主要介绍了相关性评分算法的基础知识，能够使用工具查看评分的详细过程，可以辅助解释一些困惑的现象，最后简单介绍了一下正排索引的应用场景 ...
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2020-01-05 09:48:05
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开源软件的大量引用，在方便了应用开发的同时，也带来了安全的隐患。利用JFrog Xray和Snyk等工具，能够帮助我们尽早地发现开源依赖引入的安全漏洞，分析漏洞的扩散范围，也可以给出修复建议，实现安全隐患的自动消除。
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2020-01-04 00:54:47
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本文转自：https://www.cnblogs.com/sanyuanempire/p/6169508.html 首先声明自己不是ITIL方面的专家，特别是具体的规范细节，后面论述如有不当，请指正。但我为什么会提起它？主要是因为它和运维（IT服务管理）相关性太大了。早起的运维完全就是以ITIL来蓝 ...
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2020-01-03 10:29:35
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Squeeze and Excitation Networks SENet是Squeeze and Excitation Networks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军，其效果得到了认可，其提出的SE模块思想简单，易于实现，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中。SENet主要 ...
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2020-01-01 11:53:51
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本文翻译: How to Read a Paper - Stanford University 摘要 ?我们花费大量时间阅读论文，但是如何读论文这种技能却很少被教，导致会有些人因为不正确的方式浪费的很多时间和精力。本文概述了一种实用且有效的【三遍】方法用于阅读论文，它可以防止过早的陷入细节中。 三遍 ...
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2019-12-28 10:02:43
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本文是用机器学习打造聊天机器人系列的最后一篇啦，请耐心看完吧。 本系列文章展示了一个聊天机器人的打造过程，现阶段更高级的聊天机器人会加入更多语料，更多意图模式，用更好的算法，以及其他更多的小技巧，比如： 我们可以结合上一个系列《手把手教你做命名实体识别》中介绍的bert模型，来代替这里的词向量模型， ...
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2019-12-20 18:17:51
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概要 近年来，深度卷积神经网络（CNNs）在单一图像超分辨率（SISR）中进行了广泛的探索，并获得了卓越的性能。但是，大多数现有的基于CNN的SISR方法主要聚焦于更宽或更深的体系结构设计上，而忽略了挖掘层间特征的内在相关性，从而阻碍了CNN的表示能力。为了解决这一问题，在本文中提出了一个二阶注意力 ...
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2019-12-15 12:41:00
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0 简述 Transformer最大的问题：在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制。 本文提出的Transformer-XL，使学习不再仅仅依赖于定长，且不破坏时间的相关性。 Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架。不仅可以捕捉长时依赖 ...
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2019-12-14 23:06:41
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实现目的 很多时候，在进行性能测试时，需要先登录，然后再对需求的事务进行相关性能测试，此时的登录操作，并不在本次性能测试的范围内，所以我们只需要登录一次，然后获取登录成功后的cookie等，并将cookie等鉴权的值，传给cookie管理器，供后续所有的业务请求使用，这样即可实现直接对需求的事务进行 ...
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2019-12-14 22:58:31
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课题1：探索运用熟悉的事物类比新知识 课题背景：新知识点往往需要学习耗费很多精力，而且很容易遗忘，在知识点爆炸性学习的现代社会，传统学习方式低效、耗神，已经显得力不从心。为适应社会对学习效率的高要求，需找出更高效的学习方法指导 实验步骤： 1、对知识点进行分析，提取特点、性质 2、关联相关性强的熟悉 ...
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2019-12-14 13:41:16
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