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    利用前端+php批量生成html文件,传入新文本,输出新的html文件

    在这里我们将其url都当成html文件,不考虑url重写问题 所以,今天我就将我的解决方案放入其中,算是批量生成html文件 先写个数据提交网页:文件名为other.html 1 <!...16 if ($row_select) { 17 echo "if(row)"; 18 } else {//输入的不存在 19 //将其内容插入进去,并且生成个唯一标识符...http://127.0.0.1:9090/Project01/php/win.html将其中的win获取出来 15 * 在复制的html中是win你输入的内容的token...(r){ 32 var h1=$(".h1"); 33 h1.text(r.content); //修改文本内容...至此传入数据,生成对应的html文件已成功,想要内容更好点,再添加点内容即可 注:本文为博主原创,允许所有人转载,但是请注明原文档出处

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    php输出命令_php怎么调用函数

    前言 有些php版本会禁用一些函数,在使用前请先将其解除禁用 解除禁用方法 找到你的php.ini,然后搜索disable_functions,将里面的禁用函数删除即可 参数解读 command是要执行的命令...output是获得执行命令中的每一个输出值 1、system system($command,$return) 执行 系统命令/php自定义命令,并将相应的执行结果输出,同步进程,执行完后进行后续代码执行...中称之为执行运算符,PHP 将尝试将反引号中的内容作为 shell 命令来执行,并将其输出信息返回 以上方法是命令执行完才可执行后面程序,如果你的逻辑复杂,会影响用户体验,这时可以提供一个,异步执行的方法...pcntl是linux下的一个扩展,需要额外安装,可以支持 php 的多线程操作。...pcntl_exec函数的作用是在当前进程空间执行指定程序,版本要求:PHP > 4.2.0 pcntl函数具体解析 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    用于文本生成的GAN模型

    GAN的基本结构 二、GAN在文本生成中遇到的困境 传统的GAN只适用于连续型数据的生成,对于离散型数据效果不佳。文本数据不同于图像数据,文本数据是典型的离散型数据。...三、几种用于生成文本的GAN模型 3.1 Seq-GAN SeqGAN的核心思想是将GAN与强化学习的Policy Gradient算法结合到一起,出发点是意识到了标准的GAN在处理离散数据时会遇到的困难...3.2 LeakGAN 基于GAN生成文本的方法大多数场景是生成短文本,对于长文本来说还是存在很多挑战。...先前的GAN中判别器的标量指导信号是稀疏的,只有在完整生成文本后才可用,缺少生成过程中的文本结构的中间信息。当生成的文本样本长度很长时效果不好。...LeakGAN通过泄露判别器提取的特征作为引导信号,指导生成器更好地生成长文本。同时,借助分层强化学习从判别器向生成器提供更丰富的信息。 图3.

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    长文实践 | 详述文文本生成任务之营销文本生成

    相反,生成式摘要则是希望通过学习原文的语义信息后相应地生成一段较短但是能反映其核心思想的文本作为摘要。 生成式摘要相较于抽取式摘要更加灵活,但也更加难以实现。...熟练掌握如何实现 Beam Search 算法来生成文本。 熟练掌握文本生成任务的评估方法。 掌握深度学习训练的一些优化技巧,如:Scheduled sampling、Weight tying等)。...项目任务简介 文本生成任务中,通常将作为输入的原文称为 source,将待生成的目标文本称为 target 或者 hypothesis,将用来作为 target 好坏的参考文本称之为reference。...source 文本 在 __getitem__ 中,我们所调用的 source2ids不仅完成了source文本中的 token 到 id 的映射,同时也处理了source文本中的 OOV 的 token...rouge直接调用了库函数。整体评估流程如下:首先建立自带的ROUGE容器初始化;然后预测函数得到我们的生成文本,将他们Build hypotheses;最后比较答案得到分数。

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    textgenrnn 文本生成实战

    文本生成是一件很神奇的自然语言处理任务,深度学习给文本生成带来的全新的技术途径,如这篇文章The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks...textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生成的一个简洁高效的库,代码量非常少,又非常易于理解。其架构是采用了LSTM+Attention的方式来实现。如下图所示: ?...(2)电脑领域的新闻生成 ?...在上述参数中,可见有个temperatures,它可以用来代表生成文本的温度(从结果来看,似乎可以认定为文本带的感情色彩强烈与否,其中0.2一般为偏负面,0.5代表偏中性,1.0代表相对正能量一些。)...如训练语料至少2000-5000个之间,且生成文本不稳定,需要一些人工编辑等。 textgen = textgenrnn('.

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