文本验证第7页

Linux中的yum和vim工具使用总结

在Linux系统管理和文本编辑中，yum和vim是两个非常重要的工具。yum作为包管理器帮助我们轻松安装和管理软件，而vim则是一个功能强大的文本编辑器。下面我将对这两个工具进行详细介绍。

yi个名字·2025-03-21 21:37

UI自动化测试往往在功能测试之后进行的核心原因

对比分析：阶段功能测试方式成本对比开发初期手动功能测试人工快速验证，适应变化，成本低。稳定期UI自动化测试代码维护成本高，反复修改会抵消效率收益。2.瀑布模型与敏捷开发的差异瀑布模型：严格

豌豆射手^·2025-03-21 21:37

C++文件操作

文本文件二进制文件操作文件的三大类ofstream写ifstream读fstream写+读写文件包含头文件#include创建流对象ofstreamofs;打开文件ofs.open("文件路径",打开方式

nqqcat~·2025-03-21 21:04

域名如何绑定服务

目录一、理解域名与Java服务之间的关系二、DNS解析三、配置DNS记录四、Java服务的配置1.部署Java应用2.配置反向代理五、DNS解析六、验证绑定是否成功七、代码示例八、总结在现代网络应用中，

我真的不想做程序员·2025-03-21 20:54

使用大语言模型API在AI应用中的实现

大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模

qq_37836323·2025-03-21 19:47

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

绕过 reCAPTCHA V2/V3：Python、Selenium 指南

前言验证码（CAPTCHA）技术已经存在许多年，尽管它的有效性一直备受争议，但许多网站仍然依赖它来保护资源。尤其是Google推出的reCAPTCHA系列，一直是验证码领域的佼佼者。

qq_33253945·2025-03-21 18:08

Python Textract库：文本提取

程序员喵哥·2025-03-21 17:55

Centos7_安装

一.Linux哲学思想一切都是一个文件（包括硬件）小型，单一用途的程序链接程序，共同完成复杂的任务避免令人困惑的用户界面配置数据存储在文本中二.Linux生产主流版本Linux各种版本CentOS各版本介绍

爱喝兽奶·2025-03-21 16:52

redis

一、redis常用的数据类型有String、list、hash、set、Zset1.String是普通的字符串，存储一些简单的数据，例如用户登陆的时候后端保存短信验证码2.hash相当于Java中的hashmap

·2025-03-21 16:47

HTML中的零宽字符

概述零宽字符是一组在文本中没有可见宽度的字符，它们通常用于处理文本的布局、分隔和合成。

Jinuss·2025-03-21 16:49

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。

ajie1117·2025-03-21 16:17

js原型链与自动装箱机制

__proto__的存在原因3.关键区别4.示例验证5.总结前言在如今的主流语言中，大部分语言都是通过类来产生对象但js是基于原型生成对象javapublicclassPerson{privateStringname

CC Cian·2025-03-21 14:03

谷歌：对比学习将LLM转为嵌入模型

利用Gemini固有的多语言和代码理解能力，GeminiEmbedding为跨越多种语言和文本模式的文本生成高度可概括的嵌入

大模型任我行·2025-03-21 13:59

3.1css选择器优先级和常用文本属性

在CSS（层叠样式表）中，选择器的优先级决定了当多个选择器应用于同一个元素时，哪个样式的规则会被应用。选择器的优先级是通过特定的规则来计算的，这些规则决定了样式声明的权重。以下是CSS选择器优先级的基本规则：重要性（!important）如果某个样式声明使用了!important，那么它将覆盖没有使用!important的任何规则。例如：p{color:red!important;}在这种情况下，

chxii·2025-03-21 13:54

Pydantic配置继承抽象基类模式

动态配置管理允许运行时通过工厂函数创建带特定设置的模型，支持热更新验证规则。企业级架构中采用基类配置继

·2025-03-21 12:08

SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究

x³+ax+b(modp)，其核心安全参数满足：素数模p：256位大素数基域Fp上椭圆曲线阶n满足n>2^191抗MOV约化攻击特性支持高效标量乘运算优化密钥协商协议采用改进的ECMQV机制，通过两步验证实现前向安全性

·2025-03-21 11:36

密码学协议在SSL/TLS证书体系中的深度解析

聚焦TLS1.3协议标准，揭示椭圆曲线密码体制(ECC)与混合密钥交换机制的协同运作，探讨证书透明度(CT)系统的密码学验证模型，并构建后量子时代数字证书的迁移路径框架。

·2025-03-21 11:36

基于FPGA的DDS连续FFT 仿真验证

基于FPGA的DDS连续FFT仿真验证1摘要本文聚焦AMDLogiCOREIPFastFourierTransform(FFT)核心，深入剖析其在FPGA设计中的应用。

toonyhe·2025-03-21 11:35

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道：提取文本

星霜笔记·2025-03-21 11:34

APP怎么抓取原生日志 - Android篇

文章目录前言为什么要抓原生页面的日志举一个抓取原生日志的例子AndroidDebugBridge(ADB)安装ADB连接设备验证连接抓取日志注意点总结前言好困~写点我觉得重要的吧，IOS和HarmonyOSNEXT

大汉堡玩测试·2025-03-21 11:02

Python 正则表达式小结1

Python正则表达式小结11.正则表达式验证2.特殊元字符及含义3匹配某种字符类型4.正则表达式举例大收藏家说1.正则表达式验证提供两个网站用于正则表达式的验证，可以敲入文本与正则表达式。

