Проверка клиентской формы с использованием ванильного JavaScript

Введение Большинство современных веб-приложений потребуют от вас заполнения формы в какой-то момент, будь то приложение для онлайн-банкинга или служба потоковой передачи музыки. А поскольку конечным пользователям никогда нельзя доверять, нам нужно защитить наше приложение от ошибок, чтобы оно обнаруживало, когда введенные данные неверны, и возвращало их пользователю с соответствующим сообщением (об ошибке). Проверка формы - это метод, используемый для предотвращения предоставления пользователями данных, не соответствующих требованиям приложения. Exa

Проверка угловой формы

Введение Одной из наиболее распространенных функций любого веб-приложения является предоставление пользователям формы для ввода некоторых данных. Вы используете формы ежедневно для входа в систему, регистрации, размещения заказов и т. Д. Обработка вводимых пользователем данных перед проверкой может иметь серьезные последствия. Вы можете в конечном итоге сохранить недопустимые данные, такие как неправильная дата, адрес электронной почты, возраст и т. Д. Это также может быть проблемой безопасности из-за атак, таких как межсайтовый скриптинг [https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-site_scripting] (XSS). Традиционный способ проверки HTML

Проверка формы флакона с помощью WTForms

Введение Проверка формы - один из наиболее важных компонентов ввода данных в веб-приложениях. Пользователи могут совершать ошибки, некоторые - злонамеренные. С помощью проверки ввода мы защищаем наше приложение от неверных данных, влияющих на бизнес-логику, и от злонамеренного ввода, предназначенного для нанесения вреда нашим системам. Попытка обработать непроверенные вводимые пользователем данные может вызвать неожиданные / необработанные ошибки, если не сбой сервера. В этом контексте проверка данных означает проверку входных данных и проверку их соответствия определенным ожиданиям или критериям.

Прогнозирование временных рядов с использованием LSTM с PyTorch в Python

Данные временных рядов, как следует из названия, представляют собой тип данных, который изменяется со временем. Например, температура в 24-часовом периоде времени, цена на различные продукты в месяц, курс акций конкретной компании за год. Расширенные модели глубокого обучения, такие как сети долгосрочной краткосрочной памяти [https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory] (LSTM), способны фиксировать закономерности в данных временных рядов и, следовательно, могут использоваться для создания прогнозы относительно будущей тенденции

Программирование с ограничениями с помощью Python-constraint

Введение Первое, что мы должны понять, имея дело с программированием в ограничениях, - это то, что образ мышления сильно отличается от нашего обычного мышления, когда мы садимся писать код. Программирование с ограничениями - это пример парадигмы декларативного программирования, в отличие от обычной императивной парадигмы, которую мы используем большую часть времени. > Что такое парадигма программирования? Парадигма означает «пример» или «образец» чего-либо. Парадигма программирования часто описывается как

Простое НЛП в Python с TextBlob: обнаружение N-граммов

Введение Постоянный рост объема данных в Интернете создает потребность в инструментах для обработки текстовой информации. Более того, очень важно, чтобы этот инструмент анализа текста мог реализовывать решения как для низкоуровневых, так и для высокоуровневых задач НЛП, таких как подсчет частот слов, вычисление анализа тональности текстов или обнаружение закономерностей во взаимосвязях между словами. TextBlob [https://textblob.readthedocs.io/en/dev/] - отличная легкая библиотека для широкого спектра задач НЛП.

Простое НЛП в Python с TextBlob: токенизация

Введение Объем текстовых данных в Интернете значительно увеличился за последние десятилетия. Нет сомнений в том, что обработка такого количества информации должна быть автоматизирована, и пакет TextBlob [https://textblob.readthedocs.io/en/dev/] является одним из довольно простых способов выполнения NLP - обработки естественного языка. Он предоставляет простой API для погружения в общие задачи обработки естественного языка (NLP), такие как тегирование части речи, извлечение именных фраз, токенизация и т. Д.

Профили загрузки Spring для сред DEV и PROD

Эта статья относится к сайтам, созданным с помощью среды Spring Boot, с использованием Apache Maven в качестве инструмента сборки. Чтобы продемонстрировать, как работают профили, мы рассмотрим пример использования Google Analytics и Диспетчера тегов Google для отслеживания показателей сайта. Я использую этот метод для своего веб-сайта Initial Commit [https://initialcommit.com], который построен с использованием Spring Boot, механизма шаблонов Thymeleaf и размещен на AWS Elastic Beanstalk. Что такое профили загрузки Spring? Один из основных принципов дизайна behi

Процессоры языков программирования

Введение В настоящее время большинство программ написано на языках высокого уровня, таких как C, Java или Python. Эти языки предназначены больше для людей, чем для машин, поскольку они скрывают от программиста некоторые аппаратные детали конкретного компьютера. Проще говоря, языки высокого уровня упрощают задание компьютеру, что ему делать. Однако, поскольку компьютеры понимают инструкции только в машинном коде (в форме единиц и нулей), мы не можем должным образом взаимодействовать с ними без какой-либо передачи.