使用现有的消除重复数据的工具，还必须通过排序的方法来实现，这样就没办法确保可能性最大的密码排在前列了。...很不幸的是，字典的创建通常要求满足下列条件： Duplicut这款工具可以帮助广大研究人员在不需要对字典密码排序的情况下，轻松剔除重复项，以实现更快速的基于字典的密码暴力破解。...Duplicut基于纯C语言开发，运行速度非常快； 在64位平台上压缩Hashmap； 多线程支持； 限制条件 长度超过255个字符的字典行将被忽略； 仅在Linux x64平台上进行了测试； 快速使用.../duplicut wordlist.txt -o clean-wordlist.txt 功能选项 技术细节 内存优化 使用了uni64在Hashmap中实现快速索引： 大型文件处理 如果整个文件超过了内存大小...，则会被切割为多个虚拟数据块，并单独进行测试： 问题处理 如果你发现程序运行过程中存在漏洞，或者报错的话，请在调试模式下编译Duplicut并查看输出： # debug level can be from
你好，今天聊一个简单的技术问题，使用 querySelector 方法查询网页上的元素时，如何使用正则进行模糊匹配查询？...*都是正则表达式中的特殊标识符，分别表示前匹配、后匹配和任意匹配。...这种情况便适合采用属性值正则匹配选择器： document.querySelector('h2[class^="UserInfoBox_textEllipsis"]'); 最后，回顾一下，使用属性值正则匹配选择器...，关键记忆点有两个： 1）使用了中括号，直接用在元素选择器后面。...在 JS 中，计算属性也是使用中括号，这种写法是一致的、合理的； 2）在中括号内，使用 k=v 形式书写，并且在 k 后面可以跟^、$、*三个正则符号，分别表示前匹配、后匹配和任意匹配。
特征匹配 cv::Ptr matcher = cv::DescriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher...::BRUTEFORCE); // cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_L2); // (1) 直接暴力匹配 std::vector<cv::DMatch...keypoints2, matches, img_matches_bf); imshow("bf_matches", img_matches_bf); // (2) KNN-NNDR匹配法...<< tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms)：" << tdes << std::endl; std::cout 匹配耗时...(ms)：" << tmatch_bf << std::endl; std::cout 匹配耗时(ms)：" << tmatch_knn << std::endl;
在这篇文章中，我们将特别关注时间序列预测。 我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。...我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码，然后转移到Tableau。 本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。 为什么Tableau?...下面的代码将销售数字按升序排序，并按月汇总数据。...import tabpy_client connection = tabpy_client.Client('http://localhost:9004/') 我们将使用这个连接对象将模型部署到我们刚刚启动的...我们将创建一个如下所示的计算字段: ? Tableau使用SCRIPT_REAL、SCRIPT_STR、SCRIPT_BOOL和SCRIPT_INT四个函数分别返回实、字符串、布尔和整数类型。
（2），液态物品（3） 这些就是属于数据字典，在平时的表设计中，我们会把他们分别作为一张表来存储，并且给以后台维护，查询的时候关联即可，但是这样会有一定的弊端，在字典类很多的时候，就会有很多的表，并且显得冗余...，是没有必要的 那我们今天来说说如何优化他，并且减少表，那么就需要用到数据字典 先来看看表设计吧： ?...数据字典的作用是啥，我总结以下几点 1、在整个系统的所有数据类型中起到了桥梁作用，开发过程中，动态维护系统数据类型 2、保证数据录入更加安全，业务表使用数据字典的时候，存放的数据类型是个key，而不是具体的...便于在后台统计和查看，和维护 在设计表的时候要注意以下几点： 1、数据类型，数据键值对，所有值不能为空 2、数据类型一致的情况下，数据键和值分别不能重复，必须唯一，这个再添加的时候需要做到验证 3、数据键使用...int比较便于排序，当然也可以用string，这个随意 最后看一下数据内容吧，对此表进行相应的增删改查，就可以实现数据字典的分类管理 ?
