MSBuild 中写在 中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...---- 定义 Item 的元数据 就像下面这样，当引用一个 NuGet 包时，可以额外使用 Version 来指定应该使用哪个特定版本的 NuGet 包。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。...关于使用 exe 进行自定义编译的部分可以参考我的另一篇博客： 如何创建一个基于命令行工具的跨平台的 NuGet 工具包 - walterlv 关于写文件的部分可以参考我的另一篇博客： 在 MSBuild
前言 如果您想在很短的时间内使用Python构建web应用程序，那么Flask是一个非常好的选择。Flask是一个小而强大的web框架。它也很容易学习和简单的代码。...在本教程中，我将向您展示如何使用API构建一个包含一些动态内容的简单天气应用程序。本教程是初学者的一个很好的起点。您将学习如何从api构建动态内容并将其部署到谷歌云上。...1、安装Flask 我们将使用一个虚拟环境来构建这个项目。但是我们为什么需要一个呢? 使用虚拟环境，您可以为每个项目创建一个特定的本地环境。您可以选择要使用的库，而不会影响您的电脑环境。...Flask的“Hello world”示例只使用了一个Python文件。本教程使用两个文件帮助您熟悉如何将函数导入主应用程序。 py是将用户路由到主页和结果页面的服务器。...CSS文件将带来最后的效果。本教程中没有Javascript(前端是纯HTML和CSS)。 这是我第一次使用Jinja2模板库来填充HTML文件。令我惊讶的是，它是多么容易带来动态图像或使用功能。
测量加密或解密所需的时间 加密或解密整个文件可能比一个短字符串需要更长的时间。用户可能想知道处理一个文件需要多长时间。我们可以通过使用time模块来测量加密或解密过程的长度。...使用乘法密码时，知道如何使用模运算和gcd()函数很重要。您可以使用gcd()函数来判断一对数字是否互质，您需要知道这一点来为乘法密码选择有效的密钥。...用仿射密码加密 使用乘法密码的一个缺点是字母A总是映射到字母A。原因是A的数字是 0，0 乘以任何东西都永远是 0。您可以通过在乘法密码的乘法和修改完成后添加第二个密钥来执行凯撒密码加密来解决此问题。...仿射密码的解密过程反映了加密过程；两者如图 13-9 所示。 图 13-9：仿射密码的加密和解密过程 我们使用与加密相反的操作来解密仿射密码。让我们更详细地看看解密过程和如何计算模逆。...要用仿射密码解密，需要将密文的索引乘以密钥的模逆。a % m的模逆是一个数i，使得(a * i) % m == 1。你可以使用欧几里德的扩展算法来计算模逆。第二十三章的公钥密码也使用模逆。
在Transformer之前，大多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环运算的递归神经网络（RNN），它使用循环（即每一步的输出都进入下一步）按顺序运行（例如，一个接一个地翻译句子中的单词）。...虽然RNN在建模序列方面非常强大，但它们的顺序性意味着它们训练起来很慢，因为较长的句子需要更多的处理步骤，并且它们的重复结构也使得它们难以正确训练。...除了允许Universal Transformer将更多计算应用于更模糊的符号之外，如上所述，它还允许模型使用输入的总体大小（更长的序列的更多步骤）来缩放功能应用的数量，或者动态地决定如何通常根据训练期间学到的其他特征将该功能应用于输入的任何给定部分...实验证实，Universal Transformers确实能够从示例中学习如何复制和反转字符串，以及如何比Transformer或RNN更好地执行整数加法（尽管不如神经GPU那么好）。...因此，Universal Transformer缩小了实际序列模型之间的差距，这些模型在大规模语言理解任务（例如机器翻译）和计算通用模型（例如神经图灵机或神经GPU）上具有竞争力，可以使用梯度下降来训练以执行任意算法任务
