作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...path=/story/textlayer--polygon-feature 首先我们来看看如何确定一个多边形的文本标注锚点，即难抵极的计算方法。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
在简单了解了Unobtrusive JavaScript形式的验证在jQuery中的编程方式之后，我们来介绍ASP.NET MVC是如何利用它实现客户端验证的。...服务端验证最终实现在相应的ModelValidator中，而最终的验证规则定义在相应的ValidationAttribute中；而客户端验证规则通过HtmlHelper相应的扩展方法（比如...在一个以此Contact为Model类型的View中，如果我们调用HtmlHelper的扩展方法EditorForModel，最终会生成如下一段HTML。...当我们在某个View中调用HtmlHelper的扩展方法将Model对象的某个属性以表单输入元素呈现出来的时候，会采用我们前面介绍的ModelValidator的提供机制根据目标属性对应的...ASP.NET MVC的客户端验证：jQuery的验证 ASP.NET MVC的客户端验证：jQuery验证在Model验证中的实现 ASP.NET MVC的客户端验证：自定义验证
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...传统机器学习方法 传统的机器学习方法主要利用自然语言处理中的 n-gram 概念对文本进行特征提取，并且使用 TFIDF 对 n-gram 特征权重进行调整，然后将提取到的文本特征输入到 Logistics...具体如下： 定义字母表 (Alphabet)：大小为m (对于英文 m=70，如下图，之后会考虑将大小写字母都包含在内作为对比) ?...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征，因此实验采用的双向的序列模型。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后，获得了所有词的表示，然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示，最后通过softmax层进行分类。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
在Android应用中绕过主机验证的小技巧 反斜杠技巧 查看典型的主机验证代码： Uri uri = Uri.parse(attackerControlledString); if("legitimate.com...，它们不识别校验权限部分中的反斜杠（如果你测试java.net.URI将显示异常）。...webView.loadUrl(url, getAuthorizationHeaders()); // attacker.com is loaded :P 思考 以下是相对安全的URL验证示例： Uri... 你会注意到，在第一个例子中，所有都\将被替换/，在第二个例子中，它们将被保留编码，反斜杠技巧将不起作用。但仔细研究了intent://计划如何工作后，我找到了一种远程利用它的方法。...缺少校验方案 如果仅验证主机值，但没有任何有效的未验证方案，则可以使用以下有效负载javascript://和file://scheme javascript://legitimate.com/%0aalert
在信息安全领域中，密码验证是非常重要的一部分。一个好的密码应该有足够的复杂度，以防止被破解。而回文密码由于正读和反读都一样这样特殊的性质，具有很高的安全性，可以发挥很大的作用。...在实际的密码策略中，我们可能会使用到回文判断算法的isPalindrome方法来判断用户输入的密码是否为回文字符串。...除了以上应用场景外，回文判断算法的isPalindrome方法还可以在文件名的校验、验证码的生成等其他需要判断字符串是否为回文的场景中。具体如何实现呢？...另外，如果输入的字符串非常长，需要使用高效的算法或数据结构来进行判断，以避免时间复杂度过高的问题。总之，回文判断算法的isPalindrome方法是一种简单而实用的算法，可以用于密码验证等场景中。...在实际应用中需要注意一些细节问题，并根据具体场景选择合适的算法或方法来实现。
Kerberos，在古希腊神话故事中，指的是一只三头犬守护在地狱之门外，禁止任何人类闯入地狱之中。 那么在现实中，Kerberos 指的是什么呢？...02 Kerberos 解决了什么问题 目前用于身份密码的验证主要面临两个问题：首先是人工记忆的密码混乱且易遗忘，一些比较简单的密码又容易被攻击；其次是技术错觉，在计算机上的输入密码时显示的是一串星号，...DC 中有一个特殊用户叫做 krbtgt，它是一个无法登录的账户，是在创建域时系统自动创建的，在整个 Kerberos 认证中会多次用到它的 Hash 值去做验证。...在 KDC 中又分为两个部分：Authentication Service (AS，身份验证服务) 和 Ticket Granting Service (TGS) AD 会维护一个 Account Database...进行判断，如果开启了 Kerberos，则会根据配置的认证文件进行认证并获取认证后的 ugi，ugi 可以认为是之后插件与 HDFS 通信的用户凭证，里面保存着用户的认证信息. 02 如何进行 Kerberos
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
（而不是字或词）进行编码； 编码后的向量长度是词典的长度； 该编码忽略词出现的次序； 在向量中，该单词的索引位置的值为单词在文本中出现的次数；如果索引位置的单词没有在文本中出现，则该值为 0 ； 缺点...该编码忽略词的位置信息，位置信息在文本中是一个很重要信息，词的位置不一样语义会有很大的差别（如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 的编码一样）； 该编码方式虽然统计了词在文本中出现的次数，但仅仅通过...文本频率是指：含有某个词的文本在整个语料库中所占的比例。逆文本频率是文本频率的倒数； 公式 ? ? ?...，训练结束之后不会根据上下文进行改变），静态词向量无法解决多义词的问题（如：“我今天买了7斤苹果” 和 “我今天买了苹果7” 中的 苹果 就是一个多义词）。...； 前向迭代中包含了该词以及该词之前的一些词汇或语境的信息（即上文）； 后向迭代中包含了该词以及该词之后的一些词汇或语境的信息（即下文） ； 这两种迭代的信息组成了中间词向量（intermediate
有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。...马尔科夫随机场（Markov Random Field / MRF）：设有联合概率分布 P(Y)，由无向图 G=(V,E) 表示，在图 G 中，结点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，如果联合概率分布...有了 word embedding 方法之后，词向量形式的 word 表示一般效果比 one-hot 表示的特征要好。...在本应用中，CRF 模型能量函数中的这一项，用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow 中的 CRF 实现 在 tensorflow 中已经有 CRF 的 package 可以直接调用，示例代码如下（具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org
