AiTechYun 编辑：xiaoshan.xiang 想象一下，只需要用你的脸对准摄像头，不需要指纹扫描或触摸，就能解锁手机。它只会在没有任何用户干预的情况下自动并且完美地工作。...欺骗检测方法 某种安全形式应该成为所有人脸识别系统的标准。有许多不同的方法来应对这一挑战。反欺骗机制的最流行的最先进的解决方案包括: 人脸活性检测:一种对“活着”的测试脸进行分析的机制。...我们通过对现有的、有记录的方法进行交叉检查来验证我们的方法。 交叉检查1:图像质量评估 该解决方案是基于对原始图像与高斯滤波处理的图像进行比较。...交叉检查2:图像失真分析 四种不同的特征(镜面反射、模糊强度、颜色矩和颜色多样性)被用于分类。分类器是用多个模型构建的，每个模型都针对不同类型的欺骗攻击向量进行训练。...另外，3D欺骗的尝试可以通过额外的传感器来处理(例如深度传感器)。 安全问题是一个不断发展的问题，因为一旦新的保护方法被引入，攻击者就会不断寻找新的方法来破坏系统。
01 引言 MySQL根据不同的应用场景，支持的模糊搜索方式有多种，例如应用最广泛的可能是Like匹配和RegExp正则匹配，二者虽然用法和原理都很相似，但实际上匹配原则却不尽相同，其中Like要求模式串与整个目标字段完全匹配才检索该记录...Like主要支持两种通配符，分别是"_"和"%"，其中前者代表匹配1个任意字符，常用于充当占位符；而后者代表匹配0个或多个任意字符。从某种意义上讲，Like可看作是一个精简的正则表达式功能。...全文索引是MySQL中索引的一种，曾经仅在引擎为MyISAM的表中支持，从5.6版本开始在InnoDB中也开始支持全文索引，支持的字段格式包括CHAR、VARCHAR和TEXT。...('hello'); 实际上，MATCH(words) against('hello')返回的是字段words对目标字符"hello"的匹配程度：当不存在任何匹配结果时，返回0；否则，根据匹配次数的多少和位置先后返回一个匹配度...04 总结 本文探讨了MySQL中4中模糊查询方式，包括： Like通配符用于查询目标字段与模式串完全匹配的记录，且无法应用全文索引提高查询速度，但以特定字符开头的模糊查询比以"%"开头时速度提升明显
为了进行【合并】，最好有一个列，在一个表中包含唯一的值，在另一个表中可以有重复的记录，这被称为一对多关系结构，该结构是确保最终得到的结果与所期望的一致的最好方法。...现在将进入 Power Query 编辑器，在 “Sales” 表的右边有一列新表列，如图 10-4 所示。...【注意】 如果唯一的目标是识别左表中没有在右表中匹配的记录，就没有必要展开合并的结果。而且可以直接删除右边的列，因为无论如何每条记录都会返回空值。...在许多工具中，唯一的方法是返回并手动清理 “Products” 表。但对于 Power Query，有一种方法能够处理一些这种模糊性：即【使用模糊匹配执行合并】。...原因很简单：正在构建的是一个术语词典，每当遇到问题时，这个词典就会变得越来越强大。 【注意】 模糊匹配算法不仅存在于合并操作中，而且也在其他特性中出现，例如分组特征和最近的新特征（称为聚类值）。
1）图片去噪：算法采用去噪的算法是高斯模糊，先对输入图片进行一次高斯模糊处理。 2）构建高斯金字塔：高斯金字塔是把原图片经过连续变化尺度参数得到的一个图片组。...3）构建高斯差分金字塔：刚获得的模糊化后的高斯金字塔的每一层相邻两张图进行差分运算构建出差分金字塔。 4）提取空间极值点：通过对差分金字塔进行极值点分析，得到每张图的空间极值点。...因此在我们测试中往往会采用坐标点击的方法来进行规避，但却衍生出适配的问题。换了一台手机分辨率变化了，脚本就没法进行了。...因此笔者在考虑是否实现一个工具可以模拟小白用户进行点击操作、又能记录操作过的路径、又能在更大程度的把应用都点一遍。...判断是否跳转的标准是在点击前后分别进行图片对比，观察图片的相似度来判断，若相似度小于某个阈值（程序定义为0.8）则说明有跳转。