本文使用的开发环境是VS2017及dotNet4.0，写此随笔的目的是给自己及新开发人员作为参考， 对于Join的用法说明如下： 语法： public static IEnumerable<TResult...resultSelector Type: System.Func 用于从两个匹配元素创建结果元素的函数。...resultSelector Type: System.Func, TResult> 用于从第一个序列的元素和第二个序列的匹配元素集合中创建结果元素的函数...以上代码仅在Join与GroupJoin最后一个参数有区别，可以参见红色字体部分， 并从以上结果来看，Join与GroupJoin的区别一个在于：Join仅仅是将两个结合进行关联，而GroupJoin则会进行分组
如何使用图片级标注对像素级分割任务进行训练？ 图片级别标注，指的是知道图片中有哪些物体，仅此而已，而需要完成的任务是什么呢？利用这简单的图片类别信息分割出对应物体的区域，进行像素级别分割的任务，哇！...让我们一起来看一下，所谓使用图片类别标注进行像素级别分割训练，到底如何进行的吧！ ? 对于这样的任务，之前已经写过很多篇论文笔记了，今天来介绍一篇非常简单的利用MIL Loss的方法。...Multi-Class Multiple Instance Learning 会议：ICLR2015 任务：弱监督语义分割（image -level supervised） 一般的基于深度学习的语义分割流程： 将图片...然后，对这个最大的分值进行约束，限制该类别在图片中的存在与否，若图片的标签中表示存在的类，则这个分值接近于1，若不存在则接近于0。 ?...总结： 这个MIL Loss十分简单，虽然结果上看不是很好，但是在弱监督语义分割中常常与其他的方法一起使用，作为一个约束，应用十分广泛。
命名实体识别 NER 传统方式： 构造实体字典，遍历句子进行正则匹配，常用的算法包括最大向前匹配、最大向后匹配，双向最大匹配。...双向最大匹配 1.将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。...传统方式： 问答句子实体识别 考虑到效率，经常使用AC算法(Aho-Corasick)，即一种字符串搜索算法，通过与已有实体字典进行实体匹配，进而得到句子包含的实体以及实体所属类别。...问答句子类型判断 结合实体类别及句子类型规则，判断句子例如是“寻找推荐”，“寻找原因”..等类型 查询sql 根据问答句子类型找到对应sql，查询图数据库 美化查询结果 根据问答句子类型对图数据库返回的结果进行回答句子拼接...在不同的语义场景下，A与B的关系可能并非保持一致，如果使用上下文信息，该用何种算法？ 此外，最重要的一点是NER任务中实体如何寻找？基于规则可以进行匹配找出，那基于机器学习技术该如何找出？
它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。我们客户非常感兴趣的数据目标之一是Snowflake。...它是一种软件即服务(SaaS)解决方案，允许组织使用云基础设施存储、管理和分析数据，而无需管理底层硬件或软件。企业如何使用SNP Glue和Snowflake?...下面是一个使用SNP Glue将SAP与Snowflake集成的实际客户示例:想象一下，一家总部位于德国，但在全球范围内运营的大公司。...现在，通过SNP Glue，我们可以获取所有这些数据，并使用Glue自己的CDC(更改数据捕获)——有时与SLT的增量捕获一起使用，将所有SAP数据包括不断更改的数据复制到云端的基于Snowflake的数据仓库中...数据复制可以是表驱动的(即基于表的数据复制，有或没有增量捕获)，也可以是事件驱动的(在这种情况下，您将使用Snowpipe进行数据流)。是什么让Snowpipe这么酷？
本文是用机器学习打造聊天机器人系列的第四篇，将先对主要模块的代码进行展示和解读，末尾会给出完整代码的地址。...，就降级匹配 logging.debug("意图识别在正常分数阈值下没有匹配到任何项，进行降级匹配...")...，进行降级匹配...")...，句子-句向量字典都要重新生成。...q_statement) 以上是主要功能的代码，若要获取可运行的完整代码，可以加作者微信(jiabao512859468)获取，有任何相关技术问题，都欢迎和作者探讨O(∩_∩)O~ 本篇就这么多内容啦~，下一篇将介绍如何将聊天机器人项目应用到不同的业务领域
