，使用正则表达式，某些时候比直接使用Qi更容易看懂一些 注：所有示例的最终运行结果都放在最后 首先来试用Qi库： Qi库是以解析器Parser为核心的，首先提供了一些基本的解析器，比如整型、字符、...具体内容参见Boost.Spirit的Qi部分的Qi Parsers 章节 Qi还包含属性的定义，参见Qi部分的 Compound Attribute Rules 章节，属性定义主要是描述了不同的语法规则锁使用的数据结构...比如，Qi使用的是输入流，Karma使用的是输出流。...，可以通过不同的ID区分匹配的内容，具体例程下面有 或者，和Qi一样，可以使用扩展的Phoenix功能实现简单的动作器操作 同时，Lex支持命名模式，可以使用lex::lexer::self.add_pattern...静态规则生成比较特殊，首先，生成规则的写法和上面提到的一致，不同的地方有两点首先是lex::lexertl::lexer的使用要改成lex::lexertl::static_lexer 第二处比较特别
，使用正则表达式，某些时候比直接使用Qi更容易看懂一些 注：所有示例的最终运行结果都放在最后 首先来试用Qi库： Qi库是以解析器Parser为核心的，首先提供了一些基本的解析器，比如整型、字符、浮点数等等...具体内容参见Boost.Spirit的Qi部分的Qi Parsers 章节 Qi还包含属性的定义，参见Qi部分的 Compound Attribute Rules 章节，属性定义主要是描述了不同的语法规则锁使用的数据结构...比如，Qi使用的是输入流，Karma使用的是输出流。...，可以通过不同的ID区分匹配的内容，具体例程下面有 或者，和Qi一样，可以使用扩展的Phoenix功能实现简单的动作器操作 同时，Lex支持命名模式，可以使用lex::lexer::self.add_pattern...静态规则生成比较特殊，首先，生成规则的写法和上面提到的一致，不同的地方有两点首先是lex::lexertl::lexer的使用要改成lex::lexertl::static_lexer 第二处比较特别，
Boost.Spirit Spirit库是一个函数式的（functional）、用以产生递归下降式解析器（recursive-decent parser）的框架。...通过它，你可以创建命令行解析器，甚至一门语言的编译预处理库[1]。它使用（接近于）扩展的巴科斯-诺尔范式（EBNF）语法，允许程序员直接通过C++代码指定语法规则。...解析器通常很难写的优雅，尤其是针对某个特定问题的时候，它们很快变得难以维护和理解。Spirit避免了这些问题，而且给出了与手写（hand-tuned）解析器相同（或几乎相同）的运行效率。...用户决定字符序列是如何被分割的，当用户要求处理新的元素的时候，由库来查找相应的tokens。 Tokenizer库的作者是John Bandela。 ...[1] Wave库说明了这一点，它通过使用Spirit实现了一个高度兼容的C++编译预处理库。
语音和文本分词器 使用LLaMA默认的分词器来处理文本，使用前述的HuBERT分词器来处理语音；为了提高模型的质量，对HuBERT的token进行了去重处理；对于单模态数据集（仅文本和仅语音），在分词后的数据前加上相应的模态标记...在训练期间，HifiGAN模型会输入重复的token，但同时也会训练一个时长预测模块，可以更准确地知道每个语音token在实际语音中应该持续多久，最终生成一个语音波形。...与Spirit LM基础版相同，表达版同样对HuBERT的token和音高token进行去重，最后输入序列类似于：[SPEECH][St10][Pi0][Hu28][Hu22][Pi14][Hu15][...，研究人员查看了模型特征的token级相似性，其中特征来自于HuBERT token的输入序列和相应的BPE token，计算了从不同层提取的语音和文本特征的相同单词的最大相似性。...此外，研究人员还直接评估了模型对输入提示的处理能力，结果发现，无论是哪种提示，模型都能得到很高的评分，表明还有很大的空间来进一步提高模型在保持情感表达方面的能力，也意味着，智能体在理解和生成情感丰富的内容方面还有很大的潜力可以挖掘
但关于“函数只有一个出口”，往往会有一些不同的看法。...用《重构》里的话说，嵌套的条件分支往往是由一些深信“每个函数只能有一个出口的”程序员写出的。但实际上，如果对函数的剩余部分不感兴趣，那就应该立即退出。...引导阅读者去看一些没有用的else片段，只会妨碍他们对程序的理解。 于是我们可以挑选一些条件分支，在进入这些条件分支之后，就立即让这个函数退出。...的程序员相当习惯链式调用方法，在JavaScript中，可以很容易地实现方法的链式调用，即让方法调用结束后返回对象自身，如下代码所示： var User = function(){ this.id...如果该链条的结构相对稳定，后期不易发生修改，那么使用链式调用无可厚非。
显示已安装的版本 输入下面的命令查询pandas版本： In [7]:pd....现在如果你需要创建一个更大的DataFrame，上述方法则需要太多的输入。...但是，如果你对第三列也使用这个函数，将会引起错误，这是因为这一列包含了破折号（用来表示0）但是pandas并不知道如何处理它。...如果你对你的DataFrame有操作方面的问题，或者你不能将它读进内存，那么在读取文件的过程中有两个步骤可以使用来减小DataFrame的空间大小。...但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？ 这里有一个例子，dinks数据集被划分成两个CSV文件，每个文件包含三列： ? 同上一个技巧一样，我们以使用glob()函数开始。
这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。...这三种工具各有千秋，以后有时间，我写一下三种工具的使用心得。针对不同的模型使用场景，为了满足不同的线上应用的要求，会用不同的上线方法。...二、如何转换PMML，并封装PMML 大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见： jpmml的说明文档： https://link.zhihu.com/?...预测需要的输入Feature都在Java里定义好不同的变量，然后你用Java访问Rserve_1，调用Pred.R进行预测，获取返回的List应用在线上。最后把相关的输入输出存成log进行数据核对。...您可以想象您可能有多个端点，每个端点指向可以进行不同预测的不同模型。一个示例可以是端点，'/ratings'其将指导用户到另一个模型，该模型可以预测给定类型，预算和生产成员的电影评级。
该图是一个三次贝塞尔曲线的集合，它基于用户提供的数据，从单点出发，并在不同的点结束，且点和点之间的距离相同。因此，该图会响应用户输入的内容。...我已在下面高亮显示了此曲线结构的每个部分。 ? 它总共有 4 对坐标。第一对坐标 —— (x0,y0) —— 是起始锚点，最后一对坐标 —— (x3,y3) —— 是结束锚点，指示完成路径的位置。...现在整张图的用户空间 / 坐标系已准备好，让我们看看 size 变量如何通过使用不同的 % 值来帮助计算坐标。 恒定和动态坐标 ? 圆是图的一部分。这就是为什么从一开始就把它包含在计算中是很重要的。...= (x2,50%的size) x3,y3 —— 最后一对锚点，指示路径绘制结束的位置。这里， x3 模仿 x2 的值，这是动态计算的。 y3 占据了 size 的 80%。...x = index * distance + (distance * 0.5) 为了找到上面的 x，我们需要一次将 index 输入到每个路径的公式中。所以…… 在这使用计算属性合适吗？肯定不合适。
新版本有以下几个重要特点： 可观察性：构建复杂的 LLM 应用是困难的。为了更好地进行调试，你需要知道采取的确切步骤以及每个步骤的输入 / 输出。...它准确地记录下每个步骤发生的情况、每个步骤的输入、输出、所需时间以及更多数据。...当你使用提示时，还需要适当的指令来告诉 LLM 如何响应 —— 所有输出解析器都配备了 get_format_instructions 方法来获取这些指令。...推理：如何以最佳方式让 LLM 多次调用工具，以及以什么顺序调用（或者根本不调用工具）。 在工具使用方面，LangChain 大致介绍了他们认为至关重要的组件： 1....在推理方面，LangChain 有几种不同的「智能体」方法，这些方法主要可以被看作是 LLM 在循环中运行，每次迭代决定它需要调用哪个工具，然后观察该工具的结果。
