给维基百科文本的作者以信任的方法有以下几种:
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nums = [1, 2, 4],此时新的数组长度为 3; 解决思路 数组原地操作 数组原地操作,此时无需创建新的数组,只需要在原来的数组上操作即可。...相当于首先要找到数组中重复的元素,然后将重复的元素移除,此时就涉及到数组中的删除操作,相关知识点可以看我的另一篇文章 数组的增删改查。...但是有几点需要注意: 临界情况(即数组为空); 创建新数组时,需要指定其容量,所以需要先求出原数组中无重复元素时的元素个数; 最后则是将原数组中未重复的元素赋值给新数组; /** * 去除有序数组中重复元素并返回数组的新长度...,其中既有以时间换空间的数组原地操作法,也有空间换时间的普通方法,最后的话则是有一种综合前两种方法优点的方法 - 双指针。...想不到连简单的数组去重都有这么大的学问,我们在日常学习时,大多可能只关注于如何实现功能即可。但如果要应用到工作场景中,可能就需要考虑效率问题,此时则需要根据我们的具体需求来进行选择了。
我试图在MariaDB(MySQL)上运行一个简单的连接查询,但性能简直糟糕透了。下面将介绍我是如何通过两个简单的Unix命令,将查询时间从380小时降到12小时以下的。...尝试每个建议都需要至少半天的时间,后来,我决定采用一种我认为可以有效解决这个问题的办法。...将数据库表导出为文本文件 我先导出连接两个表需要用到的字段,并按照连接字段进行排序。为了确保排序顺序与Unix工具的排序顺序兼容,我将字段转换为字符类型。...使用Unix命令行工具处理文件 接下来,我使用Unix的join命令来连接这两个文本文件。这个命令线性扫描两个文件,并将第一个字段相同的记录组合在一起。...将文本文件导回数据库 最后,我将文本文件导回数据库。
然而我的计算机上还安装了一个 Bash 可以如何添加到 Windows Terminal 里呢? 本文将介绍添加一个新终端应该如何修改配置。...我把它折叠起来加上一点点注释你应该很容易看出其配置文件的结构。 新增一个 profile 我们把原来的一个 profile 复制一份出来,这样我们就能够写一份自己的终端配置了。...下面是我添加的 Bash 的配置。如果你是通过安装 Git for Windows 而安装的 Git Bash,那么默认路径就是 C:\Program Files\Git\bin\bash.exe。...: commandline 你需要改成你的新的终端的路径; guid 必须使用新的跟其他终端不重复的 guid; name 改为终端的名称(本例中是 Bash,虽然不是必须,但强烈建议修改) Visual...欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名 吕毅 (包含链接: https://blog.walterlv.com ),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
有这么一个场景, 我写了一个dubbo spi扩展jar包 dubbo-ext.jar; 这个Jar包是不可执行包(没有main函数), 它的作用是对现有运行的dubbo服务做一些增强; 那么这样的一个扩展包...,要符合即插即用的原则;要无侵入的增强; 正常情况下我们可能直接在pom文件依赖一下这个包;因为无侵入原则,那么这条路就不能走了; 那可怎么办呢?.... java -jar 启动方式 我们现在大部分的项目都会选择SpringBoot框架; 最常用的打包方式是打成 jar 包;然后使用javar -jar XXX.jar 的启动方式; 但是这样的话,.../lib/ 最容易出错的地方就是后面的文件夹路径了; 这个可不是你随便写的; 你这个路径必须跟features-service-0.0.1-SNAPSHOT.jar解压之后存放依赖jar的路径保持一致的...原理都是一样的,可以先解压看看jar的路径; 亲测ok!
