之前我写过一篇文章,利用bert来生成token级向量(对于中文语料来说就是字级别向量),参考我的文章:<使用BERT模型生成token级向量>.但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512(包含[cls]和[sep]).其实对于大多数语料来说已经够了,但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况,这就有些不够用了,比如我做一个法院文书领域预测任务,里面的事实部分许多都大于1000字,我做TextCharCNN的时候定义的最大长度为1500(能够涵盖百分之95以上的样本).

jwt认证生成后的token后端解析 一.首先前端发送token token所在的位置headers {'authorization':token的值',Content-Type':application/json} 在ajax写 //只展示headers部分代码 headers:{"authorization":this.$cookies.get("token")} //token值一般是放在cookies里面 //ajax提交默认就是json格式所有不需要声明j

1 概述 本文主要讲述了如何利用Openssl生成ECDSA密钥对,并利用Auth0库进行Token生成及验证的过程. 2 ECDSA 2.1 简介 ECC(Elliptic Curve Cryptography,椭圆曲线加密)是一种基于椭圆曲线数学的公钥加密算法,而ECDSA是使用ECC对数字签名算法(DSA)的模拟,总的来说ECC相比起常见的RSA更加安全并且生成密钥对的过程会更快.本文不会涉及过多原理性的东西,只是作简单的介绍,想要详情了解这些算法的可以戳这里. 2.2 密钥对生成 在Op

在Azure PaaS服务密钥的安全性文章中,提到过客户端实际上发送的是Token,而不是密钥.那么Token是该如何生成呢? Azure相应服务的SDK其实都提供了或者内置了生成Token的方法,可以直接调用,但是如果是想通过REST API的方式访问,而不像依赖于SDK,那么就需要自行生成Token了.其实Token本质上就是一个有一定规则的字符串,所以实现起来也不难. 一般情况下,Token的格式是这样子的 SharedAccessSignature sig={signature-stri

步骤: 1.继承 WebSecurityConfigurerAdapter.class,其中使用两个过滤器,一个spring scurity自带的UsernamePasswordAuthenticationFilter,一个是自定义的过滤器ZTSSOAuthenticationProcessingFilter ,他们都继承AbstractAuthenticationProcessingFilter,该filter的功能是去指定拦截界面发送的post请求,然后加入到filter chain 中去.

一.首先前端发送token token所在的位置headers {'authorization':token的值',Content-Type':application/json} 在ajax写 //只展示headers部分代码 headers:{"authorization":this.$cookies.get("token")} //token值一般是放在cookies里面 //默认就是json格式所有不需要声明js格式 二.后端接受并解析token 1.首先先定

什么是token及怎样生成token  转载自:https://www.cnblogs.com/lufeiludaima/p/pz20190203.html 什么是token Token是服务端生成的一串字符串,以作客户端进行请求的一个令牌,当第一次登录后,服务器生成一个Token便将此Token返回给客户端,以后客户端只需带上这个Token前来请求数据即可,无需再次带上用户名和密码. 基于 Token 的身份验证 使用基于 Token 的身份验证方法,在服务端不需要存储用户的登录记录.流程是这

NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉 导读说明: NLP任务大致可以分为NLU(自然语言理解)和NLG(自然语言生成)两种,NLU负责根据上下文去理解当前用户的意图,方便选出下一步候选的行为,确定好行动之后,NLG模块会生成出对齐行动的回复:由于BERT引入Pre-train模块,在NLU任务上有很好的效果,但不适合处理生成任务,因为BERT的预训练过程主要使用的是MLM,和生成任务的目标并不一致. 因此对Bert进行改进,让它更好的兼备NLG能力.此

create or replace procedure proc_generate_report(in_date in varchar2) is  v_retCode varchar2(20);  v_retMsg  varchar2(500);begin  v_retCode:= '';  v_retMsg:= '';  insert into view_for_report  select t.id,         max(w.wid) wid,         max(w.wname)

