"unk0" is not an ethernet device. Use the --unprivileged option for this scan. QUITTING!

时间: 2024-02-29 07:56:16 浏览: 384
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山羊子宫内膜细胞与性腺激素对uNK细胞分泌活性的调节作用

这个错误提示是因为您没有足够的权限访问网络接口，您可以尝试使用 `--unprivileged` 选项来解决这个问题。具体操作方法如下： 1. 打开终端或者命令行界面。 2. 输入以下命令：`sudo nmap --unprivileged [目标IP地址]`。 3. 系统会提示您输入管理员密码，输入密码并按下回车键。 4. 等待扫描完成。 使用 `--unprivileged` 选项可以使nmap以非特权用户身份运行，从而避免了需要root权限才能扫描网络接口的问题。此外，您还可以尝试使用其他选项来解决这个问题，例如 `-e` 选项指定使用的网络接口，或者 `-Pn` 选项来关闭主机发现功能。
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windows下"unk0" is not an ethernet device. Use the --unprivileged option for this scan. QUITTING!

2. 输入以下命令：nmap --unprivileged [目标IP地址]。 3. 等待扫描完成。 如果您仍然遇到问题，可以尝试以下方法： 1. 确保您的用户帐户具有管理员权限。 2. 尝试使用 -e 选项，指定要使用的网络接口。例如...
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请将下列shell语句转换为python语句：langs="101" recog="101" FLP=false garbage_utterance_tags="<silence> <v-noise> <noise> <unk> <hes>" . ./tools/parse_options.sh set -e set -o pipefail all_langs="" for l in cat <(echo ${langs}) <(echo ${recog}) | tr " " "\n" | sort -u; do all_langs="${l} ${all_langs}" done all_langs=${all_langs%% }

garbage_utterance_tags="<silence> <v-noise> <noise> <unk> <hes>" os.system(f"langs=\"{langs}\" recog=\"{recog}\" FLP={FLP} garbage_utterance_tags=\"{garbage_utterance_tags}\" . ./tools/parse_options....

请将下列shell语句转换为python语句：if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then # Make train dict echo "Make a dictionary" mkdir -p $(dirname $dict) echo "<blank> 0" > ${dict} # 0 will be used for "blank" in CTC echo "<unk> 1" >> ${dict} # <unk> must be 1 if [ "${token_type}" = bpe ]; then # we borrowed these code and scripts which are related bpe from ESPnet. cut -f 2- -d" " data/${train_set}/text | sort > data/lang_char/input.txt tools/spm_train --input=data/lang_char/input.txt --vocab_size=${nbpe} --model_type=${bpemode} --model_prefix=${bpemodel} --input_sentence_size=100000000 tools/spm_encode --model=${bpemodel}.model --output_format=piece < data/lang_char/input.txt | tr ' ' '\n' | sort | uniq | awk '{print $0 " " NR+1}' >> ${dict} elif [ "${token_type}" = char ]; then tools/text2token.py -s 1 -n 1 data/${train_set}/text | cut -f 2- -d" " | tr " " "\n" \ | sort | uniq | grep -a -v -e '^\s*$' | awk '{print $0 " " NR+1}' >> ${dict} fi num_token=$(cat $dict | wc -l) echo "<sos/eos> $num_token" >> $dict # <eos> fi

f.write("<blank> 0\n") # 0 will be used for "blank" in CTC f.write("<unk> 1\n") # <unk> must be 1 if token_type == "bpe": # we borrowed these code and scripts which are related bpe from ESPnet. ...

