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布隆过滤器实战!垃圾邮件识别?重复元素判断?缓存穿透?

如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。 布隆过滤器(Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。...二、布隆过滤器应用 在实际工作中,布隆过滤器常见的应用场景如下: 网页爬虫对 URL 去重,避免爬取相同的 URL 地址; 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱; Google Chrome...使用布隆过滤器识别恶意 URL; Medium 使用布隆过滤器避免推荐给用户已经读过的文章; Google BigTable,Apache HBbase 和 Apache Cassandra 使用布隆过滤器减少对不存在的行和列的查找...三、布隆过滤器实战 布隆过滤器有很多实现和优化,由 Google 开发著名的 Guava 库就提供了布隆过滤器(Bloom Filter)的实现。...最后为了便于大家理解布隆过滤器,我们介绍了一个简易版的布隆过滤器 SimpleBloomFilter。 (end)

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使用BloomFilter布隆过滤器解决缓存击穿、垃圾邮件识别、集合判重

譬如: 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址; 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信); 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及...将所有垃圾邮箱地址存到数据库,匹配时遍历 2.用HashSet存储所有地址,匹配时接近O(1)的效率查出来 3.将地址用MD5算法或其他单向映射算法计算后存入HashSet,无论地址多大,保存的只有MD5后的固定位数 4.布隆过滤器...而布隆过滤器就不用为每个数都分配空间了,而是直接把所有的数通过算法映射到同一个数组,带来的问题就是冲突上升,只要概率在可以接受的范围,用时间换空间,在很多时候是好方案。...布隆过滤器需要的空间仅为HashMap的1/8-1/4之间,而且它不会漏掉任何一个在黑名单的可疑对象,问题只是会误伤一些非黑名单对象。 原理 初始化状态是一个全为0的bit数组 ?

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如何避免成为垃圾邮件

邮件营销经常会碰到的一个问题就是:发出去的邮件被系统当做垃圾邮件,直接进了垃圾箱,下面一米软件就来教教大家如何避免成为垃圾邮件。...1、标题正文要避开敏感词 不同行业的敏感词是不一样的,因为敏感词具体是哪些词也是不确定的,但是类似于“广告”、“特惠”、“无成本”、“代理”等词,这些就是一些典型的垃圾邮件的词汇,一定要慎用的。...2、邮件不要太大 对于邮件的大小是要适当的,若是要在邮件里面插入附件、图片这些占据空间的,是很容易被过滤为垃圾邮件的,甚至邮件都不能发送出去在,所以在编辑的时候,尽量避开大附件。...选一些主流的服务商进行邮件发送成功率、内容显示、点击、单开等测试,然后在对邮件的不足之处做优化,从而减被系统判定为垃圾邮件的几率。...4、要注意切换IP地址 有涉及邮件营销的人都知道,在短时间内群发邮件使用同一个IP地址发送过多的邮件,IP地址会被判定为垃圾邮件IP,在,被拉入黑名单的几率是很大的。

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自己发给自己的垃圾邮件

最近邮箱里总是收到一些莫名其妙的邮件,什么内容都有,腾讯的垃圾邮件过滤并没有生效,先看看腾讯定义的垃圾邮件是什么: 垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件,符合以下特征的邮件都属于垃圾邮件的范畴: 1...以及在该邮件未被收件人自定义为正常邮件的情况下随后从同一地址发送给收件人的其他邮件; 2、来自被拒绝过接收邮件的地址所发给收件人的其他邮件; 3、自被收件人列入黑名单的邮件地址的邮件; 4、内容包含可被反垃圾装置或可被邮件过滤器定义...、归类为垃圾邮件的关键字段的邮件; 5、带虚假、无效邮件头的邮件,带虚假、无效域名的邮件,经过技术处理的不显示任何邮件来源信息的邮件,带欺骗性地址信息的邮件; 6、未经同意而使用、中继或通过第三方的互联网设备所发送的邮件...https://kf.qq.com/faq/1612276BziEB161227e6RJNZ.html 当然这些内容基本都是中奖之类的诈骗信息,随便点开一个: 这个做法神的tmd很不错,躲过了垃圾邮件的识别...subtype=1&&id=16&&no=1001520 本来以为这个问题已经解决了,结果今天发现还有垃圾邮件,于是就想直接把自己加到黑名单,但是这么做感觉有点奇怪。

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垃圾邮件检测:第2部分

Tensorflow的使用 在本垃圾邮件分类器的第1部分中,我展示了如何使用nltk包对文本进行词干分析和分类,然后将其输入分类器模型,以训练并最终评估模型性能。...labels[0:training_size] testing_labels_str = labels[training_size:] 对标签进行编码 由于数据集的标签为字符串,因此将通过编码为0和1(0表示垃圾邮件...该模型错误地将一些正常电子邮件识别为垃圾邮件。 我们可以识别任何示例文本,以检查它是垃圾邮件还是正常文本。由于tokenizer已经定义,我们不再需要再次定义它。...选择一些朗朗上口的词,如“WINNER”, “free”, ”prize”,最终会使此文本被检测为垃圾邮件。 sample_text = ["Winner!!!...pad_sequences(sample_text_tokenized, maxlen=max_length, padding=padding_type, truncating=trunc_type) # 0是垃圾邮件

