Py实训15-编码解码

2019300908-邱晓宇 2022夏-程序设计实训 2022-08-03 17:38:54

效果如下：

...全文

317 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

知识驱动对话2019-lic 2019语言与智能技术竞赛B榜第5名方案由于线上部署对时间有要求，最终提交人工评估的版本删除了一些主题特征，导致模型结果有所下降，最终人工评估第9名。A榜第四B榜第五概述为了建立主动对话聊天机器人，我们使用了所谓的世代重排方法。首先，生成模型（Multi-Seq2Seq）产生一些候选答案。接下来，重新排序模型负责执行查询-答案匹配，以针对所产生的候选者尽可能多地选择答复。现在可以通过详细的描述我们的解决方案的论文，请检查。数据扩充我们使用了四种数据增强技术：实体泛化，知识选择，切换，对话提取来构建用于训练Seq2Seq模型的多个不同数据集。可以使用脚本Seq2Seq / preclean _ *。py稍加修改参数即可获得6个数据集。 Seq2Seq模型为了整体目的，我们选择不同的编码器和解码器，即LSTM单元和Transformer。训练

简单的Python聊天机器人使用自然语言处理和深度学习创建一个简单的Python聊天机器人。

1. Nmap的基本 Nmap + ip 6+ ip Nmap -A 开启操作系统识别和版本识别功能 – T（0-6档）设置扫描的速度一般设置T4 过快容易被发现 -v 显示信息的级别，-vv显示更详细的信息 192.168.1.1/24 扫描C段 192.168.11 -254 =上 nmap -A -T4 -v -iL ~/targets.txt (iL表示要扫描的目标位于一个文档中) --------------- 192.168.1.1/24 ...

项目中我们经常需要获取某个服务的JSON数据。如果响应返回的是JSON格式的数据，客户端通过JSON工具可正常解析。但如果碰到值里面有中文的，特别是返回的格式是类似“{"name": "\u5927\u7231\u4e2d\u56fd"}”处理起来会比较麻烦。本文将从编码解码原理出发详细介绍该类问题的解决办法。

山东大学暑期实训-饮食健康管理系统设计与实现（八）关于上一个爬虫的结果以及分析爬虫结果分析关于上一个爬虫的结果以及分析爬虫结果我们共需要爬取200个用户对应的1895个食谱的信息。其中发现有一个id为691的用户在美食天下上没有办法查到，因此当作异常数据处理掉了。最后我们成功爬取了1895个食谱的图片，这些图片统一存放在文件夹pic200中，命名格式为它们的id+‘.jpg’，最后我们得到了1895个图片。如下图：此外还有一张食谱对应的食谱名字和食材信息表，如下图所示：第一列为食谱id，第

西工大网安实践教学社区

34

社区成员

195

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

python安全linux 高校

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章