Office和Zip压缩文件中的Canary令牌和可疑URL。...在网络安全领域中，保持警惕和主动防御是非常有效的。很多恶意行为者通常会利用Microsoft Office文档和Zip压缩文件嵌入隐藏的URL或恶意宏来初始化攻击行为。...和Zip文件，脚本会将内容解压缩到临时目录中，然后使用正则表达式扫描这些内容以查找URL，搜索潜在的入侵迹象； 3、忽略某些URL：为了最大限度地减少误报，该脚本包含了一个要忽略的域名列表，可疑过滤掉...Office文档中常见的一些URL，这样可以确保对异常或潜在有害URL进行集中分析； 4、标记可疑文件：URL不在被忽略列表中的文件被标记为可疑，这种启发式方法允许我们根据特定的安全上下文和威胁情况进行适应性调整...） 然后将脚本放到一个可访问的位置，并提供可执行权限即可： cd CanaryTokenScanner chmod +x CanaryTokenScanner.py 工具使用 python
该模型基于如下假设： 1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题； 2）每一个主题是词上的多项分布； 3）每一个文档由k个主题随机混合组成； 4）每一个文档是k个主题上的多项分布； 5）每一个文档的主题概率分布的先验分布是...由此，将一个估计问题转化为最优化问题。最主要的算法是变异式的期望最大化算法(variational expectation-maximization，VEM)。这个方法是最主要使用的方法。...抽样的算法，如吉布斯抽样（gibbs sampling）主要是构造一个马尔科夫链，从后验的实证的分布中抽取一些样本，以之估计后验分布。吉布斯抽样的方法在R软件的lda包中广泛使用。...参考：使用R做主题模型：词语筛选和主题数量确定 R包列举——lda和topicmodel 在R语言中，有两个包（package）提供了LDA模型：lda和topicmodels。...； 前面提到的正面词汇和负面词汇，如何利用，本文没有找到合适的方法； （参考：R之文档主题模型） 3、摘录：LDA使用心得 整个过程中有很多不甚明朗的地方，我且谨列几条如下： （1） doc应该怎样定义
以下是我们的系列将进一步讨论的几个主题： 主题建模 文档聚类 文档分类 文字摘要 这篇文章主要关注主题建模。在接下来的帖子中，我们将深入到其他任务。...第一步是将这些文档转换为可读的文本格式。接下来，必须创建一个语料库。语料库只是一个或多个文档的集合。当我们在R中创建语料库时，文本会被标记并可供进一步处理。...") #加载文档到语料库 #获取目录中的.txt文件列表 filenames <- list.files(getwd(),pattern="*.txt") #将文件读入字符向量 files <- lapply...停用词清除：将常用词和短语功能词等停用词过滤掉，以便对数据进行有效的分析。由NLTK提供的标准英语停用词列表与自定义词汇集合一起使用，以消除非正式词汇和产品名称。...下一步是创建一个文档项矩阵（DTM）。这是一个重要的步骤，因为解释和分析文本文件，它们最终必须转换成文档术语矩阵。 DTM包含每个文档的术语出现次数。 DTM中的行代表文档，文档中的每个词代表一列。
，可以从众多文档中挖掘出各文档的主题。...通过这样的一个模型可以挖掘出各个文档都属于哪一个主题、挖掘出文档中的单词属于哪个主题。...那么 TopicModel 是通过统计各个文档里面的词频、单词的共现，来推测出文档及单词的主题分布。 那么它如何应用在美拍的推荐呢？...可以利用这两个指标来判断模型是否收敛，当然这两个指标也可以简单来判断模型质量的可靠。将主题(聚类)的结果引入到排序模型中，利用排序模型的指标可以判断聚类模型效果的可靠性。...图 7 总结一下 TopicModel 的优缺点： 优点： 主题模型用起来比较简单，只需整理好用户行为，然后将整个的用户行为理解为文档用到主题模型里就会产生想要的聚类效果。 缺点： 聚类粒度比较粗。
笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型，是lda包+topicmodels包，两个包在使用的过程中，需要整理的数据都是不一样的，所以数据处理会是一个不省心的过程。...由此，将一个估计问题转化为最优化问题。最主要的算法是变异式的期望最大化算法(variational expectation-maximization，VEM)。这个方法是最主要使用的方法。...抽样的算法，如吉布斯抽样（gibbs sampling）主要是构造一个马尔科夫链，从后验的实证的分布中抽取一些样本，以之估计后验分布。吉布斯抽样的方法在R软件的lda包中广泛使用。...documents是一个list格式，每个文档存放一个list。 ? 上图是documents的数据结构，46个文档中的一个文档，第一行代表某个词的序号，第二行代表某个词出现在这个文档中的词频。...参考：R之文档主题模型 4、模型比较图 在topicmodel使用过程中，可能有很多的模型拿进来一起比较。
