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前端开发 Mock 利器，效率提升 100%！

就是那种，明明知道这个地方整个团队都可以更有效率，但偏偏就是做不到的无力感。 黎明的希望 直到有一天，我遇到这个神器。我的效率提升了 100%。...直到我遇到这个神器，我才明白好的工作习惯能给我提升多少效率。 现在的我已经不一样了。我认为这款神器能够把全中国前端程序员的工作效率都提升一倍。我也希望在读这篇文章的你，能够好好把这款工具用起来。...好，接下来我要发功了。 第一层：智能 Mock Apifox 是个 API 协作工具，用它来做 Mock 数据的基础也是 API 文档。...在 Apifox 里面内置了一整套 Mock 规则，当我们的返回字段名匹配上了其中的某条规则，就会根据对应规则生成随机值（Mock.js 语法规则）。...在自定义脚本界面的右侧有一段示例代码，我们仔细读一下。 通过 fox.mockResponse.json() 获取系统自动生成的 JSON 数据，赋值给变量 responseJson。

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前端福音：我见过的最强 Mock 工具，没有之一！

直到我遇到这个神器，我才明白好的工作习惯能给我提升多少效率。 现在的我已经不一样了。我认为这款神器能够把全中国前端程序员的工作效率都提升一倍。我也希望在读这篇文章的你，能够好好把这款工具用起来。...如果你嫌读文字太麻烦，这里也有个视频，内容是一样的。 好，接下来我要发功了。 第一层：智能 Mock Apifox 是个 API 协作工具，用它来做 Mock 数据的基础也是 API 文档。...在 Apifox 里面内置了一整套 Mock 规则，当我们的返回字段名匹配上了其中的某条规则，就会根据对应规则生成随机值（Mock.js 语法规则）。...在自定义脚本界面的右侧有一段示例代码，我们仔细读一下。 通过 fox.mockResponse.json() 获取系统自动生成的 JSON 数据，赋值给变量 responseJson。...赶紧去下载吧 Apifox Mock 功能的七层天梯，打完收功。 如果你是个前端，并且读到了这里，我觉得你应该鼓一下掌。 其他的 API 和 Mock 工具你全都可以扔掉了。

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    用上这个 Mock 神器，让你的开发爽上天！

    就是那种，明明知道这个地方整个团队都可以更有效率，但偏偏就是做不到的无力感。 黎明的希望 直到有一天，我遇到这个神器。我的效率提升了 100%。...直到我遇到这个神器，我才明白好的工作习惯能给我提升多少效率。 现在的我已经不一样了。我认为这款神器能够把全中国前端程序员的工作效率都提升一倍。我也希望在读这篇文章的你，能够好好把这款工具用起来。...如果你嫌读文字太麻烦，这里也有个视频，内容是一样的。 好，接下来我要发功了。 ​ 第一层：智能 Mock Apifox 是个 API 协作工具，用它来做 Mock 数据的基础也是 API 文档。...在 Apifox 里面内置了一整套 Mock 规则，当我们的返回字段名匹配上了其中的某条规则，就会根据对应规则生成随机值（Mock.js 语法规则）。 ​...在自定义脚本界面的右侧有一段示例代码，我们仔细读一下。 ​ 通过 fox.mockResponse.json() 获取系统自动生成的 JSON 数据，赋值给变量 responseJson。

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    TensorFlow-9-词的向量表示

    http://www.jianshu.com/p/86134284fa14 今天要看的是如何在 TensorFlow 中训练词向量，主要看一下这个代码： tensorflow/examples/tutorials.../word2vec/word2vec_basic.py 词向量就是用一个具有一定维度的向量来表示一个单词，这样在分布式假设的思想下，我们可以认为出现在相同上下文情景中的词汇都有类似的语义。...目标函数就是，这个也叫 Negative Sampling, ? 即现在的 loss function 只和随机选出来的 k 个 噪声单词有关，而不是整个语料库 V，这样训练比较快。...先下载数据，words 有17005207 个单词： url = 'http://mattmahoney.net/dc/' ... filename = maybe_download('text8.zip...要生成 batch_size 个样本， 每个样本是，先找到当前窗口的 target，然后在这个窗口中，随机生成 num_skips 个 target－context 对， 即会生成：3084 originated

