一. 项目简介 与 使用说明 体验网站(适配手机端): http://www.zhuchangwu.com 项目基于 Spring Cloud .Vue 构建,平台针对需要维权的用户而设计,主要提供如下三个功能模块. 一.提供问答服务模块. 用户可以在本模块中描述一句简短的话,系统将为用户推送出与用户描述相似的问题及答案. 二.罪名推断模块. 用户可以输入一个场景,系统将给用户推送出此场景可能触发的罪名,量刑区间,以及可能触发的法律法规. 三.相似判决文书查询模块. 用户可以将自己的判决文书输入…

SnowFlake算法原理介绍 在分布式系统中会将一个业务的系统部署到多台服务器上,用户随机访问其中一台,而之所以引入分布式系统就是为了让整个系统能够承载更大的访问量.诸如订单号这些我们需要它是全局唯一的,同时我们基本上都会将它作为查询条件:出于系统安全考虑不应当让其它人轻易的就猜出我们的订单号,同时也要防止公司的竞争对手直接通过订单号猜测出公司业务体量:为了保证系统的快速响应那么生成算法不能太耗时.而雪花算法正好解决了这些问题. SnowFlake 算法(雪花算法), 是Twitter开源的分…

参考美团文档:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. 性能测试数据: Snowflake算法核心 把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起. 41-bit的时间可以表示(1L<<41)/(1000L*3600…

根据容灾备份系统对备份类别的要求程度,数据库备份系统可以分为数据级备份和应用级备份.数据备份是指建立一个异地的数据备份系统,该系统是对原本地系统关键应用数据实时复制.当出现故障时,可由异地数据系统迅速恢复本地数据从而保证业务的连续性.应用级备份比数据备份层次更高,即在异地建立一套完整的.与本地数据库系统相当的备份数据库应用系统,同时备份本地数据.可以同本地应用系统互为备份,也可与本地应用系统共同工作,在灾难故障出现后,远程应用系统迅速接管或承担本地应用系统的业务运行.本文基于Rsync算法设计实…

SZhe_Scan碎遮:一款基于Flask框架的web漏洞扫描神器 天幕如遮,唯我一刀可碎千里华盖,纵横四海而无阻,是谓碎遮 --取自<有匪> 写在前面 这段时间很多时间都在忙着编写该项目,现在算是到了一个阶段性的终点,当然扫描器没有标题说的这么神,还有很多的不足需要完善和修补,也有自己很多想要添加的模块,和项目组成员一起加油长期维护该项目吧,算是给疫情在家的自己一个答案. 二旬已过,理想不灭 文章首发自悬剑微信公众号:https://mp.weixin.qq.com/s/oQPe29tX-w…

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式…

转载,http://blog.csdn.net/gamer_gyt 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处,谢谢 =====================================================================…

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式…

关键字(keywords):SVM 支持向量机 SMO算法 实现 机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的,能够先看一下入门的视频,对帮助理解非常实用的,然后再深入一点能够看看这几篇入门文章,作者写得挺具体,看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了,再然后买本<支持向量机导论>作者是Nello Cristianini 和 John Shawe-Taylor,电子工业出版社的.然后把书本后面的那个SMO算法实现就基本上弄懂了SVM是怎么一回事,最后再编写一个SVM库出来,比方说像libsvm等工具…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

区块链中的共识算法 在比特币公链架构解析中,就曾提到过为了实现去中介化的设计,比特币设计了一套共识协议,并通过此协议来保证系统的稳定性和防攻击性. 并且我们知道,截止目前使用最广泛,也是最被大家接受的共识算法,是我们先前介绍过的POW(proof of work)工作量证明算法.目前市值排名前二的比特币和以太坊也是采用的此算法. 虽然POW共识算法取得了巨大的成功,但对它的质疑也从来未曾停止过. 其中最主要的一个原因就是电力消耗.据不完全统计,基于POW的挖矿机制所消耗的电量是非常巨大的,甚至比…

分布式数据库已经进入了全面快速发展阶段.这种发展是与时俱进的,与人的需求分不开,因为现在信息时代的高速发展,导致数据量和交易量越来越大.这种现象首先导致的就是存储瓶颈,因为MySQL数据库实质上还是一个单机版本的数据库,而只要是单机,就必然会遇到的一个问题就是存储问题,因为存储是硬需求,而CPU和内存如果不够的话,只是性能不好,并不会直接否定方案或者架构. 存储问题的解决,其实我们每一家公司或者个人,都一直在努力着.解决方案大概有三个方面: 1.增大磁盘 这种方式应该是最直接.最简单的方案了,因…

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 首先很感觉这篇文章的作者,将这篇文章写的这么好.我呢,也是拿来学习,觉得太好,所以忍不住就进行了转载. 因为我个人现在手上也有个验证码识别的项目,只是难度高一些,不过看完后觉得收获不少. 这个后面可以优化,cnn(卷积神经网络),能处理的更好. 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于…

一.前沿导读 XNA是微软基于.Net部署的下一代3D/2D游戏开发框架,其实XNA严格来说类似下一代的DirectX,当然不是说XNA会取代DirectX,但是基于XNA我们对于面向XBOX360,WP等系列其他平台的移植成本非常的低(据说基于MONO在linux下XNA也可以运行3D DEMO,有试过的请点意见). 但是基于XNA的复杂程度我们自然也是可想而知的,所以在这里推荐第一款基于XNA的游戏引擎,Engine Nine. 二.Engine Nine介绍 Engine Nine是一款基…

在微信公众号看到一篇关于mycat的文章,觉得分析的很不错,给大家分享一下 三思!大规模MySQL运维陷阱之基于MyCat的伪分布式架构 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDExOTUyMg==&mid=2247484379&idx=1&sn=1e2cc2cf49a4060cfe0cadf4d4ed694e&chksm=fb3f5b56cc48d240214724d23d981d803413a8c138346bd26b49…