到今天(2021年2月23日)也就是一年零一个月,这一年的收获是超过我的预期的: 产出博文四十多篇,总共数十万字 掘金优秀作者,掘金年度人气作者No.27 思否2020年度"Top Writer",万粉专栏作者...开源中国优秀源创作者,源创计划年度活跃博主 Top20 本文想对这个历程做一个回顾,并分享一下我总结的写作技巧以及推广策略。...我个人认为“为学习而写”写出的文章才是正道,是社区良性发展的方向。 当然也有少部分作者想在短时间内获取更多关注而刻意的去迎合读者口味,也就是“为刷声望而写”。...我记得那会儿有个作者靠反复发面试题,短时间就刷了三四千掘力值,眼看就要到“优秀作者”了,结果被一个社区大佬怼了,然后就没怎么露面了。这样,前面刷的几千声望不是都白费了吗?...对于作者来说,写源码类文章需要去读框架源码,也会很花时间。我写一个JS知识点的文章,因为东西都是我熟悉的,可能几天就搞定了,写完了还会有上百的赞。
本文推荐几个提高效率的工具,都是本人经常用的工具。 作者:黄海广 多屏显示 1.0版本:笔记本接一个大的显示器 ?...原装的太贵,我去某宝找到二手的,非常便宜,200多就够了,不但能接显示器,还能当充电器。...某宝2xx元的戴尔二手扩展坞WD15 OCR神器 我发现了一个神奇的OCR工具:天若OCR,功能真的很好很强大。 免费版本可以识别图片文本,收费版本也不贵,59元一次性买个专业版,可以定义接口。...软件具有文本识别、翻译等功能,这些通用功能我就不展开说明了,我着重推荐两个功能:公式识别和表格识别。...总结 本文推荐几个提高效率的工具,都是本人经常用的工具,分享给大家。
你好,我是小X。 曹大最近开 Go 课程了,小X 正在和曹大学 Go。 这个系列会讲一些从课程中学到的让人醍醐灌顶的东西,拨云见日,带你重新认识 Go。...之前 qcrao 写了一篇《成为 Go Contributor》 的文章,讲了如何给 Go 提一个 typo 的 pr,以此熟悉整个流程。当然,离真正的 Contributor 还差得远。...开课前曹大在 Go 夜读上讲了他给 Go 提的一个关于 tls 的性能优化,课上又细讲了下,本文就带大家来学习下他优化了啥以及如何看优化效果。...虽然一开始给了 _test 文件,但其实并不能太好反映性能的提升。因此后面曹大又写了一个简单的 client 和 server 来实际测试。 我在开发机上测了一下,优化还是挺明显的。...好了,这就是今天全部的内容了~ 我是小X,我们下期再见~ ---- 参考资料 [1] tls 的性能优化: https://www.bilibili.com/video/BV1Z64y1m7uc [2]
所以,我需要加一个统一的导航栏,方便用户在多个页面之间跳转。我做事情很谨慎,一定要罗列多个方案,再做决策。我把所有可行的方案都罗列到了本文中,并描述了各个方案的优点、缺点。...他们都可以实现这种的效果:用户请求某个页面的html时,后端动态拼接好一份完整的html,返回给前端。在拼接过程中,把导航栏的html片段加进去。优点白屏时间短,SEO好。...,代码参考: github.com/HullQin/tool-hullqin-cn效果如下: tool.hullqin.cn写在最后我是HullQin,公众号线下聚会游戏的作者(欢迎关注我,交个朋友)。...转发本文前需获得作者HullQin授权。我独立开发了《联机桌游合集》,是个网页,可以很方便的跟朋友联机玩斗地主、五子棋等游戏,不收费无广告。...喜欢可以关注我噢~我有空了会分享做游戏的相关技术,会在这个专栏里分享:《教你做小游戏》。
作者 | Adam Roberts 编译 | 丛末、蒋宝尚 过去几年间,迁移学习给 NLP 领域带来了丰硕的成果,掀起了新一波的发展浪潮。...模型规模的实验中,他们对比了不同大小的模型、训练时间以及集成模型的数量,以确定如何才能最好地利用固定的计算能力。...给模型提供上下文信息以及一个问题,训练其在上下文信息中找到问题的答案,例如可以向模型提供维基百科文章中关于康尼飓风的文本,并提问“康妮飓风在哪天发生?”然后训练模型,让其找到文章中的日期。...在预训练期间,T5学习如何从C4文档中填充文本的丢失跨度。对模型进行了微调,在无需输入任何信息或者上下文的情况下,将其应用于已经封闭式问答。...为了完成目标,创建了一个名为“填充空白”的新任务,并要求模型用指定数量的单词替换空白。例如给模型输入:我喜欢吃花生酱和—4—三明治。大概会训练模型用4个单词进行填空。
这是学习笔记的第 2205 篇文章 读完需要 9 分钟 速读仅需7分钟 昨天无意中看到一条比较有意思的文章,是可以通过Python程序给照片里的人戴上口罩,看到之后,还是挺惊喜的,也想拿过来试试。...dlib是什么东东,原来是一个C++工具箱,其中包含用于在C++中创建复杂软件,是可以解决实际问题的机器学习算法和工具,所以重中之重就是它了。 怎么安装部署呢,这是我的攻略。...首先安装Python软件,我是在本机Windows环境测试的。其中Python版本不能过高,也不能过低,我最开始的版本是3.8最后发现找不到相应的wheel包,比较尴尬,最后退回到3.6版本。...https://pypi.doubanio.com/simple/dlib 我下载的wheel文件是: dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64 接着使用pip install...我先后给自己的身份证带上了口罩,给我家孩子的百天照带上口罩,给幼儿园的小朋友们带上口罩,甚至包括技术大会的嘉宾。 这是一个样例,个人比较喜欢《武林外传》,原图是: ?
