BART 的简单使用方法!

BART工具简介
BART是一款文件系统级的跟踪工具,用于快速获取系统的软件构成信息。它可以有效降低网络系统的管理成本,并通过比较不同时间点的系统内容变化来帮助管理员监控系统状态。

BART是在文件系统级的文件跟踪工具。使用BART工具使你能快速、容易和可靠地得到系统中的软件构成信息。使用BART能很大程度地减少网络系 统的管理成本。BART能够在目标系统软件目录的文件层执行检查操作。该实用程序可用于收集有关系统已安装了哪些内容的信息。BART还使你能够对已安装 的系统及系统内容随时间的变化情况进行比较。

举例说明:

# bart
Usage:
bart create [-n] [-R root] [-r rules|-]
bart create [-n] [-R root] [-I | -I filelist]
bart compare [-r rules|-] [-i keywords] [-p] control-manifest test-manifest
# bart create -R /etc/nfs
! Version 1.0
! Tuesday, May 26, 2009 (16:48:01)
# Format:
#fname D size mode acl dirmtime uid gid
#fname P size mode acl mtime uid gid
#fname S size mode acl mtime uid gid
#fname F size mode acl mtime uid gid contents
#fname L size mode acl lnmtime uid gid dest
#fname B size mode acl mtime uid gid devnode
#fname C size mode acl mtime uid gid devnode
/nfslog.conf F 388 100644 user::rw-,group::r--,mask:r--,other:r-- 41f1979c 0 3 e2ddd392685bad129e23420728ed6b2b
# bart create -I /etc/passwd /etc/shadow
! Version 1.0
! Tuesday, May 26, 2009 (16:48:25)
# Format:
#fname D size mode acl dirmtime uid gid
#fname P size mode acl mtime uid gid
#fname S size mode acl mtime uid gid
#fname F size mode acl mtime uid gid contents
#fname L size mode acl lnmtime uid gid dest
#fname B size mode acl mtime uid gid devnode
#fname C size mode acl mtime uid gid devnode
/etc/passwd F 962 100644 user::rw-,group::r--,mask:r--,other:r-- 4a1c5d66 0 3 d64b8b1a8a8c71cd54becbd8844a53f6
/etc/shadow F 522 100400 user::r--,group::---,mask:---,other:--- 4a1c5d66 0 3 32e602b671e9f44c68b55ad20b371e25
# ls -al /etc/passwd
-rw-r--r-- 1 root sys 962 May 26 16:21 /etc/passwd
# ls -al /etc/shadow
-r-------- 1 root sys 522 May 26 16:21 /etc/shadow
# bart create -R /etc >system1.control.1
# >/etc/henry
/etc/henry: cannot create
# rmdir /etc/henry
# bart create -R /etc >system1.control.1
# >/etc/henry
# bart create -R /etc >system1.control.2
# bart compare system1.control.1 system1.control.2
/henry:
add

# rm /etc/henry
# bart create -R /etc >system1.control.3
# bart compare system1.control.2 system1.control.3
/henry:
delete

### BART 模型介绍 BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,其设计目标是通过结合双向和自回归的语言建模方式来提升模型的生成能力和泛化性能。BART的预训练策略包括两个关键部分:一是使用掩码操作(Masking)来学习双向语言模型,二是使用排列操作(Permutation)来模拟自回归语言模型。这种创新的预训练方式使BART在多种自然语言处理任务中表现出色,尤其是在文本生成任务中[^1]。 BART模型的输入需要经过特定的预处理步骤,包括添加起始标记(`<s>`)和结束标记(`</s>`),以及对输入序列进行噪声扰动。噪声扰动的方法包括Token Masking(替换部分Token为特殊标记)、Token Deletion(直接删除部分Token)和Token Infilling(用特殊标记替换多个连续Token)等[^2]。这些操作模拟了文本的破坏过程,而BART的任务是重建原始文本,从而提升其去噪和生成能力。 在模型结构上,BART采用了标准的Transformer架构,包含编码器和解码器两部分。编码器负责处理被扰动的输入序列,解码器则基于编码器的输出进行自回归生成,逐步还原原始文本。此外,BART模型可以灵活地适配不同的任务,例如通过微调用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务。 ### BART 的应用场景 1. **文本摘要**:BART在生成式文本摘要任务中表现出色,能够从长文本中提取关键信息并生成简洁流畅的摘要。 2. **机器翻译**:通过将源语言编码为BART可处理的输入,BART可以用于多语言翻译任务,尤其适用于低资源语言对的翻译场景[^3]。 3. **问答系统**:BART可用于生成自然语言答案,支持开放域问答和基于文档的问答任务。 4. **文本补全与纠错**:由于其强大的去噪能力,BART可以用于文本补全、拼写纠错和语法修正等任务。 5. **对话系统**:BART可用于生成自然流畅的对话回复,提升聊天机器人的交互体验。 以下是一个使用Hugging Face Transformers库调用BART模型进行文本摘要的简单示例: ```python from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration # 加载预训练的BART模型和分词器 tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn") model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn") # 输入文本 input_text = "The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as 60 standard-sized storey buildings. It was the tallest man-made structure in the world from its completion in March 1887 until the Eiffel Tower in Paris opened in March 1889." # 编码输入 input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True) # 生成摘要 summary_ids = model.generate(input_ids, max_length=150, min_length=40, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True) summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True) print("Summary:", summary) ``` ###
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