(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108563629 A(43)申请公布日 2018.09.21(21)申请号 CN201810205205.1(22)申请日 2018.03.13(71)申请人 北京仁和诚信科技有限公司    地址 100028 北京市昌平区科技园区超前路37号院16号楼2层C2027号(72)发明人 邸壮 (...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 112861116 A(43)申请公布日 2021.05.28(21)申请号 CN202110146859.3(22)申请日 2021.02.03(71)申请人 浪潮云信息技术股份公司    地址 250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S01号楼(72)发明人 刘可新 唐晓东...

Python脚本自动化生成合同模板在当今数字化的时代，效率和准确性是各行各业追求的目标。合同作为商业活动和法律事务中的重要文件，其编写过程往往繁琐且容易出错。然而，借助 Python 脚本的强大功能，我们可以实现合同模板的自动化生成，大大提高工作效率和减少人为错误。首先，让我们来了解一下为什么需要自动化生成合同模板。在许多企业和组织中，合同的类型和格式相对固定，但具体的条款和内容可能会根据不同的客...

编译原理中的词法分析与语法分析原理解析编译原理是计算机科学中的重要课程，它研究的是如何将源程序翻译成目标程序的过程。而词法分析和语法分析则是编译过程中的两个重要阶段，它们负责将源程序转换成抽象语法树，为接下来的语义分析和代码生成阶段做准备。本文将从词法分析和语法分析的原理、方法和实现技术角度进行详细解析，以期对读者有所帮助。一、词法分析的原理1.词法分析的定义正则匹配原理词法分析（Lexical...

reogrid公式摘要：1.REOgrid 公式的概念和背景  2.REOgrid 公式的计算方法和原理  3.REOgrid 公式的应用领域和实际案例  4.REOgrid 公式的优缺点分析  5.总结正文：1.REOgrid 公式的概念和背景REOgrid 公式，全称 Regular Expression Oriented Grid 公式，是一种基于正则...

mybatiscodehelperpro 正则 -回复如何使用正则表达式进行MyBatis代码自动生成。MyBatis是一个流行的持久层框架，它被广泛用于Java应用程序中。它提供了一种方便的方法来处理数据库操作，减少了开发人员的工作量。然而，在实际工作中，我们经常需要编写大量的MyBatis代码来进行数据访问，这可能是一项枯燥和重复的任务。为了解决这个问题，我们可以使用正则表达式和MyBatis...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 104407849 A(43)申请公布日 2015.03.11(21)申请号 CN201410599232.3(22)申请日 2014.10.31(71)申请人 福建六壬网安股份有限公司    地址 350012 福建省福州市秀峰路188号闽台AD创意园4幢3层(72)发明人 王琦 刘坤朋 张木...

一、概述在前端开发中，经常会遇到需要对用户输入的内容进行验证的情况。而正则表达式是一种强大的验证工具，可以帮助我们轻松实现对用户输入内容的格式要求。在实际应用中，有时候我们需要动态生成整数范围的正则表达式，以满足特定的业务需求。本文将介绍如何使用 JavaScript 动态生成整数范围的正则表达式，并结合代码实例进行详细讲解。二、动态生成整数范围的正则表达式1. 确定整数范围我们需要确定需要匹配的...

自动生成书籍 ISBN 正则表达式    本文介绍了如何使用正则表达式自动生成书籍 ISBN 号，包括 ISBN 号的格式和生成方法。下面是本店铺为大家精心编写的5篇《自动生成书籍 ISBN 正则表达式》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。    《自动生成书籍 ISBN 正则表达式》篇1    引言    ISB...

文章标题：探索Java中使用正则表达式生成数据的方法1. 引言在日常的软件开发中，我们经常会遇到需要生成特定格式的数据的需求。而在Java中，我们可以借助正则表达式来实现这一目标。本文将探讨在Java中使用正则表达式生成数据的方法，帮助读者更深入地理解和应用这一技术。2. 正则表达式简介正则表达式是一种用来描述字符序列的方法，常被用于字符串的匹配和搜索。在Java中，我们可以使用java.util...

