字符集·基本集》,由中国国家标准总局发布,1981年5月1日实施。GB2312 编码通行于中国大陆;新加坡等地也采用此编码。中国大陆几乎所有的中文系统和国际化的软件都支持 GB 2312。
http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html
上次提到最近做车牌识别,模型训练出来的正确率很高,但放到真实场景里面,识别率勉强及格,究其原因还是缺少真实环境数据集。车牌涉及个人隐私,也无法大量采集到,国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集,但车牌基本都是皖A打头的,因为采集地点在合肥。基于这个原因,训练的车牌数据集只好自己生成,和大家分享一下这个生成思路,
【新智元导读】你永远不知道汉字的潜力。谷歌大脑东京分部的研究员hardmaru,用神经网络根据笔画生成汉字,新造了一系列“假汉字”。你别说,有些看上去还真像那么一回事。
jmeter教程三,在测试过程中由于业务代码的要求,需要尽可能的仿真真实业务,因此需要对报文中的值做参数化处理。
中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,与英文以空格作为天然的分隔符不同,中文字符在语义识别时,需要把数个字符组合成词,才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。
在大部分情况下,程序的瓶颈都在于数据库,所以为了减少数据库的压力,我们会通过缓存(减少数据库查询),分布式数据库,读写分离等方式去减少数据库本身的curd压力.
爬虫是 Python 的一个常见应用场景,很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候,你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下,你该如何应对呢?本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
相关论文下载:cw2vec: (Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information) 与2016年facebook提出的论文(Enriching Word Vectors with Subword Information)直通车
在网页中合理的利用一些特效能带给人眼前一亮的感觉。今天给大家分享两款很有意思的 Js 特效插件。 输入框打字冒光特效 这款特效本博客也在使用,也有很多人问过是怎么实现的。具体的效果请看 G
python怎么生成词云_导出微信聊天记录文本问题描述:将微信的聊天记录导出,生成词云,留作纪念。先看效果:非常多的哈哈哈(◕ˇ∀ˇ◕)**第一步:导出微信聊天记录**将微信聊天记录导出成文档,知乎上有很多种方法,其中主要是两类,第一种是通过root手机,获取权限;第二种为通过AppleiTunes备份。这里选择第二类方法(小米note3不支持root),具体过程也较为简便,感谢知乎**@hangcom**提供的免费工具...
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13291704.html
把数字转换为人民币的大写表示方式的第一步就是要把数字拆分为整数部分和小数部分,因为整数部分和小数部分要分进行处理
放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集。 http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html 但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路
网上有各式各样的帮助类,公共类,但是比较零碎,经常有人再群里或者各种社交账号上问我有没有这个helper, 那个helper,于是萌生了收集全部helper的念头,以便日后使用.
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.16038.pdf
昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计。找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据。
//当前点击的标签添加样式,同级别其他标签移除样式 $(this).addClass('hover').siblings().removeClass('hover'); //执行完改Ajax后执行下一步 同步 async:false //{%$argv(0)%}(公司写法)获取页面传入的id id="title_1" var type = "{%$argv(0)%}"; if (type != "") { $("#title_" + type + "").click(); } //默认点击第一个
基本概念 概率(probability) 最大似然估计(maximum likelihood estimation) 条件概率(conditional probability) 全概率公式(full probability) 贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory) 贝叶斯法则(Bayes’theorem) 二项式分布(binomial distribution)
辣条走起,原创不易~ 前言 创新工厂/涂鸦移动,李开复创办的 笔试 我没有走提前批,走的秋招,笔试是对方给我发一份邮件,里面有一份word文档,然后里面有两道编程题,需要这份word文档的后台回复 创新工厂 题目一 1.你能在多大程度上将一叠卡片悬置在桌子上?如果你有一张卡,你最多能创造半张卡片长度的悬置(假设卡片必须垂直于桌子)。使用两张卡片,你可以让顶部的卡片在底部卡片的基础上悬置半张卡片的长度,且底部卡片在桌子上悬置1/3卡片的长度,这叠卡片的最大悬置长度一共为1/2 + 1/3 = 5/6卡片长
面对线下收银场景,针对商品收银业务,如何提升商家收银的效率?如何保证即使在弱网或无网条件下商家正常的收银?如何设计大量商品时搜索方案?如何对业务模块进行解耦和各种复杂的业务场景交互?都是在设计零售收银业务时,需要去认真思考的问题。
今天在逛网页的时候看到了一个古诗词的API,然后突发奇想,用了10分钟的时间做了一款npm全局依赖包。你可以使用npm install -g pome-cli来先玩一玩。有好东西当然要跟大家分享一下啦,现在从0开始给大家简绍打造这款全局依赖包。
LATEX 模板(中国运筹学会年会论文模板) %% Paper …关键词位于摘要下方,行首不缩进。 摘要使用小五号(…以上这些词后均不换行。 中文关键词之间以中文分号……
如果没有 RSA 算法,现在的网络世界毫无安全可言,也不可能有现在的网上交易。众所周知的 ssh 协议也是基于 RSA 加密算法才能确保通讯是加密的,可靠的。
绝大多数程序员都听说过 Unicode 和 UTF-8,但是清楚它们之间关系的人就不多了,关于这个问题,与其苍白的陈述它们的概念,不如举例子说明来得自然。
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
最近工作中遇到了一个问题:如何对大规模题库去重?公司经过多年的积累,有着近亿道题目的题库,但是由于题目来源不一导致题库中有很多重复的题目,这些重复的题目在检索时,除了增加搜索引擎的计算量外,并不会提高准确率。
每次登录系统的时候总是要输入烦人的验证码,那么我们今天就思考这个问题,为什么要有验证码这个功能?很多伙伴应该都知道:
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 使用:pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具,支持: 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除(内部细节:数字时间日期片段,内容不会删) 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字:研表究明,汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换(1 一 壹 ①,2 二 贰 ②)
学习牛腩时,也刚刚结束个人重构,所曾经面差点儿相同1/3的部分感觉都非常熟悉,非常上手,包含数据库设计和B、D层代码的编写。当中重新理解了SQLHelper的完美演化、存储过程的强大。使用了触发器初探(触发器建好以后看不到,但能够查询出来,后来发现原来在每张表的以下),接着就是站点的建立,事实上和三层差点儿相同,web层相当于我们的UI层,仅仅只是之前我们的控件放在窗口中。如今放在网页中,然后引用CSS样式来控制html中各控件属性,真正做到网页表现与内容分离的一种样式设计语言 。
博文来源:www.fhadmin.org/webnewsdetail12.html
名称:模拟的数据的名字。 值:模拟的数据的值。 规则:模拟出数据的规则,常用的几个规则:
这些原始数据是存储在buffer类的实例中,一个buffer类就相当于是一个整数数组,他相当于是划出了一块自己的内存空间。
今天聊的是字符串顺序打乱函数str_shuffle。这个函数本身使用频率并不高。但是,其内部实现还是非常有趣的。
上篇我们了解了 PEG.js 的基础使用,忘记的童鞋建议复习一下,对于本文的食用效果会更佳哦!
模拟各种系统升级的画面,上班摸鱼的时候boss快过来了赶紧升级下 http://fakeupdate.net/
余所用之程序,當以gcc編譯之如是 gcc -O3 mgsq5.c -o mgsq5
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