OSCHINA jqGrid demos 这是我第一次写js代码。一开始不知道怎么下手，看了js、jquery有关的书和参考别人的代码后就大概知道这个开发流程了。我觉得看书比看视频好，这套系列的书我觉得挺适合初学者的。 这里简单记录一下，也不整理了。 文章目录 1.列表页2.详情页3.预览页 1
歌手信息 通过歌手预览页来获取歌手详情页的ID，并将其和歌手名对应，保存在字典里。 get_artist_list.py import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import re import os from download_lrc import download_artist_lyric def get_artist(id): artist_
1公告删除 1.1监听事件 noticeIndex.jsp /** * toolbar监听事件 */ table.on('toolbar(currentTableFilter)', function (obj) { if (obj.event === 'add') { // 监听添加操作 var index = layer.open({
Unified Language Model 文本生成从未如此轻松 前言UniLMHow to build UniLMGet 2D MASKSend 2D MASK to Bert 使用UniLM实现新闻标题生成数据处理部分（略）模型训练技巧1:用自定义损失层来代替损失函数技巧2: 结合Embedding信息输出预测文本 模型推理技巧3: BeamSearch解码
QuotationV quotationV = entityManager.createQuery("select e from QuotationV e where e.consignmentId = :consignmentId and e.status not in (?1,?2)", QuotationV.class) .setParameter(1, IOQStates.INVALIDED.name())
作者：小小明 Pandas数据处理专家，帮助一万用户解决数据处理难题。 需求分析 寒潮的定义： 数据的输入和输出格式： 统计口径确认： 我一开始不理解，24小时内降温幅度大于8度如何计算，与需求方确认后，可以通过2日温度之差来计算。同样48小时内降温幅度可以用3日温度之差来代表，72小时
超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338171330 笔者开源了一个带有超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目。 该项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目（感谢大佬们的开源），并根据自己的理解，将代码进行重构，
一：分页 导入包 <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper</artifactId> <version>5.1.2</version> </dependency> 在beans-datasoure.xml中加入配置信息 <bea
1.首先进来的朋友们可以看一下您遇到的问题是否和我的类似，这边我先总结一下，值得写的一些问题： 1.1：如何从web端进行点击下载pdf。 1.2：如何使写的html的css样式加粗样式生效。 1.3：如何进行下载的pdf格式使A4或者A3的设置。 1.4：如何插入图片。 如果您有以上问题请继续往下预览--------
ALBERT 前言embedding参数因式分解参数共享SOP instead of NSP结论其他压缩方法 前言 当前的趋势是预训练模型越大，效果越好，但是受限算力，需要对模型进行瘦身。这里的ALBERT字如其名（A lite BERT)，就是为了给BERT瘦身，减少模型参数，降低内存占用和训练时间（待思考）。 embedding参
递增的vector数组 原生数组和vector、array都不支持构造一个递增的数组，比如一个包含0~999的size为1000的数组。 int ids[1000] = {}; for (int i = 0; i < 1000; ++i) { ids[i] = i; } 如果是std::vector，则是： std::vector<int> ids; ids.resize(1000); for (int i =
页面 视图内 <div id="toolbar" class="toolbar"> <a href="javascript:;" class="btn btn-primary btn-refresh" title="{:__('Refresh')}" ><i
直接Demo: $person = array( array('num'=>'001','id'=>6,'name'=>'zhangsan','age'=>21), array('num'=>'001','id'=>7,'name'=>'ahangs
1、bert结构 2、句子token 原始输入my dog is cute; bert的token方式有3种，basicToken, peiceToken,FullToken 3、embedding [CLS]: 代表的是分类任务的特殊token，它的输出就是模型的pooler output [SEP]：分隔符 其他：句子A以及句子B是模型的输入文本，其中句子B可
一、根据List集合查询数据 1. xml代码 // controller接口调用 List<Integer> idList = new ArrayList<>(); idList.add(1); idList.add(2); List<TUser> list1 = ttUserMapper.findList1(idList); // 接口 List<TUser> findList1(@Param("idList")List<In
一、什么是入侵检测 1．入侵检测的概念 安全领域的一句名言是：“预防是理想的，但检测是必须的”。入侵是任何企图破坏资源的完整性、保密性和可用性的行为集合。只要允许内部网络与Internet相连，攻击者入侵的危险就是存在的。新的漏洞每周都会发现，而保护网络不被攻击者攻击的方法很少。
前段时间写的【odoo自定义按钮】不是很清晰，今天有时间，翻一遍，挂好注释。 开始了还是那个需求： 在odoo的前端页面，我们也许需要在【创建】/【保存】/【导入】等按钮后，增加自定义按钮，比如【打印XXX】、【合并XXX】这种odoo没有提供的按钮。 下面是一个自定义按钮的例子，例子是在继承 hr.
总体设计 ：用户点到购物车页面后显示添加到购物车的商品清单， 用户可以删除某个商品，更改购买的商品数量，并勾选商品进行支付。 页面如下 ： 页面代码如下 ： 1 <view class="container"> 2 3 4 <checkbox-group class="cbgroup1" bindchange="bindCheck"> 5 <view class=
在上一篇文章中聊到了fixture的一些用法，利用params和ids这2个参数来实现对于测试数据初始的一些需求。 【pytest】（十）fixture参数化-巧用params和ids优雅的创建测试数据 但是文中的示例代码并不是真正的接口测试，只是用了一些print描述了下我的设想，以及一定的验证，缺乏实际应用。 刚
默认bert是ckpt，在进行后期优化和部署时，savedmodel方式更加友好写。 train完成后，调用如下函数： def save_savedmodel(estimator, serving_dir, seq_length, is_tpu_estimator): feature_map = { "input_ids": tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, seq_length], name
WPAに関する記述のうち、適切なものはどれか。 Wi-Fi Protected Access ア ネットワーク内からSMTPポートの通信を禁止することで、ISPが会員のパソコンからスパムメールを送信するのを防ぐ。 OP25B(Outbound Port 25 Blocking) イ 共有鍵暗号方式で無線データを保護し、暗号鍵
insightface mtcnn裁剪112x112，mxnet二进制方式保存的数据集 https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo 人脸识别训练数据集： CASIA-Webface (10K ids/0.5M images) CelebA (10K ids/0.2M images) UMDFace (8K ids/0.37M images) VGG2 (9K id
如需转载，请注明出处：Flutter学习笔记（16）--BottomNavigationBar底部item超过3个只显示icon，不显示title items: [ _bottomItem(Ids.home, 'ic_home_normal', 'ic_home_selected', 0), _bottomItem(Ids.information, 'ic_discovery_norma
序列感知推荐系统 Sequence-Aware Recommender Systems 在前面的章节中，我们将推荐任务抽象为一个矩阵完成问题，而不考虑用户的短期行为。在本节中，我们将介绍一个推荐模型，该模型考虑按顺序排列的用户交互日志。它是一种序列感知的推荐程序[Quadrana et al.，2018]，其中的输入是过去用户
/** * 获取用户下属ID集合 * @param $uid int * @param $ids string * @author jack * @throws string * @return string */ public function getUnderlingUIds($uid, $ids='') { $back = Db('ns_member','',false)->field('uid
