开发中遇到了basic auth来认证的案例,这里总结一下: Basic Auth简单点说明就是每次请求API时都提供用户的username和password.[base64encode(username+":"+password)]优点:1.使用非常简单,2.开发和调试工作简单,缺点:1.安全性低,每次都需要传递用户名和密码,用户名和密码很大程度上存在被监听盗取的可能:2.同时应用本地还需要保存用户名和密码,在应用本身的安全性来说,也存在很大问题: 第一.base64---->

最近在通过postman调试接口的时候,发现post的数据在中文的时候,传输到后台变成了问号(???),经过网上的资料与验证,找到了解决方案:在请求头中添加charset=UTF-8的属性,后续在进行post请求的时候就不会出现中文乱码的情况,如图:

http://blog.csdn.net/guixunlong/article/details/8925990 从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器之一 - 资源篇 首先感谢52nlp的系列博文(http://www.52nlp.cn/),提供了自然语言处理的系列学习文章,让我学习到了如何实现一个基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器. 在编写一个中文分词器前,第一步是需要找到一些基础的词典库等资源,用以训练模型参数,并进行后续的结果评测,这里直接转述52nlp介绍的“中文分词入门

similar_text — 计算两个字符串的相似度 int similar_text ( string $first , string $second [, float &$percent ] ) $first 必需.规定要比较的第一个字符串. $second 必需.规定要比较的第二个字符串. $percent 可选.规定供存储百分比相似度的变量名. 两个字符串的相似程度计算依据 Oliver [1993] 的描述进行.注意该实现没有使用 Oliver 虚拟码中的堆栈,但是却进行了递归调用,这

我们chrome插件网热门推荐的软件之一就是postman.但是postman的适应平台分为:postman chrome应用程序,postman应用程序,postman插件.谷歌应用商店从2018年3月开始停止chrome应用程序的更新.除非继续使用老版本的postman chrome应用程序,大家可以更多的去选择postman应用程序(Postman for Win64(V6.0.10)),而大家常说的postman插件其实是Postman Interceptor.当然我相信大家应该比较清晰

转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ function isChinese(str) {    var lst = /[u00-uFF]/;           return !lst.test(str);       } function strlen(str)  { var strlength = 0; for (var i=0; i < str.length; ++i) { if (isChinese(str.charAt(i)) == true)

金额规则大写 在涉及金额的流程中经常会遇到需要大写金额数据与小写金额匹配,如何实现输入数字后自动转换呢? 初级用法: 1.在默认表单基本属性javascript 中增加如下金额转换方法 /** 数字金额大写转换(可以处理整数,小数,负数) */ function chineseNumber(dValue) { var maxDec = 2; // 验证输入金额数值或数值字符串: dValue = dValue.toString().replace(/,/g, ""); dValue =

打印的工具类: public class PrintLine {  String TAG = "xxl";  static String PRINT_IP = "192.168.1.206";  static int PRINT_PORT = 9100;  OutputStream socketOut = null;  OutputStreamWriter writer = null;  String[] Colum_Name = new String[] { &q

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7679284.html 前言 近年来,在自然语言研究领域中,评测问题越来越受到广泛的重视,可以说,评测是整个自然语言领域最核心和关键的部分.而机器翻译评价对于机器翻译的研究和发展具有重要意义:机器翻译系统的开发者可以通过评测得知系统存在的问题而不断改进,用户也可以根据评测报告选择满足自己需求的产品,而对于机器翻译的研究人员来说,评测能够给他们的技术发展方向提

什么是socket? -- 通过各种协议,发送和接收数据,实现网络通信 -- 在python3中,网络发送只能发二进制数据 OSI七层模型是什么? 应用 表示 会话 传输 网络              ip地址 数据链路       mac地址 物理层 什么是TCP和UDP协议? -- TCP           -- 面向连接,三次握手,4次断开 -- UDP           -- 面向无连接 对于socket通信的两个通信端有哪些工作? 客户端: -- 导入 socket -- 声明协

1. 国际学术组织.学术会议与学术论文 自然语言处理(natural language processing,NLP)在很大程度上与计算语言学(computational linguistics,CL)重合.与其他计算机学科类似,NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会,叫做The Association for Computational Linguistics(ACL,URL:http://aclweb.org/),这个协会主办了NLP/CL领域最权威的国际会议,即ACL年会,ACL