与XLNet需要位置信息来预测第t个token不同，BERT使用[MASK]来表示要预测哪个token(我们可以认为[MASK]只是一个占位符)。...为了直观地理解双流自注意力，我们可以认为XLNet用查询表示代替了BERT中的[MASK]。他们只是选择不同的方法做同一件事。 注意力mask：XLNet如何实现重排列？...输入语句的顺序是[x1, x2, x3, x4]，XLNet使用注意力掩码来重排列分解因子的顺序。 ? 这个句子的原始顺序是[x1, x2, x3, x4]。...内容掩码和查询掩码之间惟一的区别是，查询掩码中的对角元素为0，这意味着token不能看到它们自己。 让我们总结一下。输入的句子只有一个顺序。但是我们可以使用不同的注意力mask来实现不同的分解顺序。...总结 在这篇文章中，我主要解释了XLNet面临的问题是什么，以及如何使用双流自注意力来解决它。我还提到了有关排列注意里mask的一些实现细节。
灵活性：Spring MVC框架支持多种视图技术，如JSP、FreeMarker、Thymeleaf、FreeMarker等，针对不同的视图配置不同的视图解析器即可。 4....处理请求的URL：DispatcherServlet将请求的URL（Uniform Resource Locator）与处理程序进行匹配，确定要调用哪个控制器（Controller）来处理此请求。...调用相应的控制器：DispatcherServlet将请求发送给找到的控制器处理，控制器将执行业务逻辑，然后返回一个模型对象（Model）。...--如果配置多个视图解析器，它来决定优先使用哪个视图解析器，它的值越小优先级越高--> 使用的模板解析器。
for (File file : list) { //3、遍历中，每个文件变为字节数组，以追加方式写入合并文件 //3.1、获取当前文件的字节数组 byte[]...Object -----X1 -----X2 -----X3 父类返回值类型：X1 子类返回值类型：X1 X2 X3 20、 ·（调用成员方法）如何判断this： 最初调用方法时...，调用方法的对象是谁，在此次执行中，this表示的就是谁 ·（调用成员变量、构造方法）如何判断this： this关键字在哪个类，就表示哪个类的内容 ·关键字如何执行成员方法： 在类中未找到该方法...若父类也找不到，继续去父类的父类中寻找； 若整个继承树都没有该方法，直接编译报错 ·关键字如何执行变量： 就近原则：局部》》本类成员变量》》父类成员变量 若整个继承树都找不到该变量，编译报错 ·关键字调用构造方法...，可以是异常树上的任意异常 5、编码技巧：方法返回数据： 注意： 方法只能有一种数据被返回： 要么是方法返回值，要么是抛出的异常 例如：控制台输入一个整数，若整数大于10，返回true，否则返回
LSTM生成文本 github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。 如何生成序列数据？...一旦你有了这样一个训练有素的语言模型，你就可以从中进行采样（生成新的序列）：你给它一个初始的文本字符串（称为条件数据），让它生成下一个字符或下一个字（你甚至可以一次生成几个tokens），将生成的输出添加回输入数据...但是这个策略存在一个问题：它没有提供一种控制采样过程中随机性的方法。 随机性的重要性。考虑一个极端情况：纯随机抽样，从均匀概率分布中绘制下一个字符，并且每个角色都具有相同的可能性。...，对它们进行one-hot编码，打包成3D numpy数组形式，形状(squences,maxlen,unique_characters).同时，将准备一个包含相应目标的数组y：每个提取序列之后的one-hot...可以在每个epochs之后使用一系列不同的temperature开始生成文本。这使可以了解生成的文本在模型开始收敛时如何演变，以及temperature对采样策略的影响。
在前一章，我们谈论了如何在 neovim 中使用cpptools 这个DAP 的适配器对代码进行调试，目前针对编译型和解释型语言来说我们都有了对应的方法来配置调试器对其进行调试。...它的全称是 Read Eval Print Loop 中文一般翻译为交互式解析器，可能看到这你还是一脸懵逼，你可以想想 python 或者nodejs，在控制台输入python 就可以进入到它的交互式解析器中...交互式解析器就是这么一个东西，输入命令，它给你一个实时的结果。在调试中使用交互式解析器还是很有用的，比如我想显示当前某个变量的值，当前执行到哪个语句了等等。...我们先通过来执行操作，然后在 repl 中输入 i 进入插入模式，然后执行.p 中断当前程序执行。 此时程序已经断了下来，接着我们输入.frames 查看当前调用栈信息。...，先按下 .p来暂停程序，这个时候我们发现它会提示我们需要暂停哪个线程，遗憾的是根据线程的id还没法判断具体哪个是子线程哪个是主线程。