如果两个英语字符串 e1 和 e2 可以翻译成同一个法语字符串 f，那么可以假定这两个字符串的意思是相同的。 ? 图 1 ?...图 2 的模型描述了 Multipivot：它将一个英语句子翻译成多个法语句子，然后再重新翻译成英语生成释义。...multipivoting 的反向翻译可以是一个简单的解码器平均值——每个解码器使用一个法语字符串，下一个英语标记的总输出概率是每个解码器概率的加权和。...实验与验证 Ribeiro 等人关注的关键指标是翻转的百分比，它的定义为，在验证集中，有多少例子被正确地预测，但是在使用规则后预测是错误的。...总结 本文采用释义模型来评估语义相似度，生成语义等价的句子。如文中所述，基于机器翻译的释义只会对句子造成局部干扰，而人类创造的语义等价句子会产生更显著的干扰。
神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中，神经网络不断调整数千个内部参数，直到能够可靠地执行一些任务，例如识别数字图像中的对象，或将文本从一种语言翻译成另一种语言。...该技术适用于以文本为输入并以字符串为输出的任何系统，如自动翻译器。而由于其分析过程受到不同输入和输出结果的影响，它可以基于在线的自然语言处理服务进行工作，而无需访问底层软件。...有趣的是，为了产生用于测试黑盒神经网络的句子，MIT电气工程与计算机科学专业的研究生汤米·亚克拉（Tommi Jaakkola）和戴维·阿瓦瑞兹·莫里斯（David Alvarez –Melis）使用了一个黑盒神经网络...类似地，Jaakkola和Alvarez-Melis的压缩句子神经网络为已解码语句中的每个单词提供了不同含义，同时给出了每种含义正确性的概率。 对任何句子，系统都可以生成一个与之密切相关的句子。...一个是词语发音推断系统；另一个是一组翻译器，包括两个自动翻译器和一个人工翻译器；第三个是一个简单的计算机对话系统，旨在为任意言论或问题提供合理的回答。
然后将该函数应用于数据框的前10行。 提示：使用nltk.sent_tokenize，它将给定的字符串分割成句子级别的子字符串列表。...然后，在后续的后处理步骤中，标记的实体将映射到最终翻译结果中的正确位置。 有各种不同的方法来创建标记策略，例如基于正则表达式的方法，甚至是经过训练的机器学习模型。...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。...上述两个句子的DTM将是： 可以使用scikit-learn的CountVectorizer来实现DTM。...可以使用lda.components_来查看模型的结果。让我们看一个例子。
然而有学者证明对一个单调非负的次模函数最优化问题，同时它对子集S规模有约束，可以使用贪心算法获取近似的最优解。 下面介绍如何利用次模函数的特性来设计文本摘要的解决方案。...首先，它将每个句子作为图的节点，一篇文档中，每个句子两两间都通过边来连接。其次，每条边要赋予一个边权重。与网页不同，文档中，句子和句子之间的关系更加复杂。...1、基于刘知远老师的一篇论文做的一个尝试。衡量相关性可以借鉴机器翻译的思想，即A和B如果相关度高，则A翻译为B的概率应当也是比较高的。...因此可以使用一些基于词对齐模型的传统翻译模型，如IBM model系列。得到每个句子和文章剩余内容的一个对齐概率。...对于机器翻译来说，NLG的输入和输出的语素长度大致都在一个量级上，因此NLG在其之上的效果较好。
现在面临着一个很棘手的问题：我应该如何给一段翻译进行打分？仅仅基于参考译句和神经输出，来告诉大家这段翻译有多好？ 为什么我们需要一个单独的分值？好问题！...使用相同的指标，我们也可以得到 1 分。这样不是很好：我们需要通过一些方法告诉系统，我们正在训练的第一个句子（的翻译结果）要比第二个句子好。...同样为了简单起见，我们不会添加单词来告诉我们句子开头和结尾的边界。...它在 NLP 中是一个非常流行的指标，尤其对于系统输出为文本字符串而非分类的任务，包括机器翻译和自然语言生成。...F-score，通常也被称为 F1，是精度（有多少预测是正确的）和召回率（做出了多少可能正确的预测）的平均值。
之前介绍过如何利用jmeter函数助手构造时间戳参数， 本次再来研究下另一个功能：对字符串进行加密 下面通过一个例子来演示一下如何对请求参数进行md5加密 准备工作 这次仍然使用百度通用翻译接口当做案例...，因为它刚好有一个参数就是经过md5加密得来的 之前用postman来发送这种有md5加密参数的请求时，也是用百度翻译做的例子，传送门：postman系列(十)：发送携带md5签名、随机数等参数的请求...进行加密 当前jmeter版本(5.0)的函数助手中有2个函数可以实现字符串加密的功能：__digest 和 __MD5 谷歌硬核翻译： Digest algorithm：加密算法，可以填写上图所示的那些...代表需要翻译的字符，salt 是一个随机数，这两个参数都是动态变化的（因为每次翻译的字符不同、每次生成的随机数也不同） 所以在生成sign加密字符串时，不能用写死的 q 和 salt 由于前面在请求中定义好了参数...q和salt以及appid等，所以接下来我尝试了如下写法 但是在实际运行时，得不到正确的响应结果，总是提示sign不合法（猜测可能在函数助手中不能引用外部变量，或者是引用的方式不对，总之这个方法我没有走通
