DFA算法:即确定有穷自动机,简单点说就是,它是是通过event和当前的state得到下一个state,即event+state=nextstate.理解为系统中有多个节点,通过传递进入的event,来确定走哪个路由至另一个节点,而节点是有限的. 废话不多说,直接贴上代码: import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamRe

using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace SensitiveWordFilter { public class SensitiveWord { private static readonly char IsEndChar = '$'; /** * 初始化敏

参考文档 http://blog.csdn.net/chenssy/article/details/26961957 敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正

Java实现DFA算法进行敏感词过滤 封装工具类如下: 使用前需对敏感词库进行初始化: SensitiveWordUtil.init(sensitiveWordSet); package cn.swfilter.util; import java.util.*; /** * 敏感词处理工具 - DFA算法实现 * * @author sam * @since 2017/9/4 */ public class SensitiveWordUtil { /** * 敏感词匹配规则 */ public

参考文档 http://www.hankcs.com/program/algorithm/implementation-and-analysis-of-aho-corasick-algorithm-in-java.html 简介 Aho-Corasick算法简称AC算法,通过将模式串预处理为确定有限状态自动机,扫描文本一遍就能结束.其复杂度为O(n),即与模式串的数量和长度无关. 思想 自动机按照文本字符顺序,接受字符,并发生状态转移.这些状态缓存了“按照字符转移成功(但不是模式串的结尾)”.“

DFA 算法是通过提前构造出一个 树状查找结构,之后根据输入在该树状结构中就可以进行非常高效的查找. 设我们有一个敏感词库,词酷中的词汇为:我爱你我爱他我爱她我爱你呀我爱他呀我爱她呀我爱她啊 那么就可以构造出这样的树状结构: 设玩家输入的字符串为:白菊我爱你呀哈哈哈 我们遍历玩家输入的字符串 str,并设指针 i 指向树状结构的根节点,即最左边的空白节点:str[0] = '白' 时,此时 tree[i] 没有指向值为 '白' 的节点,所以不满足匹配条件,继续往下遍历str[1] = '菊',同

小Alan在最近的开发中遇到了敏感词过滤,便去网上查阅了很多敏感词过滤的资料,在这里也和大家分享一下自己的理解. 敏感词过滤应该是不用给大家过多的解释吧?讲白了就是你在项目中输入某些字(比如输入xxoo相关的文字时)时要能检 测出来,很多项目中都会有一个敏感词管理模块,在敏感词管理模块中你可以加入敏感词,然后根据加入的敏感词去过滤输 入内容中的敏感词并进行相应的处理,要么提示,要么高亮显示,要么直接替换成其它的文字或者符号代替. 敏感词过滤的做法有很多,我简单描述我现在理解的几种: ①查询数据库

最近网站需要在评论.投稿等地方过滤敏感词汇,于是在网上查找了相关教程,特此整理分享. 关于DFA算法,详细的可以去http://blog.csdn.net/u013378306/article/details/52764955 看看. 在这纪录下如何配合js验证控件validate来使用它: 首先把工具类导入到项目中: package com.test.util; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io

[概述]做好一个web系统的安全运维,除了常规的防注入,防入侵等,还有一个检测并过滤敏感词,脏词..  这件事做得不好,轻则导致一场投诉或纠纷,重则导致产品被勒令关闭停运. 废话少说,先看下代码,可以拿过去直接使用. using Microsoft.VisualBasic; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; namespace

效果 C++实现的代码请移步: Github-cpp-dirtyfilter 用法和效果: int main() { std::vector<std::string> words = { // 字母 "FUCK", // 全大写 "FuCk", // 混合 "F&uc&k", // 特殊符号 "F&uc&&&k", // 连续特殊符号 "FUck"

面临敏感词过滤的问题,最简单的方案就是对要检测的文本,遍历所有敏感词,逐个检测输入的文本是否包含指定的敏感词. 很明显上面这种实现方法的检测时间会随着敏感词库数量的增加而线性增加.系统会因此面临性能和CPU消耗的问题. 一.基于DFA敏感词算法解析 在计算理论中,确定有限状态自动机或确定有限自动机(deterministic finite automaton, DFA)是一个能实现状态转移的自动机,是表示有限个状态及在这些状态间转移和动作等行为的数学模型. 对于一个给定的属于该自动机的状态和一个

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

项目目录结构如下: 其中resources资源目录中: stopwd.txt :停顿词,匹配时间直接过滤. wd.txt:敏感词库. 1.WordFilter敏感词过滤类: package com.skyer.sensitivewdfilter; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; impor

原文:http://www.open-open.com/code/view/1435214601278 import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Map; import

html: <textarea rows="10" cols="100" id="myDiv"></textarea> <button id="getFile" onclick="yz()">校验文字</button> js: //禁止多次请求 let stRs=sessionStorage.getItem('stRs')?sessionStorage.get

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

本篇介绍DBoW2算法原理介绍,下篇介绍DBoW2的应用. DBow2算法 DBow2是一种高效的回环检测算法,DBOW2算法的全称为Bags of binary words for fast place recognition in image sequence,使用的特征检测算法为Fast,描述子使用的是brief描述子,(TODO:和DBow的区别在哪里?)是一种离线的方法. 二进制特征(ORB特征):Fast特征点+Brief描述子 (Hamming distance) 256bits的

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同时也是图象分割所依赖的重要特征,边缘检测主要是图象的灰度变化的度量.检测和定位,自从1959提出边缘检测以来,经过五十多年