项目是spring-boot + spring-cloud 并使用maven 管理依赖.在springboot+maven项目下怎么读取resources下的文件实现文件下载? 怎么获取resources目录下的文件?(相对路径) 方法一: File sourceFile = ResourceUtils.getFile("classpath:templateFile/test.xlsx"); //这种方法在linux下无法工作 方法二:Resource resource = new C

原文地址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_574a437f01019poo.html 昨天实验室一位刚进组的同学发邮件来问我如何查找学术论文,这让我想起自己刚读研究生时茫然四顾的情形:看着学长们高谈阔论领域动态,却不知如何入门.经过研究生几年的耳濡目染,现在终于能自信地知道去哪儿了解最新科研动态了.我想这可能是初学者们共通的困惑,与其只告诉一个人知道,不如将这些Folk Knowledge写下来,来减少更多人的麻烦吧.当然,这个总结不过是一家之谈,只盼有人能从中获得

@Valid基本用法 强烈推荐如果要学习@Valid JSR303, 建议看这里的API  Bean Validation规范 ! Controller控制器中在需要校验的实体类上添加  @Valid 即可使用JSR303校验(前提记得添加hibernate-validator相关jar,<mvc:annotation-driven/>): modelMap是为了将校验失败信息写回到request属性中返回给JSP页面展示 @RequestMapping("/demo2")

概述 Excel 学的好,函数不可少.接下来就了解常用的函数. 首先作下简要说明: 本文的内容大多从网上搜集并加以个人理解整理而来,由于初学,可能会出现错误,如有欢迎指出: 所用演示软件为免费丑陋的 WPS 表格: Excel 函数对字母大小写不敏感,为了可读性,均小写.   主要内容 清洗处理类 concatenate   功能: concatenate是一个文本连接函数.   格式: concatenate(text1,text2,text3......)   举例:如图   trim   

清洗处理类 主要针对文本.格式以及脏数据的清洗和转换. Trim 用于清除掉字符串两边的空格. MySQL有同名函数,Python有近似函数strip. =TRIM(目标单元格) Concatenate 合并单元格中的内容,还有另一种合并方式是& .”我”&”很”&”帅” ＝ 我很帅.当需要合并的内容过多时,concatenate可提高单元格合并的效率. MySQL有近似函数concat. =Concatenate(单元格1,单元格2……) Replace 替换掉单元格的字符串,清

StringUtil(视个人须要进行加入) public class StringUtil { public static boolean isMail(String string) { if (null != string) { if (string.matches("^([a-z0-9A-Z]+[-|\\.]?)+[a-z0-9A-Z]@([a-z0-9A-Z]+(-[a-z0-9A-Z]+)?\\.)+[a-zA-Z]{2,}$")) { return true; } } ret

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ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架,该框架支持增量引入词汇(lexical).语法 (syntactic) .语义(semantic)等3个层次的自定义预训练任务,能够全面捕捉训练语料中的词法.语法.语义等潜在信息. ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果,具体效果见下方列表. 一.ERNIE2.0中文效果验证 我们在 9 个任务上验证 ERNIE 2.0 中文模型的效果.这些任务包括:自然语言推断任务 XNLI:阅读理解任务 DRCD.DuReader.CMRC2018:

gd库注意事项 对于乱码问题 在php里面包含 header("content-type:image/png"); 这样输出的图像就不会乱码了后面跟的Png也可以改变为自己想要输出的图像格式,在这个时候如果var_dump();那么就会出错误,因为输出的是图片格式,需要用到var_dump()的时候注释掉就可以了. 关于图像的画布创建 imageCreateTrueColor(height,weidth);//创建画布设置宽高 创建颜色对象 imageColorAllocate(img

全文转载自知乎@刘知远老师:初学者如何查阅自然语言处理学术资料(2016修订版). 1. 国际学术组织.学术会议与学术论文 自然语言处理(natural language processing,NLP)在很大程度上与计算语言学(computational linguistics,CL)重合,是计算机科学与语言学的交叉学科,也是人工智能的重要方向.与其他很多计算机分支方向类似,由于技术发展迅速,NLP/CL重视学术会议胜过学术期刊.由于发表周期短,并可以通过会议进行交流,绝大多数最新的重要科研进展