对于目前大部分Web应用来说,用户认证基本上都由应用自身来完成.具体来说,Web应用利用自身存储的用户凭证(基本上是用户名/密码)与用户提供的凭证进行比较进而确认其真实身份.但是这种由Web应用全权负责的认证方式会带来如下两个问题: 对于用户来说,他们不得不针对不同的访问Web应用提供不同的用户凭证.如果这些凭证具有完全不同的密码,我们没有多少人能够记得住,所以对于大部分整天畅游Internet的网友来说,我想他们在不同的网站注册的帐号都会采用相同的密码.密码的共享必然带来安全隐患,因为我们不能…

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨. 今天,经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级.发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果. 目前,百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源.(Github 项目地址:https://gith…

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO…

更新中 更新时间:2019-12-06 17:43:27 实验需要,在自己学习的过程中做如下笔记,欢迎指正,欢迎交流. 1. ERNIE简述 ERNIE和BERT一样,也是基于transformer来做,但最重要的不同点是:bert对word做mask,而ernie对命名实体和短语做mask,捕捉更好的语义信息. 先看一下ERNIE 2.0的架构图: Application中,可以看到ernie支持各类NLP任务,在model的部分,基于百度的大数据及先验知识构建任务,进行基于多任务的预训练.…

从安全的角度来讲,<中篇>介绍的Implicit类型的Authorization Grant存在这样的两个问题:其一,授权服务器没有对客户端应用进行认证,因为获取Access Token的请求只提供了客户端应用的ClientID而没有提供其ClientSecret:其二,Access Token是授权服务器单独颁发给客户端应用的,照理说对于其他人(包括拥有被访问资源的授权者)应该是不可见的.Authorization Code类型的Authorization Grant很好地解决了这两个问题.…

虽然我们在<上篇>分别讨论了4种预定义的Authorization Grant类型以及它们各自的适用场景的获取Access Token的方式,我想很多之前没有接触过OAuth 2.0的读者朋友们依然会有"不值所云" 之感,所以在介绍的内容中,我们将采用实例演示的方式对Implicit和Authorization Code这两种常用的Authorization Grant作深入介绍.本章着重介绍Implicit Authorization Grant. Implicit Au…

作者:小波 QQ:463431476 请关注我的博客园:http://www.cnblogs.com/xiaobo-Linux/ 我的第二款软件:CET四六级单词背诵软件.基于QT5.5.0.sql数据库.以及TTS文本识别语音单词朗读的一款软件. 第一款软件的sql数据库软件的编写:http://www.cnblogs.com/xiaobo-Linux/p/4676950.html 现在来讲解我的第二款高大上的代码: 这个是.pro的代码,其中axcontainer 是调用的win7 SDK语…

我的第一个软件. 基于Qt5.5.0的 sql ,C++备忘录软件version1.0的编写 我用的Qt版本是5.5.0免配置编译器的版本,这里附上我使用的软件下载地址:http://download.qt.io/official_releases/qt/5.5/5.5.0/ 下载 qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.0.exe即可. 话不多说,第一先是基于Qt5.5.0的sql的配置,这里详见我的另外一篇博客:http://www.cnblogs.co…

基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户…

WebDriver基本API使用(基于Java)V1.0http://www.docin.com/p-803032877.html…