Language Processing 自然语言处理 目的：让机器理解人类的语言，是人工智能领域的重要 分支，用于分析、理解和生成自然语言，方便人机交流 应用：智能问答，机器翻译，文本分类，文本摘要，标 签提取，情感分析，主题模型 NLP发展简史 1950S 1980s 1990s 2006~至今 以机器翻译为开端，作 为早期尝试，但不是很 成功 基于统计机器学习技术 及语料库，使用统计模 PDF格式文本数据丢失段落信息 使用深度学习进行段落分析 生成式摘要 生成式摘要的深度学习网络基本结构 l 编码器/解码器结构，都是神经网络结构 l 输入的原文经过编码器编码变成向量 l 解码器从向量里面提取关键信息，组合成生成式摘要 深度学习内部注意力机制的引入 l 内部注意力机制在解码器里面做 l 关注已生成词，解决长序列摘要生成时，个别字词重复出现的问题 Bi_LSTM Bi_LSTM 解码器内部注意力机制 输入序列 输入序列 输入序列。。。 编码器 解码器 摘要序列。。。 摘要序列 Rouge指标优化 Reward 文本摘要候选集 生成 更新模型 反馈 增强学习优化 深度学习模型 评分 强化学习和深度学习相结合的学习方式 l 最优化词的联合概率分布：MLE（最大似然），有监督学习。在这里生成候选的摘要集。 l ROUGE指标评价：不可导，无法采用梯度下降的方式训练，

152 美团 SemEval2022 结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结 174 检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践 188 端智能在大众点评搜索重排序的应用实践 216 对话摘要技术在美团的探索（SIGIR） 238 异构广告混排在美团到店业务的探索与实践 258 短视频内容理解与生成技术在美团的创新实践 271 美团搜索中查询改写技术的探索与实践 297 美团内部讲座 （首页 Feed 进入） 权重相对较小，符合业务认知；考察商家这列行为中，查看折扣（折扣点击） 和查看评论（评论标签点击）表示用户在筛选商家，其 Attention 权重远大于 了解商家（店铺摘要下拉）等泛意图点击；挑选商品中的加购点击（加购商品）、 搜索商品（搜索商品点击）行为能展现出用户的成单意图，由于该部分信息的 丰富，候选商家排名提升至第 6 位。 从以上过程中可以看到，引入 Micro-Behavior 同时保证整个计算 链路的性能，使其在线上稳定高效运行，是相关性计算线上应用的最后一道 关卡。 经过不断探索与尝试，我们针对 POI 侧的复杂多源信息，构造了适配点评搜索场景 的 POI 文本摘要；为了让模型更好地适配点评搜索相关性计算，采用了两阶段训练 的方法，并根据相关性计算的特点改造了模型结构；最后，通过优化计算流程、引入 缓存等措施，成功降低了模型实时计算和整体应用链路的耗时，满足了线上实时计算

an.iteye.com/ 40 [users]部分 配置用户名/密码及其角色，格式：“用户名=密码，角色 1，角色 2”，角色部分可省略。 如： 密码一般生成其摘要/加密存储，后续章节介绍。 [roles]部分 配置角色及权限之间的关系，格式：“角色=权限 1，权限 2”；如： 如果只有角色没有对应的权限，可以不配 roles，具体规则请参考授权章节。 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 41 第五章 编码/加密 在涉及到密码存储问题上，应该加密/生成密码摘要存储，而不是存储明文密码。比如之前 的 600w csdn 账号泄露对用户可能造成很大损失，因此应加密/生成不可逆的摘要方式存储。 编码/解码 Shiro 提供了 base64 和 16 进制字符串编码/解码的 API 支持，方便一些编码解码操作。Shiro CodecSupport，提供了 toBytes(str, "utf-8") / toString(bytes, "utf-8")用于在 byte 数组/String 之间转换。 散列算法 散列算法一般用于生成数据的摘要信息，是一种不可逆的算法，一般适合存储密码之类的 数据，常见的散列算法如 MD5、SHA 等。一般进行散列时最好提供一个 salt（盐），比如 加密密码“admin”，产生的散列值是“21232f2

