1. 前言 近年来,NLP领域发展迅速,而机器翻译是其中比较成功的一个应用,自从2016年谷歌宣布新一代谷歌翻译系统上线,神经机器翻译(NMT,neural machine translation)就取代了统计机器翻译(SMT,statistical machine translation),在翻译质量上面获得了大幅的提高.目前神经机器翻译模型主要分为三种: 一种是以rnn为基础的模型, 一般是LSTM+attention,顺序处理输入信息. 一种是以cnn为基础的模型,今天要讲的Fairseq

在前端开发中,经常会用到css的position:absolute来使层浮动,前通过left,top,right等属性来对层进行定位,但ie6对left,top,right等属性的解释和ie7,ie8及firefox.chrome等不一致. 在父层使用position:relative;和padding(当然0值除外)后,ie6中层的定位起始坐标是从padding后的位置算起,而其他则从层的真实位置算起,而非被padding改变后的那个位置.这点造成使用position:absolute进行层定

input 设置 width:100% 和padding后宽度超出父节点 添加如下css即可: box-sizing: border-box; -webkit-box-sizing: border-box; -moz-box-sizing: border-box;

clipToPadding就是说控件的绘制区域是否在padding里面的,true的情况下如果你设置了padding那么绘制的区域就往里 缩, clipChildren是指子控件是否超过padding区域,这两个属性默认是true的,所以在设置了padding情况下,默认滚动是在 padding内部的, 要达到上面的效果主要把这两个属性设置了false那么这样子控件就能画到padding的区域了. <ListView     android:layout_gravity="center_v

bug点,这个页面设置100%(100vw和100vh).页面出现抖动. 经过一番检察,原因出现在,vue项目自动添加的一个div上.就是body里的最后一个.如果选中这个元素,右键删除它.页面就不会抖动了. 说不定,这个元素还有什么用,所以不考虑有js删除.后来想到把他设置成position为fixed.让他 脱离文本流. 一看最外层的div没有class和id不好选中.但是发现子元素有,所以我们把子元素都设置成fixed就行了. 只要在你的重置样式里,加上这段css就可以了. #trans-

1. box-sizing: content-box: 影响: 加了内外边距后整个盒子的大小同步改变 2.box-sizing: border-box;影响:加了边距后整个盒子大小不受影响 bootstarp 默认会增加 : -webkit-box-sizing: border-box;box-sizing: border-box;

在使用Tests进行环境变量的设置时,遇到这么一种情况,在返回的responseBody中的userId字段,字段返回的是数值类型,再经过json转换之后,发现保存的值跟接口返回的值不一致:如下图: 接口返回的值:"userId":337292419039105024 实际保存的值:"userId":337292419039105000 经过排查后发现,有可能是在json转换的时候,字段值超过了转换的数值类型的上限,导致保存错误: 解决办法: 通过转译的方式去实现,

解决方法:

  右键属性    

JuJu团队11月26号工作汇报 JuJu   Scrum 团队成员 今日工作 剩余任务 困难 于达 对原始文本进行预处理, 并转换成可被julia读入的格式 完成预处理并用julia读入. 读入后按照句子长度进行矩阵维度的修改. 原始文本处理起来很麻烦. 并且句子长度不一, 在生成矩阵时需要补齐 婷婷 程序train过程编写完成 剩余维特比编码test的部分 dataloader部分需要重新定义 恩升 通过实例了解了julia的profile 熟悉功能的多种实现比较 接口的集成使得核心代码依赖

beforeEncode为Encode之前的字符串 那么Encode后的字符串长度为: 1.如果beforeEncode.length()是3的整数倍,那么长度为  (beforeEncode.length()/3)*4 2.如果beforeEncode.length()不是3的整数倍,那么长度为 (beforeEncode.length()/3+1)*4

(本文仅作个人记录只用比较啰嗦,重点只看红字部分即可) Test.jsp 请求test1.jsp IE11环境下,get请求url最多4096个字节: 请求的是http://localhost:9080/test1.jsp?name=倾不见黄河之水天上来奔流到海不复回君不见高堂明镜悲白发朝如青丝暮成雪……(太长省略) (君不见黄河之水天上来...不要在意这些细节) 经测试: url计算长度时,对应的字符串是: /test1.jsp?name=倾不见黄河之水天上来奔流……(太长省略) 没有前面的h

