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Django 博客生成 Markdown 摘要的几种方式对比

在搭建博客中, 自动生成摘要是一个很普遍的需求, 今天讲的生成摘要方式均为抽取式, 并且实质仍是抽取文章前 N 个字, 真正的抽取式通常会使用 TextRank 算法计算文章中的句子权重高的再抽取句子,...更非生成式,生成式摘要需要依靠神经网络的帮助....方式一: 直接取 Markdown 文字的前100个字(不推荐) 这种简单粗暴的方式很不友好, 如果开头是一张图片或者是链接, 那么用户可能只看到链接, 体验感很差....方式二: 使用正则去掉Markdown (有门槛) 通过研究 Markdown 语法, 然后用正则表达式去除即可....\)', '', article.body)pattern = r'[*#>`-]'article.body = re.sub(pattern, '', content) 方式三: 转换为 HTML,

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EasyCVR视频广场页脚优化为瀑布流式的实现方式

EasyCVR基于云边端一体化架构，兼容性高、拓展性强，可支持多类型设备、多协议方式接入，将复杂多变的底层资源统一管理起来，实现视频资源的统一汇聚与管理、鉴权分发、服务器集群、智能分析、数据共享、集成与调用等视频能力服务...自平台发布后，我们也一直在持续对其进行细节优化与功能拓展，旨在为用户提供更佳的平台功能及操作体验。今天和大家分享一下平台视频广场页脚样式的优化：如何实现瀑布流式页脚？...在EasyCVR项目中的视频广场模块，页脚会占据一部分的空间，从而遮挡住播放器空间以及下方的显示，所以我们对此进行了优化，将此页面的页脚改为瀑布式，而不是固定在最下方。...TSINGSEE青犀视频也正在积极拓展AI智能技术和视频平台的能力与服务融合。...核心能力：提供多算法接入能力，支持TensorFlow、Caffe等模型转RNN；支持算法无缝替换，在无需升级基础软件的情况下，一键替换算法模型，满足多算法场景；基于视频内容边缘计算，可节省大量视频传输带宽成本

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    Elasticsearch 在网页摘要计算中的优化实践

    笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。...一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索等，国际化市场同时需要支持主流市场语言。...二、业务痛点 ES/Lucene 原生的摘要高亮计算模块只是基础的通用功能，无法满足网页搜索摘要业务的数据特征场景和业务诉求，需要在 ES/Lucene 已有的 BM25 模型上优化： 1....句子打分模型优化：摘要文本由网页的 meta 和 content 组合而出，基于已有的 BM25模型，需要补充多种打分因子：meta、content 的权重因子；句子长度与语句黄金长度偏差权重因子、语句在文本先后位置的权重因子...NLP 摘要过长截断优化：句子打分模型出来的文本过长，返回给用户的摘要文本长度，文本拉丁语一般不超过160字符，中文长度一般不超过80字符，引进 NLP 句子截断模型，语句截断后语意基础完成、无词组破损

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    Elasticsearch 在网页摘要计算中的优化实践

    笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。 文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。...一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索等，国际化市场同时需要支持主流市场语言。...句子打分模型优化：摘要文本由网页的 meta 和 content 组合而出，基于已有的 BM25模型，需要补充多种打分因子：meta、content 的权重因子；句子长度与语句黄金长度偏差权重因子、语句在文本先后位置的权重因子...NLP 摘要过长截断优化：句子打分模型出来的文本过长，返回给用户的摘要文本长度，文本拉丁语一般不超过160字符，中文长度一般不超过80字符，引进 NLP 句子截断模型，语句截断后语意基础完成、无词组破损...优点： 工程代码和 ES/Lucene 源代码分离，算法人员专注 NLP、相关性模型优化等高阶问题，团队人力分为大数据存储和模型算法，各司其职； 为后续的摘要计算微服务化场景做好铺垫； 缺点：计算无法根据流量实时动态扩缩容

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    学界 | 详解指针生成网络：自动生成长段文本的抽象摘要

