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原创 分层钱包HD钱包
bc1 开头的通常指的是比特币（Bitcoin）的地址，这种格式遵循了比特币改进提案BIP 0173中定义的Bech32编码格式。“分层钱包技术”可能是指比特币的分层确定性钱包（Hierarchical Deterministic Wallets，简称HD Wallets），是一种基于BIP32（Bitcoin Improvement Proposal 32）和BIP44标准的钱包技术。这意味着，只要你有这个种子，你就可以恢复整个钱包的所有地址和私钥，即使是在不同的设备上。
2024-02-16 08:33:57
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原创 音频处理库和工具，以及相关开源
这取决于你的应用和所需的特征表示形式。说明: Essentia是一个音乐分析和音频特征提取库，支持多种音频特征提取，包括音高、节拍、旋律、和声和节奏等。说明: Essentia是一个音乐分析和音频特征提取库，支持多种音频特征提取，包括音高、节拍、旋律、和声和节奏等。说明: YAAFE是一个用于音频特征提取的工具箱，它可以从音频文件中提取多种音频特征，并且易于与其他音频处理软件集成。说明: YAAFE是一个用于音频特征提取的工具箱，它可以从音频文件中提取多种音频特征，并且易于与其他音频处理软件集成。
2024-02-04 09:14:41
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原创 BERT问答模型回答问题
我们从TensorFlow Hub加载了一个预训练的BERT模型，并在其基础上添加了一个简单的问答头部，该头部由两个线性层组成，用于预测答案的起始和结束位置。您可以在BERT模型之上添加一个问答头部，通常是两个线性层，一个用于预测答案的起始位置，另一个用于预测答案的结束位置。这个例子假设您已经有了一个适当格式的训练数据集，其中包含了编码后的输入ids、注意力掩码、以及答案的起始和结束位置。问答（QA）模型通常使用的数据集包含了一系列的问题、上下文（问题的答案所在的文本段落）以及答案在上下文中的确切位置。
2024-01-30 03:26:56
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原创 CNN/DailyMail训练文本摘要模型
要使用 TensorFlow Datasets (TFDS) 来训练一个文本摘要模型，可以选择一个包含文章和摘要的数据集，例如 CNN/DailyMail 数据集。这个回调会在每个训练周期（epoch）结束时运行，并根据我们指定的条件（如验证集上的损失或准确率）保存模型。方法将数据集划分为大小为 32 的批次，这意味着模型将一次处理 32 篇文章及其相应的摘要。函数被应用到训练和验证数据集上，这样我们就得到了可以直接用于模型训练和评估的数据集。决定了词汇表的大小，即模型可以识别的不同单词的最大数量。
2024-01-16 06:16:25
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原创 计算机类杂志
网址: http://jeit.ie.ac.cn/cn/volumn/home.shtml。网址: http://www.cipsc.org.cn/jsip/index.php。网址: http://www.ejournal.org.cn/cn/dqml.asp。网址: http://www.c-s-a.org.cn/ch/index.aspx。网址: http://www.cjig.cn/jig/ch/index.aspx。网址: http://www.jos.org.cn/ch/index.aspx。
2024-01-07 14:59:44
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原创 BERT模型
请注意，代码中的 `'bert-base-uncased'` 是模型和分词器的名称，它指的是基础 BERT 模型，其训练使用不区分大小写的文本。BERT 可以用于文本分类、问答、文本生成等任务。例如，如果您正在进行情感分析任务，您可以添加一个分类层到BERT模型上，并在您的情感分析数据集上重新训练（微调）模型。GPT与BERT的区别主要在于单向与双向上下文的处理，以及预训练任务的设计，BERT的双向预训练允许模型更好地理解词汇的上下文含义，为各种复杂的NLP任务提供了强大的基础模型。
2024-01-02 13:26:24
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原创 训练生成手写体数字 对抗神经网络
下面是一个使用TensorFlow和Keras的生成对抗网络（GAN）的基本示例，用于生成手写体数字。这是一个非常基础的GAN实现，对于实际应用，你可能需要进行很多调整和优化，包括更复杂的模型架构、更细致的训练过程控制、超参数调整等。在这个代码中，首先定义了生成器和判别器的架构，然后将它们结合起来形成一个GAN网络。我没有包括所有可能的最佳实践，如模型保存、加载、超参数调整、日志记录等。函数用于保存生成的图像，以便我们可以查看GAN在训练过程中的进步。函数负责训练过程，它交替地训练判别器和生成器。
