浅谈使用springsecurity中的BCryptPasswordEncoder方法对密码进行加密(encode)与密码匹配(matches) spring security中的BCryptPasswordEncoder...SHA系列是Hash算法，不是加密算法，使用加密算法意味着可以解密（这个与编码/解码一样），但是采用Hash处理，其过程是不可逆的。...（1）加密(encode)：注册用户时，使用SHA-256+随机盐+密钥把用户输入的密码进行hash处理，得到密码的hash值，然后将其存入数据库中。...（2）密码匹配(matches)：用户登录时，密码匹配阶段并没有进行密码解密（因为密码经过Hash处理，是不可逆的），而是使用相同的算法把用户输入的密码进行hash处理，得到密码的hash值，然后将其与从数据库中查询到的密码...都不一样，但是最终的f都为 true,即匹配成功。
= null) { c.write(bWord); } c.close(); System.out.println("finish"); } } 主要对文件读写的考察，自己一开始编写的可读性不好...，借鉴了一下已有的代码进行了优化，这里建议不要过多使用string而是用stringbuffer，while语句这里的条件是比较优化的一点
回文是一个单词、短语、韵文或句子，从前往后阅读或者从后往前阅读的内容都相同。例如：A man, a plan, a canal, Panama！...因此，如果要检查单元格中的内容是否是回文，需要反转单元格内容，看看原内容与反转后的内容是否相同。...假设单元格B4中包含单词或句子，首先要对其进行清理，即删除其中的空格、逗号、感叹号和其他标点符号。因此，句子“Cigar?...下一步是将这个清理过的文本（假设在C4中）与其反转的内容相匹配。 但没有反转文本的公式。因此，使用MID()一次提取一个字母，并将其与从末尾开始的相应字母匹配。...,,,LEN(C4)))+1,1) 上面公式的左部分将按从左到右的顺序提取出C4中的各个字母，右部分将按从右到左的顺序提出字母。
假设在单元格中有一些文本（句子/短语/关键字，等），你想要提取其中的第n个单词，然而Excel并没有SPLIT函数，那就需要编写复杂的数组公式或者使用辅助列或者使用VBA。...示例如下图1，在单元格C3中放置了要从中提取单词的句子，在单元格C7中输入要提取的单词序号后，单元格C8中将显示相应的单词。 ?..." 这将把单元格C3中的内容转换成有效的XML块，其每个单词作为节点。...将公式中的硬编码使用输入数字的单元格代替，公式如单元格C10所示。 技巧提示：使用[last()]获取最后一个单词。...例如，公式 =FILTERXML(C5, “/DATA/A[last()]”) 将获取句子中的最后一个单词。 注：本文整理自chandoo.org，供有兴趣的朋友学习参考。
在本例中，title 和 body 字段是相互竞争的关系，所以就需要找到单个 最佳匹配 的字段。 如果不是简单将每个字段的评分结果加在一起，而是将 最佳匹配 字段的评分作为查询的整体评分，结果会怎样？...查询字段模糊查询 字段名称可以用模糊匹配的方式给出：任何与模糊模式正则匹配的字段都会被包括在搜索条件中。...在 多字符串查询 中，我们为每个字段使用不同的字符串，在本例中，我们想使用 单个 字符串在多个字段中进行搜索。...4.越近越好 鉴于一个短语查询仅仅排除了不包含确切查询短语的文档， 而 邻近查询 — 一个 slop 大于 0— 的短语查询将查询词条的邻近度考虑到最终相关度 _score 中。...match_phrase 全都需要对每个doc进行一遍运算，判断能否slop移动匹配上，然后去贡献自己的分数。
