论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机

1.概述 本课程的视频教程地址:<用户行为分析之分析与设计> 下面开始本教程的学习,本教程以用户行为分析案例为基础,带着大家对项目的各个指标做详细的分析,对项目的整体设计做合理的规划,让大家能通过本课程掌握Hadoop项目的分析与设计.该课程主要包含以下课时: 他们分别是:项目整体分析,项目指标与数据源分析以及项目整体设计.如下图所示: 首先我们来学习第一课时:<项目整体分析>. 2.内容 2.1 项目整体分析 本课时简述分析一个项目产生的背景,以及该项目能给企业带来那些良好的结果

如何利用Flink实现超大规模用户行为分析   各位晚上好,首先感谢大家参与我的这次主题分享,同时也感谢 InfoQ AI 前线组织这次瀚思科技主题月! 瀚思科技成立于 2014 年,按行业划分我们是一家安全公司.但和大家熟知的卖杀毒软件或者防火墙的传统安全公司不同.瀚思科技帮助各种中大型企业搭建安全大数据的分析平台,平台上应用的安全分析策略深度结合了多种机器学习算法,最终帮助企业定位与揭示各种安全问题.所以我们自己定位是一家安全 + 大数据 +AI 的公司. 言归正传,今天的分享主题是:基于

早些时候 Erda Show 针对微服务监控.日志等内容做了专场分享,很多同学听完后意犹未尽,想了解更多关于日志分析的内容.Erda 团队做日志分析也有一段时间了,所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情,希望对大家有所帮助. 日志分析平台其实是 Erda 微服务治理子平台下面的一个功能模块,那么今天我将从三个方面来展开分享: 日志分析平台出现的必要性: 日志分析平台架构设计: Erda 目前是怎么做的.做了哪些工作以及未来的发展方向. 日志分析平台的必要性 "微服务"这一概念

一 场景分析 用户行为分析应用的场景很多,像线上网站访问统计,线下客流分析(比如图像人脸识别.wifi探针等),比较核心的指标有几个: PV | UV | SD | SC 指标说明: PV(Page View):网站浏览量或者商场门店的访问量UV(Unique Visitor):独立访客数,即去重后的人数SD(Session Duration):单次会话停留时间SC(Session Count):会话次数 用户行为分析的原始数据通常是一系列时间离散数据,比如网站访问记录:用户在一个时间点访问了一

doubleclick cookie https://mp.weixin.qq.com/s/vZUj-Z9FGSSWXOodGqbYkA 揭密Google的网络广告技术:基于互联网大数据视角 原创: 曾剑平 互联网大数据处理技术与应用 2018-04-11 相信每个人在上网时都被各种网络广告所困扰,不断地消耗着我们的流量.如果稍微细心观察,或许会发现不同网站推送过来的广告也比较适合自己的偏好,看来其中的技术手段并非简单之事.涉及到互联网大数据技术包括:cookie.动态脚本.用户画像.用户行为分

用户 . 站点 . 组织架构 . 角色 . 用户组分别是:Users. Site. Organization. Role. UserGroups Users 用户是Liferay portal中的关键实体,分别和站点 / 组织架构 / 用户组相互关联: 用户是组织架构的一部分: 一个用户可以通过访问权限访问多个站点: 用户包含的权限有3种作用域: Site Specific Roles:站点级别 Organization specific Roles:组织架构级别 Regular (Portal

1.概述 本课程的视频教程地址:<用户行为分析之编码实践> 本课程以用户行为分析案例为基础,带着大家去完成对各个KPI的编码工作,以及应用调度工作,让大家通过本课程掌握Hadoop项目的编码.调度流程.下面我们来看看本课程有哪些课时,如下图所示: 首先,我们来学习第一课时:<Hadoop项目基础代码>. 2.内容 2.1 Hadoop项目基础代码 本课时介绍编写Hadoop基础代码及脚本,在前面搭建好的Hadoop项目工程上, 完成项目的基本代码的编写,以及一些注意事项,为编写核心

1.概述 本课程的视频教程地址:<项目工程准备> 本节给大家分享的主题如下图所示: 下面我开始为大家分享今天的第三节的内容——<项目工程准备>,接下来开始分享今天的内容. 2.内容 从本节开始,我们将进入到Hadoop项目的工程准备一节学习,本节课程为大家介绍的主要知识点有一下内容,如下图所示: 首先,我给大家介绍开发Hadoop项目的IDE和相关插件的使用,其内容包含的知识点如下图所示: 在开发Hadoop项目时,我们使用的开发语言时Java,编写Java的相关代码,都是在IDE

1.概述 本课程的视频教程地址:<Hadoop 回顾> 好的,下面就开始本篇教程的内容分享,本篇教程我为大家介绍我们要做一个什么样的Hadoop项目,并且对Hadoop项目的基本特点和其中的难点做有针对性的剖析,完成项目环境的基本配置,以及项目工程和Hadoop插件的相关准备等工作. 本课程主要包含以下课时,其内容如下图所示: 本节为大家分享的是第一节——<Hadoop 回顾>,下面开始今天的分享内容. 2.内容 从这节开始,我们将进入到Hadoop项目的实战学习,本节课程为大家介

