1.1    是否保存密码 勾选记住密码后,再次开启程序用户密码不需要再次输入,直接显示在密码输入框内,方便快捷. 图 4.1‑1 记住密码的登录页面框 1.2    是否自动登录 勾选自动登录后,再次开启程序后,程序会直接登录到主页面上,方便快捷. 图 4.2‑1 自动登录的登录页面框 1.3    最大在线用户数量限制 [操作路径]:[系统配置]->[服务器端配置] 图 4.3‑1 设置用户在线数量 超出在线用户数量(用户并发数量控制)的效果如下: 图 4.3‑2 超出在线用户数量 1.4 …

其它权限实践系列文章: 1.角色.权限.账户的概念理解-非常全的理论讲解权限控制 https://www.cnblogs.com/spring_wang/p/10954370.html 2.权限管理模型简介-权限都在这里  https://www.cnblogs.com/spring_wang/p/10983935.html 3.权限管理模型实践-权限都在这里 https://www.cnblogs.com/spring_wang/p/10983969.html 4.权限管理模型-平台服务(多平…

Blinn-Phong反射模型实践(web实现) games101 第四次作业 最终完成带贴图的 Blinn-Phong 模型,产生光照效果 完成了 不带贴图的 Blinn-Phone 反射模型 带贴图的模型,但是纹理映射应用在顶点着色器上 带贴图的模型,纹理映射在片元着色器上 Blinn-Phone 光照模型 光照分为三种,分别为环境光,漫反射光和类镜面反射的高光.这分别对应三种反射,当光照射在物体表面,物体表面会发生相应的反射,将光反射到人眼当中,这样,人眼才能看见物体. 环境光简单理解为任…

import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F CONTEXT_SIZE = 2 # 2 words to the left, 2 to the right raw_text = "We are about to study the idea of a computational process. Computational p…

1.1.1  字段级权限 字段级权限适用于对不同人的能否查看或录入不同表不同字段的权限控制. 是否启用字段级权限配置 不启用字段级权限后,[用户权限管理]程序[字段级权限]按钮会隐藏,导致无法给管理其他用户的字段级权限. 如果启用字段级权限如下:系统配置里进行配置,勾选启用字段级权限即可. 图 3.3‑1 启用字段级权限配置 启用字段级权限使用方法 操作路径:[后台管理]->[用户权限管理] 第一步: 给用户初六配置字段权限 图 3.3‑2 给初六配置字段权限 第二步:在需要开启权限的页面构造函…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 本文地址:https://showmeai.tech/article-detail/399 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 自然语言处理(NLP)技术可以完成文本数据上的分析挖掘,并应用到各种业务当中.例如: 机器翻译…

一.Transformer模型 2017年,Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型,其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构.相比 RNN 网络结构,其最大的优点是可以并行计算.Transformer 的整体模型架构如下图所示 0x1:Transformer概览 首先,让我们先将Transformer模型视为一个黑盒,如下图所示.在机器翻译任务中,将一种语言的一个句子作为输入…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智…

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络 代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要 以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结…

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在…