最好换一种实现方式，通过在index time做文章，选用合适的分词器，比如nGram tokenizer预处理数据，然后使用更廉价的term query来实现同等的模糊搜索功能。...在ES5.x+里，一定要注意数值类型是否需要做范围查询，看似数值，但其实只用于Term或者Terms这类精确匹配的，应该定义为keyword类型。...详尽原理参考：https://elasticsearch.cn/article/446 5.4 控制字段的返回 一是：数据建模规划的时候，在Mapping节点对于仅存储、是否构建倒排索引通过enabled...查看线程池的方法： 1GET /_cat/thread_pool 6.5 硬件资源的实时监控 排查一下慢查询时间点的时候，注意观察服务器的CPU, load average消耗情况，是否有资源消耗高峰，...和大数据量的业务场景有关，您可以通过几个简单的步骤优化查询： 启用慢速日志记录，以便识别长时间运行的查询 通过_profiling API运行已识别的搜索，以查看各个子查询组件的时间通过_profiling
生成fuzzers也可以更容易地深入到协议中，因为它可以构建有效的输入序列，对该通信的特定部分进行模糊处理。...看看目标进程是否消失了 与其附加一个调试器，你可以简单地看看在执行测试用例后，目标的进程ID是否仍然存在于系统中。如果进程消失了，它可能已经崩溃了。...你也可以用不同的方式测量代码覆盖率，比如按行、按基本块、按分支或按代码路径。 代码覆盖率对于模糊测试来说并不是一个完美的衡量标准，因为有可能在执行代码的同时并没有发现其中的漏洞。...尽管如此，某种形式的代码覆盖率测量可以让我们了解到你的Fuzzer在程序中触发了什么。特别是当你的模糊测试是完全黑箱的时候，你可能还不太了解程序的内部运作。...NodeFuzz NodeFuzz是一个基于node.js的网络浏览器线束，它包括仪器模块，可以从客户端获得更多信息。 AFL AFL是一个灰盒式的模糊测试工具，利用编译在目标代码中的仪器。
简介 在 Kibana 的搜索中，有一下三种方式进行搜索： KQL (Kibana Query Language) Lucene DSL：这种方式适用于使用 Kibana 中的 Dev Tools 数据类型...没有引号，您的查询将通过消息字段配置的分析器分解为 token，并且将匹配包含这些 token 的文档，而不考虑其出现的顺序。...，在模糊查询文章里查看）： image.png 也可以使用通配符 ？...来匹配任何一个字母（请注意这个在 KQL 中是没有的）： DestWeather:Sunn? image.png 可以使用正则表达式来进行搜索。...假如我们不知道我们的 OriginCountry 是 US 还是什么，我们知道后面的一个字母时 S，那么我们可以使用如下的方法来查询： DestCountry:/.S/ image.png
41、识别偏差，方差，和数据匹配误差 ---- 分享人：丁韩旭 假设人类在识别一只猫的任务上达到几乎完美的表现（≈0％误差），因此最佳误差率约为0％。...在上面的两个案例中，该算法仅遭受高可避免偏差或高方差问题。算法可能承受高可避免偏差，高方差和数据不匹配的任何子集。...例如，如果您没有任何方法来获得更多与验证集数据更匹配的训练数据，那么您可能没有明确的方法来提高性能。...更一般地说，有几种情况下，人工数据合成允许您创建一个与验证集合理匹配的庞大数据集。让我们使用猫图像检测器作为第二个例子。...在我们之前的语音识别示例中，是音频剪辑，是输出副本。 假设是“正确的”输出，但算法改为输出。 然后关键测试是测量。如果这种不等式成立，那么我们就把错误归咎于优化算法。
RedSearch索引通过提供精确的短语匹配、模糊搜索和数字过滤等功能增强了 2、实现特性 基于文档的多个字段全文索引 高性能增量索引 文档排序（由用户在索引时手动提供） 在子查询之间使用 AND 或...术语的模糊匹配是通过在术语周围加“%”来实现的，模糊匹配的最大LD为3， 确切的说这只是一种相识度查询，并非一般意义上的模糊搜索， 但是：如果仔细观察会发现通过精确匹配时不仅能够将完整value值查询出来而且还查询出其他处于文档某个位置的...由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。...由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。...由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
