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c++输入隐藏密码的实现

最近在用C++编写一个图书管理系统, 其中需要用户的登录, 原来没有想太多, 就用了普通的cin输入, 但是前两天组里的同学说, 要是输入密码的时候能将其隐藏就好了。...以前做网站的时候, 有各种标签属性可以很方便的实现这个功能, 但是现在是控制台…不知道怎么搞了。...最后百度谷歌后发现了一个很神奇的函数 实现 简而言之, 就是使用C++的getch()函数, 注意不是getchar, 这个函数可以使用户的输入不显示在屏幕上, 其包含在conio.h头文件中, 下面看代码.../ 退格 if (count == 0) { continue; } putchar('\b'); // 回退一格 putchar(' '); // 输出一个空格将原来的*...隐藏 putchar('\b'); // 再回退一格等待输入 count--; } if (count == size - 1) { // 最大长度为size-1 continue

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    EditText输入密码的显示和隐藏

    密码的显示和隐藏是一个很常见的小知识点，主要包括2个部分：小图标的变化和EditText输入密码的显示和隐藏 小图标的变化 小图标的变化一般也有2种实现方式： （1）ImageView或ImageButton...这种方式需要声明一个全局的布尔型变量作为标志位，记录当前是显示密码还是隐藏密码 实现步骤： 首先当然是布局中添加了ImageView或ImageButton 然后在代码中设置点击监听，根据标志位在代码中动态的替换图片...onCheckedChanged方法，在这个方法里可以改变EditText的显示状态 EditText输入内容的显示和隐藏 也有2种方式可以实现：修改TransformationMethod和动态修改...edtPassword.setTransformationMethod(PasswordTransformationMethod.getInstance()); （2）修改InputType 这种方式有个问题就是密码的显示隐藏状态改变时字间距会变化...(InputType.TYPE_CLASS_TEXT | InputType.TYPE_TEXT_VARIATION_PASSWORD); 欢迎点赞或将文章分享给你的朋友 你的每一点支持都是对我莫大的鼓励

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    ArcGis中的层是什么？

    而最终呈现到我们面前的地图是一个由无数图层叠加起来的地图，今天我在这里就给大家讲一讲在ArcGis中的层。...可以使用FeatureLayer中的线性要素来表示道路和高速公路 地块可以在MapImageLayer中显示为多边形 卫星图像可以在TileLayer中显示为平铺图像 从广义上讲，层可以用于以下目的：...显示地理上下文的位置 查询数据 显示分类和/或数字数据 分析 我们平常在项目中进行点位、多边形等的操作都是基于GraphicsLayer创建的图层 而ArcGis则给我们提供了非常丰富的层，可以用来查询...MapImageLayer ArcGIS MapServer，ArcGIS 门户项目 在单个图像中导出的点、折线、多边形、栅格 可能包含嵌套的子层。...而像我们使用天地图标注层时就是自定义图层 let tdtsatelliteLayer = new this.gisConstructor.WebTileLayer({ id: "tdtAnooMarkerLayer

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    神经网络需要强大的计算能力如何解决？

    多层感知器(MLP) 　　1.什么是MLP？为什么是MLP？ 　　一个单一的感知器(或神经元)可以想象成一个逻辑回归。多层感知器(MLP)是一组多层感知器在每一层。...由于输入只在一个方向上向前处理，MLP也被称为前馈神经网络: 　　多层感知器 　　如图所示，MLP由三层组成:——输入层、隐藏层和输出层。输入层只接收输入，隐藏层处理输入，输出层生成结果。...MLP:图像分类 　　在上面的情况下，如果图像的大小是224*224，在只有4个神经元的第一隐藏层中的可训练参数是602112，这不是一个小数字！(2)MLP将失去图像的空间特征。...让我们首先从建筑的角度来看RNN和MLP之间的差异: 　　MLP隐层上的环形约束转向RNN 　　如上图所示，RNN在隐藏状态下有一个循环连接。这个循环约束可以确保在输入数据中捕获序列信息。 　　...梯度消失(RNN) 　　如图所示，当到达初始时间步长时，在最后时间步长计算的梯度消失。 　　卷积神经网络 　　1.美国有线电视新闻网是什么？为什么使用美国有线电视新闻网？

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    「自然语言处理(NLP)」良心推荐：一文了解注意力机制（Attention）

