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2023年10月
10.27
21:15:22
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2023-10-27 21:15:22
Linux通过QQ邮箱账号使用mailx发送邮件
Linux通过QQ邮箱账号使用mailx发送邮件
10.27
21:15:04
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2023-10-27 21:15:04
【计算机网络】你真的懂学校的校园网吗?
在数字时代,计算机网络已经成为了现代社会不可或缺的一部分。而对于大多数人来说,校园网是我们日常生活中接触最频繁的网络之一,它为学校的师生提供了信息传输、资源共享和互联互通的基础设施。但是,尽管我们每天都在使用校园网,很少有人真正深入了解它的工作原理、安全性和管理细节。
10.27
21:14:46
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2023-10-27 21:14:46
一文详解Servlet 看这篇就够了
首先,对我们编程者来说,Servlet就是我们写出来的Java类,只是我们需要按照Servlet规定的规范写。
10.27
21:14:27
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2023-10-27 21:14:27
Linux性能调优 —— 内存篇
大多数计算机用的主存都是动态随机访问内存(DRAM),只有内核才可以直接访问物理内存。Linux内核给每个进程提供了一个独立的虚拟地址空间,并且这个地址空间是连续的。这样进程就可以很方便的访问内存(虚拟内存)。
10.27
21:14:02
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2023-10-27 21:14:02
Linux配置成代理服务器
代理服务器(Proxy Server)是一种位于计算机网络中的中间服务器,它充当了客户端和目标服务器之间的中介,用于转发客户端请求并获取目标服务器的响应。代理服务器的主要功能包括以下几点:
10.27
21:13:08
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2023-10-27 21:13:08
Linux中的磁盘
在Linux操作系统中,通常需要对某些分区进行特殊配置,以满足不同存储需求,例如交换区或LVM(逻辑卷管理)物理卷。磁盘扮演着永久存储器的角色,而RAM(随机存储器)和交换区则用于临时存储。当执行命令时,命令会从硬盘复制到RAM,以便计算机处理器(CPU)可以更快地访问。
10.27
21:12:48
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2023-10-27 21:12:48
Linux中的apt与yum
apt 和 yum 是两种不同的包管理工具,用于在 Linux 操作系统中安装、升级和删除软件包。它们主要用于不同的 Linux 发行版。
10.27
21:12:32
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2023-10-27 21:12:32
Shell命令切换root用户、管理配置文件、检查硬件
与其他基于UNIX的系统一样,Linux也可以被多个人同时使用。多用户功能能够让多人在单个Linux系统上拥有账户,并且保护自己的数据不被他人破坏。
10.27
20:59:42
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2023-10-27 20:59:42
Shell命令管理进程
Linux除了是一种多用户操作系统之外,还是一种多任务系统。多任务意味着可以同时运行多个程序。Linux 提供了相关的工具来列出运行中的进程,监视系统的使用情况以及在必要时停止(或杀死)进程。
10.27
20:41:30
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2023-10-27 20:41:30
Shell命令编辑与查找文件
如今,Linux 系统的大多数配置仍通过编辑纯文本文件来完成。甚至当使用图形工具处理配置文件时,也无法完全完成使用纯文本文件所完成的工作。其结果是有时还是需要使用一种文本编辑器来手工配置文件。同样,一些文档文件类型(比如 HTML 和 XML)也是可以手工进行编辑的纯文本文件。
10.27
20:41:05
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2023-10-27 20:41:05
Shell命令操作Linux文件系统
Linux文件系统是计算机操作系统中的一个关键组成部分,它用于管理和组织计算机上的数据和信息。先到根目录,然后打印当前目录下文件:
10.27
20:40:30
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2023-10-27 20:40:30
Shell命令使用基础
Shell命令使用基础
10.27
20:31:45
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2023-10-27 20:31:45
【Maven】常用命令、插件管理、私服nexus
【Maven】常用命令、插件管理、私服nexus
10.27
20:27:12
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2023-10-27 20:27:12
【Maven】依赖范围、依赖传递、依赖排除、依赖原则、依赖继承
在Maven中,依赖范围(Dependency Scope)用于控制依赖项在编译、测试和运行时的可见性和可用性。通过指定适当的依赖范围,可以在不同的构建和执行环境中控制依赖项的加载和使用。
10.27
20:23:37
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2023-10-27 20:23:37
IDEA删除本地git仓库、创建本地git仓库、关联其他仓库并上传
要在IntelliJ IDEA中删除本地Git仓库并创建新的本地Git仓库,以及关联其他仓库并上传,请按照以下步骤进行操作:
10.27
20:21:10
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2023-10-27 20:21:10
IDEA中Git面板操作介绍 变基、合并、提取、拉取、签出
在IDEA的Git面板中,仓库会分为本地仓库和远程仓库,代码仓库里面放的是各个分支。
10.27
20:18:00
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2023-10-27 20:18:00
【HuggingFace】RoBERTa分词器RobertaTokenizer编码完整单词
在用RobertaTokenizer对单词进行分词的时候,发现单词acquire会被分词两个词根,但是RobertaForMaskedLM可以预测出来单词acquire。
10.27
20:16:14
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2023-10-27 20:16:14
【推荐】排序模型的调优
排序模型的选择 LR,GBDT,LR+GBDT,FM/FFM, 深度模型(wide & deep,DeepFM,DCN等等 )