标签：Excel公式 在Excel中，如果数字在一个表中被格式化为数字，而在另一个表中被格式化为文本，那么在尝试匹配或查找数据时，会发生错误。 例如，下图1所示的例子。...图1 在单元格B6中以文本格式存储数字3，此时当我们试图匹配列B中的数字3时就会发生错误。 下图2所示的是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字，列E中是格式为文本的用户编号。...图5 列A中是格式为文本的用户编号，列E中是格式为数字的用户编号。现在，我们想查找列E中的用户编号，并使用相对应的列F中的邮件地址填充列B。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，然后将数字与列E中的值进行匹配。...图8 这里，我们同样成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，然后在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，再将我们的数字与列E中的值进行匹配。
总第408篇 2020年 第32篇 基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT，该方案是第一个在官方评测指标...本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...在美团业务中，文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...精准匹配是信息检索和机器阅读理解中非常重要的一个技术。根据以往的研究，很多阅读理解模型加入该特征之后都可以有一定的效果提升。...除此之外，还提出了词还原机制和精确匹配特征提高OOV词的匹配效果。通过在大规模数据集MS MARCO的实验，充分验证了该模型的优越性，希望这些能对大家有所帮助或者启发。
组件分享之后端组件——在Go中实现的断路器gobreaker 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件...组件基本信息 组件：gobreaker 开源协议：MIT license 内容 本节我们分享一个在Go中实现的断路器gobreaker 1、安装 go get github.com/sony/gobreaker...Interval是CircuitBreaker关闭状态的循环周期，用于清除内部计数，稍后将在本节中描述。如果Interval为0，断路器在闭合状态下不清除内部计数。...ReadyToTripCounts每当请求在关闭状态下失败时，都会使用 的副本调用。如果ReadyToTrip返回true，CircuitBreaker将被置于打开状态。...uint32 ConsecutiveSuccesses uint32 ConsecutiveFailures uint32 } CircuitBreakerCounts在状态变化或关闭状态间隔时
深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象，它的主要应用主要是在智能问答，机器翻译，文本分类...Language Model》，正式提出神经网络语言模型（NNLM），在训练模型的过程中也能得到词向量。...文本数据经过清洗、分词等预处理之后，传统方法通过提取诸如词频、TF-IDF、互信息、信息增益等特征形成高维稀疏的特征集合，而现在则基本对词进行embedding形成低维稠密的词向量，作为深度学习模型的输入...当然，还会在解码器中引入注意力机制，以解决在长序列摘要的生成时，个别字词重复出现的问题。 ?
简单地说，使用COUNTIF函数，我们可以对单元格区域中的文本排序。...如下图1所示，在单元格B6中，使用公式： =COUNTIF(C6:C15,"<="&C6) 得到单元格C6<em>中</em><em>的</em><em>文本</em><em>在</em>单元格区域C6:C15<em>的</em><em>文本</em><em>中</em>，由小到大排在第10位。...将公式下拉至单元格B15，得到相应<em>的</em>列C中<em>文本</em><em>在</em>单元格区域C6:C15<em>中</em><em>文本</em><em>的</em>排序位置。 ?...图1 <em>在</em>单元格E6<em>中</em><em>的</em>公式为： =VLOOKUP(ROW()-ROW(E5),B6:C15,2,FALSE) 其中，ROW()-ROW(E5)<em>的</em>值为1，即查找单元格区域B6:C15<em>中</em>列B<em>中</em><em>的</em>值为1对应<em>的</em>列...C<em>中</em>单元格<em>的</em>值，也就是单元格区域C6:C15<em>中</em>最小<em>的</em><em>文本</em>。
有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。...它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...马尔科夫随机场（Markov Random Field / MRF）：设有联合概率分布 P(Y)，由无向图 G=(V,E) 表示，在图 G 中，结点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，如果联合概率分布...有了 word embedding 方法之后，词向量形式的 word 表示一般效果比 one-hot 表示的特征要好。 在本应用中，CRF 模型能量函数中的 ?...Tensorflow 中的 CRF 实现 在 tensorflow 中已经有 CRF 的 package 可以直接调用，示例代码如下（具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org
本篇介绍自然语言处理中一种比较简单，但是有效的文本分类手段：朴素贝叶斯模型。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 朴素贝叶斯介绍 贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。...朴素贝叶斯模型分类的理论相关知识，在文章【NLP】经典分类模型朴素贝叶斯解读中有详细的介绍，感兴趣或者不清楚的朋友可以出门左转，再看一下。 假如我们有语料集D，文本可分为（c_1，c_2，......return data 数据读取过程的任务很简单，就是从语料文件中将语料读到内存中，组织成一个列表，列表中每一项组成为（data，label），如('明天天气怎么样','get_weather')。...至此，介绍了如何利用NLTK的NaiveBayesClassifier模块进行文本分类，代码在我们有三AI的github可以下载： https://github.com/longpeng2008/yousan.ai...总结 文本分类常常用于情感分析、意图识别等NLP相关的任务中，是一个非常常见的任务，朴素贝叶斯本质上统计语料中对应类别中相关词出现的频率，并依此来预测测试文本。
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