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ

模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题,但是基础问题仍然是句子建模.首先,文中提出了一种基于CNN的句子建模网络,如下图: 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子,其后面不足的部分填充的全是0值(Zero Padding).可以看出,模型解决不同长度句子输入的方法是规定一个最大的可输入句子长度,然后长度不够的部分进行0值的填充:图中的卷积计算和传统的CNN卷积计算无异,而池化则是使用Max-Pooling. 卷积结构的分

Padding Oracle Attack还是颇具威力的,ASP.NET的Padding Oracle Attack被Pwnie评为2010年最佳服务端漏洞之一.还是看 Juliano Rizzo and Thai Duong 的相关Paper. 另外就是padbuster这个工具也是针对padding oracle的自动化实现,而且作者写的文章也是阐述padding oracle攻击原理最好的一篇.云舒还根据此篇文章写了个学习笔记,英文不好的同学可以看看看看云舒的中文版.因为前人已经写得很好了

好习惯,先上代码再说事 加密 void AesEncrypt(unsigned char* pchIn, int nInLen, unsigned char *ciphertext, int &ciphertext_len, unsigned char * pchKey) { EVP_CIPHER_CTX en; EVP_CIPHER_CTX_init(&en); const EVP_CIPHER *cipher_type; unsigned char *passkey, *passiv,

一.基本知识 padding:元素内边距,指的是元素内边框到元素中内容的距离. 用法: padding:长度|百分比 padding-top:长度|百分比 padding-bottom:长度|百分比 padding-left:长度|百分比 padding-right:长度|百分比 margin:元素外边距,指的是元素外边框到父元素的距离. 用法: margin:长度|百分比 margin-top:长度|百分比 margin-bottom:长度|百分比 margin-left:长度|百分比 mar

1简述问题 使用countVectorizer()将文本向量化时发现,文本中长度唯一的字符串会被自动过滤掉,这对于我在做的情感分析来讲,一些表较重要的表达情感倾向的词汇被过滤掉,比如文本'没用的东西,可把我可把我坑的不轻,越用越觉得这个手机真的废'. 用结巴分词的精确模式分词,然后我用空格连接这些分词得到的句子是: '没用 的 东西 , 可 把 我 可 把 我 坑 的 不轻 , 越用 越 觉得 这个 手机 真的 废' 代码如下: def cut_word(sent): line=re.sub(r

最近学习到一种老式的漏洞,一种基于填充字节的漏洞.就想记录下来,早在2010年的blackhat大会上,就介绍了padding Oracle漏洞,并公布了ASP.NET存在该漏洞.2011年又被评选为“最具价值的服务器端漏洞”. 我们先来简单讨论一下典型的Padding Oracle Attack基础.故名思义,Padding Oracle Attack背后的关键性概念便是加/解密时的填充(Padding).明文信息可以是任意长度,但是块状加密算法需要所有的信息都由一定数量的数据块组成.为了满足

今天在解决爬虫对加密参数的分析时,需要使用到base64解码.但是过程中出现了TypeError:Incorrect padding的错误提示.以下是解决方法,以便查阅. 其实正常使用base64是不会出现问题的,就比如下面的代码. #!usr/bin/env python # coding:utf- import base64 a = b'hello' b = base64.b64encode(a) # 对a进行base64编码 print(b) # b'aGVsbG8=' # 对b进行bas

提起盒子模型,我想无论是对于一个前端资深开发人员还是前端入门开发人员来说都不陌生,这是CSS最基础的知识. 但是惭愧地说,我之前理解的盒子模型,只是文字上的理解.我知道定义一个元素的宽度和高度时,设置的仅仅是内容(content)区域,也知道内边距.外边距.边框,但是都没有动手尝试过-之前没想着好好学习前端,总觉得这不是很简单的东西么,能用.能将样式调成自己想要的就行了,但是最近开始学习前端之后,才发现自己以前对很多东西的理解都不够全面,对很多东西都一知半解.即使是一个简单的盒子模型,当问出一些