由于本地 DNS 服务器不知道哪个服务器负责哪个域，并且不知道到每个权威服务器的完整路由，因此只要回复与查询匹配并且格式正确，它就会从任何地方接受对其查询的回复。...Kaminsky 漏洞使用引用来绕过先前条目上的 TTL 对整个域进行错误输入。...由于子域不在缓存中，因此目标解析器向该域的权威服务器发送查询。正是在这一点上，攻击者用大量伪造的响应来淹没解析器，每个伪造的响应都有不同的伪造事务 ID 号。...对受感染域的目标解析器的未来 DNS 查询将导致所有请求被转发到攻击者控制器权威解析器，使攻击者能够提供恶意响应，而无需为每个新 DNS 记录注入假条目。...然后 DNS 解析器使用签名来验证 DNS 响应，确保记录未被篡改。此外，它还提供了从 TLD 到域权威区域的信任链，确保了 DNS 解析的整个过程是安全的。
）** f负责视图和模型之间的交互，控制对用户输入的响应，响应方式和流程，他主要负责两个方面， **一**：把用户的请求发送到对应的模型上 **二**：把模型的改变及时反应到视图上 **V即View视图...**C即controller控制器：** 是指控制器接受用户的输入并调用模型和视图去完成用户的需求，控制器本身不输出任何东西和做任何处理。...它只是接收请求并决定调用哪个模型构件去处理请求，然后再确定用哪个视图来显示返回的数据。 **图片解析** [在这里插入图片描述] 最典型的MVC就是jsp+servlet+javabean模式。...Serlvet作为控制器，用来接收用户提交的请求，然后获取请求中的数据，将之转换为业务模型需要的数据模型，然后调用业务模型相应的业务方法进行更新，同时根据业务执行结果来选择要返回的视图。...5.DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器。 6.HandlerAdapter经过适配调用具体的处理器(Controller，也叫后端控制器)。
比如原来的特征是x1和x2，那么x1+x2就是一个新的特征，或者当x1大于某个数c的时候，就产生一个新的变量x3，并且x3=1，当x1小于c的时候，x3=0，所以这样看来呢，可以按照这种方法构造出很多特征...再如通过主成分分析对原始数据进行降维，那么降维后，每个主成分其实就代表一个新的特征，同样因子分析也具有这方面的功能，通过因子分析可以把潜在变量后面的潜在因子找出来。...4.1 Filter 使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值。...但是呢，如果因变量y是离散的，那么我们的回归对应的就是广义线性回归模型了，那么这个时候还可以通过其他方法进行特征选择了，一般做法是单独将每个x和y做一个回归，之后再计算这个模型对应的基尼系数，通过观察基尼系数确定哪个方程对应的特征是最好的...就是套着马脖子，主要是控制马的装置，那么在回归当中呢，主要是套回归系数的，意思是把回归系数控制住，不让它太大，本质上是一种正则化的手段，但是呢，不叫它太大，那数学的语言刻画方式有很多种了，但是lasso
在大佬技术文章上加了一些自己的理解。 什么是Spring MVC ？简单介绍下你对springMVC的理解?...文字流程如下： 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet； DispatcherServlet收到请求后，调用HandlerMapping处理器映射器，请求获取Handler； 处理器映射器根据请求...另外@RestController = @RequestMapping + @ResponseBody SpingMvc中的控制器的注解一般用哪个？有没有别的注解可以替代？...Jsp视图解析器默认使用jstl。 如何解决POST请求中文乱码问题，GET的又如何处理呢？...答：是单例模式，在多线程访问的时候有线程安全问题，解决方案是在控制器里面不能写可变状态量，如果需要使用这些可变状态，可以使用ThreadLocal机制解决，为每个线程单独生成一份变量副本，独立操作，互不影响
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