10.27
20:13:28
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2023-10-27 20:13:28
【推荐】排序模型的评价指标nDCG
nDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)归一化折损累计增益是一种用于评估排序模型性能的指标,它考虑了两个方面:排序的正确性和相关性的程度。
10.27
20:08:52
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2023-10-27 20:08:52
【Java 8】Optional类与函数式编程
Java 的 Optional 类是用来处理可能存在为空的值的情况的。它是在 Java 8 中引入的,旨在减少空指针异常的发生。
10.27
20:08:30
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2023-10-27 20:08:30
【Java反序列化】@JsonAlias字段别名
@JsonAlias 是 Jackson 库提供的一个注解,用于在反序列化 JSON 数据时,为字段或方法指定多个可接受的名称或别名。
10.27
20:08:11
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2023-10-27 20:08:11
Git常用操作
Git常用操作
10.27
20:07:50
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2023-10-27 20:07:50
GitLab名词介绍
在分支页面下,有active、stale两种分支,对于最初创建的分支有default、protected标签。如下图:
10.27
20:07:34
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2023-10-27 20:07:34
【tensorflow】TF1.x保存.pb模型 解决模型越训练越大问题
在上一篇博客【tensorflow】TF1.x保存与读取.pb模型写法介绍介绍的保存.pb模型方法中,保存的是模型训练过程中所有的参数,而且训练越久,最终保存的模型就越大。我的模型只有几千参数,可是最终保存的文件有1GB。。。。
10.27
20:07:14
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2023-10-27 20:07:14
Mockito 应用指南
Mockito 是一个针对 Java 的 mock 框架。
10.27
20:06:25
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2023-10-27 20:06:25
代码覆盖率
经常有人问这样的问题:“我们在做单元测试,那测试覆盖率要到多少才行?”。答案其实很简答,“作为指标的测试覆盖率都是没有用处的。” Martin Fowler(重构那本书的作者)曾经写过一篇博客来讨论这个问题,他指出:把测试覆盖作为质量目标没有任何意义,而我们应该把它作为一种发现未被测试覆盖的代码的手段。
10.27
20:00:05
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2023-10-27 20:00:05
【五子棋实战】第6章 调用接口进行联调
【五子棋实战】第6章 调用接口进行联调 Ajax调用接口 调用五子棋接口 点击优化 尾声 更多待开发的功能
10.27
19:58:53
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2023-10-27 19:58:53
【五子棋实战】第5章 开发五子棋前端页面
页面设计原则 1、可配置性。比如棋盘的大小可配置,棋盘边长可配置,黑白空期的值可配置; 2、响应式。各种屏幕大小下棋盘的布局要合理; 3、面向对象。棋子、棋盘的定义都用类来封装,代码要写的好看。
10.27
19:48:57
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2023-10-27 19:48:57
【五子棋实战】第4章 部署五子棋计算接口到Window、Linux上
在上一章中,我们用python开发出了五子棋计算接口,并且可以在自己的电脑运行。然而随之而来有几个问题:
10.27
19:48:30
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2023-10-27 19:48:30
【五子棋实战】第2章 博弈树负值极大alpha-beta剪枝算法(二)
博弈树(Game Tree)是博弈论中的一个概念,用于表示博弈过程中的各种可能走法和对应的结果。它是树结构,树的每个节点表示游戏的一个状态,每个节点的子节点表示在该状态下可能的下一步行动。
10.27
19:35:04
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2023-10-27 19:35:04
【五子棋实战】第2章 博弈树负值极大alpha-beta剪枝算法(一)
市面上比较常用的五子棋算法是博弈树极大极小值alpha-beta剪枝算法,该算法可以分成四个部分来讲解,它们是环环相扣的:博弈树 - 极大极小值搜索 - 负值极大法 - alpha&beta剪枝 。
10.27
19:24:35
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2023-10-27 19:24:35
【五子棋实战】第1章 项目架构与开发思路
五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏,本博客将介绍如何使用前端和算法接口来制作一个五子棋游戏。 此次实战项目包含项目的所有代码、教学的系列博客,分别放在公众号、CSDN,以便广大读者能够更好地学习、实践与二开。
10.27
19:20:17
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2023-10-27 19:20:17
【五子棋实战】第3章 算法包装成第三方接口
【五子棋实战】第3章 算法包装成第三方接口
10.27
19:15:16
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2023-10-27 19:15:16
【tensorflow】TF1.x保存与读取.pb模型写法介绍
由于TF里面的概念比较接地气,所以用tf1.x保存.pb模型时总是怕有什么操作漏掉了,会造成保存的模型是缺少变量数据或者没有保存图,所以先明确一下:用TF1.x保存模型时只需要保存模型的输入输出的变量(多输入就保存多个),不需要保存中间的变量;用TF1.x加载模型时只需要加载保存的模型,然后读一下输入输出变量(多输入就读多个),不需要初始化(反而会重置掉变量的值)。
10.27
19:12:39
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2023-10-27 19:12:39
【tensorflow】连续输入+离散输入的神经网络模型训练代码
离散输入一般有几种处理方式:
10.27
19:09:37
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2023-10-27 19:09:37