，导致从输入中复制与答案无关的上下文单词。...本文提出了一种无监督的匹配策略，通过将某个短语的 Pk 与所有的 Ri 进行匹配，来建立该短语 Pk 与答案的相关性模型。具体来讲，将每个 Ri 划分为短语 P^(Ri)。...本文在两个层次中探索答案条件下的医学问题生成：子序列（迭代短语生成过程）和单词子序列。首先，使用条件变分自动编码器（VAE）对整个问题进行约束建模，之后，再对每个短语的内部结构进行建模。...考虑到每个短语都可以被分成多个单词，通过在每个单词的 h_k 上执行最大池化操作来引入短语类型信息。将时间戳 k 的上下文类型信息 t_k 与隐藏层状态级联后生成短语特征向量 hv_k。...：计算生成短语的多样性的度量，进一步将 intra-dist 定义为每个抽样短语中不同值的平均值，inter-dist 定义为所有抽样短语中不同值的平均值。
在这种情况下，人们需要一个模型，将句子1与句子2中的每个词/短语进行比较，以找出哪些词/短语可能是指同一个主题或其他。 注意力机制如上所述。...你有两个单词序列（或通常是“positions”），横轴和纵轴上各有一个序列，形成一个大网格，每个单元格包含一组可能的单词。...然后，你可以采用某种方式来确定这些单词几时“匹配”，然后针对每个单词进行计算，将其与和它“匹配”的单词相结合。 如前所述，注意力机制是为了比较两种不同的文本而提出的。...这时，代词和名词短语可以一步连接，例如将 “Bike”和“hog”一步连接。 （4b）介绍一个注意力运行方式 注意力机制运行的方式有很多。...价值信息：有关该词含义的其他信息，可能与匹配过程无关（例如，有关“bike”含义的其他信息） 对于每个单词，你可以利用关键信息和查询信息来确定该单词与自己本身的匹配度，以及与其他单词的匹配度。
TextRank的工作原理如下： 预处理文本：删除停止词并补足剩余的单词。 创建把句子作为顶点的图。 通过边缘将每个句子连接到每个其他句子。边缘的重量是两个句子的相似程度。...除了文章的摘要，PyTextRank还从文章中提取了有意义的关键短语。PyTextRank分四个阶段工作，每个阶段将输出提供给下一个： 在第一阶段，对文档中的每个句子执行词性标注和词形还原。...通常对于摘要评估，只使用ROUGE-1和ROUGE-2（有时候ROUGE-3，如果我们有很长的黄金摘要和模型）指标，理由是当我们增加N时，我们增加了需要在黄金摘要和模型中完全匹配的单词短语的N-gram...然后，我们通过其最大引用计数剪切每个模型词/短语的总计数，在模型转换/摘要中添加每个单词的剪切计数，并将总和除以模型转换/摘要中的单词/短语的总数。...未来的方向是将Gensim的TextRank实现与Paco Nathan的PyTextRank进行比较。
从上面几种分词器的对比中可以看出，拼音分词器主要是把中文转换成拼音的方式进行分词； 2. ik_max_word分词和ik_smart分词器主要是索引单词而不是索引独立的单词； 3. standard分词器主要是索引独立的单词而不对词项进行索引...match 不会对要查询的短语分词，比如用quick brown fox去查询时，会直接将quick brown fox 作为一个term传入查询； match_phrase 查询可以对短语进行临近匹配...越近越好 一个短语查询仅仅排除了不包含确切查询短语的文档， 而邻近查询:一个slop大于0的短语查询将查询词条的邻近度考虑到最终相关度 _score 中。...相比将使用邻近匹配作为绝对要求，我们可以把它作为许多潜在查询中的一个，会对每个文档的最终分值做出贡献。可以用bool查询把它们 合并。...window_size 是每一分片进行重新评分的顶部文档数量。 目前唯一支持的重新打分算法就是另一个查询，但是以后会有计划增加更多的算法。 7.
