fuzzy commitment 和fuzzy vault

【fuzzy commitment 和fuzzy vault】的更多相关文章

fuzzy commitment 和fuzzy vault

Alice,这位令人惊异的魔术天才,正表演关于人类意念的神秘技巧.她将在Bob选牌之前猜中Bob将选的牌!注意Alice在一张纸上写出她的预测.Alice很神秘地将那张纸片装入信封中并封上.就在人们吃惊之时Alice将封好的信封随机地递给一观众."取一张牌,Bob,任选一张".他看了看牌而后将之出示给Alice和观众.是方块7.现在Alice从观众那里取回信封,并撕开它.在Bob选牌之先写的预测,也是:方块7!全场欢呼! 这个魔术的要点在于,Alice在戏法的最后交换了信封.然而,密码…

Data Flow ->> Fuzzy Lookup & Fuzzy Grouping

这两个任务的作用是数据清洗(Data Cleansing). Fuzzy Lookup通过引用另外一张数据库表或者索引来进行相似值匹配.这种组件对于标准化和查找可能错误的客户端数据非常有用.例如像地址或者像城市名这种属性栏位非常有用. Fuzzy Lookup不仅会输出它的匹配值,同时还会输出similarity和confidence两个属性列.similarity用一个0到1之间的浮点值来表示匹配对间值得相似度.比如Jerry Chan和Jerry Chen的相似度可能是0.89.而对于Con…

Umbraco Examine 实现Fuzzy search

在Umbraco examine search项目开发中,有一个需求, 就是intercom 和 intercoms需要返回同样的结果也就是说搜索intercom 时, 能返回包含intercom和intercoms的结果搜索intercoms时,能返回包含intercom和intercoms的结果在网上搜索了一下,发现需要使用Fuzzy Search 使用Fuzzy Search 又有两种方式: 一种是IExamineValue, 因为SearchTerm.Fuzzy(0.1f) 返回…

elasticsearch-查询基础篇

elasticsearch的查询有两部分组成:query and filter. 两者的主要区别在于:filter是不计算相关性的,同时可以cache.因此,filter速度要快于query. 先记录一下es提供的各种query. 以下内容只为当做读书笔记,更多详细细节请参见http://www.elasticsearch.org/guide/ 第一部分:query 在需要full-text-search和需要计算相关性的情况下,用query.而filter满足不了需求. (1)match qu…

Elasticsearch学习笔记（一）

批量建索引: curl -s -XPOST 'localhost:9200/_bulk' --data-binary @documents.json 查看索引mappingmyindex/_mapping 分页: from.size 返回版本: "version": true 利用得分限制结果集: "min_score": 0.75 "fields":* 返回所有字段 _source字段: 请求一个没有存储的字段时,这个字段将从_source字…

js+css3文字模糊代码

在写文字模糊的时候要理清自己的思路,根据以下的步骤来: 对你要模糊的文字进行布局 <body style="background:#ccc;"> <ul class="con"> <li><h2>我是box1</h2></li> <li><h2>我是box2</h2></li> <li><h2>我是box3</h2&g…

SSIS：控件清单

Control Flow 控制流程 Containers 容器 For Loop Container Foreach Loop Container Sequence Container Core Task 核心任务 Data Flow Task Other Task 其他任务 Analysis Services Execute DDL Task Analysis Services Processing Task Back Up Database Task Bulk Insert Task CDC…

elasticsearch-查询的基本语法

elasticsearch的查询有两部分组成:query and filter. 两者的主要区别在于:filter是不计算相关性的,同时可以cache.因此,filter速度要快于query. 先记录一下es提供的各种query. 以下内容只为当做读书笔记,更多详细细节请参见http://www.elasticsearch.org/guide/ 第一部分:query 在需要full-text-search和需要计算相关性的情况下,用query.而filter满足不了需求. (1)match qu…

Oracle 10g 数据文件的第一个数据块结构

一.数据文件的第一个数据块结构kcvfh BBED> set file 1 FILE# 1 BBED> set block 1 BLOCK# 1 --查看第一个数据块的整体结构 BBED> map /v File: /u01/app/oracle/oradata/ORCL/datafile/o1_mf_system_bc7ld3sf_.dbf (1) Block: 1 Dba:0x00400001 ---------------------------------------------…

Lucene 搜索功能

搜索过程图解: 主要 API: IndexSearcher: //所有搜索都通过 IndexSearcher 进行,他们将调用该类中重载的 search() 方法 Query: //封装某种查询类型的具体子类,Query 实例将会被传递给 IndexSearcher 的 search() 方法 QueryParser: //将用户输入的查询表达式处理成各种具体的 Query 对象 TopDocs: //保存由 IndexSearcher.…