在本文中，让我们一起来学习如何将Redux与React Hooks一起使用。 React Redux在2019年6月11日发布的7.1版中提供了对Hooks的支持。...这意味着我们可以在函数组件中将Redux与Hooks一起使用，而不是使用高阶组件（HOC）。 什么是Hook？...回到正题 本文的原始目的是介绍如何将Redux与Hooks结合使用。 React Redux现在提供了useSelector和useDispatch Hook，可以使用它们代替connect。...在该示例中，我们将使用connect的React组件转换为使用Hooks的组件。...不使用高阶组件的另一个好处是不再产生多余的"虚拟DOM包装"： ? 最后 现在，我们已经了解和学习了Hooks的基础知识，以及如何将它们与Redux一起使用。编程愉快！
没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。 如何安装MySQL，你可以参考四步教你搭建保护MySQL服务器！...安装依赖项 我们将使用一些Python和Bash脚本来创建备份并将它们上传到远程对象存储以便妥善保管。我们需要cos-python-sdk-v5Python库与对象存储API进行交互。...可以根据需要从对象存储中下载以前的备份以进行还原。 与前面的脚本一样，在检查满足一些基本要求并配置应该采用的备份类型之后，我们将每个备份加密并压缩到单个文件存档中。...恢复使用此过程备份的任何文件都需要加密密钥，但将加密密钥存储在与数据库文件相同的位置会消除加密提供的保护。...结论 在本教程中，我们介绍了如何每小时备份MySQL数据库并将其自动上传到远程对象存储空间。系统将每天早上进行完整备份，然后每小时进行一次增量备份，以便能够恢复到任何时间点。
model中的方法 2.3 简单的总结 2.4 文章补充：2019.6.1 2.5 原文首发 说在前面 关于redux的框架有很多，这里我用到的是阿里云谦大大的dva(项目地址),这里主要记录下工作中是如何使用...3、yield call(getSearch, payload);是一个异步调用接口参数的方法 4、上述中的if判断主要是说在接口响应到的数据为我与后台正确定义的返回码才进行相应的操作， 比如这里我跟后台约定的是...model中的方法 model中异步获取数据的方法定义好之后如何使用呢？...dispatch调用model中方法的写法，注意在使用此方法之前要先使用 connect将model与component连接起来，如果你熟悉 redux，这个 connect 就是 react-redux...中的哪个方法， 2、payload为传的参数，这里传了一个keyword与limit数量过去 3、searchRspCallBack: this.handleSearchRspCallBack的意思是将本地的一个方法作为参数传递到
前面我们已经给大家介绍过TCGA数据库中样本barcode的详细组成：TCGA样本barcode详细介绍，现在我们来看看如何将基因表达矩阵与样本临床信息进行合并，方便后续做 比如生存分析，基因在不同样本分期...首先我们去TGCA下载如乳腺癌的基因表达矩阵 这里使用R包 TCGAbiolinks 去TCGA官网下载数据。..., 用getProjectSummary(project)查看所有类别 data.type ="Gene Expression Quantification", # 数据类型 workflow.type...TCGA-BRCA.clinical_radiation.rds") saveRDS(clinical.stage_event, file = "TCGA-BRCA.clinical_stage_event.rds") 现在将基因表达矩阵与临床信息整合在一起...《带有疾病进展的多分组差异结果如何展示？》