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出现这样的错误，说明在Maven项目的构建过程中，使用了不支持的Spring Boot版本。其实，这个错误信息告诉我们需要通过更新Spring Boot插件来解决这个问题。 在Maven的pom.xml文件中，通常会有Spring Boot插件的...

if os.path.exists("./checkpoint/word2id.pkl"): word2idx, idx2word = pickle.load(open("./checkpoint/word2id.pkl", "rb")) else: df = pd.read_csv("./data/train.csv",encoding="utf8") vocab = [] for ent in df["sentence1"].tolist()+df["sentence2"].tolist(): vocab.extend(list(ent)) with open(os.path.join("../../yidu-n7k/code.txt"),encoding='utf8') as f: for line in f.readlines(): code,name = line.strip().split('\t') vocab.extend(list(name)) vocab = sorted(set(vocab)) print(len(vocab)) word2idx = {word: index for index, word in enumerate(vocab,start=2)} word2idx["UNK"] = 1 idx2word = {index: word for word,index in word2idx.items()} pickle.dump((word2idx, idx2word),open("./checkpoint/word2id.pkl","wb"))实现了什么作用

该段代码实现了将数据集和外部词典中的词汇统计出现频次，建立词汇表并将其转换为索引的过程。如果之前已经建立了词汇表，就直接加载；...同时，为了避免出现未知词汇，将出现次数较少的词汇设为UNK（即unknown）。

# 生成数据字典 def create_dict(data_path, dict_path): with open(dict_path, 'w') as f: f.seek(0) f.truncate() dict_set = set() # 读取全部数据 with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 把数据生成一个元组 for line in lines: content = line.split('\t')[-1].replace('\n', '') for s in content: dict_set.add(s) # 把元组转换成字典，一个字对应一个数字 dict_list = [] i = 0 for s in dict_set: dict_list.append([s, i]) i += 1 # 添加未知字符 dict.txt = dict(dict_list) end_dict = {"<unk>": i} dict.txt.update(end_dict) # 把这些字典保存到本地中 with open(dict_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(str(dict.txt)) print("数据字典生成完成！",'\t','字典长度为：',len(dict_list))

这段代码是用于生成数据字典的。参数data_path是数据文件的路径，dict_path是字典文件的路径。在函数内部，首先清空字典文件...最后在字典中添加一个表示未知字符的"<unk>"，并将字典保存到本地。函数返回字典的长度。

def load_dataset(path, pad_size=32): contents = [] with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t') words_line = [] token = tokenizer(content) seq_len = len(token) if pad_size: if len(token) < pad_size: token.extend([PAD] * (pad_size - len(token))) else: token = token[:pad_size] seq_len = pad_size # word to id for word in token: words_line.append(vocab.get(word, vocab.get(UNK))) contents.append((words_line, int(label), seq_len)) return contents # [([...], 0), ([...], 1), ...]

接着，函数将 token 中的每个单词或字转换为其在词表 vocab 中的索引，如果词表中不存在该单词或字，则使用 UNK 的索引进行替换。最后，函数将处理好的数据以元组 (words_line, int(label), seq_len) 的形式...

def __getitem__(self, tokens): if not isinstance(tokens, (list, tuple)): return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk) return [self.__getitem__(token) for token in tokens]

具体来说，如果传入的tokens是单个token，那么直接返回该token在词表中对应的索引，如果该token不在词表中，则返回unk（即未知词）对应的索引。如果传入的tokens是一个list或tuple，则递归地查找每一个token对应的...

0秒中断次数', '外呼120秒以上次数', '外呼总次数', '外呼成功率', '外呼60秒中断率', '外呼拒接率', '外呼平均时长', '外呼总时长', 'label'] df_0['label'] = 0 #df_0.drop(columns=['质心距离']) # df_0['入网时长（月）'] = data_to_month(df_0, cfg_dict) # df_9 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_unk_std.pickle') # df_9 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_unk.pickle') df_9 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_unk/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_unk/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_9 = df_9.append(tmp) df_9.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否黑名单&免打扰', '证件性别', '证件年龄', '是否集团网用户', '是否校园用户', '是否双

首先，代码给 df_0 数据框添加了一个名为 'label' 的列，并将所有行的值都设置为 0。这可能是为了标记 df_0 中的样本为负例。 接着，代码创建了一个空的数据框 df_9。 然后，通过 os.walk 函数遍历指定目录下的...