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weka文本挖掘分析垃圾邮件分类模型

业务背景 电子邮件的应用变的十分广泛,它给人们的生活带来了极大的方便,然而,作为其发展的副产品——垃圾邮件,却给广大用户、网络管理员和ISP(Internet服务提供者)带来了大量的麻烦。...垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注。垃圾邮件通常是指未经用户许可,但却被强行塞入用户邮箱的电子邮件。对于采用群发等技术的垃圾邮件,必须借助一定的技术手段进行反垃圾邮件工作。...目前,反垃圾邮件技术主要包括:垃圾邮件过滤技术、邮件服务器的安全管理以及对简单邮件通信协议(SMTP)的改进研究等。...首先设置工作目录,并且读取分类后的文本文件 可以看到垃圾邮件和非垃圾邮件的频数直方图 ? ? 然后对得到的原始语料进行分词处理 得到词频矩阵文件 ? 得到各个词频的分类直方图 ?...,在垃圾邮件的过滤方面,可以有效地提高正确率和准确率。

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如何构建智能反垃圾邮件WordPress插件

最后进入左侧菜单并选择设置=>机器学习反垃圾邮件。您只需添加您的Datumbox API密钥,然后选择您要过滤的评论类型(垃圾邮件,成人或负面评论)。...构建机器学习反垃圾邮件插件 首先,我们创建一个名为“机器学习反垃圾邮件”的文件夹。这个文件夹将包含我们的插件的所有文件。...该功能检查选项并调用DatumboxAPI服务,以验证评论是垃圾邮件,成人邮件还是负面邮件。...如果评论被Datumbox服务分类为垃圾邮件或成人评论被标记为“垃圾邮件”,而如果它被证明是负面的,则被标记为“等待”。这里是文件的代码: <?...第二个函数检查插件是否被配置为阻止垃圾邮件,成人和负面评论,如果这些启用它调用的API。如果API将评论标记为不合适,我们将评论的状态更新为垃圾邮件或未决。 就这样!

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如何构建智能反垃圾邮件的WordPress插件

您可以从WordPress或Github下载机器学习反垃圾邮件WordPress插件的完整代码。...最后进入左侧菜单并选择设置=>机器学习反垃圾邮件。您只需添加您的Datumbox API密钥,然后选择您要过滤的评论类型(垃圾邮件,成人或负面的)。...构建机器学习反垃圾邮件插件 第一步,创建一个名为“机器学习反垃圾邮件”的文件夹。这个文件夹将包含我们的插件的所有文件。...该函数检查选项并调用DatumboxAPI服务,以验证评论是否为垃圾邮件、成人邮件还是负面邮件。...第二个函数用来检查插件是否被配置为阻止垃圾邮件、成人和负面评论的状态,如果启用这项功能则调用API。如果API将评论标记为不合适内容,我们将评论的状态更新为垃圾邮件或待定。

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过滤器

1、认识过滤器 1.1、过滤器的基本知识 微服务系统中的服务非常多。如果每个服务都自己做鉴权、限流、日志输出,则非常不科学。所以可以通过网关的过滤器来处理这些工作。...此种过滤器只应用在单个路由或者一个分组的路由上 **GlobalFilter:**全局过滤器。...此种过滤器会应用在所有的路由上 2、网关过滤器 网关过滤器允许以某种方式修改传入的HTTP请求,或输出的HTTP响应。网关过滤器作用于特定路由。...Spring Cloud Gateway内置了许多过滤器工厂来编写网关过滤器。 2.1、AddRequestHeader网关过滤器工厂 它用于在请求头中添加自定义的键值对。...该过滤器将RequestSize作为参数。 3、全局过滤器 全局过滤器由一系列特殊的过滤器组成。它会应用到所有路由中。

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垃圾邮件检测.第1部分

---- 磐创AI分享 作者 | Md Sohel Mahmood 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 垃圾邮件检测是机器学习算法在过滤垃圾邮件方面的一个重要应用...通常垃圾邮件都有一些典型的词语。 在本文中,我们将使用nltk软件包详细介绍垃圾邮件和非垃圾邮件的文本处理。特别是我们将看到NLP的词干分析和词形还原过程。...频率分布 我们可能有兴趣看看垃圾邮件中最常用的单词。...如果一封真正的垃圾邮件被错误地识别为真正的电子邮件,那就是误报。另一方面,如果一封真正的电子邮件被识别为垃圾邮件,那就是假阴性。...虽然模型的准确度为0.79,但可能存在误导,垃圾邮件的召回率较高,而准确度较低。这表明该模型偏向于垃圾邮件。它能够正确识别大多数垃圾邮件,但也错误地将一些正常邮件识别为垃圾邮件

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