专用构建机器通常可以更好地加强安全，因为它们不需要运行Web浏览器、聊天软件或工程师日常工作所需的其他软件。 在软件工程中，没有任何解决方案是完全免费的，这也适用于工程工作站的安全保护。...然而，要确定一个项目是否实施了这些措施可能很困难。 Google推动的开源供应链安全方法包括鼓励项目采用并记录最佳构建实践。...监控需要是一个主动的过程,所以你可以在任何时间识别出是否正在运行易受攻击的代码或启用了活跃攻击的代码。 显然,软件清单(SBOM)是监控的一个重要方面。但SBOM到底应该包含什么呢?...假定我们通过某种方式理解了软件供应链和组成内容,还需要已知漏洞的数据库来检查软件是否存在这些漏洞。 对Go而言,我们创建和维护了一个漏洞数据库。配合我们的工具,我们可以扫描程序中的已知漏洞。...回到Go,我们有每个程序的SBOM和一个漏洞数据库,所以我们可以检查程序是否存在任何已知的漏洞。事实上,这基本上是我们所有人都同意SBOM的唯一用途。
视图里面保存的是 从表中取出数据所使用的SELECT语句（视图中的数据会随着原表的变化自动更新）。 查视图时，视图会在内部执行该SELECT语句并创建一张临时表。...语句> -- 从表中查数据的语句 多重视图（尽量避免使用） 在视图的基础上创建视图。...关联子查询 在子查询中添加 where子句 作用是用于对集合进行切分。...子查询内部设定的关联名称，只能在该子查询内部使用 谓词 谓词的返回值都是真值 LIKE 模糊查询 模糊匹配的符号： %： 表示任意字符 _： 表示任意一个字符 BETWEEN 范围查询。...谓词的作用就是“判断是否存在满足某种条件的记录”。 如果存在这样的记录就返回真（TRUE），如果不存在就返回假（FALSE）。 EXIST（存在）谓词的主语是“记录”。
RoadRunner 使用了一种名为 ACME 的匹配技术，用于寻找两个页面中的公共结构（对齐相似的标签并折叠不相似的标签），从标签生成包装器。...半结构化 Web 页面上的数据通常以具有规则且连续的模式的某种特定布局格式呈现。通过在目标网页中发现这样的模式，可以生成提取器。 通过对路径进行编码发现其中的重复模式。...通过聚类算法 Canopy 把有监督的训练变成无监督的训练，聚类用于识别训练集中内容结构相似的页面（目标是聚合来自同一网站的页面划分为同一集合） 缺点在于有些噪声块也可以为动态内容，无法对单页面进行识别...LF3 ：相邻的数据记录不重叠，任何两个相邻记录之间的空间相同。 外观特征（AFs）。这些功能捕获数据记录中的可视功能。...通过收集不同的模板，当有数据匹配的时候进行输出 本文方法包括四个主要步骤：可视化块树构建，数据记录提取，数据项提取和可视化包装器生成。
另请参见“评估和构建框架的教训”。 日志记录和监控不足 不要依赖于临时日志记录，适当地记录和监控请求和其他事件在低级库中。有关示例，请参见前一节中描述的日志拦截器。...例如，如果您正在考虑从库 A 迁移到库 B，模糊器可以生成输入，将其传递给每个库进行处理，并比较结果。模糊器可以将任何不匹配的结果报告为“崩溃”，这有助于工程师确定可能导致微妙行为变化的原因。...考虑空文件的情况：我们有数百万条与空文件的哈希相关的来源记录，因为许多不同的构建生成了空文件作为其输出的一部分。为了验证这样的文件，我们的系统必须检查任何来源记录是否符合策略。...DNS 查询日志也是有用的基于网络的来源。DNS 日志使您能够查看公司中是否有任何计算机解析了主机名。...例如，您可能想查看网络上是否有任何主机对已知恶意主机名执行了 DNS 查询，或者您可能想检查先前解析的域以识别攻击者控制的每台机器访问的域。
它还包括： 模糊查询 通过构建正则表达式或者通配符进行搜索 对某些字段进行加权搜索 Kibana 的搜索方式 在 Kibana 的搜索中，有一下三种方式进行搜索： KQL (Kibana Query...没有引号，您的查询将通过消息字段配置的分析器分解为 token，并且将匹配包含这些 token 的文档，而不考虑其出现的顺序。...25.png 或者模糊查询： 26.png 或者只有一个 edit 的模糊查询 （请注意这里的 edit 的概念，在模糊查询文章里查看）： 27.png 你也可以使用通配符 ？...来匹配任何一个字母（请注意这个在 KQL 中是没有的）： 28.png 我们也可以使用正则表达式来进行搜索。...假如我们不知道我们的 OriginCountry 是 US 还是什么，我们知道后面的一个字母时 S，那么我们可以使用如下的方法来查询： 29.png 同样我们可以使用 .?