论文的作者为来自斯坦福的Danqi Chen(陈丹琦,之前毕业于清华姚班),以及来自Facebook人工智能实验室(FAIR)的Adam Fisch,Jason Weston,Antoine Bordes...因此,这个系统最大的挑战就是文档检索与文本的机器理解如何更好的结合。 论文摘要 ? △ DrQA系统架构 这篇论文提出使用维基百科作为唯一的知识来源,以解决开放域问答。...任何事实性提问的答案,都是来自维基百科中的内容。 我们的方法结合了基于二元语法哈希(bigram hashing)和TF-IDF匹配的搜索组件,以及一个训练用来在维基百科段落中寻找答案的RNN模型。...为了回答任何问题,DrQA必须首先检索超过500万个条目中的相关文章,然后仔细扫描以确定答案。我们把这个成为大规模机器阅读(MRS)。 我们的工作将维基百科视为文章的集合,而不依赖于其内部图形结构。...地址在此: https://github.com/facebookresearch/DrQA 在这个页面上,Facebook还展示了一下DrQA的问答界面,我们挑选几个给大家看看。
01 背景 首先,作者收集了5.08M的维基百科文章,拆分成段落和句子。对文章、段落、句子分别构建index索引。 其次,将预训练好的BERT在阅读理解数据集SQuAD上微调,作为文本编码器。...通过引入维基百科等外部信息,自动挖掘开放域问题的答案。 值得注意的是,文本片段的最终得分如何计算? 文中方法是由搜索系统和BERT分数的线性组合决定。其中 是超参,衡量二者的重要性。...作者也在文末表示,直接加权输出不够全面。 02 实验 论文主要包含了两方面的实验。 检索粒度 在检索时,对哪一种粒度的文本进行筛选非常关键。因为文章、段落、句子包含的信息量明显不同。...作者统计发现一个段落平均包含2.7个句子,一篇文章平均包含5.8个段落,所以针对不同粒度文本设置了不同的K值。 K值选择 K值越大,传输给BERT的数据越多,直观上看文本中包含正确答案的可能性越高。...03 演示 作者将BERTserini模型部署为一个聊天机器人。 第一个问题来自SQuAD验证集,其余3个是作者自定义的问题,以展示bot可以回答问题的范围。
周二,The New Stack 将参加由 Linux 基金会赞助的 AI.dev 北美会议,以了解目前的最新进展。 这把我们带回到新闻媒体。...AI 工具和实验 与世界其他地方一样,记者和内容创作从业者也在努力弄清楚如何与生成式 AI 共存。即使在最近的 ChatGPT 突破之前,这项技术就已经是一种无可否认的时间节省器。...与世界各地的记者一样,我们 TNS 的大多数人长期以来一直使用语音转录软件来处理我们的音频和视频采访,将文件拖放到应用程序中,几分钟后,当它输出足够好的文本转录时,我们会惊叹不已。...不要依赖 AI 作为信息来源;生成式 AI 容易出现简单不真实的断言。像验证来自维基百科的事实一样,独立验证从 AI 提示中得到的任何事实。...这样做会违背我们与读者、赞助商和我们所报道和服务的技术社区建立的信任和权威纽带。
如何给nginx添加外部模块 以第三方openresty提供的模块:echo-nginx-module 为例,演示如何给已经安装好的nginx添加外部模块。...前提介绍 测试机的nginx目录在: /usr/local/nginx 使用ls 可以查看该目录下的内容如下: client_body_temp html nginx-1.13.9...对于已经安装好的nginx,只需要make即可; make后会在objs目录生成一个新的nginx可执行文件,替换原来的即可(记得备份一下) 备份 备份原来的可执行nginx文件: mv /usr/...local/nginx/sbin/nginx /usr/local/nginx/sbin/nginx.back 覆盖 使用新的覆盖旧的可执行二进制文件: cp /usr/local/nginx/nginx...;会变成文件下载的方式...
