文本特征

在前后端分离项目中实现验证码功能

目录原理导入验证码依赖Redis工具类RedisUtils配置类CaptchaConfig验证码的文本生成器在SpringBoot里面配置RedisTemplate后端返回验证码接口登录验证(在登录方法之前执行
不高兴的富贵儿·2025-03-18 19:48

DeepSeek 3FS 与 JuiceFS：架构与特性比较

在AI业务中，企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据，还需要应对数据量的爆炸式增长，分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。
·2025-03-18 18:07

Linux 云计算运维三剑客grep、sed、awk简单对比

grepsed特点简单过滤更为适用替换内容更为适用功能强大可以进行运算主要用途对文本进行筛选和查找对文本进行替换、删除、插入对文本进行数据统计、条件判断工作模式以行为单位，不涉及行内具体字段做操作主要以行为单位
OWEN-KAI·2025-03-18 18:09

Hadoop MapReduce 词频统计（WordCount）代码解析教程

程序会统计输入文本中每个单词出现的次数，并将结果输出到HDFS文件系统。
我不是少爷.·2025-03-18 17:07

注意力机制：GPT等大模型的基石

你不会一一检查每个人的鞋子、裤子、头发，而是直接把目光锁定在衣服颜色，因为那是“最有辨识度的特征”。大脑就是这么高效工作的。注意力机制是模
·2025-03-18 17:33

OpenCV图像拼接（2）特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher是OpenCV库中用于实现基于仿射变换的图像匹配的一个类。这个类主要用于在图像拼接流程中，寻找图像间的对应关系，并假设图像间存在仿射变换（即考虑缩放、旋转和平移的变换）。它通过使用“最佳
村北头的码农·2025-03-18 17:36

Vue3项目中可以尝试封装那些组件

输入框(Input)封装文本输入、密码输入、数字输入等。支持v-model双向绑定、校验规则。下拉选择框(Select)封装单选、多选、搜索等功能。开关(Switch)封装开
shaoin_2·2025-03-18 17:04

【玩转正则表达式】Python、Go、Java正则表达式解释器的差异解析（附示例）

正则表达式作为文本处理的利器，在不同编程语言中的实现却暗藏玄机。Python、Go和Java作为主流开发语言，其正则引擎在语法支持、功能完整性和性能表现上存在显著差异。
ThisIsClark·2025-03-18 17:32

3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION

该任务旨在根据查询推理文本输出可及性掩码区域，避免了输入标签的固定类别。相应地，我们提出了
UnknownBody·2025-03-18 16:00

前端面试：ajax 和 xhr 是什么关系？

主要特征：异步操作：AJAX使得页面可以在后台与服务器进行数据交换，用
returnShitBoy·2025-03-18 16:28

VLLM专题（三十五）—多模态数据处理

为了在vLLM中实现各种优化，例如分块预填充和前缀缓存，我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记（例如）与多模态输入（例如原始输入图像）之间的对应关系，基于HF处理器的输出
AI专题精讲·2025-03-18 16:56

HTML 专栏总结：回顾与展望

通过各类标签，我们能够对文本进行多样化的格式化，让标题醒目、段落清晰，强调重点语句，还能为文字添加特殊样式，如加粗、斜体、下划线等，极大地丰富了文本的表现力。在图
烂蜻蜓·2025-03-18 15:54

YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8

改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
码上有潜·2025-03-18 14:46

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
这个懒人·2025-03-18 14:12

AI在项目中的应用

以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率
酒江·2025-03-18 14:41

注意力机制+多尺度卷积

多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。
一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

MyBatis XMLMapperBuilder 是如何将 SQL 语句解析成可执行的对象？ 如何将结果映射规则解析成对应的处理器？

1.XMLMapperBuilder如何将SQL语句解析成可执行对象(MappedStatement):XMLMapperBuilder解析,,,等SQL语句元素时，并不仅仅是简单地读取SQL文本，而是要将
冰糖心书房·2025-03-18 14:08

指纹浏览器：隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析

一、浏览器指纹：数字身份追踪的底层逻辑浏览器指纹通过收集设备参数（如Canvas渲染特征、字体列表、WebGL硬件信息等）生成用户唯一标识，无需Cookie即可实现精准追踪。
Hotlogin·2025-03-18 13:07

Elasticsearch：为推理端点配置分块设置

推理端点对一次可处理的文本量有限，具体取决于模型的输入容量。分块（Chunking）是指将输入文本拆分成符合这些限制的小块的过程，在将文档摄取到semantic_text字段时会进行分块。
Elastic 中国社区官方博客·2025-03-18 13:35

Emacs有什么优点，用Emacs写程序真的比IDE更方便吗？

Emacs是一个功能强大的文本编辑器和应用程序框架，它拥有众多的优点，这些优点使得它在某些情况下成为编程的强大工具。然而，是否用Emacs写程序比IDE更方便，这很大程度上取决于个人的工作习惯和偏好。
金枪鱼net·2025-03-18 12:01

【操作系统安全】任务5：Windows 文件与文件系统

文件属性查看2.3.1dir命令2.3.2attrib命令三、文件系统权限配置3.1NTFS权限管理3.1.1icacls命令3.1.2特殊权限设置3.2所有权管理四、文件基本操作4.1文件创建4.1.1文本文件
不羁。。·2025-03-18 11:49

芯片制造、汽车制造行业网站，如何用插件增强富文本编辑器的WORD粘贴功能？

要求：开源，免费，技术支持编辑器：百度ueditor前端：vue2,vue3,vue-cli,react,html5用户体验：Ctrl+V快捷键操作功能：导入Word,导入Excel,导入PPT(PowerPoint),导入PDF,复制粘贴word,导入微信公众号内容,web截屏平台：Windows,macOS,Linux,RedHat,CentOS,Ubuntu,中标麒麟,银河麒麟,统信UOS,
全武凌(荆门泽优)·2025-03-18 10:42

