函数input()接受一个参数：即要向用户显示的提示或说明，让用户知道该如何做。在这个 示例中，Python运行第1行代码时，用户将看到提示Tell me something, and I will repeat it back to you:。程序等待用户输入，并在用户按回车键后继续运行。输入存储在变量message中，接下 来的print(message)将输入呈现给用户：
论文链接：https://doi.org/10.1162/tacl_a_00638
我们现在已经完成了渗透测试的侦查阶段，并且识别了应用所使用的服务器和开发框架的类型，以及一些可能的弱点。现在是实际测试应用以及检测它的漏洞的时候了。
ClongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
银行ATM问题陈述、词汇表、领域类图链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/70216506 银行ATM用况图文档链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/70216792 银行ATM分析类类图文档链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/70828023 银行ATM顺序图文档链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/71088202
多模态大型语言模型（MLLMs）的高速发展彰显了其在处理图文信息方面的强大潜力。然而，目前的多模态模型和方法主要集中于处理基础视觉问答（VQA）任务，这些任务通常只涉及与问题强相关的有限图片和文本信息。在实际应用中，尤其是文档理解领域，模型经常需要处理更为复杂的图文混合输入，这些输入不仅长度更长，而且可能包含冗余甚至误导性的信息。现有的主流MLLMs在处理此类复杂任务时表现不佳，且缺乏相应的Benchmark来评估模型在这些任务上的性能。
网上有很多对于LSTM以及GRU的介绍，主要从构造方面进行了进行了介绍。但是由于构造相对较复杂，而且涉及到的变量较多，往往不那么容易记住。下面我们从直觉的角度来对这两者进行介绍，方便理解和记忆。其中的更深刻的理论原理，可以参看相关的文章和论文。
其中的卷王当属Anthropic 公司，其五月份就将 Claude 的上下文窗口从 9k token扩展到了 100k。
#1.循环输入3个学生信息(包含：学号，姓名，年龄)，存储到对应的容器中(使用列表中存储元组的方法) i = 1 student_info = [] #定义一个空列表，用来存储元组元素 while i <= 3: id = input('请输入第%i位学生的学号：'%i) name = input('请输入第%i位学生的姓名：'%i) age = input('请输入第%i位学生的年龄：'%i) student_info_tuple = (id,name,age) #定义一个
一．系统介绍 一个简易的设备管理系统，包含了管理员登录注册、设备录入、设备状态管理功能，具体状态有购买时、正在运行、正在修理和已报废。 二．开发环境 开发环境：jdk 运行环境：jv
▌短时记忆 RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。 在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。 梯度是用于更新神经网络的权重值，消失的梯度问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降，如果梯度值变得非常小，就不会继续学习。
给定一条金融信息X以及对应的实体集合S, 我们首先要判断该金融信息是否包含负面信息；如果包含负面信息，需要找出负面信息的主体E。
NLP预训练模型需要非常大的参数量以及非常多的语料信息，这些都是希望能尽可能多的记住文本中的知识，以此提升下游任务效果。相比而言，直接从数据库、知识图谱、搜索引擎等引入外部知识进行知识增强，是一种更直接、节省资源的方法。知识增强也是NLP未来的重要发展方向，由于在NLU这种需要理解、常识性知识的领域，知识增强更加重要。
在下面这两篇文章中都有提到 attention 机制： 使聊天机器人的对话更有营养 如何自动生成文章摘要 今天来看看 attention 是什么。 下面这篇论文算是在NLP中第一个使用attention机制的工作。他们把attention机制用到了神经网络机器翻译（NMT）上，NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型，也就是一个encoder to decoder模型 https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf encoder 里面用的是 Bi
早期：万维网（World Wide Web）仅有Web站点构成，这些站点基本上是包含静态文档的信息库。这种信息流仅由服务器向浏览器单向传送。多数站点并不验证用户的合法性。
系统、子系统或类与外部的参与者（actor）交互的动作序列的说明，包括各种序列及出错序列。
本文介绍一个自己做的FFPLAY移植到VC下的开源工程：ffplayfor MFC。本工程将ffmpeg项目中的ffplay播放器（ffplay.c）移植到了VC的环境下。并且使用MFC做了一套简单的界面。它可以完成一个播放器播放视频的基本流程：解协议，解封装，视频/音频解码，视音频同步，视音频输出。此外还包含一些控制功能：播放，暂停/继续，前进，后退，停止，逐帧播放，全屏等；以及一些简单的视频码流分析功能：视频解码分析和音频解码分析。通过本程序可以学习视频播放器原理，以及SDL和Windows消息机制。