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    ElasticSearch权威指南：深入搜索（中）

    如果包含词语 fast foxes 的文档是能找到的唯一相关文档，那么它会出现在结果列表的最上面，但是，如果有 100 个文档都出现了词语 quick brown fox ，那么这个包含词语 fast...问题一：在多个字段中匹配多个值 回想一下 most_fields 查询是如何执行的：Elasticsearch 为每个字段生成独立的 match 查询，再用 bool 查询将他们包起来。...有了足够大的slop值， 单词就能按照任意顺序排列了。...1. slop关键字 解释：要经过几次移动才能与一个document匹配，这个移动的次数； 举例：短语:"我爱北京天安门"，搜索"我北" slop=1 搜索结果一样可以查询到; GET /forum/article...通过设置一个像 50 或者 100 这样的高 slop 值, 你能够排除单词距离太远的文档， 但是也给予了那些单词临近的的文档更高的分数。

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    一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

    更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调整这些权重并且避免过拟合。百万数量级的权重矩阵和亿万数量级的训练样本意味着训练这个模型将会是个灾难（太凶残了）。...论文链接： http://t.cn/RMct1c7 代码链接： http://t.cn/R5auFLz 对高频词抽样 在第一部分的讲解中，我们展示了训练样本是如何从原始文档中生成出来的，这里我再重复一次...我们的原始文本为 “The quick brown fox jumps over the laze dog”，如果我使用大小为 2 的窗口，那么我们可以得到图中展示的那些训练样本。 ?...那么每个单词的索引在这个数组中出现的次数该如何决定呢，有公式，也就是说计算出的负采样概率 * 1 亿 = 单词在表中出现的次数。...有了这张表以后，每次去我们进行负采样时，只需要在 0-1 亿范围内生成一个随机数，然后选择表中索引号为这个随机数的那个单词作为我们的 negative word 即可。

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    机器学习必须熟悉的算法之word2vector

    其中的2代表I这个单词与like这个词在语料库中共同出现了2次。 似乎我们很简单就完成了“word2vector”是不是？...这里有两个细节，一个就是取被扫描单词左右各2个词，这里的2被称为窗口尺寸，是可以调整的，用多大的窗口生成的单词对来训练最好，需要具体问题具体分析。一般来说，取5是很好的经验值。...以（fox，jumps）为例，jumps可以理解为fox的上下文，我们将fox输入神经网络时，希望网络能够告诉我们，在语料库的8个单词中，jumps是更可能出现在fox周围的。...，且各维的值相加为1 有了这些信息，我们可以很容易定义出如下的网络结构： ?...这里有一点需要注意，我们说输出的是该单词出现在输入单词周围的概率大小，这个“周围”包含单词的前面，也包含单词的后面。

    3.8K150

    使用 Node.js + OPEN AI 实现一个自动生成图片项目

    接下来我们就从头开始吧，以下所有的代码均为在我的问题和引导下 ChatGPT 自动生成。 问题1：如何使用 Node.js 借助 OPEN API 的能力实现自动生成图片？...temperature：指定生成图片的随机性。此参数指定生成图片的随机性，取值范围为 0 到 1。...---- 好了，API 的基本概念都了解清楚了，下面我们来继续实现，上面的代码还是比较简陋的，把核心逻辑直接挂载在 koa 上了，没有加任何路由，我们来优化一下： 问题8：优化第三步的代码，为服务端逻辑增加一个路由...，我在用的过程中就一直在感叹实在是再强大了，后续其实还可以问更多的问题来不断完善这个程序，比如：生成图片的过程中生成 loading 效果、为网站添加一些背景动画效果 ......但是现在有了 ChatGPT 的辅助或许只需要花上一个小时，这是一个质的飞跃，未来可能彻底改变软件开发这个行业。

