今天花了一些时间搭了一个博客系统,虽然并没有相关于界面的美化,但是发布是没问题的. 开发环境 操作系统:windows 7 64位 Django: 1.96 Python:2.7.11 IDE: PyCharm 2016.1 功能篇 既然是博客系统,发布的自然是博客了.让我们想想,一篇博客有什么属性.所以我们要有能添加博客,删除博客,修改博客,以及给博客发评论,贴标签,划分类等功能. 关系分析 属性 博客:标题,内容. 标签:标签名 分类:分类的名称 评论:评论人,评论人email,评论内容 关…

很久之前就想做一个车载相关的app.需要实现如下功能: (1)每0.2秒更新一次当前车辆的最新速度值. (2)可控制性记录行驶里程. (3)不连接网络情况下获取当前车辆位置.如(北京市X区X路X号) (4)实时快速获取车辆运动方向. (5)获取当前太空卫星数量以及GPS状态. 以上功能不需要连接网络.不需要开蓝牙.APP显示名字等可定制; 条件是有个大屏的Android系统车载导航. 好了.实现上面的第一步是需要一个汽车仪表盘的source.网上搜索了一下是有的,所以直接下载了:详细请点击: 搜…

这边文章先将可能的需求分析一下,设计出HBase表,下一步再開始编写client代码. TwiBase系统 1.背景 为了加深HBase基本概念的学习,參考HBase实战这本书实际动手做了这个样例. 2.需求 这是一个用户推特系统,用户登陆到系统.须要维护用户的基本信息.然后用户能够发帖和其它用户进行互动.用户之间能够相互关注.用户能够浏览关注用户的推文等等. 这是一个比較简单的推特系统.不考虑用户之间的私信,用户评论推特等功能. 3.概要设计 3.1表设计 首先须要设计三个表:用户表.推特表以…

前提知识: Linux内核.Linux 进程和文件数据结构.vmcore解析.汇编语言 问题背景: 这个问题出自项目的一个安全模块,主要功能是确定某进程是否有权限访问其正在访问的文件. 实现功能时,需要在内核里通过扫描该进程打开的文件表,获取文件的路径,和安全模块里配置的可访问文件的进程白名单进行匹配: 模块会一直到搜索到进程pid为1的进程,也就是init进程.在访问中间某个父进程的文件表时,出现struct task_struct的files指针为空的情况, 导致系统异常复位. 下面就是这次…

如何构建与选择异常检测算法中的features 如果我的feature像图1所示的那样的正态分布图的话,我们可以很高兴地将它送入异常检测系统中去构建算法. 如果我的feature像图2那样不是正态分布的话,虽然我们也可以很好的运行算法,但是我们通常会使用一些转换方法,使数据看下来更像高斯分布,这样算法会工作得更好. 给出上图中下面的这个数据集,可以对其进行一个求对数的转换,这样可以得到一个更像高斯分布的图,这样我们就可以评估出u和σ2了. 在octave里面使用hist来画柱状图,默认是10个柱…

异常检测算法先是将一些正常的样本做为无标签样本来学习模型p(x),即评估参数,然后用学习到的模型在交叉验证集上通过F1值来选择表现最好的ε的值,然后在测试集上进行算法的评估.这儿用到了带有标签的数据,那么为什么不直接用监督学习对y=1和y=0的数据进行学习呢?而是要用到异常检测算法(先对无标签数据进行建模(当成无标签数据,其实都是正常的样本)). 异常检测与监督学习有哪些区别? 异常检测系统中一般正例样本(即异常的样本)很少(一般0-20个或者50个,50也是很常见的),这些异常样本用于交叉验证…

一.开发与评价一个异常检测系统 异常检测算法是一个非监督学习算法,意味着我们无法根据结果变量…

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model…

在上篇博文中介绍了网络服务异常检测的大概,本篇将详细介绍SVDD和Isolation Forest这两种算法 1. SVDD算法 SVDD的英文全称是Support Vector Data Description,又称为支持向量数据描述,它是由Tax和Duin提出的一种单分类算法,它起源于V.VapniH的支持向量机.它计算围绕具有一组最小体积的球形决策边界对象,可以用于新奇检测或异常检测,检测从给定数据集中偏离的对象.通过使用不同的内核,SVDD可以获得更灵活和更准确的数据描述,通过区分由训练…

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red…