【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码
【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码
10.27
19:07:58
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2023-10-27 19:07:58
【tensorflow】连续输入的线性回归模型训练代码
get_data函数用于生成随机的训练和验证数据集。首先使用np.random.rand生成一个形状为(10000, 10)的随机数据集,来模拟10维的连续输入,然后使用StandardScaler对数据进行标准化。再生成一个(10000,1)的target,表示最终拟合的目标分数。最后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和验证集。
10.27
19:07:31
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2023-10-27 19:07:31
重写transformers.Trainer的compute_metrics方法计算评价指标时,形参如何包含自定义的数据
这个问题苦恼我几个月,之前一直用替代方案。这次实在没替代方案了,transformers源码和文档看了一整天,终于在晚上12点找到了。。。
10.27
19:06:50
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2023-10-27 19:06:50
【Protobuf】Protobuf中的Message语法规范
在Message中定义一个或者多个字段,FieldType是字段的数据类型,可以是基本类型(如int32、string、bool等)或其他定义的Message类型。fieldName是字段的名称,可以根据需求自定义。fieldNumber是字段的唯一标识号,用于在消息的二进制编码中标识字段。
10.27
19:05:28
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2023-10-27 19:05:28
【Protobuf】Protobuf快速使用 Java版、Python版
Protocol Buffers(简称为ProtoBuf)是一种用于序列化、结构化数据的语言无关、平台无关、可扩展的机制。它由Google开发并于2008年开源发布。
10.27
19:04:40
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2023-10-27 19:04:40
Python使用多进程并行加速业务操作 完整代码
Python使用多进程并行加速业务操作 完整代码
10.27
19:03:44
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2023-10-27 19:03:44
JDK SPI、Spring SPI、Dubbo SPI三种机制的细节与演化
Java SPI(Service Provider Interface)是JDK提供的一种服务发现机制,用于在运行时动态加载和扩展应用程序中的服务提供者。
10.27
18:56:36
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2023-10-27 18:56:36
【IDEA乱码解决方案】IDEA控制台乱码解决方案收集
【IDEA乱码解决方案】IDEA控制台乱码解决方案收集
10.27
18:53:44
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2023-10-27 18:53:44
elementUI中<el-select>下拉框选项过多的页面优化方案——多列选择
elementUI中<el-select>下拉框选项过多的页面优化方案——多列选择
10.27
18:50:21
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2023-10-27 18:50:21
【提示学习】AUTOPROMPT: Eliciting Knowledge from Language Models with Automatically Generated Prompts
Prompt任务需要构建合适的Pattern,但是编写合适的Pattern需要手动工作和人为猜测,有很大的不确定性。为了解决这个问题,提出AUTOPROMPT模型,基于梯度下降搜索来创建Pattern。
10.27
18:39:29
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2023-10-27 18:39:29
【提示学习】HPT: Hierarchy-aware Prompt Tuning for Hierarchical Text Classification
本文是较早把Prompt应用到层级多标签文本分类领域的论文。思路是把层级标签分层编入到Pattern中,然后修改损失函数以适应多标签的分类任务。
10.27
18:12:52
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2023-10-27 18:12:52
【提示学习】Automatic Multi-Label Prompting: Simple and Interpretable Few-Shot Classification
文章提出了一种简单确高效地构建verbalization的方法:
10.27
18:03:17
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2023-10-27 18:03:17
【提示学习】Prompt Tuning for Multi-Label Text Classification: How to Link Exercises to Knowledge Concept
文章这里使用的是BCEWithLogitsLoss,它适用于多标签分类。即:把[MASK]位置预测到的词表的值进行sigmoid,取指定阈值以上的标签,然后算损失。
10.27
17:52:43
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2023-10-27 17:52:43
【提示学习】Label prompt for multi-label text classification
标签文本分类的关键问题之一是提取和利用标签之间的相关性,但直接建模标签之间的相关性很难。 LP-MTC设计了多标签文本分类模板,将标签整合到预训练语言模型的输入中,可以捕获标签之间的相关性以及标签与文本之间的语义信息,从而有效地提高模型的性能。
10.27
17:47:24
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2023-10-27 17:47:24
【提示学习】Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference
目前流行的第四大范式Prompt的主流思路是PVP,即Pattern-Verbalizer-Pair,主打的就是Pattern(模板)与Verbalizer(标签映射器)。 本文基于PVP,提出PET与iPET,但是关注点在利用半监督扩充自己的数据集,让最终模型学习很多样本,从而达到好效果。
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