    我们选取Encoder和Decoder都是RNN。在RNN中，当前时刻隐藏层状态 ? 是由上一时刻的隐藏层状态 ? 和当前时刻的输入 ? 决定的，如公式（1）所示。 ?...(1) 在编码阶段，获得了各个时刻的隐藏层状态后，我们把这些隐藏层的状态进行汇总，生成最后的语义编码向量C，如公式（2）所示，其中q表示某种非线性神经网络，在这里表示多层RNN。 ?...表示Decoder中RNN神经元的隐藏层状态， ? 表示前一时刻的输出，C代表的是语义向量。而g则是一个非线性的多层神经网络，可以输出 ? 的概率。...g一般情况下是多层RNN后接softmax层。 Encoder-Decoder框架虽然非常经典，但是局限性也非常大。...在前向RNN中，数据是按顺序输入的，因此第j个隐藏层状态 ? 只能携带第j个单词本身以及之前的一些信息。在逆向RNN中，数据是逆序输入的，则 ? 包含第j个单词及之后的信息。

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    MapReduce 中的输入格式（InputFormat）是什么？常见的输入格式有哪些？

    在 MapReduce 框架中，输入格式（InputFormat）定义了如何从存储系统中读取数据，并将其分解成键值对的形式供 Mapper 处理。...它是 MapReduce 作业执行过程中的一个关键组件，负责将输入的数据源转换为适合 Map 函数处理的格式。常见的输入格式包括：TextInputFormat：这是最常用的输入格式，适用于文本文件。...NLineInputFormat：这种格式将输入文件中的 N 行作为一个分割传递给一个单独的 map 任务。例如，如果设置 N=10，则每个 map 任务将处理 10 行数据。...CombineTextInputFormat：当输入文件非常小，以至于每个文件都可能成为一个单独的 split 时，使用此格式可以减少 map 任务的数量。...DBInputFormat：允许直接从数据库读取数据作为输入，通常与 Hadoop 的 DBInputFormat 和 DBOutputFormat 一起使用来实现 MapReduce 作业与关系数据库之间的交互

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    从90年代的SRNN开始，纵览循环神经网络27年的研究进展

    人工神经网络（ANN）由多层互相连接的称为人工神经元的单元构成。「浅层网络」指的是没有循环连接，且只有一个输入层、一个输出层，并至多只有一个隐藏层的 ANN。随着网络层数增加，复杂度也增加。...其目的在于通过优化网络权重最小化输出和目标对（即损失值）的差。 A. 模型架构 简单 RNN 有三层：输入层、循环隐藏层和输出层，如图 1a 所示。输入层中有 N 个输入单元。...全连接 RNN 中的输入单元与隐藏层中的隐藏单元连接，该连接由权重矩阵 W_IH 定义。...结合了感知机层的 RNN 的深度结构可以分成三类：输入到隐藏、隐藏到隐藏，以及隐藏到输出 [44]。 ? 图 5：几种结合多层感知机的深度循环神经网络的架构。...（1）深度输入到隐藏：其基本思想之一是将多层感知机（MLP）结构引入转换和输出阶段，分别称为深度转换 RNN 和深度输出 RNN。 （2）深度隐藏到隐藏和输出：深度 RNN 重点关注于隐藏层的构造。

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    十大深度学习算法的原理解析

    这些节点分为三层并排堆放： 1.输入层 2.隐藏层 3.输出层 数据以输入的形式为每个节点提供信息。该节点将输入与随机权重相乘，计算它们，并添加一个偏差。...展开的 RNN 看起来像这样: RNN 是如何工作的？ 时间 t-1的输出在时间 t 输入。 类似地，时间 t 的输出在时间 t + 1输入。 RNN 可以处理任意长度的输入。...看看这个 RBFN 的例子: 六、多层感知器(mlp) MLP 是开始学习深度学习技术的绝佳场所。 MLP 属于具有多层感知器的前馈神经网络，具有激活功能。MLP 由完全连接的输入层和输出层组成。...多层感知器(MLPs)是最简单好用的深度学习算法。CNN常用于图像识别，RNN、LSTM常用于文本序列的处理。 Q2：CNN 是一种深度学习算法吗？...该神经网络由输入层、隐层和输出层三层组成。当输入数据应用于输入层时，获得输出层中的输出数据。隐藏层负责执行所有的计算和“隐藏”任务。 Q4：深度学习模式是如何工作的？

