SwiftAccess政策 带有会话的简单密码和生物特征认证

shiro-test:*本实例是javase的环境，用到了junit进行测试，不是web，也没用到spring *具体使用到了shiro的下列功能*身份验证：身份认证登录，验证用户是不是拥有相应的身份； *授权方式：授权，即权限验证，验证某已认证的用户是否拥有权限；即判断用户是否能做事情，常见的如：验证某用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某用户对某人*会话管理器：会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信息都在会话中；会话可以是普通JavaSE环境的，也可以是如Web环境的； *密码学：加密，保护数据的安全性，如密码加密存储到数据库，而不是明文存储； *记住我：记住我，这个是非常常见的功能，即一次登录后，下次再来的话*缓存：缓存，缓存，某些用户登录后，其用户信息，拥有的角色权限不必每次去查，这样可以提高效率

吊打面试关之分布式会话demo

5G会话管理

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序列到序列（Seq2Seq）模型已被广泛用于会话领域的响应生成。 但是，不同对话方案的要求是不同的。 例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。 通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。 结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。 在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。 在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。基础评估和人工评估。

多维度架构之会话数.m4v

可以为学习通信协议的用户使用，有ppp pap chap ospf各报文 ipv4 ipv6 组播 stp rstp mstp bgp mpls isis

iTomate 自动化您的iTerm布局和会话设置 定义您的iTerm布局，以yaml文件形式执行的命令，并运行一个命令使iTerm为您准备好开始工作。 要求 iTerm2版本3.3或更高版本 Python 3.5或更高版本 安装 确保您正在运行Python 3.5或更高版本 pip install itomate 在iTerm首选项中。 itomate --version 例 布局，窗格，选项卡，标题和命令的数量是可配置的，并在下面进行详细说明。 用法 打开iTerm，只需运行以下命令 itomate -c config.yml 如果不提供-c标志，则itomate将在当前目录中查找

ChatterBot ChatterBot是一个基于Python的基于机器学习的对话对话框引擎，可以根据已知对话的集合生成响应。 ChatterBot的语言独立设计使其可以接受任何语言的培训。 典型输入的示例如下所示： 用户：早上好！ 你好吗？ bot：我做得很好，谢谢您的提问。 用户：不客气。 机器人：你喜欢帽子吗？ 这个怎么运作 未经训练的ChatterBot实例开始时不知道如何进行通信。 每次用户输入语句时，库都会保存他们输入的文本以及该语句响应的文本。 随着ChatterBot收到更多输入，它可以答复的响应数将增加，并且每个响应相对于输入语句的准确性也将提高。 该程序通过搜索与输入匹配的最匹配的已知语句来选择最匹配的响应，然后根据机器人与之通信的人员发出每个响应的频率，将最有可能的响应返回给该语句。 安装 可以通过运行以下命令从安装该软件包： pip install chatterbot 基本用法 from chatterbot import ChatBot from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer