原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。问题发生上上周，看到一位老哥找我们组同事联调接口，不知道是什么问题，两人坐一起搞了快1个小时，看起来好像有点复杂。突然，老哥发出一声卧槽，"我传参里的+号，到你这怎么变成了空格！"，这个声音很大，我明显的听到了，很快，我就大概Get到了他们的问题点。我猜测他们遇到的问题大概如下：我们的接口协议上，都会将请求数据做一次base64编码，然后放到data参数上。然后某些数据做base64编码后有+，如{"notes":"代码"}base64编码为eyJub3RlcyI6IuS7o+eggSJ9Cg==。然后直接拼
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。那么，Base64又到底是什么呢？初步认识下面的这段字符串，应该是大家都很常见的。通过这种固定的格式，来表示一张图片，并被浏览器识别，可以完整的展示出图片：data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0c......这里展示的是一个svg格式的图片，当然我们还可以加载任何浏览器支持的格式的图片。这段字符串就是基于Base64编码得来的，其中base64,后面那一长
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。那么，Base64又到底是什么呢？初步认识下面的这段字符串，应该是大家都很常见的。通过这种固定的格式，来表示一张图片，并被浏览器识别，可以完整的展示出图片：data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0c......这里展示的是一个svg格式的图片，当然我们还可以加载任何浏览器支持的格式的图片。这段字符串就是基于Base64编码得来的，其中base64,后面那一长
痞子衡嵌入式半月刊：第62期这里分享嵌入式领域有用有趣的项目/工具以及一些热点新闻，农历年分二十四节气，希望在每个交节之日准时发布一期。本期刊是开源项目（GitHub:JayHeng/pzh-mcu-bi-weekly），欢迎提交issue，投稿或推荐你知道的嵌入式那些事儿。上期回顾：《痞子衡嵌入式半月刊：第61期》唠两句历史上的今天：1830年9月18日，第一台美国人制造的火车头，彼得·库拍的“大拇指汤姆号”在返回巴尔的摩途中与一匹马赛跑失败。本期共收录3个项目、2个工具，希望对你有帮助！项目类1、Lua-RTOS-ESP32-基于Lua语言面向嵌入式的RTOSLuaRTOS是一个实时操作系
痞子衡嵌入式半月刊：第62期这里分享嵌入式领域有用有趣的项目/工具以及一些热点新闻，农历年分二十四节气，希望在每个交节之日准时发布一期。本期刊是开源项目（GitHub:JayHeng/pzh-mcu-bi-weekly），欢迎提交issue，投稿或推荐你知道的嵌入式那些事儿。上期回顾：《痞子衡嵌入式半月刊：第61期》唠两句历史上的今天：1830年9月18日，第一台美国人制造的火车头，彼得·库拍的“大拇指汤姆号”在返回巴尔的摩途中与一匹马赛跑失败。本期共收录3个项目、2个工具，希望对你有帮助！项目类1、Lua-RTOS-ESP32-基于Lua语言面向嵌入式的RTOSLuaRTOS是一个实时操作系
现在有个需求是接收base64编码的图片，然后上传到文件服务器上，由于文件服务的代码是固定的代码不能修改，所以只能适配接口。文件服务代码如下：@FeignClient(value="base-files",configuration=SpringMultipartEncoder.class)publicinterfaceUploadsClient{@PostMapping(value="base/file/uploads",produces={MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE},consumes=MediaType.MULTIPART_FORM_DAT
现在有个需求是接收base64编码的图片，然后上传到文件服务器上，由于文件服务的代码是固定的代码不能修改，所以只能适配接口。文件服务代码如下：@FeignClient(value="base-files",configuration=SpringMultipartEncoder.class)publicinterfaceUploadsClient{@PostMapping(value="base/file/uploads",produces={MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE},consumes=MediaType.MULTIPART_FORM_DAT
从样本集进行归纳的方法是建立这些样本的模型，然后使用这个模型进行预测，这叫作基于模型学习（Model-basedlearning）。例如，你想知道钱是否能让人快乐？下面是一个简单的基于线性模型的案例。数据来源：https://github.com/ageron/handson-ml#Python≥3.5importsysassertsys.version_info>=(3,5)#Scikit-Learn≥0.20importsklearnassertsklearn.__version__>="0.20"加载数据#数据所在路径设置importosdatapath=os.path.join("da