2024-01-01 22:15:11
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原创 TensorFlow Hub模型
然后，我们加载了ImageNet的标签文件，这是一个包含1000个类别的列表，与MobileNet V2模型的训练数据集相对应。这些URL可以在TensorFlow Hub的官方网站上找到，每个模型都有一个对应的页面，上面提供了模型的详细信息和使用说明。在使用这些模型时，请确保阅读每个模型的文档，了解它们的输入和输出格式，以及如何正确地使用它们。要使用TensorFlow Hub上的BERT模型来补齐文本中的空白部分，可以使用掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）的功能。
2024-01-01 22:05:09
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原创 大语言模型训练数据集
网址: [https://www.ted.com/participate/translate/get-started](https://www.ted.com/participate/translate/get-started)- 网址: [https://nlp.stanford.edu/projects/snli/](https://nlp.stanford.edu/projects/snli/)- 介绍: TED演讲的数据集不仅包括视频内容的字幕文本，还包含了许多语言的翻译版本。
2023-12-31 12:20:41
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原创 Django的基本代码示范
一个可扩展的模板引擎；不过，Django确实是一个受到广泛认可和使用的Web框架，它有一个活跃的社区，定期举办会议和聚会，并且有大量的文档和教程可供学习和参考。Django确实是由Adrian Holovaty和Simon Willison创建的，是在2003年作为Lawrence Journal-World报纸的内部项目开始的，并于2005年7月以开源的形式发布的。10. Django for the Curious：一本关于Django的好奇心驱动的书籍，涵盖了从基础知识到高级技巧的所有主题。
2023-12-30 12:28:46
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原创 JavaScript滑块，网站内部
下面是您提供的HTML滑块示例代码，我为其添加了详细的中文注释，以便您更好地理解每一部分的作用。函数，它会在滑块的值发生变化时被调用（通过。，这使它成为一个滑块。在这个示例中，我们定义了一个滑块容器。元素的文本内容，以显示滑块的当前值。元素被设置为透明，用户实际上看到的是。元素和一个用于显示当前值的。
2023-12-30 12:19:23
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原创 低级图片采集
用于从网页上爬取图片并保存到本地目录。在代码的每一部分都加上了中文注释，以便理解。这些方法可以帮助你在爬虫中设置请求头部、处理cookies和使用代理。用于爬取网页上所有的图片链接，并调用。
2023-12-27 11:01:30
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原创 Nginx配合OpenSSL使用
执行这个脚本后，您将得到两个文件：一个是私钥文件（DOMAIN.key），另一个是自签名的证书文件（DOMAIN.crt）。您需要将这两个文件放置到Nginx的SSL目录中，并在Nginx配置文件中引用它们。要为Nginx生成SSL证书，您通常会生成一个私钥和一个证书签名请求（CSR），然后使用这个请求来获取一个由认证机构（CA）签名的证书。每个服务器块（虚拟主机）的配置通常保存在单独的文件中，并包括在。为了让给为让安全的配置更多的使用，参考我的加强完整版本，可能需要根据您的具体需求进一步调整配置。
2023-12-27 10:56:13
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原创 LSTM网络简单聊天机器人
它展示了如何使用LSTM网络构建一个简单的文本处理模型，但对于创建一个实际可用的聊天机器人系统还需要更多的工作，包括但不限于提供大量的多样化训练数据、实现复杂的对话状态管理、集成意图识别和实体抽取等高级NLP功能。("你有什么梦想", "我希望能够帮助更多的人解决问题。("你有什么功能", "我可以帮你解答一些问题。("你的兴趣爱好是什么", "我喜欢和人类交流。("你叫什么名字", "我是一个聊天机器人。("你多大了", "我是机器人，我没有年龄。("你喜欢什么运动", "我喜欢和人类交流。