or the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关更新和升级 OpenShift Container Platform 集群的信息。更新集群的过程较简单， 可以在不需要使集群离线的情况下进行。 . . . . . . . . Cluster Version Operator (CVO) 二进制文件、部署单个 OpenShift 集群 Operator 所需的每 个清单，以及对组成此 OpenShift 版本的所有容器镜像的 SHA 摘要版本引用列表。 您可以运行以下命令来检查特定发行镜像的内容： 输出示例 出示例 ClusterResourceQuota CRD 的清单，用于 Runlevel 03 $ oc adm release 更新集群 更新集群 10 2 3 service-ca-operator 的 PrometheusRoleBinding 资源清单，应用于 Runlevel 90 对所有所需镜像的 SHA 摘要版本引用列表 1.2.3. 更新过程工作流 以下步骤代表了 OpenShift Container Platform (OCP) 更新过程的详细工作流： 1. 目标版本存储在 ClusterVersion

py，可以检查任意文件是否是位图文件，如果是， 打印出图片大小和颜色数。 参考源码 check_bmp.py hashlib 摘要算法简介 Python 的 hashlib 提供了常见的摘要算法，如 MD5，SHA1 等等。 什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函 数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用 16 进制 的字符串表示）。 Michael'，并附上这篇文章的摘要是 '2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'。如果有人篡改了你的文章，并发表 为'how to use python hashlib - by Bob'，你可以一下子指出 Bob 篡改了 你的文章，因为根据'how to use python hashlib - by Bob'计算出的摘要 不同于原始文章的摘要。 Python3 基础教程【完整版】 321/531 可见，摘要算法就是通过摘要函数 f()对任意长度的数据 data 计算出固 定长度的摘要 digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。 摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单 向函数，计算 f(data)很容易，但通过 digest 反推 data 却非常困难。而 且，对原始数据做一个 bit 的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。 我们以常见的摘要算法

的基本工具。它是一种数学算法，将任意大小的数据（通常称为“消息”）映射 到固定大小的二进制串（称之为“散列值”，“散列”或“消息摘要”），并且是单 向的功能，即一种实际上不可逆转的功能。理想情况下，查找生成给定哈希的 消息的唯一方法是尝试对可能的输入进行暴力搜索，以查看它们是否产生匹 配，或使用匹配哈希的彩虹表。 MD5 : 摘要长度为128bit，由于容易受到碰撞攻击，目前使用越来越少。 SHA256 : SHA系列哈希算 SHA系列哈希算法由美国国家安全局制定，具有多个hash算法标 准，可以产生160~512bit不等的哈希摘要。目前在区块链中使用较多的是 SHA256，摘要长度为256bit，具有较高的抗碰撞攻击安全性。 RIPEMD-160 : 产生长度为160bit的摘要串。 相比于美国国家安全局设计的 SHA-1和SHA-2算法，RIPEMD-160的设计原理是开放的。 关于一些典型的Hash算法的对比，可以参考 这里 商算法，定义了双方如何安全的生成和交换密钥。 ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm): 是使用椭圆曲线密码学实 现的DSA(数字签名算法)，一般发起人对消息摘要使用私钥签名，验证者 可以通过公钥对签名有效性进行验证。 椭圆曲线算法由于采用的椭圆曲线的不同，具有多种不同的算法标准，典型的 如： NIST标准，典型的曲线如P-256/P-384/P-521等；

要怎么做？ 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 中-英、英-中互译指令 指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你 的人类参赛者；在工程任务中DeepSeek-R1表现略优 于 DeepSeek V3，这对开发人员在实际任务中有潜在帮助。  知识类任务表现  其他任务表现 • 在创意写作、问答、编辑、摘要等任务中，DeepSeek R1 表现优异。 • 非考试类智能处理能力强大：在 AlpacaEval 2.0 和 ArenaHard 中， 胜率分别为 87.6% 和 92.3%。 79.8 ChatGPT 中，选择「message composer」中的 deep research 并输入 查询 可以附加文件或电子表格，为问题添 加上下文。一旦开始运行，侧边栏将 显示所采取的步骤和使用的来源摘要。 1.多步骤 自主研究 2.端到端强化学习 3.深度信息整合 输入 提示 文本、图像、 PDF 解释、推理 调整 优化 查找、分析 综合数百个 在线资源 以研究分析师的水平 创建一份综合报告