但是我们存储和搜索的大多数东西仍然只是数字或字符串。虽然处理字符串显然比处理数字复杂一些，但我们通常只需要一个完全匹配 - 或者可能是一个简单定义的模糊模式。...您可以训练目标词在一组词中的缺失情况，或者您可以训练目标词周围的词。 莎士比亚的普遍使用不应被视为精英对吟游诗人语言所有权的某种形式的验证。...显然，如果你想训练一个电影比较网站，这些是你想要查看的嵌入。 好的，现在我们对词嵌入在向量方面的概念有了一个认识。让我们概括为向量嵌入，想象使用句子而不是单个单词，或像素值来构建图像。...我们已经可以看出，处理向量不会与仅处理标量数量(即只表达价值或数量的正常数字)相同。 我们在传统的关系表中处理的查询通常精确匹配给定行中的值。向量数据库查询与生成嵌入的模型相同的空间。...即使在一个简单的向量中，比如飞机，您也必须决定两个朝着相同方向但相距一定距离的飞机是否比两个相距较近但目的地不同的飞机更相似或更不相似。
这自然就提出了一个问题，即对抗样本是否可以欺骗人类。人类有很多认知偏差和视觉错觉，但这些通常不算是自然图像的微小扰动，目前也无法通过机器学习损失函数来优化生成。...换言之，人类可以在分类任务上达到接近完美的准确率，性能的微小改变可能不会对应到准确率的可观变化。...在视觉目标识别中，对抗样本通常是向自然图像中添加微小扰动后的图像，可以破坏机器学习分类器的预测。图 2a 就是一个典型示例：通过向熊猫图像添加微小扰动，使模型将其误分类为长臂猿。...该扰动并非噪声，它依赖于根据神经网络参数仔细选择的结构，但是即使扩大到可感知的程度，人类观察者也不会识别出任何有意义的结构。...在该层中，研究者执行图像的 eccentricity-dependent 模糊化，以近似人类受试者的视觉皮质通过视网膜晶格接收的输入。模型细节详见附录 B。
我们在启动信息中可以看到，mongoDB的默认端口是27017 ? 如果我们不想按照默认端口启动，可以通过--port 命令来修改端口 ? 客户端工具: ?...这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。...现在演示一下，删除name为“唐僧”的记录： db.testCollection.remove({name:"唐僧"}); 4.高级查询 4.1 模糊查询 MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的... list = collection.find(bson);//获取文档集合 //....遍历集合 5.1.3 模糊查询 构建模糊查询条件是通过正则表达式的方式来实现的 （1）完全匹配...("^.name.$"); 示例：模糊查询testCollection集合中address 中含有洞的文档记录 //模糊查询：like %洞% Pattern queryPattern = Pattern.compile
它在分析在线不实信息等方面的微博记录中打开了新的维度。 1.导论 在我们的方法中，我们解决了两个基本问题。第一个问题涉及谣言相关的在线微博。...为了克服Twitter的强制执行的速率限制，我们每小时一次收集一次匹配的tweets，并删除任何重复。 为了使用搜索API，我们仔细设计正则表达式查询使得足够广泛的匹配关于谣言的所有tweets。...4.1注释 我们要求两个注释器去处理所有在数据集的tweets，并标记如果它是关于表1中的任何谣言的tweet为“1”，否则为“0”。...超过10,400条tweets中的注释显示所有样本的35%匹配的正则表达式是假阳性，tweets不与谣言相关，但匹配初始查询。...5.方法 在本节中，我们描述一个通用框架，只要给出一条tweet，预测（1）：它是否是一个谣言相关状态，如果是这样（2）：用户是否相信谣言。
like查询 有时候我们可能会对字段进行模糊查询，尤其是字符串匹配的时候： DB::table('posts')->where('title', 'like', 'Laravel学院%')->get()...] ])->get(); or查询 在日常查询中，or 条件的查询也很常见，在查询构建器中，可以通过 orWhere 方法来实现： DB::table('posts')->where('id', '的 WHERE 查询也可以使用子查询，对应的方法是 whereSub，但是子查询的效率不如连接查询高，所以我们下面来探讨连接查询在查询构建器中的使用。...; 在查询构建器中我们通过 join 方法来实现内连接（包含等值连接和不等连接）。...此外，查询构建器也支持 UNION ALL 查询，对应的方法是 unionAll，该方法与 union 的区别是允许重复记录，将上述代码中的 union 方法改为 unionAll，会发现查询结果中包含一条重复记录
对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。...问题 只要试图将不同的数据集合并在一起，任何人都可能遇到类似的挑战。在下面的简单示例中，系统中有一个客户记录，我们需要确定数据匹配，而又不使用公共标识符。...最后一步是使用compute方法对所有特征进行比较。在本例中，我们使用完整索引，用时3分钟41秒。 下面是一个优化方案，这里有一个重要概念，就是块，使用块可以减少比较的记录数量。...行没有任何匹配值，7937行至少有一个匹配项，451行有2个匹配项，2285行有3个匹配项。...我鼓励感兴趣的读者阅读文档中的示例。 其中一个非常方便的功能是：有一个基于浏览器的工具，它可以用来为机器学习算法生成记录对。 本文所介绍的两个包，都包含一些预处理数据的功能，以便使匹配更加可靠。
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