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    一文读懂深度学习：从神经元到BERT

    一个神经网络结构通常包含输入层、隐藏层、输出层。输入层是我们的 features (特征)，输出层是我们的预测 (prediction)。...(如果缺少非线性转换，则多层线性乘积可以转化为一层的线性乘积) ? 图一 浅层神经网络( Neural Network ) 只有一层隐藏层的，我们称为浅层网络。 ?...图二 深度学习网络（Multilayer Perceptron） 相对于浅层网络结构，有两层、三层及以上隐藏层的我们就可以称为深度网络。 ?...循环神经网络(RNN) CNN是对空间上特征的提取， RNN则是对时序上特征的提取。 ? 在RNN中，x1 , x2, x3, xt 是在时序上不一样的输入，而 V， U， W 三个矩阵则是共享。...同时 RNN 网络中保存了自己的状态 S。 S 随着输入而改变，不同的输入/不同时刻的输入或多或少影响 RNN 网络的状态 S。而 RNN 网络的状态 S 则决定最后的输出。

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    一文读懂深度学习：从神经元到BERT

    一个神经网络结构通常包含输入层、隐藏层、输出层。输入层是我们的 features (特征)，输出层是我们的预测 (prediction)。...(如果缺少非线性转换，则多层线性乘积可以转化为一层的线性乘积) ? 图一 浅层神经网络( Neural Network ) 只有一层隐藏层的，我们称为浅层网络。 ?...图二 深度学习网络（Multilayer Perceptron） 相对于浅层网络结构，有两层、三层及以上隐藏层的我们就可以称为深度网络。 ?...循环神经网络(RNN) CNN是对空间上特征的提取， RNN则是对时序上特征的提取。 ? 在RNN中，x1 , x2, x3, xt 是在时序上不一样的输入，而 V， U， W 三个矩阵则是共享。...同时 RNN 网络中保存了自己的状态 S。 S 随着输入而改变，不同的输入/不同时刻的输入或多或少影响 RNN 网络的状态 S。而 RNN 网络的状态 S 则决定最后的输出。

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    osi七层模型是什么？每一层的作用是什么呢？

    可能很多人对osi七层模型这个词很陌生，如果不是专业学习计算机或者对计算机知识有了解的人，应该不知道这个指的是什么。...其实，它是一个国际标准化的专门用于计算机或者通讯系统之间的标准体系，它作为一种模型体 ，对于很多人来说是抽象的。今天这篇文章就跟小编一起来看看osi七层模型是什么？每一层的作用是什么呢？...image.png 一、osi七层模型是什么？...而它们的每一层都表示不同的意思，也有不同的作用，osi七层模型作为一种国际标准的规范，每个学习计算机的人都要掌握相关的知识。 二、每一层的作用是什么呢？...以上就是小编对osi七层模型是什么？每一层的作用是什么呢这两个问题的回答，相信你们也能对它有一点了解。

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    基于Python的深层神经网络

    在了解深层神经网络是什么之前，让我们先了解一下人工神经网络。 人工神经网络 ANN（人工神经网络）受生物神经网络的启发。...这个神经元处理它接收到的信号，并向它连接的更多人工神经元发出信号。 image.png 这样，我们就可以有输入、输出和隐藏层。...image.png 这种只有一个隐层的网络将是一个非深(或浅)的前馈神经网络。但是在深层神经网络中，隐藏层的数量可以说是1000层。但它必须大于2才能被认为是DNN。...RNN可以使用内部状态/内存来处理输入序列。因此，我们可以将它用于非分割、连接手写识别和语音识别等任务。RNN的种类： · 有限脉冲递归网络：一种有向无环图(DAG)，可以用严格的前馈神经网络代替。...· 使用多个核心架构，因为它们具有很大的处理能力，并且适合于矩阵和矢量计算。 深层信念网络 在我们开始退出之前，让我们再谈一件事-深度信念网络。DBN是一种包含多层潜在变量或隐藏单元的深度神经网络。

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    RNN和LSTM

    ） 持续型网络（Continuous-time RNN） 堆叠循环神经网络（Stacked Recurrent Neural Network, SRNN） 循环多层感知器（Recurrent Multi-Layer...x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度相同）； U是输入层到隐藏层的权重矩阵...那么，现在我们来看看W是什么。循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。...其中，输入层到隐藏层使用双曲正切激活函数(tanh)，隐藏层到输出层使用 softmax 将输出映射为 (0, 1) 的概率分布。...按时间序列递减的方式反复把第一个公式带入到它本身中，我们将会看到当前时刻隐藏层的输出值不仅受当前时刻输入 x(t)x(t) 的影响，还受到过去所有时刻输入 (x(t−1),x(t−2),⋯,x(2),x

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    理解神经网络：从神经元到RNN、CNN、深度学习