现在让我们一个接一个地转到每个全文查询。 1.匹配查询 我们在之前的博客中讨论了匹配查询，但是没有提到匹配查询的正常用例。...也就是说，搜索查询中的运算符用作定界符。然后将对每个部分进行分析（根据要查询的字段，在上面的示例中查询所有字段，它将进行标准分析），然后进行查询。...，它寻找匹配短语而不是单个单词。...在下面给出的示例中，match_phrase查询以相同顺序获取与单词“ deeply关心”匹配的文档。...我们看到match_phrase查询需要精确的短语来进行匹配。
1.正排索引（Forward Index） 正排索引是一种将文档映射到其包含的单词的索引结构。每个文档都有一个与之关联的单词列表，列表中的单词按照在文档中出现的顺序进行排列。...2.倒排索引（Inverted Index） 倒排索引是一种将单词映射到包含该单词的文档的索引结构。每个单词都有一个与之关联的文档列表，列表中的文档按照某种排序标准（如相关性分数）进行排列。...这种索引结构适用于全文搜索和基于关键词的搜索，因为它能够快速定位到包含查询关键词的文档。 然而，正排索引在处理基于短语或句子的搜索时可能效果不佳，因为它无法有效地将多个相关的词汇组合在一起进行匹配。...当查询请求到来时，Elasticsearch会根据查询中的词汇在倒排索引中查找与之匹配的文档集合，并进行排序和匹配。...这种索引结构能够更好地处理基于短语或句子的搜索需求，因为它能够将与查询相关的多个词汇组合在一起进行匹配，从而提高了搜索的准确性和性能。
-标签相似度得分与名词短语嵌入和对象区域嵌入之间的跨模态相似度得分进行匹配，以进一步提高跨模态对齐。...Linguistic Embedding 对于语言描述D，首先使用WordPiess将它们编码成单词token ，其中是特征向量。类似地，位置编码也加入到每个单词嵌入中以捕获位置信息。...最后，将这些特征表示送到每个预训练代理任务的head中。...为了构造训练样本，以0.5的概率将每个图像-文本对的文本随机替换为数据集中的另一个文本。因此，输出标签可以定义为，，1代表匹配，0代表不匹配。...从上图a中可以看出，本文的知识引导掩码策略总是mask与短语相关的图像区域，这可以促进多模态学习。从b中可以看出，本文模型在进行图文匹配时，attention的定位更加准确。
一开始，机器假定「Das Haus」一词与翻译的句子中的任何单词都有同样的关联，接下来，当「Das Haus」出现在其他句子中时，与「house」的相关性会增加。...除了提高精确性之外，基于短语的翻译提供了更多双语文本的选项。对于基于文字的翻译，来源的精确匹配是至关重要的，因此，它很难在文学或自由翻译上贡献价值。...可以对句子进行精确的语法分析——确定主语、谓语和句子的其他部分，然后构建句子树。 通过使用它，机器学习转换语言之间的句法单元，并通过单词或短语来进行翻译。这就能彻底解决「翻译误差」这个问题。 ?...这将是一个十分有趣的过程，一个神经网络只能将句子编码到特定的特征集合，而另一个只能将它们解码回文本。两个人都不知道对方是谁，他们每个人都只知道自己的语言，彼此陌生却能协调一致。 ?...我们知道，卷积神经网络 (CNN) 目前仅适用于基于独立像素块的图片，但文本中没有独立的块，且每个单词都依赖于它周围的环境，就像语言和音乐一样。
一开始，机器假定「Das Haus」一词与翻译的句子中的任何单词都有同样的关联，接下来，当「Das Haus」出现在其他句子中时，与「house」的相关性会增加。...除了提高精确性之外，基于短语的翻译提供了更多双语文本的选项。对于基于文字的翻译，来源的精确匹配是至关重要的，因此，它很难在文学或自由翻译上贡献价值。...可以对句子进行精确的语法分析——确定主语、谓语和句子的其他部分，然后构建句子树。通过使用它，机器学习转换语言之间的句法单元，并通过单词或短语来进行翻译。这就能彻底解决“翻译误差”这个问题。 ?...这将是一个十分有趣的过程，一个神经网络只能将句子编码到特定的特征集合，而另一个只能将它们解码回文本。两个人都不知道对方是谁，他们每个人都只知道自己的语言，彼此陌生却能协调一致。 ?...我们知道，卷积神经网络 (CNN) 目前仅适用于基于独立像素块的图片，但文本中没有独立的块，且每个单词都依赖于它周围的环境，就像语言和音乐一样。
在标准全文数据上进行的短语查询通常能够在数毫秒内完成，因此它们在实际生产环境下是完全能够使用的，即使在一个繁忙的集群中。 在某些特定的场景下，短语查询可能会很耗费资源，但是这种情况时不常有的。...一个有用的方法是减少需要使用短语查询进行检查的文档总数。...而我们只想对这些前面的结果进行重新排序来给予那些同时匹配了短语查询的文档额外的相关度。 search API通过分值重计算(Rescoring)来支持这一行为。...window_size是每个分片上需要重新计算分值的数量。 寻找关联的单词(Finding Associated Words) 尽管短语和邻近度查询很管用，它们还是有一个缺点。...它们过于严格了：所有的在短语查询中的词条都必须出现在文档中，即使使用了slop。 通过slop获得的能够调整单词顺序的灵活性也是有代价的，因为你失去了单词之间的关联。