6位验证码 正则 -回复什么是6位验证码？在网络世界中，为了保护用户账户的安全，许多网站和应用程序会要求用户输入6位验证码以验证其身份。验证码是一种由数字和字母组成的随机代码，通常以图片或者文本的形式呈现。用户需要在注册、登录或重置密码等操作中输入正确的验证码，以证明他们是真正的用户，而不是机器人或恶意攻击者。6位验证码是指由6个字符组成的验证码。这些字符可以是数字、字母或者两者的组合。具体的字符...

JMeter 正则表达式随机数什么是 JMeter？JMeter（全称 Apache JMeter）是一个功能强大的压力测试工具，可以用于测试 Web 服务、数据库、FTP 等各种应用程序的性能。它是一个基于 Java 的开源项目，由 Apache 软件基金会开发和维护。使用 JMeter，可以模拟多个并发用户对目标系统进行请求，并查看性能指标，如响应时间、并发用户数量、错误率等。在进行性能测试时...

根据配置条件拼装正则表达式 -回复“根据配置条件拼装正则表达式”的意思是根据一些特定的条件，动态地生成一个正则表达式。正则表达式是用来匹配字符串中的模式的工具。在编程和数据处理中，我们经常需要使用正则表达式来处理文本数据。有时我们需要根据不同的情况生成不同的正则表达式。在这篇文章中，我们将逐步回答什么是正则表达式、如何根据配置条件生成正则表达式，并给出一些应用示例。第一步，让我们先搞清楚正则表达式...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 103136211 A(43)申请公布日 2013.06.05(21)申请号 CN201110376664.4(22)申请日 2011.11.23(71)申请人 北汽福田汽车股份有限公司    地址 102206 北京市昌平区沙河镇沙阳路(72)发明人 左从兵 张春淮 周平 杜晓佳 李然 (74...

解决ChatGPT模型生成不符合规范的内容的过滤策略ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于深度学习的文本生成模型。这种模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，如对话系统、语言翻译和写作辅助等。然而，ChatGPT模型在生成内容时存在一定的问题，即有时候会生成不符合规范的、甚至是有害的内容。这给模型的应用带来了一些困扰，需要寻解决办法来改善这个问题。为了解决ChatGPT模型生成不符合规范的内...

正则化损失函数神经网络中的变分自编码器详解神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过构建多层神经元之间的连接关系，实现了复杂的信息处理和学习能力。其中，变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种强大的生成模型，它结合了自编码器和概率图模型的思想，可以用于生成高质量的样本数据。1. 自编码器简介自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它通过将输入数据编码为...

生成式对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的系统，一个被称为生成器，另一个被称为判别器。生成器的任务是生成与真实数据相似的假数据，而判别器的任务是区分真实数据和生成器生成的假数据。两个网络通过对抗训练来不断提高性能，最终生成器可以生成非常逼真的假数据。生成式对抗网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多成功应用，而生成器和判别器的损失函数设计和优化技巧对 GAN 的性能至关重要。损失函数...

dcgan损失函数DCGAN（Deep Convolutional GAN，深卷积GAN）的损失函数包括两部分：生成器损失函数和判别器损失函数。生成器的损失函数：生成器的目标是生成与真实数据相似的数据。因此，生成器的损失函数需要让生成的样本尽可能接近真实数据。一种常见的生成器损失函数是，让判别器对生成器生成的样本的判别结果尽可能接近1（表示为正样本）。该损失函数表示为：Loss_{G} = -lo...

生成对抗网络的损失函数优化策略分析-五生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的目标是生成与真实样本相似的假样本，而判别器则负责区分真假样本。GAN的核心思想是通过让生成器和判别器相互对抗的方式，逐渐提升生成器的生成能力，使其生成的假样本更加逼真。在训练过程中，生成器和判别器的损失函数起着至关重要的作用。本文将对生成对抗网络的损失函数优化策略进行分析。...

gpt3损失函数全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：    GPT-3是由OpenAI公司开发的一种强大的自然语言处理模型，拥有1750亿个参数，是目前为止最先进的语言生成模型之一。在训练GPT-3模型时，损失函数扮演着非常重要的角，它是评估模型性能和指导模型优化的关键指标。    损失函数是用来衡量模型在训练过程中预测结果与实际标签之间的差异的函数。在...