三、删除Github中已有的仓库（即删除远程仓库） 三箭齐发，太累了，以下演示仅以GitHub为例。其余的同理。 如果我们想要删除Github中没有用的仓库，应该如何去做呢？...四、将远程仓库Clone（下载/复制）到本地 注意1：演示我们使用连接仓库的客户端软件是：Git Bash 注意2：演示我们使用连接仓库的方式是：https 1、远程仓库地址的由来如下： ?...七、如何使用git将本地仓库连接到多个远程仓库 1、先在GiuHub(国外)、Gitee码云(国内) 和 Coding(国内) 上分别新建一个远程仓库，参考“二、创建远程仓库”。...2、创建一个本地仓库test，在某一个目录下右键 --> Git Bash Here，演示使用本地仓库test（远程仓库的名称和本地仓库的名称可以不一样，一样是为了方便，不一样也没事） ?...其余命令如下： 使用git在本地创建一个本地仓库的过程（位置：在本地桌面上） $ makdir test // 创建一个本地仓库 $ cd test /
EF Core是一种对象关系映射器（ORM），通过应用程序实体对象和关系数据库中的数据的映射，使得开发人员能够以面向对象的方式处理数据。...使用 在项目里头安装EF Core和MySQL相关的NuGet包：Microsoft.EntityFrameworkCore，Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql ，如果你使用的是其他数据库...这里创建的是一个web项目，桌面项目其实大同小异，创建一个类继承DbContext，DbContext 是 EF 中非常重要的一个组件，它拥有数据库的会话连接，数据查询，修改保存数据，缓存，事务管理等等作用...构造函数注入的方式，获取我们刚才注册的AcgbiuDbContext，然后就可以使用了。...(topic); //异步的方式将前面的增删改，保存到数据库中 await AcgbiuDbContext.SaveChangesAsync(); using Acg.DataBase; using
所以一个词不能硬性地扣一个主题的帽子，如果说一篇文章出现了某个球星的名字，我们只能说有很大概率他属于体育的主题，但也有小概率属于娱乐的主题。同一个词，在不同的主题背景下，它出现的概率是不同的。...由此可以定义LDA的生成过程： 1.对每篇文档，在主题分布中抽取一个主题 2.对抽到的主题所对应的单词分布中随机抽取一个单词 3.重复上述过程直至遍历整篇文档中的每个单词 4.经过以上三步，就可以看一下两个分布的乘积...训练一个关键词提取算法需要以下步骤： 加载已有的文档数据集 加载停用词表 对数据集中的文档进行分词 根据停用词表，过滤干扰词 根据训练集训练算法 （很多博客上都是通过jieba分词，但我个人认为结巴分词不是很准确...# keyword_num：关键词数量 # model：主题模型的具体算法 # num_topics：主题模型的主题数量 class TopicModel(object): def __init...__(self,doc_list,keyword_num,model='LDA',num_topics=4): #使用gensim的接口，将文本转换为向量化的表示 self.dictionary
除了成功构建和安装之外，上传软件包的要求很少，因此文档和支持文件通常都很少，并且弄清楚如何使用这些软件包本身就是一个挑战。...CRAN是R将搜索以查找要安装的软件包的默认存储库： install.packages("devtools") require("devtools") ?...devtools::install_github("tallulandrews/M3Drop") Github也是一个版本控制系统，可以存储任何软件包的多个版本。...5.1.3 Bioconductor Bioconductor是专门用于生物分析的R包装库。它对上传有最严格的要求，包括在每个平台上安装，以及完整的文档和一个教程（称为插图），解释如何使用包。...Bioconductor还鼓励使用标准数据结构或者类和编码样式或者命名约定，因此理论上，包和分析可以组合成大型管道或工作流。