这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。...或者“冠状病毒与之结合的受体”，即使是在最近发布的covid19数据集这样的小数据集上(约500 MB的语料库大小，约13k文档，8500多万单词，文本中约有100万个不同的单词)，也是一个挑战。...将用户输入映射到术语和片段嵌入不仅具有增加搜索广度和深度的优势，而且还避免了创建与用户输入匹配的高质量文档嵌入的问题。...例如寻找冠状病毒的潜在动物来源就是在大篇幅文档中找到目标的一个明确的案例。我们可以在上面的图中看到片段与单个文档匹配(这在下面的notes部分中进行了详细的检查)。...如何计算文档结果的相关性可以通过片段基于到输入片段的余弦距离的排序。并且集中匹配每个片段的文档将被优先挑选出来，并按照与输入片段顺序相同的顺序列出。
创建并更新搜索引擎搜索的主要倒排索引文件，以便将查询与文档进行匹配。 第1-3步：预处理。...为了删除停用词，算法将文档中的索引词候选词与停用词列表进行比较，并从搜索索引中删除这些词语。 第6步：检索词词根化（词干提取）。词干提取可以在一层又一层的处理中递归地删除单词后缀。这个过程有两个目标。...该算法测量文档中每个检索词的出现频率。然后，它将该频率与整个数据库中出现的频率进行比较。 并非所有检索词都是好的“鉴别器” — 也就是说，所有检索词都不会很好地从另一个文档中挑出一个文档。...在体育数据库中，我们将每个文档与整个数据库进行较，“antibiotic【抗生素】”一词可能是文件中的一个很好的鉴别者，因此会被赋予很高的权重。...虽然有些搜索引擎在查询中无法识别短语本身，如果查询检索词彼此相邻或者距离很近，与检索词在文档中距离很远相比，某些搜索引擎会在结果中对文档进行更高的排名。
给定一种语言的新单词，然后他们就可以找到另一种语言中匹配的单词和短语。 但是这种翻译数据耗时且难以收集，并且对于全世界使用的7000种语言中的许多语言而言可能根本不存在。...该模型利用统计中的度量，Gromov-Wasserstein距离，本质上是测量一个计算空间中的点之间的距离，并将它们与另一个空间中的类似距离点进行匹配。...最近的工作训练神经网络直接在两种语言的词嵌入或矩阵中匹配向量。但是这些方法在训练期间需要进行大量调整以使对准完全正确，这是低效且耗时的。...该模型将看到一组12个向量，这些向量在一个嵌入中聚类，在另一个嵌入中聚类非常相似，“该模型不知道这些是月份，”Alvarez-Melis说，“它只知道有一组12个点与另一种语言中的12个点对齐，但它们与其他单词不同...通过找到每个单词的这些对应关系，它然后同时对齐整个空间。”
简单地从一个域中的基元（primative，基本单元）到另一个域中的基元之间划一条连接线是不可信的。第二个障碍与粒度有关：将语言抽象与神经生物学特性联系起来的“正确”基元是什么？...但重要的是，对于Rabovsky等人来说，他们模型中的表征不仅仅是单词标记。相反，他们将一种形式的格语法与Katz＆Fodor（1963）的分解语义结合。...结构和序列 上述类型的神经网络序列模型与ngram模型一样，将语言概念化为单词的时间序列，缺乏层级结构。...另一项研究通过对逐个节点遍历短语结构树的随机游走进行采样，以近似的方式将短语结构树编码为数值向量。这些编码解释了在众所周知的语言区域中观察到的人类功能磁共振成像数据。...对单词之间的迭代次数进行计数，通过对单词之间执行的分析器操作的数量求和，可以直接反映加工的效果。这种特殊的方法建立在将认知负荷与句法结构属性联系起来的规则上。
分类模型还可用于解决一些起初并不明显合适的问题。例如 Kaggle 美国专利短语匹配[1]竞赛。在这项比赛中，我们的任务是比较两个单词或短语，并根据它们是否相似、在哪个专利类别中使用等因素进行评分。...为此，请打开下载的文件，复制文件内容并粘贴到以下单元格中（例如，creds = '{"username": "xxx", "key": "xxx"}' ）： creds = '' 然后执行该单元格（只需运行一次...因此，我们需要做两件事： Tokenization: 将每个文本分割成单词（或实际上，正如我们将要看到的，分割成标记符） Numericalization: 将每个单词（或标记）转换成数字。...B/s] 在词汇表中添加特殊 token 后，确保对相关的词嵌入进行了微调或训练。...测试集 这就是验证集的解释和创建。那么 "测试集" 呢？ 测试集是另一个与训练无关的数据集。只有在完成整个训练过程（包括尝试不同的模型、训练方法、数据处理等）后，才能检查测试集上模型的准确性。
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