$token = md5(uniqid(rand(), true));

import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; import java.util.UUID; public class MD5Generator { private static final char[] hexCode = "0123456789abcdef".toCharArray(); public String generateValue(){ return g

一.BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类.文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文.文章和代码资源汇总 1.WordEmbedding到BERT的发展过程: 预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了. 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tunin

UPDATE TIME: 2019-12-12 17:06:32 NLP: 对话系统: [ ] https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10789512.html 任务型对话英文数据集: github [最全任务型对话数据集]主要介绍了一份任务型对话数据集大全,这份数据集大全涵盖了到目前在任务型对话领域的所有常用数据集的主要信息.此外,为了帮助研究者更好的把握领域进展的脉络,我们以Leaderboard的形式给出了几个数据集上的State-of-the-ar

本文默认读者有一定的Transformer基础,如果没有,请先稍作学习Transormer以及BERT. 相信网上有很多方法可以生成BERT向量,最有代表性的一个就是bert as service,用几行代码就可以生成向量,但是这样生成的是句向量,也就是说,正确的做法是输入一句句子: 我是一个中国人,我热爱着中国的每一个城市. 输出的是这句句子的向量,一个768维的向量(google预训练是这么做的),这个向量是具有上下文信息的,详细参考Transformer结构.但是网上有一些做法是用bert

通过kubeadm初始化后,都会提供node加入的token: You should now deploy a pod network to the cluster. Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at: https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/ You can now join a

前言 在我们使用JWT来做用户的验证时,我们登陆生成对应的token,并加入到请求的参数中发送到后台提供相关的权限校验.这个时候我们需要使用到传递请求头参数传递的问题,下面是两种方式. 1.ajax提交方式 1).方法一: $.ajax({ type: "GET", url: "/access/logout/" + userCode, headers: {'Authorization': token}});上面的方法一是我提交的方式 请求成功后 2).方法二: $.

一.关于 jwt 的原理及概念可以自行在网络上搜索了解一下,这里推荐一篇写的比较好的博客 深入了解Json Web Token之概念篇 另附 JWT 的官方文档: https://jwt.io/introduction/ 二.python 对于 jwt 的实现, 目前已经存在了一些第三方的库, 相信学习过 python 的程序猿都知道 itsdangerous 这个库了, 它的底层原理就是基于 jwt 进行实现的 这里需要进行提醒的是: itsdangerous (使用固定密钥/字符串进行加密,

一. 认证的发展历程简介 这里真的很简单的提一下认证的发展历程.以前大都是采用cookie.session的形式来进行客户端的认证,带来的结果就是在数据库上大量存储session导致数据库压力增大,大致流程如下: 在该场景下,分布式.集群.缓存数据库应运而生,认证的过程大致如下: 不过该方式还是缓解不了数据库压力,一个项目中应该尽可能多的减少IO操作,于是后来采用签名的方式,在服务端只保存token的签名算法,当客户端认证时,只需用算法去生成或是判断token的合法性即可.大致方式如下: 二.

package com.example.demo.util; import com.auth0.jwt.JWT; import com.auth0.jwt.JWTVerifier; import com.auth0.jwt.algorithms.Algorithm; import com.auth0.jwt.exceptions.JWTVerificationException; import com.auth0.jwt.interfaces.Claim; import com.auth0.jw

BERT模型源码解析 modeling.py 目录 属性 类 class BertConfig(object)   BERT模型配置参数类 class BertModel(object)   BERT模型类 函数 def gelu(x)  格鲁激活函数 def get_activation(activation_string) 通过名称获取激活函数 def get_assignment_map_from_checkpoint 读取检查点函数 def dropout(input_tensor, d

环境: python 3.5 tensorflow 1.12.1 bert-serving-server 1.9.1 bert-serving-cline 1.9.1 官网上说要保证Python >= 3.5 with Tensorflow >= 1.10 1.安装BERT服务端和客户端 pip install bert-serving-server # server pip install bert-serving-client # client, independent of `bert-