urllib库urllib是最基本的网络请求库。可以模拟浏览器行为，向指定浏览器发送请求，并保存返回的数据。urlopen函数在urllib库中，所有和网络请求相关的方法，都集到urllib.request模块下。from urllib import request
resp=request.urlopen('http://www.baidu.com')
print(resp.read()) #
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2023-12-15 23:36:45
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我有纯文本格式的摘要，希望得到胭脂的分数您可以这样评估纯文本摘要：from pyrouge import Rouge155
r = Rouge155()
r.system_dir = 'path/to/system_summaries'
r.model_dir = 'path/to/model_summaries'
r.system_filename_pattern = 'some_name.(\
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2023-10-18 17:06:29
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# 使用 Python 计算 ROUGE 分数的科普
在自然语言处理的评估中，ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) 是一种广泛使用的指标，用于衡量自动生成文本（如摘要）与参考文本（如人类编写的摘要）之间的相似度。ROUGE 特别适合用于评估文本生成任务，如摘要生成、机器翻译和聊天机器人等。
## ROUGE 的分类
ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）指标是用于评估文本摘要质量的一种常用指标。它通过比较生成的摘要与参考摘要之间的重叠词语或短语来衡量它们之间的相似度。ROUGE指标通常包括多个子指标，如ROUGE-N（考虑n-gram重叠
原创
2024-04-29 11:43:55
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Rouge-Chinese库 （Python）与英文rouge库的不同点rouge-chinese库基于rouge库，针对中文NLP任务做出了改进。使用原始的rouge库计算中文的rouge score会遇到一些问题，例如，会产生栈溢出以及占据过大内存的问题（长文章甚至会占据数十GB），不支持对中文文章的分句，以及使用union rouge score近似rouge score，导致结果不准确。新
话不多说先上代码，ROC的计算方法各家是有偏差的，此代码经过反复验证，确认计算结果与通达信完全一致，这里周期取12日和6日，超卖指的是ROC小于-10：#请使用前复权的日K线数据import os#缓存数据class SecurityData: code = '' #股票代码 name = '' #股票名称 value = 0 #数值#定义列表lst = []#打开日志文件fs = open
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2024-06-26 08:15:01
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文本摘要生成评价指标——rougerouge的作用：rouge的内容：rouge的类别：rouge的使用：rouge-N的理解：Rouge-L的理解 rouge的作用：-Rouge的全名是Recall-Oriented Understudy for GistingEvaluation，单看名字就会发现Rouge是由召回率演变而来的指标，用于衡量模型生成摘要文本的质量。 Rouge是文本自动摘要领
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2023-10-26 21:10:20
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文章目录一、概念二、例子三、优缺点3.1 生成方法3.2 判别方法3.3 两者的区别和联系四、模型实例4.1 生成式模型4.2 判别式模型 一、概念对于输入x，类别标签y：产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x)产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过来不行。生成模型估计的是联合概率分布，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模
自然语言处理（NLP）领域的快速发展带来了丰富多样的任务和模型，但如何客观、准确地评估这些模型的性能却成为了一个持续挑战。与传统的分类任务不同，NLP中的生成式任务（如机器翻译、文本摘要、对话生成等）往往没有唯一正确的答案，这使得评估变得尤为复杂。在2025年的今天，随着大语言模型（LLM）的崛起，评估指标的重要性更加凸显，它们不仅需要衡量模型输出的质量，还需要兼顾多样性、连贯性和实用性。
本文详细记录了在Hackersdaddy CTF 2025中解决全部13个挑战的完整过程，涵盖Web安全、OSINT、API利用、JWT伪造、GraphQL注入、SSTI、IDOR、LFR和SSRF等多种技术，展示了真实世界安全漏洞的挖掘与利用方法。 ...
1. 引言：NLP评估的核心挑战
自然语言处理（NLP）领域的快速发展带来了丰富多样的任务和模型，但如何客观、准确地评估这些模型的性能却成为了一个持续挑战。与传统的分类任务不同，NLP中的生成式任务（如机器翻译、文本摘要、对话生成等）往往没有唯一正确的答案，这使得评估变得尤为复杂。在2025年的今天，随着大语言模型（LLM）的崛起，评估指标的重要性更加凸显，它们不仅需要衡量模型输出的质量，还需要兼
滤镜（filter）可改造元素的视觉呈现，CSS内置的滤镜有10种，通过SVG文件还能自定义滤镜。一、调色滤镜 调色滤镜可控制元素的模糊、颜色、亮度等变化，并且多个滤镜可组合在一起使用。这些滤镜大部分既能接收百分数，也能接收数值。当传入的值大于上限值时，会以上限值来处理。1）模糊 blur()滤镜会对元素进行高斯模糊的处理，它能接收一个模糊半径的长度值。注意，不能向其传递负数。在下图中，右
# NLP机器翻译评价指标 Python Rouge-2 多个参考实现
## 1. 概述
在自然语言处理（NLP）中，机器翻译评价是一个重要的任务之一。Rouge-2是一种常用的机器翻译评价指标，它用于评估机器生成的翻译结果与参考翻译之间的相似度。本文将教会你如何使用Python实现Rouge-2评价指标，并支持多个参考翻译。
## 2. 整体流程
下面是实现Rouge-2评价指标的整体流程，
原创
2023-08-27 08:36:23
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度量、指标和指示器之区别什么是KPI（Key Performance Indicator），对此，正好说说度量、指标和指示器的区别。度量，用中文表示可以是名词，也可以是动词。名词的意思可以是"度量"的结果值或是指"度量"过程。动词就是丈量、衡量这个行为。在英文里面，Measure可以是度量值的意思，也可以是作动词，而"度量过程"这个名词用Measurement来表示。因此理解度量这个词，可以从其本
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2024-05-02 17:20:47
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http request：put 外部传参 外部调用 http request ：get json data ： list
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2018-01-09 18:21:00
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Python简介Python的数据类型Python3的编码用户交互程序格式化输出if-else语句while语句–猜数游戏for语句–猜数游戏 Python简介Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。 传说是作者圣诞节无聊
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2023-10-02 19:43:28
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cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature ma
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2023-10-08 08:19:18
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当涉及到Python的代码案例时，以下是一些示例，涵盖了不同方面的Python应用程序。Hello World示例python
print("Hello, World!")这是一个基本的Python脚本，它输出"Hello, World!"。你可以将此代码保存为.py文件并在命令行或集成开发环境中运行。计算器应用程序以下是一个简单的计算器应用程序示例，用户可以输入两个数字和操作符，并得到计算结果
原创
2023-08-01 16:39:21
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import re
import urllib.error
import urllib.request
import xlwt
from bs4 import BeautifulSoup
def main():
baseurl ="http://jshk.com.cn"
datelist = getDate(baseurl)
在进行负载测试时，Python 的 Locust 工具提供了一个高度可扩展的框架，能够模拟用户活动，评估系统在压力下的性能表现。本博文将详细记录我如何使用 Locust 进行负载测试的过程，包括环境准备、配置、验证、优化以及扩展应用等关键步骤。
### 环境准备
为了使用 Locust 进行负载测试，我们需要先安装一些前置依赖。Locust 可以通过 `pip` 进行安装。
```bash