XML 树结构

XML树结构的基本概念XML文档结构XML文档由元素、属性和文本内容组成。每个元素都可以包含其他元素，形成嵌套结构。XML文档中的元素和属性都遵循一定的命名规则，例如，元素名必须以
froginwe11·2025-03-18 10:08

OpenCV计算摄影学（23)艺术化风格化处理函数stylization()

边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择，因为它们能够弱化低对比度区域，同时保留或增强高对比度特征。
村北头的码农·2025-03-18 09:29

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

这是一篇去模糊的文章，后来发现直接套用不合适，无法获取到相应的特征，遂作罢，简单记录一下。
行走的歌·2025-03-18 09:26

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）
短剧萌·2025-03-18 08:15

【新生必会】30个较难Python脚本，建议收藏。

目录21、数据库连接-SQLite22、图像处理-Pillow23、图形界面-Tkinter24、文本生成-Faker25、加密和解密-cryptography26、Sock
.Boss.·2025-03-18 08:15

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes
短剧萌·2025-03-18 08:45

随机过程的基本概念机有限维分布的数字特征

随机过程的基本概念及有限维分布的数字特征：从理论到应用在现代科学与技术的众多领域中，随机过程的身影无处不在，它如同一位神秘的幕后操纵者，影响着我们生活的方方面面。
C_VuI·2025-03-18 06:03

wps打开的excel如何插入、编辑、删除、显示批注？

在出现的批注框中输入你的批注文本。输入完成后，点击批注框外部任意位置，即可完成批注的插入。以下是一个更详细的步骤：打开WPSE
阿杜x·2025-03-18 06:02

Ruby 字符串（String）

Ruby字符串（String）在Ruby编程语言中，字符串（String）是处理文本数据的基本数据类型。它是一种可变的字符序列，由一个或多个字符组成。
lsx202406·2025-03-18 05:26

人工智能技术篇*卷(三)

例如，在手写数字识别中，它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式，从而判断该数字是0-9中的哪一个；在房价预测中，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例：以手写数字识别为例
code_stream·2025-03-18 04:46

Oracle SQL*Loader 与 SQLULDR2 学习指南

1.SQL*Loader(sqlldr)1.1概述作用：Oracle官方工具，用于将外部数据文件（如CSV、文本文件）高效加载到数据库表中。特点：支持多种数据格式（定长、变长、CSV）。
瑞琪姐·2025-03-18 04:16

Python 中的离线语音转文本

Python中的离线语音转文本一、说明  写作、编码、写博客、办公室工作、文档、报告都需要一个人在键盘上打字。这会导致健康问题，如腕管综合症、手和手指疼痛等。我非常了解这种痛苦。
无水先生·2025-03-18 03:09

基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

标题:基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现内容:1.摘要随着信息时代的发展，文本数据呈爆炸式增长，如何从海量文本中高效挖掘有价值的知识成为重要问题。
赵谨言·2025-03-18 03:03

高级箱型图

这通常用于比较不同组在相同特征上的分布情况假设我们有三组数据，每组数据包含多个子组，每个子组在同一个x轴位置上。
Aa123456789_55·2025-03-18 03:32

Python库 - skimage

提供了丰富的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。
司南锤·2025-03-18 02:58

SSL/TLS 1.2过程：Client端如何验证服务端证书？

公钥对一段文本A加密得到文本B，只有对应的私钥能对B解密得到A。私钥对一段文本C加密得到文本D，只有对应的公钥能对D解密得到C。也就是一个密钥加密，只能用另一个密钥解密。
XueWang1·2025-03-18 02:27

XGBoost算法的相关知识

文章目录背景定义损失函数（1）原始目标函数Obj（2）原始目标函数Obj的泰勒展开（3）具体化目标函数的泰勒展开细节（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样
VariableX·2025-03-18 01:46

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:36

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:32

105.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(一): 组件概述与架构设计

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(一):组件概述与架构设计效果演示1.组件简介跑马灯(Marquee)组件是一个用于展示滚动文本的UI组件，主要用于处理文本内容超出显示区域时的展示问题。
·2025-03-18 00:32

104.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：实际应用场景与最佳实践

HarmonyOSNEXT跑马灯组件教程：实际应用场景与最佳实践效果演示1.跑马灯组件应用场景概述跑马灯组件是HarmonyOSNEXT中一个非常实用的UI组件，它可以在有限的空间内展示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:31

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

它适用于多种任务，包括聊天、文本生成、内容创作等。GPT-4o系列：包括GPT-4o、GPT-4owithCanvas、G
即兴小索奇·2025-03-18 00:38

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

需求文档是测试工程师日常工作的核心工具，如何快速检索需求文档中的关键信息（文本、表格、图片等），并将其转化为可供AI查询的知识库，是提升工作效率的重要手段。
Python测试之道·2025-03-17 22:56

unity 判断当前设备是否是模拟器（安卓）

最近有个需求，需要判断当前设备是否是模拟器，网上查了一下，发现基本上都是使用特征字符串进行检索，类似这种：if(SystemInfo.deviceModel.Contains("Emulator")||
QO_GQ·2025-03-17 22:52

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

在现代开发中，Markdown已经成为了一种广泛使用的轻量级标记语言，特别是在文档、博客和内容管理系统中，Markdown为开发者提供了快速、简洁的格式化文本方式。
江沉晚呤时·2025-03-17 21:50

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

情感分析任务的概述

一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。
阿你不是·2025-03-17 21:46
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