    8.8K42

    手把手教你用seq2seq模型创建数据产品（附代码）

    要了解更多这个库是如何运作的，看看这个教程（https://github.com/hamelsmu/ktext/blob/master/notebooks/Tutorial.ipynb），但现在我建议先往下阅读这篇博客...在本教程中，我采用了贪心策略来决定下一个最佳的单词。 我建议你认真地阅读代码以便充分理解预测是如何做出的。 演示此模型的作用 ?...我将这个BLEU评分方法留给各位读者来练习。 虽然我不能分享我最好的模型的BLEU评分，但我可以告诉你，我在这篇文章中分享的模型有很大的改进空间。在下面的步骤中，我提供了一些提示。...鸣谢 此外，感谢那些审阅这篇文章，并给我提供了宝贵的信息的人们：David Shinn、Robert Chang和Zachary Deane-Maye. 联系我 我希望你喜欢这篇博客文章。...你可以看到，我的数据集取名为github_issues。这个名称之后会有用处 ? 现在，我们已经准备好获取所需的数据了！复制下面的SQL查询代码并粘贴到控制台中，并单击红色按钮“Run query”。

    1.9K60

    深度学习必须熟悉的算法之word2vector（一）

    后面我们会讲解如何定义loss，这里暂时按下不表。训练完成后，我们就可以用隐藏层的权重来作为词的向量表示！！ 这个思想乍听起来很神奇是不是？其实我们早就熟悉它了。...这里有两个细节，一个就是取被扫描单词左右各2个词，这里的2被称为窗口尺寸，是可以调整的，用多大的窗口生成的单词对来训练最好，需要具体问题具体分析。 一般来说，取5是很好的经验值。...以（fox，jumps）为例，jumps可以理解为fox的上下文，我们将fox输入神经网络时，希望网络能够告诉我们，在语料库的8个单词中，jumps是更可能出现在fox周围的。...1 有了这些信息，我们可以很容易定义出如下的网络结构： ?...这里有一点需要注意，我们说输出的是该单词出现在输入单词周围的概率大小，这个“周围”包含单词的前面，也包含单词的后面。

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    ElasticSearch权威指南：深入搜索（下）

    比方说包含 “Quick brown fox” （快速的棕色狐狸）的 title 字段会生成词： quick 、 brown 和 fox 。..." }} ] } } } bool 查询实现了布尔模型，在这个例子中，它会将包括词 quick 和 fox 或两者兼有的文档作为查询结果。...random_score 函数会输出一个 0 到 1 之间的数， 当种子 seed 值相同时，生成的随机结果是一致的。...BM25调优 不像 TF/IDF ，BM25 有一个比较好的特性就是它提供了两个可调参数： k1：这个参数控制着词频结果在词频饱和度中的上升速度。默认值为 1.2 。...16.调试相关度是最后 10% 要做的事情 本章介绍了 Lucene 是如何基于 TF/IDF 生成评分的。理解评分过程是非常重要的， 这样就可以根据具体的业务对评分结果进行调试、调节、减弱和定制。

    3.4K22

    Swagger技术(接口文档实时动态生成工具)

    OpenAPI 规范（OAS）为RESTful API 定义了一个与语言无关的标准接口， 允许人和计算机发现和理解服务的功能，而无需访问源代码，文档或通过网络流量检查。...然后，文档生成工具可以使用OpenAPI 定义来显示API， 使用各种编程语言生成服务器和客户端的代码生成工具，测试工具以及许多其他用例。...Marty Pitt 编写了一个基于Spring 的组件swagger-springmvc。 Spring-fox 就是根据这个组件发展而来的全新项目。...2 导入Spring-fox 依赖 在项目的pom.xml 中导入Spring-fox 依赖。目前最新版本为2.9.2，所以导入的依赖也是这个版本。...4 设置范围(url级别) 例子中表示只有以/test/开头的url 才能被swagger 生成接口文档。