引言在计算机视觉和图像处理中，将彩色图像按照连通域进行区分是一种常见的操作。...通过将图像转化为灰度图像，然后使用图像分割和连通域分析算法，我们可以识别出图像中的不同物体或区域，并对其进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。...图像处理与连通域分析使用OpenCV进行图像处理和连通域分析时，可以使用以下步骤：将彩色图像转化为灰度图像：使用OpenCV的cvtColor函数将彩色图像转化为灰度图像。...Mat grayImage;cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);二值化图像：使用OpenCV的threshold函数对灰度图像进行二值化处理，将图像转化为黑白图像...结论本文介绍了如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。通过使用OpenCV提供的图像处理函数和连通域分析算法，我们可以识别和分割图像中的不同物体或区域。
对于中文来说，如果不进行分词，那么神经网络将直接基于原始的汉字序列进行处理和学习。...比如，我们可以直接从句子开头的第一个字开始查字典，找出字典中以该字开头的最长的单词，然后就得到了第一个切分好的词。...双向最大匹配算法是指对待切分句子分别使用FMM和RMM进行分词，然后对切分结果不重合的歧义句进行进一步的处理。...稍微复杂一些的句子，例如“没关系，除夕小瑶在家做饭。”，这时候如果使用后向最大匹配法，就会切分成“没关系/，/除/夕小瑶/在家/做饭/。”，这明显错的很不可原谅。...(上)》 / 《下》 在了解了HMM模型的基本概念之后，我们来看看HMM模型是如何进行分词的吧~ 基本思路：将分词问题转换为给每个位置的字进行分类的问题，即序列标注问题。
本文是用机器学习打造聊天机器人系列的第四篇，将先对主要模块的代码进行展示和解读，末尾会给出完整代码的地址。...，就降级匹配 logging.debug("意图识别在正常分数阈值下没有匹配到任何项，进行降级匹配...")...”字典 :param data: {'类别':{examples:'句子样本',centroid:'中心向量'}} :return: """ labels_centroids_dict...，进行降级匹配...")...，句子-句向量字典都要重新生成。
外设IO口定义说明 从树莓派的相关资料我们可以看到，树莓派有两个串口可以使用，一个是硬件串口（/dev/ttyAMA0）,另一个是mini串口（/dev/ttyS0）。...树莓派（3/4代）板载蓝牙模块，默认的硬件串口是分配给蓝牙模块使用的，而性能较差的mini串口是分配给GPIO串口 TXD0、RXD0。...Serial 配置 首先运行ls /dev -al命令查看到默认的串口分配方式，如下图所示： 由于硬件串口分配给板载蓝牙使用，所以要释放掉,并设置硬件串口分配给GPIO串口。...GPIO串口，对输入sudo vim /boot/config.txt命令，将下面两行内容添加到最后:dtoverlay=pi3-miniuart-bt force_turbo=1 修改后保存并退出，...将树莓派与TTL对应接上，就可以通过PC串口助手与树莓派互相发送、接收数据，但是树莓派在发送数据时，命令终端并不会显示，如下图所示： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
如何使用JavaAPI将keycloak用户的相关role进行更新（领域权限及clients权限）？...我使用如下代码无法将权限进行分配 image.png CredentialRepresentation credential = new CredentialRepresentation
然后，我们将实施情感分析练习，并最终使用潜在狄利克雷分配进行主题建模。 学习将通过练习问题和答案来实现。会根据需要在问题中提供提示和解释，以使学习过程更轻松。 让我们开始吧！...因此，我们观察到NER如何帮助我们进一步将名词分解为实体类别。 现在我们已经学会了如何进行词性标注和NER，让我们创建一个可以自动执行这些任务的函数。...问题3： 定义一个名为“make_chunks”的函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，并返回一个字典（将称为外部字典），外部字典的键是指向条目的行号的整数...外部字典的值本身是一个字典（将称为内部字典），内部字典的键是句子编号，内部字典的值是命名实体识别的结果（类似于问题2）。...NLTK的LDA类接受文档-词矩阵（DTM）作为参数，因此，让我们首先回顾一下DTM是什么，然后我们将看一个使用scikit-learn的LDA模型进行主题建模的示例。
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