在电子商务领域，很多应用程序依赖于Domino和WebSphere Application Server之类的中间件服务器提供的安全性，而受信任上下文是为那些应用程序提供安全环境，同时又不必过多降低性能的理想方法。可以通过调优受信任上下文的安全属 性，确保对数据库服务器的无懈可击的访问。而且，由于可以以很少的连接资源切换用户，而不需要身份验证，受信任上下文是商业应用程序的理想选择。

生成绘画火炬 根据作者的，对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下，它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型：[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen

MATLAB 保存了一些带有过多上下文信息的匿名函数句柄 - 请参阅 MATLAB 错误 #328733。 在某些情况下，这会在加载函数句柄时使 MATLAB 崩溃（例如，如果保存了一些不支持序列化的大变量或对象）。 此函数提供了一种解决方法 - 它重新创建函数句柄而无需不必要的上下文信息。 目前，有一个限制：未正确包含绑定变量。 例如 x = 1; f = @(y)mod(y,x); f1 = clean_funhandle(f); f(2) 答案 = 0 f1(2) ？？？ 未定义的函数或变量“x”。 ==> clean_funhandle>@(y)mod(y,x) 中的错误 这是因为 x 未在 clean_funhandle 的上下文中定义。 替代版本 f = @(y)mod(y,2); f2 = clean_funhandle(f); 作品。 这里，第二个参数是一个常量，它被

上下文感知推荐系统研究，可用于快速了解基于上下文感知的推荐系统的基本算法和原理

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中华英语 中文的深层上下文单词表示。 本仓库只是输出某些无关的单词嵌入。 依赖 python3 张量流> = 1.10 界坝 使用方法 准备数据，参考data和vocab目录，可用pre_data/vocab.py处理出字典（每个data文件不能太大，否则内存不足） 训练模型train_elmo.py 输出模型dump_weights.py 把options.json里的261改成262 输出单词嵌入到hdf5文件usage_token.py 实验结果 用可视化工具看合理， textmatch任务textmatch AUC 1-2。 执照 麻省理工学院

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CGNet: 一种用于语义分割的轻量级上下文引导网络