KMP算法可以用于文档管理软件中的字符串匹配功能。在监控软件中，需要对用户的电脑活动进行监控，包括监控用户输入的文本内容。为了保护公司的机密信息，监控软件需要检测用户输入的文本中是否包含敏感信息，如公司机密信息、禁止使用的词汇等。
2024年3月14日，韩国科学技术院Jinho Chang等人在Nature Communications上发表文章Bidirectional generation of structure and properties through a single molecular foundation model。
在“SAP R/3”初始屏幕上选择“工具->ABAP/4工作台”。出现“ABAP/4开发工作台”屏幕 选择“ABAP/4编辑器”，“ABAP/4编辑器初始屏幕”
实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究，对视频的实例分割（Video Instance Segmentation，简称VIS）的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的，无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景，还是网络媒体中的长短视频，大多为视频流的信息而非纯图像信息，因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义。
找工作的金九银十，很多人又双叒叕被笔试中用例设计大题难住了！本文章特意整理了最近学员反馈的 5 大用例设计大题，附超详细解答！
上一期我们介绍了针对邮箱应用层和协议层面的安全检测，目前针对邮箱系统自身风险的服务内容已经向大家介绍完了。然而保障了邮箱自身的系统安全还是远远不够的，每一篇邮件的内容导致的人员主观或者被动操作都会直接产生安全问题，例如钓鱼邮件，其利用伪装的电邮，欺骗收件人将账号、口令等信息回复给指定的接收者；或引导收件人连接到特制的网页，这些网页通常会伪装成和真实网站一样，如银行或理财的网页，令登录者信以为真，输入信用卡或银行卡号码、账户名称及密码等而被盗取。 频发的APT攻击事件告诉我们，员工都是企业安全最薄弱的环节。在
相信大家在使用搜索引擎的时候，大部分情况下都是直接输入要搜索的关键词，然后在搜索结果里一个个点开查找。
参考论文：Netural Machine Translation By Joinly Learning To Align And Translate
在实际调试程序的过程中，有时只获得异常的类型是远远不够的，还需要借助更详细的异常信息才能解决问题。
第三节 初识Node-RED 开发环境简介 如图8所示，整个浏览器窗口被划分为四个部分： (1) 顶部黑色通栏，左侧显示Node-RED的LOGO，右侧显著位置为部署按钮，部署按钮的右侧（三条横线）为系统菜单按钮。 (2) 黑色通栏下方划分为左中右三个区域： a) 左侧为节点分组区：开发工具中的全部可用节点都在此处，并按类别分组存放，共有七个分组：输入、输出、功能、社交、存储、分析及高级。 b) 中间部分为工作区，可以从左侧选择任何一个节点，将其拖入到工作区。 c) 右侧为信息显示区，分为上下两部分。上部共
在shell脚本中，#表示注释，编写好的shell脚本可以通过“./脚本名”的方式执行脚本，但是需要文件本身具有x权限，还可以通过内部命令“source”或者“.”来加载文件中的源代码执行，“source”可简写为“sh”。
。意思是如果序列长度超过n，则使用最近n个行为。如果不足n，则从左侧做padding直到长度为n。
论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9274337
Video Prediction Recalling Long-term Motion Context via Memory Alignment Learning
最近，我聆听了Naftali Tishby教授的演讲“深度学习中的信息论”，感觉很有意思。他在演讲中说明了如何将信息论用于研究深度神经网络的增长和转换，他利用IB（Information Bottleneck）方法，为深度神经网络（DNN）开创了一个新的领域，由于参数的数量成指数增长，导致传统的学习理论在该领域均行不通。另外的一种敏锐观察显示，在DNN训练中包含了两个迥异的阶段：首先，训练网络充分表示输入数据，最小化泛化误差；然后，通过压缩输入的表示形式，它学会了忘记不相关的细节。
HTTP 响应头文件中包含未验证的数据会引发 cache-poisoning、 cross-site scripting、 cross-user defacement、 page hijacking、 cookie manipulation 或 open redirect。
在现实网络中即存在着安全的流量，又存在着不安全的流量在，这些不安全的流量常常会对我们的网站服务造成威胁，严重的甚至会泄露用户的隐私信息。这篇文章我们通过对常见的网络攻击跨站脚本攻击、跨站请求伪造(CSRF)、SQL注入、敏感数据泄露、身份验证与授权防范 方面讲解如何防范网络攻击。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】小白都能看懂的Stable Diffusion原理！ 还记得火爆全网的图解Transformer吗？ 最近这位大佬博主Jay Alammar在博客上对大火的Stable Diffusion模型也撰写了一篇图解，让你从零开始彻底搞懂图像生成模型的原理，还配有超详细的视频讲解！ 文章链接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ 视频链接：https://www.youtube.