它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。主要算法有五类：基于概率的算法；在现有监督算法基础上作修改的方法；直接依赖于聚类假设的方法；基于多试图的方法；基于图的方法。...参考：http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/research/ssl/semireview.html 3.Deeplearning 简介：深度学习是机器学习研究中的一个新的领域...参考：http://deeplearning.net/ 4.主题模型TopicModel 简介：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。...因此，如果一 篇文章10%和猫有关，90%和狗有关，那么和狗相关的关键字出现的次数大概会是和猫相关的关键字出现次数的9倍。一个主题模型试图用数学框架来体现文档 的这种特点。...主题模型自动分析每个文档，统计文档内的词语，根据统计的信息来断定当前文档含有哪些主题，以及每个主题所占的比例各为多少。
解耦发送者和接收者：命令模式通过将请求封装为命令对象，将发送者和接收者解耦。发送者只需要知道如何触摸命令，而不需要关心具体的接收者和执行操作。 2....易扩展：由于命令模式将请求封装成了独立的命令对象，因此添加一个命令只需要实现一个新的命令的类，不需要修改原有的代码结构 3....支持队列化和延迟执行：命令模式将多个命令对象组合成一个命令队列(宏命令)，实现批量执行和撤销操作。也可以实现延迟执行，将命令对象存储起来，在需要的时候在执行。 4....队列和调度任务：可将命令对象添加到队列中，然后按照队列中的顺序依次执行。 命令模式的最佳实践 1. 封装命令：将每个操作封装为独立的命令对象 2....使用接口和抽象类：定义一个接口和抽象类来表示命令对象，以确保命令对象具有抑制的方法和属性 3. 参数化命令：在命令对象中传递参数，使命令对象能够执行不同的操作 4.
本篇将手把手教学使用 Nexus 搭建自己的 NuGe t& Docker 私有仓库。...Nexus 管理 Nuget 包 默认项说明 nuget-group：组合存储库，可以将多个远程或本地存储库组合成一个虚拟存储库，默认包含 nuget-hosted，nuget.org-proxy。...为了更好的使用，可以结合脚本来快速打包，以之前的一个计算字段封装为例将其打包成 NuGet 包推送到 Nexus 中 目录结构如下 首先新建配置一个 .nuspec 模板，根据需要修改库的相关信息，nuspec...，docker 的仓库也新建三个 docker-group：组合存储库，可以将多个远程或本地存储库组合成一个虚拟存储库，默认包含 docker-hosted，docker-proxy。...，保存即可 推送和拉取域名的 nginx 代理配置 根据文档与实际使用，https 是必须的，所以依托于之前 nginx 的证书申请 以及 dns 服务的使用，我们可以在局域网中配置域名来访问 nexus3
可以使用特殊用途的实体解析器禁用实体解析。可以指定实体解析的超时期限。如果需要控制解析器如何查找文档中任何实体的定义，则可以指定更通用的自定义实体解析器。...如果通过URL访问源文档，则可以将发送到Web服务器的请求指定为%Net.HttpRequest的实例。可以指定自定义内容处理程序。可以使用HTTPS。...可用的选项取决于如何使用InterSystems IRIS SAX Parser，如下表所示:%XML类中的SAX解析器选项Option%XML.Reader%XML.TextReader%XML.XPATH.Document...将标志组合成单个掩码下面的片段展示了如何将多个标志组合成一个掩码:......，因此此技术还将禁用XML文档中的所有外部DTD和模式引用。
PDF编辑器全版本下载地址（mac+windows版本）：bangongzhushou.top其中，页面分割技巧是Adobe Acrobat中非常实用的一个功能，可以帮助用户将大型PDF文件拆分成小的、...一、页面分割的概念和作用页面分割是指将一个PDF文件中的页面按照设定的条件进行分割，生成多个新的PDF文件，每个文件包含指定数量的页面。...页面分割的作用在于方便用户对PDF文件进行组织和管理，使其更加易于使用和传输。二、如何进行页面分割在Adobe Acrobat中进行页面分割非常简单，只需要按照以下步骤即可：1....根据书签进行分割：可以根据PDF文件中的书签进行分割，生成多个小的、带有书签的PDF文件，方便用户查阅；3....拆分并重新组合PDF文件：可以将多个PDF文件按照设定的条件进行拆分，并重新组合成一个新的PDF文件，方便用户对PDF内容进行整合。