很简单的sql 用户分析语句 :只要自定义简单的udf函数 获取统计时间createdatms字段的使用的日历类 add方法 和simpledateformat 将long类型的 定义多个重载方法 获取返回值int类型 或者long类型 进行时间判断即可 getdaybegin(天开始),比如2017-08-08这一天的createtime为15288888888888 获取到 152888880000(代表20170808 00:00:00)当天开始的凌晨 getWeekbegin,getMo

dbo是默认用户也是架构 dbo作为架构是为了更好的与2000兼容, 在2000中DataBaseName.dbo.TableName解释为:数据库名.用户名.表名, 在2005中DataBaseName.dbo.TableName解释为:数据库名.架构名.表名, 这样2000中的代码移植到2005中就不会报错(dbo在2005中是默认的架构,创建表时,如不指定架构,则默认为属于dbo为个架构). 在2000中: dbo 是 database owner 的缩写, 是数据库对象所有者SQL SE

Spring整合Shiro 权限 角色 用户关系分析 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 前置内容 之前我们学习了,使用注解的方式去完成权限的控制,当然,也是静态的,也就是说我们之前并没有与数据库交互: 所以,接下来就是,如果我们要依靠数据库来实现授权,说白了就是需要去数据库查找该用户是否拥有这项权限: 所以,这里我们可以想一下,既然已经用到数据库了,我们就可以联想到在数据库中,是不是有一个字段来专门保存权限呀: 这个时候,我们就需要想一个问题了,我们该如何去设计或

Java生鲜电商平台-用户管理的架构与实战 在电商后台中,用户管理是运营人员管理用户的模块.这里的用户区别于运营人员,会在权限的角色管理中分别阐述.这里的用户包含平台的一般用户,会员用户等.本文将分享一下用户管理模块的设计心得.在设计任何一个模块功能之初我们首先应该考虑的是谁使用我们的功能以及自身的业务架构,只有在想起出这两个基本问题之后,所设计的功能才能符合使用者的期望.     一.功能架构 在理解自身的业务之后,我们可以从运营同学那里了解一下用户管理的基本需求.包含用户列表查询,用户信息查

初学React Native,如果没有人指引,会发现好多东西无从下手,但当有人指引后,会发现其实很简单.这也是本人写这篇博客的主要原因,希望能帮到初学者. 本文不会介绍如何搭建开发环境,如果你还没有搭建,可参考这里的官方文档:https://react-native.org/doc/getting-started.html . 本文也不会介绍各种组件,太多了,可参考这里的官方文档:https://react-native.org/doc/components-and-apis.html . 本文

  CD商品订单数据的分析总结.根据订单数据(用户的消费记录),从时间维度和用户维度,分析该网站用户的消费行为.通过此案例,总结订单数据的一些共性,能通过用户的消费记录挖掘出对业务有用的信息.对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值,能达到举一反三的效果. 订单交易数据分析 目录 一.案例背景 二.案例目的 三.分析框架 imageimage 四.分析过程 4.1数据加载和初探 4.2消费概况分析 4.2.1时间维度分析消费情况(按月) 4.2.2用户维度分析消费情况 4.2.2.1个体消费

​什么是BI? BI(Business Intelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,分析利用企业已有的各种商用数据来了解企业的经营状况和外部环境,从而为企业的经营决策提供数据支撑. 什么是用户行为分析? 用户行为分析:在获得网站访问量最基本数据的情况下,对有关数据进行统计.分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据. 用户行

日志是分析线上问题的重要手段,通常我们会把日志输出到控制台或者本地文件中,排查问题时通过根据关键字搜索本地日志,但越来越多的公司,项目开发中采用分布式的架构,日志会记录到多个服务器或者文件中,分析问题时可能需要查看多个日志文件才能定位问题,如果相关项目不是一个团队维护时沟通成本更是直线上升.把各个系统的日志聚合并通过关键字链接一个事务处理请求,是分析分布式系统问题的有效的方式. ELK(elasticsearch+logstash+kibana)是目前比较常用的日志分析系统,包括日志收集(log

本次sprint主要完成的任务有对手机APP的UI界面的更新,同时对Azure客户端的部署进行了相应的学习和有关的程序设计.同时对于ALPHA release的用户反馈做出相应的分析以确定接下来工作的重点. 工作进度: 1. UI 的界面更新和完善工作主要由兆阳负责,主要是对APP中的自动标签和浏览布局进行了相应的改进.其中大部分与Sprint2中的界面有所区别,并且对整体的APP工作性能有了一些改善.相应的改进feature有如下: 1). 个人活动分类浏览: 其中将用户的各个照片依据内容,时

一. 概述 在生产数据库运行期间,有时我们需要查看当前用户会话状态或者是说数据库当前是否运行良好, 应用的场景比如:当运行的应用系统响应突然变慢时需要分析数据库的.或想分析当前的数据库是否繁忙,是否有长时间的等待, 又或者执行一个sql的回滚状态查看,想手动kill掉一个会话时 等等.都需要从当前的会话状态去分析. 这篇主要介绍sys.sysprocesses 函数,这里面包含了当前用户大量的信息,如会话进程有多少,等待时间,open_tran有多少事务,阻塞会话是多少等  整体内容更为详细是一

一.数据集 网站用户购物行为数据集2030万条,包括raw_user.csv(2000万条)和small_user.csv(30万条,适合新手) 字段说明: user_id 用户编号,item_id 商品编号,behavior_type 用户操作类型:1(浏览).2(收藏).3(加入购物车).4(购买) user_geohash 用户地理位置哈希值,在预处理中将其转化为province省份.item_category商品分类,time 用户操作时间 二.实验任务 安装Linux操作系统 安装关系