    16.3K22

    大模型到底有没有智能？一篇文章给你讲明明白白

    最简单的做法是选择概率最高的 token，在机器学习中被称为贪婪选择 (greedy selection)。更好的做法是用符合模型给出概率分布的随机数生成器来选词，这样可以让生成的文本更丰富多样。...现在你对大语言模型的基本工作原理有了一个高层次的认识。如果你想进一步了解更多细节，我在下一节会深入探讨一些更加技术性的话题，但会尽量避免过多涉及晦涩难懂的数学原理。...借助上面给出的概率表，你现在可以自己想象一下 get_token_predictions() 函数会如何实现。...他们还探索了组织和分组层的方法，以实现期望的结果。有些层是通用的，而另一些则专门处理特定类型的输入数据，如图像，或者在大语言模型中的标记化文本。...通过上面的分析，你心中可能已经有了一个初步的判断：大语言模型在生成文本时是否表现出了某种形式的智能？ 我个人并不认为大语言模型具备推理或提出原创想法的能力，但这并不意味着它们一无是处。

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    推荐一款数据mock框架，无需任何依赖，贼牛逼

    支持本地文件mock 支持对接配置中心管理mock数据 Github地址：https://github.com/yinjihuan/fox-mock 觉得不错的记得Star下，下面介绍下具体如何使用。...下载完成后会在当前目录有一个foxmock的文件夹，文件夹里面包含了fox-mock的包。...接下来就是要创建mock文件了，mock数据文件格式为方法的全路径，格式为com.xx.xxService#getName 在IDEA中直接选中方法单击右键，选中Copy Reference即可，这个就是...文件内容就是这个方法要返回的数据，基本类型直接写内容即可。如果是对象需要用json格式。可以参考fox-mock-example中的mockdata文件夹下的示列。...总结 我相信大家之前都用过一些mock框架，比如Mockito之类的，确实在自测的过程中有些场景是需要mock数据来完成。

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    干货，图解Transformer工作原理

    但编码器的工作远不止于此，它还使用了一些关键技术来进一步深入。 自注意力机制是其中的革命性创新。想象为对每个单词打开一束聚光灯，这束光不仅照亮了该单词，还揭示了它与句中其他单词的联系。...接下来，自注意力机制为每个单词生成了三个特殊的向量：“查询（Query）”（询问我需要什么信息）、“键（Key）”（标示我有什么信息）和 “值（Value）”（实际的含义和上下文）。...然后，通过比较每个单词的 “查询” 向量与其他所有单词的 “键” 向量，自注意力层评估了各个单词之间的相关性，并计算出注意力得分。这个得分越高，表示两个单词之间的联系越紧密。...通过前面几层的分析，你已经深入理解了句中单词的含义、它们之间的联系以及它们的位置。现在，FFN 就像是一只侦探用的放大镜，准备揭示那些不立即显现的复杂细节。...应用到我们的句子上： 想象 FFN 帮助识别 “quick” 和 “brown” 不仅描述了 “fox”，还通过它们联合的含义巧妙地与 “fox” 的速度感联系起来。

    76710

    浅谈用Python计算文本BLEU分数

    如何使用Python中的NLTK库来计算句子和文章的BLEU分数。 如何用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本之间的差异是如何影响最终的BLEU分数。 让我们开始吧。...计算BLEU分数 Python自然语言工具包库（NLTK）提供了BLEU评分的实现，你可以使用它来评估生成的文本，通过与参考文本对比。...语句BLEU分数 NLTK提供了sentence_bleu（）函数，用于根据一个或多个参考语句来评估候选语句。 参考语句必须作为语句列表来提供，其中每个语句是一个记号列表。...nltk.translate.bleu_score的源码 nltk.translate包的API文档 总结 在本教程中，你探索了BLEU评分，根据在机器翻译和其他语言生成任务中的参考文本对候选文本进行评估和评分...具体来说，你学到了： BLEU评分的简单入门介绍，并直观地感受到到底是什么正在被计算。 如何使用Python中的NLTK库来计算语句和文章的BLEU分数。

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