大收藏家·2025-03-21 11:01

python离线语音转文本_使用Python将语音转换为文本的方法

使用Python将语音转换为文本的方法,语音,转换为,文本,您的,麦克风使用Python将语音转换为文本的方法易采站长站，站长之家为您整理了使用Python将语音转换为文本的方法的相关内容。

weixin_39760619·2025-03-21 11:01

【DeepSeek】全方位使用指南————简版

Chat）文生图（Art）代码助手（Coder）API开发接口企业定制解决方案二、注册与登录2.1账号创建访问官网https://www.deepseek.com点击右上角「注册」支持三种方式：手机号+短信验证邮箱注册

諰.·2025-03-21 10:59

cherry-studio - 多模型支持的跨平台 AI 桌面助手

它支持主流云端模型（如OpenAI、Anthropic等）以及本地模型（如Ollama、LMStudio），能够满足文本生成、

小众AI·2025-03-21 10:57

共筑智慧城市新生态！YashanDB与荣科科技完成兼容互认证

在兼容性互认证过程中，双方针对功能、性能、兼容性以及稳定性等关键指标进行了多轮严格测试，验证了Ya

科技圈快讯·2025-03-21 10:56

8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南

最后提供10道阶梯式练习题（附完整答案代码），助你从基础到进阶全面掌握文本处理技能。一、字符串处理核心三剑客1.1编码转换（encode/decode）text="中文文本"utf8_

wolf犭良·2025-03-21 10:25

deepseek api参数详解

在使用Deepseek/OpenAI的PythonAPI时，最常用的API端点是chat/completions，用于调用deepseek生成文本对话内容。

孽小倩·2025-03-21 10:55

rag-给一篇几百页的pdf，如何从中找到关键信息并汇总出关系图

小思考对pdf肯定要做模糊chunk，能用模型切分就用模型切分，不能用模型就用规则，规则要尽可能保存连续文本，特殊数据格式（图、表格）必须完整保存，必须能被捕捉到。

蒸土豆的技术细节·2025-03-21 09:20

Python用Pyqt5制作音乐播放器

具体效果如下需要实现的功能主要的几个有：1、搜索结果更新至当前音乐的列表，这样播放下一首是搜素结果的下一首2、自动播放3、滚动音乐文本4、音乐进度条5、根据实际情况生成音乐列表。

Aix959·2025-03-21 09:47

验证哥德巴赫猜想（C语言）

哥德巴赫猜想：任一大于2的偶数都可写成两个质数之和。（——欧拉提出的观点）代码如下：#include#include#includeboolisprime(intn){if(n<2)returnfalse;for(inti=2;i<=sqrt(n);i++){if(n%i==0){returnfalse;}}returntrue;}boolgoldbach(intnum){if(num<=2)re

Charon424·2025-03-21 09:17

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义

袁圆园建建·2025-03-21 09:16

LeetCode第98题_验证二叉搜索树

LeetCode第98题：验证二叉搜索树题目描述给你一个二叉树的根节点root，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。有效二叉搜索树定义如下：节点的左子树只包含小于当前节点的数。

@蓝莓果粒茶·2025-03-21 09:45

如何评估大语言模型生成文本的质量？

目录如何评估大语言模型生成文本的质量？

gs80140·2025-03-21 08:42

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

GOT-OCR2.0在技术上的突破与优势GOT-OCR2.0在技术上实现了对传统OCR系统的显著超越，主要体现在其采用了统一的端到端（End-to-End）架构。这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。这种多步处理方式不仅增加了系统的复杂性，还

XianxinMao·2025-03-21 08:40

linux emqx安装和配置

1、获取安装包可以网上下载，解压安装，解压目录自选，我这里安装位置是/usr/local/emqx/2、安装成功验证/usr/local/emqx/bin/emqxstart输入网址http://{ip

冰下一度12138·2025-03-21 08:39

深入理解正则表达式：语法全解析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：正则表达式是一种用于文本匹配的模式，广泛应用在文本处理、数据验证等领域。

谢兴豪·2025-03-21 08:09

使用提示词进行信息抽取的实用方法

技术背景介绍大规模语言模型可以根据提示词生成特定格式的文本。例如，我们可以要求模型以JSON格式输出所需的信息。在信息抽取的场景中，设计良好的提示词

scaFHIO·2025-03-21 08:38

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

它广泛应用于文本处理、数据验证、搜索和替换等场景中。然而，正则表达式的复杂性和晦涩性常常让编程初学者望而却步。幸运的是，随着AI技术的进步，像InsCo

inscode_039·2025-03-21 07:05

正则表达式：文本处理的瑞士军刀

正则表达式：文本处理的瑞士军刀正则表达式（RegularExpression，简称Regex）是一种用于匹配、查找和操作文本的强大工具。

六七_Shmily·2025-03-21 07:01

浏览器 DOM 深度解析：从节点类型到遍历操作的全攻略

其核心设计遵循树形结构，每个节点都继承自Node接口，主要分为以下类型：1.基础节点类型Element：对应HTML标签，包含属性和子节点（）Text：文本内容节点Comment：注释节点Document

码农的时光故事·2025-03-21 07:01

JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选”

问题：实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。

守护者170·2025-03-21 07:30

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

eahba·2025-03-21 06:54

【无标题】

在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。

gs80140·2025-03-21 06:19

LLM(7)：文本分词 token 化

下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。

CS创新实验室·2025-03-21 05:17

【微信小程序（云开发模式）变通实现DeepSeek支持语音】

界面模仿DeepSeek，支持文本编辑。后端（云函数+Node.js）：使用云函数调用腾讯云语音识别（ASR）服务。调用DeepSeekAPI处理文本。

技术与健康·2025-03-21 04:09

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？

u013250861·2025-03-21 04:08

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等，这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥

VYSAHF·2025-03-21 04:05

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