本次实战主要通过Cloud Studio实现了一个图书管理系统的快速搭建。Cloud Studio是腾讯云提供的一个低代码开发平台,可以通过拖拽和配置的方式快速构建Web和移动应用。它降低了传统代码开发的门槛,使软件开发更简单高效。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
跨站脚本（Cross-Site Scripting，XSS）是一种常见的网络安全漏洞，攻击者利用该漏洞在受害者的网页中插入恶意脚本，从而能够获取用户的敏感信息、劫持会话或进行其他恶意活动。本文将详细介绍跨站脚本攻击的原理、类型、常见漏洞场景以及防御措施。
✍ 此系列为整理分享已完结入门搭建《TPM提测平台》系列的迭代版，拥抱Vue3.0将前端框架替换成字节最新开源的arco.design，其中约60%重构和20%新增内容，定位为从 0-1手把手实现简单的测试平台开发教程，内容将囊括基础、扩展和实战，由浅入深带你实现测试开发岗位中平台工具技术能力入门和提升。
跨站脚本攻击利用了网站对用户输入的不正确处理，使得恶意用户能够向受害者的网页中注入恶意脚本。这些脚本在用户浏览器中执行，从而导致安全风险。跨站脚本攻击的主要原理包括：
AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。 在视频行为识别（action recognition）方向，目前最常见的网络框架有两类，一类是直接将视频作为输入的3D卷积网络，另一类即是将图像以及光流（optical flow）分别作为输入的two-stream网络。目前two-stream类的方法在效果上还是明显要优于3D卷积类的方法，本文主要讨论two-stream类方法中光流的应用。 虽然光流在two-stream类的方法里被广泛应用并且具有很好的效果，
本文转自简书 原文作者：Colah 翻译：Not_GOD Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断
本文译自 Colah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 解决了这
今天我们来读一篇来自国信证券研究文章 RNN简介 RNN 不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩，即包含了一个循环的网络，就是下一时间的结果不仅受下一时间的输入的影响，也受上一时间输出的影响，进一步地说就是信息具有持久的影响力。放在实际中也很容易理解，人们在看到新的信息的时候产生的看法或者判断，不仅仅是对当前信息的反应，先前的经验、思想的也是参与进去这次信息的推断的。人类的大脑 不是一张白纸，是包含许多先验信息的，即思想的存在性、持久性是显然的。举个例子，你要对某电影中各个时点发生的事件类
Use Case框图显示系统中的使用案例与角色及其相互关系，角色是与所建系统交互的对象（人或物），使用案例是系统提供的高级功能模块，演示了人们如何使用案例。首先创建主Use Case框图，显示系统的总体视图。
这个指南分享了从大型语言模型（有时称为GPT模型）如GPT-4 中获得更好结果的策略和技巧。这里描述的方法有时可以结合使用以达到更好的效果。我们鼓励进行实验，找到最适合您的方法。
TRRUST数据库是一个记录转录因子调控关系的数据库，不仅包含转录因子对应的靶基因，也包含了转录因子间的调控关系。目前该数据库只存储了人和小鼠相关的调控信息，而且这些调控关系是通过文本挖掘的方法从文献中整理得到的。
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