unk-vendors.js:8693 [vue warn]: avoid mutating a prop directly since the val

unk-vendors.js:8693 [vue warn]: 避免直接突变一个 prop，因为这会导致你从父组件中接收的值也发生变化。 这个警告是Vue提供的，用来提醒开发者在使用组件时遵循一些最佳实践。在Vue中，父组件通过props将数据传递...

def build_dataset(config, ues_word): if ues_word: tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以空格隔开，word-level else: tokenizer = lambda x: [y for y in x] # char-level if os.path.exists(config.vocab_path): vocab = pkl.load(open(config.vocab_path, 'rb')) else: vocab = build_vocab(config.train_path, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(vocab, open(config.vocab_path, 'wb')) print(f"Vocab size: {len(vocab)}") def load_dataset(path, pad_size=32): contents = [] with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t') words_line = [] token = tokenizer(content) seq_len = len(token) if pad_size: if len(token) < pad_size: token.extend([PAD] * (pad_size - len(token))) else: token = token[:pad_size] seq_len = pad_size # word to id for word in token: words_line.append(vocab.get(word, vocab.get(UNK))) contents.append((words_line, int(label), seq_len)) return contents # [([...], 0), ([...], 1), ...] train = load_dataset(config.train_path, config.pad_size) dev = load_dataset(config.dev_path, config.pad_size) test = load_dataset(config.test_path, config.pad_size) return vocab, train, dev, test

这段代码定义了一个函数用于加载数据集。它的输入参数包括一个配置对象和一个布尔值，表示是否使用词级别的分词器。如果使用单词级别的分词器，就将句子按照空格分割成单词；否则，将句子分割成单个字符。...

def process_data(data: List[Tuple[List[str], List[str]]], word2id: Dict[str, int]) -> List[Tuple[List[int], List[int]]]: """数据处理函数""" return [(torch.tensor([word2id.get(word, word2id["[UNK]"]) for word in text]), torch.tensor([int(label) for label in labels])) for text, labels in data]

这是一个数据处理函数，输入是一个由文本和标签组成的列表，以及一个字典将单词映射到其对应的ID。输出是一个新的元组列表，其中文本和标签都被转换为ID。具体来说，对于每个文本和标签对，程序将单词替换为其对应的...

for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t') words_line = [] token = tokenizer(content) seq_len = len(token) if pad_size: if len(token) < pad_size: token.extend([PAD] * (pad_size - len(token))) else: token = token[:pad_size] seq_len = pad_size # word to id for word in token: words_line.append(vocab.get(word, vocab.get(UNK))) contents.append((words_line, int(label), seq_len))

这段代码是用来将文本内容转换为模型可以处理的格式，即将文本内容转换为 id 的形式，并将其存储到列表中。代码首先使用 tokenizer 将文本内容转换为词语列表，然后使用 vocab 将每个词语转换为对应的 id。...

def build_vocab(file_path, tokenizer, max_size, min_freq): vocab_dic = {} with open(file_path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content = lin.split('\t')[0] for word in tokenizer(content): vocab_dic[word] = vocab_dic.get(word, 0) + 1 vocab_list = sorted([_ for _ in vocab_dic.items() if _[1] >= min_freq], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:max_size] vocab_dic = {word_count[0]: idx for idx, word_count in enumerate(vocab_list)} vocab_dic.update({UNK: len(vocab_dic), PAD: len(vocab_dic) + 1}) return vocab_dic

这段代码定义了一个函数 build_...在这里，函数还添加了两个特殊的词汇 UNK 和 PAD，用于表示未知词汇和填充词汇，这两个词汇的索引分别为词表的大小和词表大小加一。 最后，函数返回构建好的词表 vocab_dic。
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开源海盗游戏《unk》推出首个版本

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