    在接收到经过几个层的计算（这些计算包括将单词 w 与它的 word embedding 进行匹配）才传递过来的信息之后，网络必须以某种方式去恢复原始单词。...简而言之，这貌似是执行一个简单的复制（copying）操作的不必要的困难方式，复制操作是摘要任务中的基本操作。...换言之，某个特定的源单词的收敛就是到此刻它所受到 attention 的和。在我们运行的例子中，汇聚可以按照这种方式来构建：其中，黄色阴影的强度代表汇聚向量的大小。 ?...通过将光标悬停在自动摘要系统生成的摘要中的一个单词上边，你会在源文本中看到注意力分布被投影成了黄色。这告诉你，当网络生成这个词的时候，它正在「注意」源文本中的那个词。...为了取得进一步的进展，我们需要深入了解递归神经网络从文本中学习到的内容以及知识的表征方式。 但那是以后的事情啦！现在，关注论文原文来了解我们工作的细节吧。 ?

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    EasyDSS多路录像文件合成视频流无法生成视频文件的处理方式

    之前在对EasyDSS做部分项目现场的定制开发时，我们提到了将现场多路视频合成m3u8播放地址的过程，在这个过程中可能出现一些不适配的问题，需要逐步去做调整。...之前的文章中我们对合成视频流的卡顿、内容丢失等问题做了处理，目前该问题已经不再出现，但是在测试视频文件的录像合成时，部分通道的录像合成显示成功并返回了播放路径，但实际后台没有生成视频文件。...EasyDSS多路视频合成m3u8是直接用ffmpeg对符合要求的ts文件直接进行编码从而得到新的ts文件以及m3u8播放文件。分析问题可能是出现在ffmpeg对视频文件进行解析的时候。...在发现这个问题后，测试直接通过ffmpeg生成MP4文件没有出现此问题，因此需要改变生成m3u8生成的规则，先由ffmpeg将复合视频转化成MP4格式，再将MP4文件转换成m3u8播放文件。...由ts文件直接生成： 由MP4文件生成： EasyDSS目前也已经是一套稳定成熟的视频直播点播系统，在课堂教育、在线医疗方面都可进行实际的应用和落地，适合OTT TV、IPTV、互联网教育、视频聊天

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    如何让博客支持AI摘要，使用TianliGPT自动生成文章的AI摘要(文末送key)

    什么是TianliGPT TianliGPT是一个基于GPT-3.5的文字摘要生成工具，你可以将需要提取摘要的文本内容发送给TianliGPT，稍等一会他就可以给你发送一个基于这段文本内容的摘要。...实时生成的摘要 自动生成，无需人工干预 一次生成，再次生成无需消耗key 包含文字审核过滤，适用于中国大陆 支持中国大陆访问 如何部署TianliGPT 我们可以通过在网页中嵌入TianliGPT的服务支持...方案一：如何让博客支持AI摘要，使用TianliGPT自动生成文章的AI摘要 | 张洪Heo (zhheo.com) 在博客靠后的位置位置引入js和css（需要在文章之后） 的元素上放插入AI摘要。...升级版本方式：只需要将js和css链接中的@0.5这种的版本号更改为最新的版本即可。

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    生成模型_常见的模型生成方式

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...（一）生成模型简介 1、什么是生成模型 在概率统计理论中，生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下，随机设工程观测数据的模型，他给观测值和标测数据序列指定一个联合概率分布，在机器学习中，生成模型可以用用来直接对数据进行建模...，如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样，也可以用来建立变量间的条件概率分布，条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。...对于生成模型，可以分为两种类型， （1）可以完全表示出确切的分布函数 （2）第二种生成模型智能做到新数据的生成，二数据分布函数是模糊的。...生成模型的作用： （1）生成模型具有表现和处理高维概率分布的能力，而这种能力可以有效应用在数学或工程领域。 （2）与强化模型结合。 （3）通过提供生成数据，优化完善半监督学习。

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    视频加密的几种方式

    今天聊一聊视频加密，市场上现在很多关于视频加密的产品，大体上分为两种，一种是在线视频加密，一种是离线视频加密，下面分类介绍下 一、在线视频加密 指的是有自己的视频网站、app、小程序等视频平台，需要对视频进行加密...视频APP加密的相对来说加密等级可以更高，扩展功能也可以更丰富，比方绑定手机或电脑播放、添加会员水印、防录屏、添加问答、限制观看日期、限制观看次数等都可以实现。...二 、离线视频加密 自己有录制的视频，希望通过加密对视频版权进行保护，这种市面上的产品也很多，像金盾、大黄蜂、深造等类似产品很多，不过破解也很普遍，到某宝上搜索几块钱就可以破，所以选择上要更慎重。...防录屏功能不同软件效果不同，有些软件宣扬可以防止一切录屏、发现被翻录立刻赔偿，可以这样说任何事都有利有弊，这种绝对的防录屏可以说是牺牲了用户体验得来的，用户在观看视频时基本上禁止了一切其他程序的启动，此时可以脑补下使用体验...总之，选择还是很多，关键是看自己需求，选择视频加密软件时如果想体验好，又不易被破解，可以考虑私有加密技术，或者一些小众的加密软件，破解的成本高一些，也是对视频的一种保护方式。

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    基于AI的个性化新闻摘要生成器

    同时app提供了一些应用token，方便你程序员来用代码方式来开发。 点了创建智能体，之后就会出现这个界面。打红色星号的输入框是必填的。我们填了名称、简介和头像。...这里头像还可以快速点击AI生成，真是懒人福音，官网想的很周到。详细设定这里需要描述它的能力和限制。简单来说就是能做什么和不能做什么。...我想这个配置应该是提供给后台混元模型过滤用户问题，根据配置优化输出用的。 接着点击发布按钮，就来到了这里。这边继续选择 应用公开范围是自己用、分享给部分人还是所有人都可以用。..."对这个文章做下摘要。...它们都在等待成为英伟达的客户，以期通过英伟达芯片来训练模型，“我们都在竞争”。 黄仁勋称，在更长时期内，我们将完成电脑运作方式的重新设计。未来的电脑将生成答案，而不仅仅是（信息）检索。

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    常见的for循环优化方式

    > 前言 经常使用一些循环，进行耗时计算的操作，特别是 for 循环，它是一种重复计算的操作，如果处理不好，耗时就比较大，如果处理书写得当，将大大提高效率，下面总结几条 for 循环的常见优化方式。...首先初始化一个集合 list，如下： List list = new ArrayList(); 方式一：最常规的不加思考的写法 for (int i = 0; i < list.size...(); i++) { System.out.println(list.get(i)); } 优点：较常见，易于理解 缺点：每次都要计算 list.size() 方式二：数组长度提取出来 int...(list.get(i)); } 优点：不必每次都计算，变量的作用域遵循最小范围原则 缺点： 1、结果的顺序会反 2、看起来不习惯，不易读懂 适用场合：与显示结果顺序无关的地方：比如保存之前数据的校验...> 分支优化规则 引入流水线工作机制以后，为了配合流水线工作，处理器增加了一个分支目标缓冲器(Branch Target Buffer)。

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    sql优化的几种方式

    1、尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2、尽量避免在where子句中使用以下查询，会导致放弃索引全表扫描。...5、一个表的索引数最好不要超过6个，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，执行效率会下降。 6、用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。...8、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致尽量使用数字型字段...，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。...9、使用 varchar 代替 char ，长字段存储空间小，节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

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    常见的for循环优化方式

    我们都经常使用一些循环耗时计算的操作，特别是for循环，它是一种重复计算的操作，如果处理不好，耗时就比较大，如果处理书写得当将大大提高效率，下面总结几条for循环的常见优化方式。...首先，我们初始化一个集合 list，如下： List list = new ArrayList(); 方法一：最常规的不加思考的写法 for (int i = 0; i...{ System.out.println(list.get(i)); } 优点：不必每次都计算 ，变量的作用域遵循最小范围原则 缺点： m的作用域不够小，违反了最小作用域原则 不能在...for循环中操作list的大小，比如除去或新加一个元素 方法四：采用倒序的写法 for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i--) { System.out.println...(list.get(i)); } 优点：不必每次都计算 ，变量的作用域遵循最小范围原则 缺点：1、结果的顺序会反 2、看起来不习惯，不易读懂 适用场合：与显示结果顺序无关的地方：比如保存之前数据的校验

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    sql优化的几种方式

    一、为什么要对SQL进行优化 我们开发项目上线初期，由于业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人员也无法判断SQL对程序的运行效率有多大，故很少针对SQL进行专门的优化...，而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序的运行效率的影响逐渐增大，此时对SQL的优化就很有必要。...二、SQL优化的一些方法 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。...11.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构： select col1,col2 into #t from t where 1=0 这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的...select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的