or the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档介绍在 OpenShift Container Platform 中创建和管理镜像及镜像流。另外还介绍如何使用模 板。 . . . . . . . . . . . . . . . . Mesh Operator 镜像失败。 如果本地容器 registry 连接到镜像主机，请执行以下操作： i. 使用以下命令直接将发行版镜像推送到本地 registry: 该命令将发行信息提取为摘要，其输出包括安装集群时所需的 imageContentSources 数据。 ii. 记录上一命令输出中的 imageContentSources 部分。您的镜像信息与您的镜像存储库 相对应，您必须在安装过程中将 tag> 要引用给定镜像流的镜像和镜像 sha ID，请使用 ImageStreamImage： @ 是针对特定镜像的不可变标识符，也称摘要。 要引用或检索给定外部 registry 的镜像，请使用 DockerImage： $ oc delete istag/ruby:latest $ oc tag -d ruby:latest

的基本工具。它是一种数学算法，将任意大小的数据（通常称为“消息”）映 射到固定大小的二进制串（称之为“散列值”，“散列”或“消息摘要”），并且 是单向的功能，即一种实际上不可逆转的功能。理想情况下，查找生成给定 哈希的消息的唯一方法是尝试对可能的输入进行暴力搜索，以查看它们是否 产生匹配，或使用匹配哈希的彩虹表。 MD5 : 摘要长度为128bit，由于容易受到碰撞攻击，目前使用越来越少。 SHA256 : SHA系列哈希算 SHA系列哈希算法由美国国家安全局制定，具有多个hash算法标 准，可以产生160~512bit不等的哈希摘要。目前在区块链中使用较多的是 SHA256，摘要长度为256bit，具有较高的抗碰撞攻击安全性。 RIPEMD-160 : 产生长度为160bit的摘要串。 相比于美国国家安全局设计的 SHA-1和SHA-2算法，RIPEMD-160的设计原理是开放的。 关于一些典型的Hash算法的对比，可以参考 这里 协商算法，定义了双方如何安全的生成和交换密钥。 ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm): 是使用椭圆曲线密码学 实现的DSA(数字签名算法)，一般发起人对消息摘要使用私钥签名，验证 者可以通过公钥对签名有效性进行验证。 椭圆曲线算法由于采用的椭圆曲线的不同，具有多种不同的算法标准，典型 的如： NIST标准，典型的曲线如P-256/P-384/P-521等；

的基本工具。它是一种数学算法，将任意大小的数据（通常称为“消息”）映 射到固定大小的二进制串（称之为“散列值”，“散列”或“消息摘要”），并且 是单向的功能，即一种实际上不可逆转的功能。理想情况下，查找生成给定 哈希的消息的唯一方法是尝试对可能的输入进行暴力搜索，以查看它们是否 产生匹配，或使用匹配哈希的彩虹表。 MD5 : 摘要长度为128bit，由于容易受到碰撞攻击，目前使用越来越少。 SHA256 : SHA系列哈希算 SHA系列哈希算法由美国国家安全局制定，具有多个hash算法标 准，可以产生160~512bit不等的哈希摘要。目前在区块链中使用较多的是 SHA256，摘要长度为256bit，具有较高的抗碰撞攻击安全性。 RIPEMD-160 : 产生长度为160bit的摘要串。 相比于美国国家安全局设计的 SHA-1和SHA-2算法，RIPEMD-160的设计原理是开放的。 关于一些典型的Hash算法的对比，可以参考 这里 协商算法，定义了双方如何安全的生成和交换密钥。 ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm): 是使用椭圆曲线密码学 实现的DSA(数字签名算法)，一般发起人对消息摘要使用私钥签名，验证 者可以通过公钥对签名有效性进行验证。 椭圆曲线算法由于采用的椭圆曲线的不同，具有多种不同的算法标准，典型 的如： NIST标准，典型的曲线如P-256/P-384/P-521等；