做机器学习的一定对支持向量机(support vector machine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子.他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent-SVM, structural-SVM等.这节先来看看SVM的理论吧,在(图一)中A图表示有两类的数据集,图B,C,D都提供了一个线性分类器来对数据进行分类?但是哪个效果好一些? (图一) 可能对这个数据集来说,三个的分类器都一样足够好了吧,但是其实不然,这个只是训练集,现实测试的样本…

基于zookeeper实现的分布式锁 2011-01-27 • 技术 • 7 条评论 • jiacheo •14,941 阅读 A distributed lock base on zookeeper. zookeeper是hadoop下面的一个子项目, 用来协调跟hadoop相关的一些分布式的框架, 如hadoop, hive, pig等, 其实他们都是动物, 所以叫zookeeper(本人歪歪). zookeeper其实是集群中每个节点都维护着一棵相同的树, 树的结构跟linux的目录结构的…

SVM是Support Vector Machine的缩写,中文叫支持向量机,通过它可以对样本数据进行分类.以股票为例,SVM能根据若干特征样本数据,把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种,从而实现预测股票涨跌的效果. 1 通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里,封装了SVM分类的相关方法,也就是说,我们无需了解其中复杂的算法,即可用它实现基于SVM的分类.通过如下SimpleSVMDemo.py案例,我们来看下通过SVM库实现分类的做法,以及相关方法的调用方式. 1 #!/…

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机…

前言 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务.Seata 将为用户提供了 AT.TCC.SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案.对于Seata不太了解的朋友,可以看下我之前写的文章: 微服务开发的最大痛点-分布式事务SEATA入门简介. AT模式 AT模式怎么理解 AT模式下,每个数据库被当做是一个Resource,Seata 里称为 DataSource Resource.业务通过 JDBC 标准接口访问数据库资源时,Se…

前言 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务.Seata 将为用户提供了 AT.TCC.SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案. 对于Seata不太了解的朋友,可以看下我之前写的文章: 微服务开发的最大痛点-分布式事务SEATA入门简介 微服务痛点-基于Dubbo + Seata的分布式事务(AT模式) TCC模式 TCC模式怎么理解 TCC(Try-Confirm-Cancel)实际上是服务化的两阶段提交协议,业务开发者需…

Svm(support Vector Mac)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性核非线性两大类.其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面,并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短. 一.基于最大间隔分隔数据 1.1支持向量与超平面 在了解svm算法之前,我们首先需要了解一下线性分类器这个概念.比如给定一系列的数据样本,每个样本都有对应的一个标签.为了使得描述更加直观,我们采用二维平面进行解释,高维…

基于SVM的字母验证码识别 摘要 本文研究的问题是包含数字和字母的字符验证码的识别.我们采用的是传统的字符分割识别方法,首先将图像中的字符分割出来,然后再对单字符进行识别.首先通过图像的初步去噪.滤波.形态学操作等一系列预处理过程,我们能够将图像中的噪点去除掉.为了将字符分割开来,我们利用Kmeans聚类算法对图像中的像素点聚成五类,分别代表五个字符,结果表明Kmeans算法的聚类准确度能够达到99.2%.对字符分割完成之后,我们采用支持向量机的算法对字符进行识别,通过调节参数能够使得准确率达到…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

今天,葡萄带你了解如何基于Vite+Vue3实现一套纯前端在线表格系统. 在正式开始项目介绍之前,首先咱们首先来介绍一下Vite和Vue3. Vue3 Vue是什么?大多前端开发者对这个词已毫不陌生了.三大框架孰优孰劣,众多开发者各抒己见,其中Vue以其"最简单.最易上手"的名号迅速积累了一大批粉丝,被广泛学习应用. 同Angular.React框架一样,Vue也是MVVM类型的框架,即数据驱动视图,在开发时我们只需要关注数据的变化即可.不同的是,Vue是一个更轻量级的框架,被设计为自…

sequence 基于雪花算法的增强版ID生成器 解决了时间回拨的问题 无需手动指定workId, 微服务环境自适应 可配置化 快速开始 依赖引入 <dependency> <groupId>io.github.mocreates</groupId> <artifactId>uid-generator</artifactId> <version>2.0-RELEASE</version> </dependency&g…

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率…

开发中,有时候,为了打造更好的用户体验,同时减轻服务器端的压力,需要对于一些如,手机号码,银行卡号,身份证号码进行格式校验 下面是判断银行卡号输入是否正确的代码(基于Luhn算法的格式校验): iOS代码: /** *  银行卡格式校验 * *  @param cardNo 银行卡号 * *  @return */ + (BOOL) checkCardNo:(NSString*) cardNo{ int oddsum = 0;     //奇数求和 int evensum = 0;    //偶…

本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处. 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的. 很多人说svm是目前最好的分类器,那我们就来看看我们的svm好在哪里. 一:初识svm 问题:用一条直线把下图的圆球和五角星分离开来. 解答:有N种分法,如下图: 附加题:找出最佳分类? 解答:如图: Exe me?鬼知道哪一条是最佳?? 等等这个最佳分类是不是等价于,地主让管家给两个儿子分地,是不是只要让两家之间一样多就可…

[面试思路拓展] 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势.各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? 传统的做法是提取1.2.3.4.5.7.9.13个单位时间的数据作为特征进行预测: 举个例子进行分析,比如每天都有口香糖的销量,那么如何通过几周的数据预测明天的数据, 就可以选择前1.2.3.4.5.7.14天的数据作为特征,从而预测明天的数据, 通过构建特征,再选择核函数进行预测,其中调参的参数…