数学类杂志SCI2013-2014影响因子

ISSN Abbreviated Journal Title Full Title Category Subcategory Country total Cites IF 2013-2014 IF 2012-2013 IF 2011-2012 IF 2010-2011 IF 2009-2010 IF 2008-2009 IF 2007-2008 5-Year Impact Factor Immediacy Index Articles Cited Half-Life Eigenfa…

CG&Game资源（转）

cg教程下载: http://cgpeers.com http://cgpersia.com http://bbs.ideasr.com/forum-328-1.html http://bbs.ideasr.com/forum-337-1.html (杂志&期刊) http://www.rr-sc.com/ http://forum.gfxnews.orghttp://rutracker.org www.9iv.com http://www.ccgtv.cn/ 资讯 http://ww…

BI之SSIS入门最新版Visual Studio调试技巧

简介最近公司业务需要用到BI SSIS,SSIS是什么?"SSIS是Microsoft SQL Server Integration Services的简称,是生成高性能数据集成解决方案(包括数据仓库的提取.转换和加载 (ETL) 包)的平台. "SQL Server Integration Services (SSIS) 提供一系列支持业务应用程序开发的内置任务.容器.转换和数据适配器.您无需编写一行代码,就可以创建 SSIS 解决方案来使用 ETL 和商业智能解决复杂的业务问题,…

Data Visualization – Banking Case Study Example (Part 1-6)

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share banking case1 http://ucanalytics.com/blogs/data-visualization-case-study-banking/ A…

ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR GAMES (Ian Millington / John Funge 著)

相关网站:http://www.ai4g.com PART I AI AND GAMESCHAPTER1 INTRODUCTIONCHAPTER2 GAME AIPART II TECHNIQUESCHAPTER3 MOVEMENTCHAPTER4 PATHFINDINGCHAPTER5 DECISION MAKINGCHAPTER6 TACTICAL AND STRATEGIC AICHAPTER7 LEARNINGCHAPTER8 BOARD GAMESPART III SUPPORTING…

ElasticSearch 2 (26) - 语言处理系列之打字或拼写错误

ElasticSearch 2 (26) - 语言处理系列之打字或拼写错误摘要我们喜欢在对结构化数据(如:日期和价格)做查询时,结果只返回那些能精确匹配的文档.但是,好的全文搜索不应该有这样的限制.相反,我们可以扩大范围,包括更多可能匹配的词语,使用相关度评分将更匹配的文档放置在结果集的顶部. 事实上,只做精确匹配的全文搜索很有可能会让用户失望,难道我们不希望搜索 "quick brown fox" 可以匹配到包含 "fast brown foxes" 的文档,…

第三百六十五节，Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询

第三百六十五节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询 1.elasticsearch(搜索引擎)的查询 elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据查询分类: 基本查询:使用elasticsearch内置的查询条件进行查询组合查询:把多个查询条件组合在一起进行复合查询过滤:查询同时,通过filter条件在不影响打分的情况下筛选数据 2.elasticsearch(搜索引擎)创建…

query_string查询支持全部的Apache Lucene查询语法低频词划分依据模糊查询 Disjunction Max

3.3 基本查询3.3.1词条查询词条查询是未经分析的,要跟索引文档中的词条完全匹配注意:在输入数据中,title字段含有Crime and Punishment,但我们使用小写开头的crime来搜索:因为Crime一词在建立索引时已经变成了crime. { "query": { "term": { "title": "crime" } }} 在词条查询汇总可包含加权属性,影响给定词条的重要程度 { "query&…

awesome-modern-cpp

Awesome Modern C++ A collection of resources on modern C++. The goal is to collect a list of resouces to help people learn about and leverage modern C++11 and beyond. Contributing To add, remove or change things on the list: please submit a pull requ…

四十四 Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本查询

1.elasticsearch(搜索引擎)的查询 elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据查询分类: 基本查询:使用elasticsearch内置的查询条件进行查询组合查询:把多个查询条件组合在一起进行复合查询过滤:查询同时,通过filter条件在不影响打分的情况下筛选数据 2.elasticsearch(搜索引擎)创建数据首先我们先创建索引.表.以及字段属性.字段类型.添加好数据注意:一般我们中文使用ik_max_word中文分词…