生成式人工智能,或者说可以创造内容的人工智能,正在使人类的内容生产发生着巨大的变革,给未来带来了很多可能性。...但这些人工智能生成的文章都归属于网站的“管理员”和“编辑”,或者根本没有署名,而一部分些网站则有虚假的作者简介。研究还发现,通常很容易根据文章中的文本确定何时使用人工智能生成内容。...我们需要制定相应的政策和措施,以确保AI生成的内容的质量和真实性,并坚决杜绝网络垃圾的产生。这是一项相当大的挑战。首先,如何定义和识别"网络垃圾"是个难题。...维基百科的版主们正在就如何利用能力强大的AI语言模型来为网站撰写文章进行讨论。...“对于维基百科来说,风险在于人们可能会通过添加他们未经核实的内容来降低质量,”《你应该相信维基百科吗?》一书的作者Amy Bruckman最近表示。
,以提出当前的配色方案。...文本框文字—确保所使用的文字不会令人困惑…否则有可能会赶走访客。 文本框位置—测试如何在表单上放置文本框,看哪种排列可以产生最佳的转化。...为达到最佳效果,我认为应该使用上述三种信任元素,但这并不意味着就不需要进行几轮A/B测试了,我们仍然需要通过测试找出哪个标志最为有效。你应该也非常希望能够找到页面上添加每个信任元素的最佳位置。...9 通过追踪单个用户,将其提升到更高层次 在这篇文章中,我们谈论如何在Google Analytics中优化渠道以达到最大化转化。你可以通过使用Kissmetrics来追踪用户行为。...正如我上面分享的那样,这里有很多简单而经济的方法来进行测试,不要再给自己找任何借口。再说,谁想赔钱?反正不是我! 转化渠道中还有哪些元素应该测试?你还知道其他的什么工具吗?
然后直接拿到数据库的数据返回给前端,前端未能过滤,直接展示服务端提供的带有恶意脚本的数据。...不信任来自用户的 UGC 信息 不信任来自第三方的链接,不能直接打开或者执行 redirectTo 不信任 URL 参数,不能直接取url参数插入Dom或者当做脚本执行 不信任 不明来源的Referer...https://*; child-src 'none';"> 通过Http响应头 Content-Security-Policy(当前域、子域、资源域、报告地址) 富文本防止xss过滤 富文本是网站中常用到的文本内容...install dompurify import DOMPurify from 'dompurify'; let clean = DOMPurify.sanitize(dirty); 相关链接 [xss维基百科...]https://zh.m.wikipedia.org/zh-hans/跨網站指令碼 内容安全策略( CSP ) 富文本xss过滤库
作者展示了如何借助人工智能(AI)来应对改善参考资料的过程,这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。...其行为是通过使用维基百科本身来学习的:使用精心收集的英文维基百科声明及其当前引用的语料库,作者训练(1)一个检索组件,将声明和上下文转化为符号和神经搜索查询,优化以在网络规模的语料库中找到候选引用;和(...众所周知,经典的稀疏和神经密集方法具有互补的优势,因此作者合并它们的结果以产生最终的推荐证据清单。...在表1中,作者发现有时证据存在于来源中但不在抓取的文本中;其他时候,它分布在多个段落中(系统无法检测到,但作者计划在未来的工作中解决)。总的来说,超过40%的时间,在参考文献中找不到证据来验证声明。...这种方法允许与真实的维基百科用户和完整的文档一起,密切评估系统,提供更全面和真实的分析,以找到最适合支持给定声明的来源。
在维基百科上我们能看到一切内容,维基百科在不断变化和更新,我们也可以在维基百科上跟踪这些变化,我们也可以创建自己的维基,因为其核心只是数据的基础架构。...这就引申出我的观点,区块链会如何降低不确定性,以及将如何改变我们的经济体系。 不确定性 “不确定性”在经济中是一大术语。我想通过三个方面来介绍我们日常交易中几乎都会遇到的不确定性问题。...我指的是,网络中的所有节点不需要互相认识或者信任,因为他们都有能力自己监控和确认生产链。 再看到维基百科,它是共享的数据库。即使它同时有很多不同的读者和作者,但只有一个事实。...我已经谈论了,区块链如何降低身份认证方面的不确定性,以及如何改变供应链中长距离和复杂贸易中的透明度。 3. 无法得到帮助 最后,我们经常遇到不确定性是最具开放性的,即违约问题。 ?...我觉得这个技术的使用,让道格拉斯-诺斯惊讶的是区块链技术真的做到了这点。让区块链保持安全和正确的恰恰是我们彼此间的不信任。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...写在前面 最近不少小伙伴们都在问我:高并发专题我学了不少文章了,但是如何设计一个高并发的系统我还是一脸懵逼!这个问题怎么解决呢?...其实,相信不只是问我的这些小伙伴有这个困惑,就连工作(入坑)了好几年的开发人员也都有这样的困惑:我学习了很多的高并发课程,也看了不少的高大上的文章,可就是不知道怎么去设计一个支撑高并发大流量的系统。...针对小伙伴们的疑惑,这里,我就把一些设计高并发大流量的常规思路分享给大家,不一定完全正确,设计高并发大流量系统本来就是一个仁者见仁、智者见智的事情,只要是符合自身业务场景的架构思路,都是好的架构思路,架构本身来说就是没有一个完全正确的架构...,而是尽量符合当时自身的业务场景,并且能够良好的支撑业务的负载。
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