一个前端开发者说，自己的母语就是非常小众的那种，仅有约一百万人使用。 这位开发者此前从未见过对这种语言好用的AI翻译软件，而NLLB给他带来了希望。...专业的真人翻译员和审稿人采用统一的标准，来保质保量地建立这个数据集。...用监督方式训练的LID模型在看似流畅的句子上，可能难以识别处不正确语法和不完整的字符串。此外，LID很容易学习到没有意义的相关性。...其三，是将一个人工翻译的评估基准：FLORES的覆盖范围扩大2倍，来评估每一种语言的翻译质量。 虽然自动评分是推动该研究的重要工具，但人工评价对于翻译质量的评估也是必不可少的。...为了让更多程序员和工程师们能够使用或完善NLLB，Meta开放了所有的评估基准（FLORES-200、NLLB-MD、Toxicity-200）、LID模型和训练代码，以及最终的NLLB-200模型和其小型提炼版本等
'你好'和'hellow'的对比查看不同的地方 i：需要进行翻译的字符串，这个地方我们输入的是‘’你好‘’。...salt：当前的时间戳 action： 判断你是按回车提交或者点击按钮提交的方式 通过查看网页源代码的方式查看有道翻译的js文件，来查看salt和sign是怎么生成的。...，用sublime或者pycharm打开都可以，然后搜索salt，找到相关的代码 2.Python使用MD5加密字符串 1....介于有道翻译使用了MD5加密，就对MD5加密进行了学习 #导入md5加密所需模块 import hashlib #创建md5对象 m = hashlib.md5() #生成加密串，其中 password...我们可以写成函数，直接传入要加密的字符串调用即可，由于传入的参数不是字符串会报错，所以应先对参数进行判断 import hashlib import types def md5(str): if
之前博主做了通过百度翻译的接口制作一个简易的翻译软件。当时由于没有想太多，只是对其汉译英与英译汉进行了简单的测试就发了出来。后来经过粉丝的测试，告知了我此程序在翻译句子的时候会报错。如下图： ?...博主在破解了有道翻译之后，再次测试，发现翻译句子可以完美运行，如下图： ? 嗯！这也算是间接的增加了翻译的功能了哈哈！ 二、加密与解密 我们在爬取数据时，有的数据是通过加密解密得到的。...这时，有人会问道什么是加密？那么又是如何解密的呢？...我们这时发现，当修改翻译内容的时候，得不到想要的结果。其实做为一个合格的爬虫开发者，应该有敏感性。 二、JS破解 ? 我们此时可以重新看一下所获取的参数： ?...salt是时间戳拼接0-9的随机整数字符串 sgin是md5加密的 这里的e通过断点调试确认e就是翻译的内容 3. python模拟MD5加密 1.
一个前端开发者说，自己的母语就是非常小众的那种，仅有约一百万人使用。 这位开发者此前从未见过对这种语言好用的AI翻译软件，而NLLB给他带来了希望。...专业的真人翻译员和审稿人采用统一的标准，来保质保量地建立这个数据集。...用监督方式训练的LID模型在看似流畅的句子上，可能难以识别处不正确语法和不完整的字符串。 此外，LID很容易学习到没有意义的相关性。...所以，在这个LID开发的不同阶段，工程师们都和语言学家们保持着紧密合作来尽量规避这些问题。...其三，是将一个人工翻译的评估基准：FLORES的覆盖范围扩大2倍，来评估每一种语言的翻译质量。虽然自动评分是推动该研究的重要工具，但人工评价对于翻译质量的评估也是必不可少的。