常用的Elasticseaerch检索技巧汇总

本篇博客是对前期工作中遇到ES坑的一些小结,顺手记录下,方便日后查阅. 0.前言为了讲解不同类型ES检索,我们将要对包含以下类型的文档集合进行检索: . title 标题: . authors 作者: . summary 摘要: . release data 发布日期: . number of reviews 评论数. 首先,让我们借助 bulk API批量创建新的索引并提交数据. PUT /bookdb_index { }} POST /bookdb_index/book/_bulk { }…

C# 对接腾讯企业邮接口----get/post请求

在无所知之的情况下.来了一个对接接口的任务,没办法,只能根据前端时候的经验硬着头皮上了,随后又整理了一下写的方法,主要包括了部门的创建.更新.删除.查找.然后他们的前提是token的获取首先HTTPHelper类 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.IO; using Sys…

ElasticSearch全文搜索引擎

一.ElasticSearch简介 1.1 什么是ElasticSearch ElasticSearch简称ES,其中Elastic 从名字里我们可以知道,ES的特点就在于灵活的搜索,其实ES本身就是一个全文搜索引擎. 1.是一个开源你的高扩展的分布式全文搜索引擎. 2.它可以近乎实时的存储,然后检索数据,延迟很小. 3.本身扩展性很强,可以扩展到上百台服务器(分布式搜索),处理PB级别的数据. 4.ES使用java开发,底层是基于Lucene作为核心来实现所有索引和搜索功能的,提供了…

Faker伪数据生成

版本信息:Faker==3.0.0factory-boy==2.12.0 provider: # encoding=utf-8 import randomfrom faker.providers import BaseProvider class NumProvider(BaseProvider): def num(self): # ri = self.randomInt() # return str(ri()) return '123aaaaa' def randomInt(self): re…

ElasticSearch 7.x 学习

目录 ElasticSearch 7.x 一.前言 1.1.正向索引和倒排索引 1.1.1.正向索引 1.1.2.倒排索引二.安装三.ES 基本概念 3.1.索引 3.2.文档 3.4.mapping 3.5.DSL 3.6 传统关系型数据库和 ES 的对比四 4.1.基本 CRUD 4.2.ES 的 URI 查询五.Analysis 5.1.内置分词器 5.2.内置分词器使用示例六.ResquestBody 深入探索 6.1.term 查询 1.term 和 terms(不进行分词处…

FingerPrint Fuzzy Vault Matlab实践

本文实践了指纹识别生物特征识别研究论文A Fuzzy Vault Scheme的算法部分.原文请查看以下链接: Juels, A. & Sudan, M. Des Codes Crypt (2006) 38: 237. doi:10.1007/s10623-005-6343-z 准备知识: 1.有限域/伽罗华域(Galois Field,GF) 2.RS编码和纠错算法RS(Reed-Solomon)码 3.多项式构建和重构 4.模糊保险箱Fuzzy Vault 5.Talk is cheap,s…

Fuzzy Probability Theory---(3)Discrete Random Variables

We start with the fuzzy binomial. Then we discuss the fuzzy Poisson probability mass function. Fuzzy Binomial Let $E$ be a non-empty, proper subset of $X=\{x_1,x_2,x_3,...,x_n\}$. Let $P(E)=p$ so that $P(E^{'})=1-p$ where $p\in (0,1)$. Suppose we hav…

Fuzzy Probability Theory---(2)Computing Fuzzy Probabilities

Let $X=\{x_1,x_2,...,x_n\}$ be a finite set and let $P$ be a probability function defined on all subsets of $X$ with $P(\{x_i\})=a_i,~1\leq i \geq n,~0<a_i<1$ for i and $\sum^{n}_{i=1}=1$. $X$ together with $P$ is a discrete (finite) probability dis…

matlab中使用fuzzy工具箱

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化.模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便.下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器. 首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口. 下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计. 1．确定模糊控制…

The Robust Fuzzy C-means

摘要: 基于FCM的在图像处理方面对噪声敏感的不足,本文通过引入空间模型建立空间模糊C均值聚类提高算法的鲁棒性,在此基础上,结合抑制式对算法进一步优化.最后,给图像加不同程度的噪声,通过MATLAB编程,分析比较各个算法的迭代次数.迭代时间.错误率以及均方根误差判断算法的优劣. 一空间模糊聚类概述之前对FCM做了简单介绍,通过实验发现其有一定的缺点,为此我们需要对算法进行一系列的优化,今天主要来分析一下空间模糊聚类,改善算法的鲁棒性. 1. FCM 在之前对FCM已经做过介绍,在此不再赘述…