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    国标GB28181协议视频平台EasyGBS临时授权方式的技术优化

    随着国家倡导平安城市、智慧城市的建设，安防视频监控作为智慧城市安防建设的重要环节，也越来越受到重视。EasyGBS平台以其优秀的视频能力、可拓展性强的特点，在线下场景中的应用也越来越广泛。...image.png EasyGBS平台的授权方式分为加密机、加密狗、授权码三种。...但是这种方式效率比较低，而且操作繁琐，所以针对这种情况我们进行了优化。 在获取服务器信息的接口中添加这两个MD5，就可以提升授权效率。...RTMP、FLV、HLS、WebRTC等多种格式的视频流。...在视频能力上，EasyGBS可支持视频直播、录像存储、检索与回放、云台控制、告警上报、语音对讲、平台级联等功能。感兴趣的用户可以前去演示平台进行体验，或者下载进行部署测试

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    文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型

    1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”....本文完整源码 以及论文链接获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 摘要生成 即可获取。...摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类....传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改....主要分为模型训练(train)和生成摘要(decode)两部分讲解. 2.1 模型训练(train) ? 下面我们举一个例子来说明训练的过程: ? ?

    1.2K20

    AIContentSummary：一款基于AI的Typecho文章摘要生成插件

    与Typecho默认的摘要生成方式相比，这款插件具有以下优点： 智能生成摘要：AIContentSummary 插件可以根据文章的主题和内容，智能生成有意义的摘要，而不是简单地截取文章的前几段文字。...Typecho 默认摘要生成方式的局限性 大多数的Typecho主题只使用More标签进行截断，或者excerpt对文章进行截断，生成摘要。...这种方式存在以下局限性： 摘要质量不高：使用More标签或excerpt截断的摘要，往往只是文章的前几段文字，可能无法准确反映文章的主题和内容。...相较于传统的摘要生成方式，这款插件具有明显的优越性。快来下载这款插件，让你的博客焕发新的活力！ 免费插件，欢迎 Star AIContentSummary 插件完全免费。...文章目录 AIContentSummary：一款基于AI的Typecho文章摘要生成插件 生成式AI对话大模型 AIContentSummary 插件功能 Typecho 默认摘要生成方式的局限性 插件下载地址

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    AIContentSummary：一款基于AI的Typecho文章摘要生成插件

    AIContentSummary：一款基于AI的Typecho文章摘要生成插件 AIContentSummary 是一个用于通过调用AI接口，根据文章内容生成摘要的 Typecho 插件。...与Typecho默认的摘要生成方式相比，这款插件具有以下优点： 智能生成摘要：AIContentSummary 插件可以根据文章的主题和内容，智能生成有意义的摘要，而不是简单地截取文章的前几段文字。...Typecho 默认摘要生成方式的局限性 大多数的Typecho主题只使用More标签进行截断，或者excerpt对文章进行截断，生成摘要。...这种方式存在以下局限性： 摘要质量不高：使用More标签或excerpt截断的摘要，往往只是文章的前几段文字，可能无法准确反映文章的主题和内容。...相较于传统的摘要生成方式，这款插件具有明显的优越性。快来下载这款插件，让你的博客焕发新的活力！ 免费插件，欢迎 Star AIContentSummary 插件完全免费。

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    短链接的生成方式

    本文旨在介绍短链接的实现方式，并非在 http://tinyurl.com/ 中存在真实的短链接地址。...现在我们的目标是实现短链接生成功能，它应当包含2个方法encode和decode，encode将真实URL转换为短链接，decode将短链接还原成原来的URL。...自增id 一种最直接的方式是我们内部维持一个自增id，并用字典将每一个id和一个URL对应上，解密即使用id作为字典的键值找到原始URL。...，这就导致短链接分配不均（长度相差较大）；第二，相同的URL生成的短链接是不同的，这就导致某一个URL可能会占用过多资源（占据了字典的大部分空间）。...哈希 一种更好的方式是使用hash算法，这样能保证每次encode相同的URL得到的结果是一样的，而且哈希值是均匀分布的。

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