2023-12-27 10:36:30
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原创 开放的数据训练集合 图片部分
由于FKDD数据集的具体获取方式可能会变化，建议通过搜索“Facial Keypoints Detection dataset”来找到最新的下载源。由于AWA数据集的具体获取方式可能会变化，建议通过搜索“AWA dataset”来找到最新的下载源。: 用于图像识别的数据集，CIFAR-10包含10个类别的60000张32x32图像，CIFAR-100包含100个类别。: 用于目标检测、分割和字幕的数据集，包含超过200,000张图像。: 由Google发布的大规模图像数据集，包含数百万个图像和标注。
2023-12-27 10:22:06
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原创 创建一个合理的线程池来避免DOM问题
这段代码创建了一个`ThreadPoolExecutor`实例，它实现了定制的配置，其中包括核心线程数、最大线程数、存活时间、时间单位、工作队列以及拒绝策略等。// 如果在任务非常密集的情况下， BlockingQueue 可以考虑使用有界队列，比如 ArrayBlockingQueue。// 例如：executor.execute(new SomeRunnableTask());// 拒绝策略，这里使用CallerRunsPolicy，也可以根据需求使用其他策略。// 一些额外的操作，比如关闭线程池。
2023-12-27 10:10:12
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原创 如何搭建tor网桥
tor网桥当中,第一层节点最为重要,因此第一层节点必须非常安全！由于Ubuntu的库总是不更新,所以里面的tor非常老旧,因此我们先更新源文件:vim /etc/apt/sources.list在里面添加两个deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/tor-archive-keyring.gpg ] https://deb.torproject.org/torproject.org focal maindeb-src [ar...
2023-09-16 06:37:57
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原创 数据结构--------排序方法
桶排序的时间复杂度取决于桶的数量和桶内排序的算法。题目描述：使用桶排序对以下整数数组进行升序排序：[0.32, 0.15, 0.47, 0.01, 0.83, 0.64, 0.79].题目描述：使用基数排序对以下整数数组进行升序排序：[170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66].题目描述：使用计数排序对以下整数数组进行升序排序：[8, 4, 7, 2, 5, 1, 6, 3].- 最终排序后的数组：[2, 24, 45, 66, 75, 90, 170, 802]
2023-09-16 06:13:08
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原创 如何搭建nginx+php环境
本文主要介绍了 PHP 的相关配置文件及其作用，以及如何基于这些配置文件来搭建一个可靠的 PHP 环境，并与 Nginx 进行关联。文章首先介绍了常见的 PHP 配置文件及其作用，例如 php.ini、www.conf 等，并针对论坛应用场景提出了一些常见的 PHP 配置项和建议设置，例如 memory_limit、max_execution_time、post_max_size 等。然后，文章给出了一个可靠的 www.conf 配置文件示例，并详细注释了其中各个参数的含义和作用。
2023-04-18 10:20:24
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原创 python3指纹扫描病毒
基于Python3的简单杀毒软件，它可以扫描指定目录下的所有文件并计算它们的SHA256哈希值，将其与一个预先定义的病毒哈希值列表进行比较，以识别是否存在病毒文件。
2023-02-23 14:26:20
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原创 火狐浏览器加固教程2
随着网络快速发展，个人信息的泄露和滥用已经成为了一个普遍存在的问题。为了保护我们的隐私，隐私技术变得越来越重要。隐私技术包括了许多方面，例如密码学、数据匿名化、加密、指纹识别等等。
2023-02-23 13:55:11
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python3 Flask旅游网站的开题报告
2024-01-03
空空如也
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