现在，这里存在一个极度困难的问题：我怎样为这句翻译打一个对应的数值分数，仅根据给定的参考句子和神经系统的输出，来判别这个翻译到底有多「好」？ 为什么需要一个对应的数值分数？好问题！...如果我们想要使用机器学习来创建一个机器翻译系统，我们需要将一个对应、真实的数字分数输入到损失函数中。如果我们也知道潜在的最佳分数，我们就能测算出两者（真实分数和最佳分数）之间的差距。...一般而言，BLEU 分数是基于一元、二元、三元和四元精度得出来的，不过我们这里为了简化，仅使用二元语法。同样为了简化，我们添加一个能让我们知道句子开头和结尾的句子边界的「单词」。...对于我在博文开头提到的一个极度困难的问题——创建一种方法来为翻译句子打一个对应的数值分数，从而判断这个句子有多「好」，BLEU 是一个解决方案。 然而，这个方法同样也有严重的缺陷。...BLEU 是一个相当直观和基础的方法，让你能够通过比较机器翻译输出的句子与参考翻译来对前者进行评价，这一方法对 NLP 领域产生了相当大的影响（虽然该方法的批评者并不认同）。
By 超神经 场景描述：机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用，从它最初的诞生到现在，已经过去了 60 多年，但在一些小问题上，还是会出现令人啼笑皆非的情况。机器翻译是如何一步步发展来的？...（来自谷歌内部的统计翻译：它不仅显示该含义的使用概率，还进行了其它含义的统计） 还有一个问题: 机器如何把「Das Haus」和「building」这个词联系起来——我们怎么知道这些是正确的翻译呢?...这就是「单词对齐算法」，这是校级机器学习的一个典型任务。 这台机器需要两种语言的数百万个句子，来收集每个单词的相关统计信息，那如何获取这些语言信息的呢？...可以对句子进行精确的语法分析——确定主语、谓语和句子的其他部分，然后构建句子树。 通过使用它，机器学习转换语言之间的句法单元，并通过单词或短语来进行翻译。这就能彻底解决「翻译误差」这个问题。 ?...谷歌在网上使用众包机制，人们可以选择他们认为最正确的版本，如果有很多用户喜欢它，谷歌就会一直用这种方式来翻译这个短语，并且用一个特殊的徽章来标记它。
IBM和哈佛大学的研究人员开发了一种新的调试工具来解决这个问题。...这些模型在大多数任务中都是非常强大和先进的。 简而言之，序列到序列的转换模型通过几个神经网络运行源字符串，将其映射到目标语言并优化输出以确保它在语法和语义上正确。...这实际上推动了Seq2Seq-Vis的目标。 Stobelt向我们展示了该工具如何在其演示网站上运行，该网站有一个德语到英语翻译出错的例子。...Seq2Seq-Vis还显示输入和输出句子中的每个单词如何映射到AI模型的神经网络中的训练示例。“解释中最复杂的部分是如何将决策与训练样例联系起来，”Stobelt说，“训练数据描述了模型的世界。...”中的一个问题，AI模型对翻译模型的输出进行了细化。
为了CV同学更好的理解，先简单介绍一下NLP任务的一个工作流程，来理解模型的输入和输出是什么。...tokenize是把文本切分成一个字符串序列，可以暂且简单的理解为对输入的文本进行分词操作。对英文来说分词操作输出一个一个的单词，对中文来说分词操作输出一个一个的字。...在NLP中，拿翻译任务（英文翻译为中文）来说，训练模型前存在下面步骤： 获取英文中文对应的句子 定义英文词表（常用的英文单词作为一个类别）和中文词表（一个字为一个类别） 对中英文进行分词 将分好的词根据步骤...，翻译模型的输入为句子每个词的one-hot向量或者embedding后的向量（取决于embedding是否是翻译模型自己学习的，如果是则输入one-hot就可以了，如果不是那么输入就是通过别的模型获得的...下面用一张图来展示encoder和decoder之间的信息传递关 decoder中Add&Norm和Feed Forward结构都与encoder一模一样了。
作者认为我们有理由相信生成模型赋予高似然概率的候选句子通常是语法正确的；另外尽管候选句子之前的语义不完全等价，但都倾向于表达相似的语义，因为它们都是和输入高度相关的。...因此，「有理由认为上一节提到的优化目标中的 奖励生成句子的语法正确性和内容相关性，而 奖励更符合人类偏好或更符合UID假设的句子。」...The UID Bias in Beam Search 作者给出了机器翻译中的一个极端例子，即exact search给出的翻译是一个空字符串。...，因此我们可以用每一时刻的自信息的方差来度量信息分布的均匀程度： 「Local Consistency」 该正则项鼓励相邻的词的自信息大小相近，如果每一个词的自信息都和上下文相近，则信息将倾向于均匀分布在句子的每个词中...，也许用链式法则来建模句子是错的，也许是训练和测试的不一致导致的，而总是做次优决策的解码方式弥补了模型的不足。
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