    这篇文章尝试去介绍神经网络，从一个最基础的构件，即一个神经元，深入到它的各种流行的种类，像CNN,RNN等。 神经元是什么？...网络的最左边的layer叫做输入层，最右边的layer叫做输出层(在这个例子中，只有一个节点)。中间的layer叫做隐藏层，因为其值不能在训练集中观察到。...我们也可以说，我们的神经网络例子，具有3个输入单元(不包括偏置单元)，3个隐藏单元，1个输出单元。 任何神经网络都至少包含1个输入层和1个输出层。...在一个普通的神经网络中，一个输入通过很多层的处理后，得到一个输出，假设了两个连续的输入是互相独立不相关的。 然而这个假设在许多生活中的情节并不成立。...理论上，RNN能够充分利用任意长序列中的信息，但是实践上，它们被限制在可以回顾仅仅一些步骤。 结构展示，一个RNN如下图所示。它可以想象成一个多层神经网络，每一层代表每一个确定时刻t的观测。 ?

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    学界 | 新型循环神经网络IndRNN：可构建更长更深的RNN（附GitHub实现）

    与卷积神经网络 ( CNN ) 等前馈网络相比，RNN 具有循环连接，其中最后的隐藏状态是到下一状态的输入。状态更新可描述如下： ? 其中 ? 和 ? 分别为时间步 t 的输入和隐藏状态。 ?...分别为当前输入的权重、循环输入以及神经元偏差，σ 是神经元的逐元素激活函数，N 是该 RNN 层中神经元的数目。 由于循环权重矩阵不断相乘，RNN 的训练面临着梯度消失和梯度爆炸的问题。...每一层的每个神经元各自独立，神经元之间的连接可以通过堆叠两层或更多层的 IndRNNs 来实现（见下文）。对于第 n 个神经元，隐藏状态 h_n,t 可以通过下式得出： ?...其中 w_n 和 u_n 分别是输入权重和循环权重的第 n 行。每个神经元仅在前一时间步从输入和它自己的隐藏状态中接收信息。也就是说，IndRNN 中的每个神经元独立地处理一种类型的时空模型。...不同神经元之间的相关性可以通过两层或多层的堆叠来加以利用。在这种情况下，下一层的每个神经元处理上一层所有神经元的输出。 4.

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    CNN vs RNN vs ANN——3种神经网络分析模型，你pick谁？

    多层感知器（MLP） 1、什么是MLP？为什么要使用MLP？ 单个感知器（或神经元）可以被想象成逻辑回归。多层感知器（MLP），是每一层上的一组多个感知器。...因为输入仅单方向地向前处理，所以MLP也被称为前馈神经网络（ Feed-Forward Neural network）： ? 多层感知器 如图所示，MLP由三层组成——输入层、隐藏层和输出层。...输入层仅接收输入，隐藏层处理输入，输出层生成结果。基本上，每一层都要训练权值。...循环神经网络（RNN） 1、什么是RNN？为什么要使用RNN？ 我们先从架构角度了解一下RNN和MLP之间的区别： MLP隐藏层上的环形约束转向RNN ?...如上图所示，RNN在隐藏状态上有一个循环连接，此循环约束能够确保在输入数据中捕捉到顺序信息。

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    如何配置神经网络中的层数和节点数

    单层网络可以扩展到多层网络，也曾为称为多层感知器。多层感知器(MLP)是具有不止一层的人工神经网络。 它有一个连接到输入变量的输入层，一个或多个隐藏层，以及一个产生输出变量的输出层。...标准多层感知器（MLP）是单层感知器的连接在一起。存在一层输入节点，一层输出节点和一个或多个中间层。中间层也被称为“隐藏层”，因为它们不能直接从系统输入和输出中观察到。...例如，输入层中具有两个变量的网络，有一个具有八个节点的隐藏层和具有一个节点的输出层使用符号来描述为：2/8/1。 我建议在描述多层感知器神经网络的层及其尺寸时使用此表示法。 为什么要有多个层？...既然一个足够大的隐藏层足以近似大多数函数，为什么还有人会使用更多呢？其中一个原因在于“足够大”这个词。虽然单个隐藏层对于某些函数是最佳的，但是与有更多层的解决方案相比，单隐藏层解决方案的效率非常低。...何时使用多层感知器？ 多层感知器（简称MLP）是经典的神经网络。它由一层或多层神经元组成。数据被馈送到输入层，可能存在提供抽象层次的一个或多个隐藏层，并且在输出层（也称为可见层）上进行预测。

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