adversarial loss公式(一)Adversarial Loss公式在深度学习中，Adversarial Loss是一种常用的损失函数，用于训练生成对抗网络（GANs）。GANs由一个生成器网络和一个判别器网络组成，通过互相对抗的方式进行训练。Adversarial Loss的目标是让生成器生成的样本尽量逼真，同时让判别器能够准确地将真实样本与生成样本区分开来。下面是一些与Adversa...

llm 大模型润原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：    在实际运用中，虽然大模型已经取得了很好的效果，但是它们仍然存在一些不足之处，比如生成的文本可能存在语法错误、逻辑不通或者信息重复等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了大模型润原理，即在生成文本之后通过人工干预或者小规模模型的帮助来对生成的文本进行修改和优化，以提高文本的质量和可读性。   ...

mindjourney 参数摘要：一、引言1.介绍mindjourney的背景和作用2.强调参数对于mindjourney的重要性二、mindjourney参数的种类1.定义参数2.详述各类参数及其作用  2.1 输入参数      2.1.1 文本输入      2.1.2 图像输入     ...

正则化长细比公式正则burg算法正则burg算法是一种用于自动构建文法的算法，它是由法国计算机科学家Jean-Claude R. Berge于1974年提出的。该算法主要用于从已知的标注文本中提取规则，并生成一个适用于文本生成的上下文无关文法。正则burg算法的基本原理是利用动态规划的方法来到最优的文法规则集合，使得生成的文本能够最大程度地符合训练文本的特征。在正则burg算法中，文法规则被表示...

三层优化模型结合约束生成算法三层优化模型结合约束生成算法是一种综合运筹学、数学规划和约束生成算法的方法，用于解决多层次的优化问题。这种方法将优化问题分为三个层次进行求解，并通过约束生成算法来逐步生成和加入约束条件，以得到更精确、可行的解。三层优化模型一般由以下三个层次组成：1. 上层模型：上层模型主要是描述问题的整体目标和约束条件，一般采用优化理论中的目标函数和约束条件来表示。上层模型的目标是最大...

基于SE注意力CycleGAN的蓝印花布单纹样自动生成作者：冉二飞　贾小军　喻擎苍　谢昊　陈卫彪正则化是每一层都加还是只加一些层来源：《丝绸》2024年第01期        摘要： 根據蓝印花布纹样的风格特征，文章提出一种端到端的蓝印花布纹样自动生成方法，实现简笔画图像向蓝印花布单纹样的自动迁移。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题，重新构造CycleGA...

习题课 (1-3章）1、复习 2、习题讲解北京航空航天大学计算机科学与工程系2008年6月27日1第一章概论(介绍名词术语、了解编译系统的结构和编译过程）正则化是在哪个课里北京航空航天大学计算机科学与工程系2008年6月27日21.2 编译过程所谓编译过程是指将高级语言程序翻译为等价的目标程 序的过程。 习惯上是将编译过程划分为5个基本阶段： 词法分析 语法分析 语义分析、生成中间代码 代码优化...

正则化研究背景和意义diversity constraint损失函数 概述说明1. 引言1.1 概述在机器学习和深度学习领域中，为了提高模型的表现能力和泛化能力，研究人员一直探索着各种不同的损失函数。其中，Diversity Constraint损失函数是近年来备受关注的一种方法。该方法通过限制模型生成的样本之间的差异性，促使模型输出多样化的结果，并且保持结果之间的相似性适度。此外，Diversi...

专利名称：正则表达式生成方法、装置、计算机设备及存储介质专利类型：发明专利发明人：陈志城申请号：CN201811527535.9申请日：20181213公开号：CN109800339A公开日：20190524专利内容由知识产权出版社提供摘要：本申请实施例提供了一种正则表达式生成方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取使用中文关键字表述的第一正则表达式，中文关键字由正则语法中对字符的描述获取...

使用ChatGPT技术进行推文生成的步骤与技巧ChatGPT 是一种基于人工智能技术的自然语言生成模型，可以用于生成推文或其他短文本内容。本文将介绍使用 ChatGPT 进行推文生成的步骤与技巧，涵盖了数据准备、模型训练和输出处理等方面。一、数据准备在使用 ChatGPT 进行推文生成之前，首先需要准备一些相关的数据。这些数据可以是已有的推文、社交媒体上的文本或其他相关文本数据。为了获得更好的效果...