链 Chains 链允许我们将多个组件组合在一起，以创建一个单一的、连贯的应用程序。例如，我们可以创建一个链，该链接受用户输入，使用提示模板对其进行格式化，然后将格式化的响应传递给 LLM。...：使用一个语言模型来决定如何路由 EmbeddingRouterChain：使用嵌入和相似性来路由到不同的链 RouterChain 通常与其他链组合使用，比如 MultiPromptChain，可以根据问题动态选择不同的...顺序链 SequentialChain 顺序链（SequentialChain）允许将多个链顺序连接起来，其输出作为下一个链的输入。顺序链允许您连接多个链并将它们组合成执行某些特定场景的管道。...SequentialChain：更通用的顺序链，允许多个输入和输出。 SequentialChain 的一些关键特性: 可以将多个链组合成一个流水线，实现从输入到输出的完整工作流程。...DocumentsChain 的一些关键特点: 可以将多个文档合并成一个虚拟的大文档，传递给下游链。 支持从文档中抽取关键词，命名实体等信息。 可以针对每个文档单独处理，然后合并结果。
reduce 是一个迭代运算器 Stream包的文档中其实已经说的很明白了 但是就是因为不是很理解所以看的云里雾里 其中说到: 一个reduce操作（也称为折叠）接受一系列的输入元素，并通过重复应用操作将它们组合成一个简单的结果...只要能够理解了累计运算的概念 就可以完全理解Stream 中reduce方法 他就是一个不断累计运算的过程 ?...Stream的一个参数和两个参数的方法的基本逻辑都是如此 差别仅仅在于一个参数的是result R = T1 ,然后再继续与剩下的元素参与运算 三个参数的reduce ...多线程时,多个线程同时参与运算 多个线程执行任务,必然会产生多个结果 那么如何将他们进行正确的合并 这就是第三个参数的作用 大致处理流程 ?...从流程上看的 结果R是一直参与运算的!! 我们之前也有一个例子 两种情况下的结果是不一样的!!!! ? ?
嵌入式文档的设计在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。...在设计嵌入式文档时，需要考虑以下几个方面：数据访问模式需要考虑如何访问嵌入式文档。如果某些嵌套文档只用于特定的查询，则可以将其嵌入到主文档中。...嵌入式文档和数组的使用MongoDB中的嵌入式文档和数组是一种强大的工具，可以用来存储和操作复杂的数据结构。...嵌入式文档的使用在MongoDB中，可以将嵌套的文档嵌入到其他文档中，以组成更复杂的数据结构。...通过这种方式，可以将复杂的数据结构组合成单个文档，并且可以在单个查询中检索整个文档。数组的使用在MongoDB中，数组可以包含嵌套的文档和其他数组。
一、背景 有个朋友问一个问题“能不能帮忙看下const和ref_eq有啥区别，mysql高性能书籍里面的讲得不太明白”。 结合这个具体问题，讲解一下这类问题我们该如何解决。...由于只有一行, 因此该行中列的值可以被优化器的其余部分视为常量。const 表非常快, 因为它们只读一次。 const用于将 "主键" 或 "唯一" 索引的所有部分与常量值进行比较。...https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html#jointype_eq_ref 读取本表中和关联表表中的每行组合成的一行。...eq_ref 可用于使用 = 运算符比较的索引列。比较值可以是常量或使用此表之前读取的表中的列的表达式。通常用在多表查询中。 这里总是提到"tables"，且示例都是多个表，用在多表查询时。...甚至可以看官方文档的其他章节内容。 四、demo大法 根据官方文档的解释，创建一个表去验证。动动手，印象更深刻。 此处略掉。 五、通法 这类问题，可以参考第二部分的几个步骤来解决。
查看“文档与支持/通用翻译API技术文档” 文档中介绍了如何调用百度翻译接口 3....完整的代码 第59行写明如何调用百度翻译API以及参数的构造方法，同时相对之前的版本，修改了下页面按钮的布局 # -*- coding:utf-8 -*- import requests from requests.exceptions...sign = appid + original_str + str(salt) + secretKey # 将appid和要翻译的字符、随机数、密钥组合成一个原始签名 m = hashlib.new...self.info.insert('end',translate_result) # 将翻译结果添加到输出框中 except RequestException: self.info.insert...t.gui_arrang() tk.mainloop() if __name__ == '__main__': main() 最终效果如下： tips 下面是通用翻译API服务的使用详情
但是，当我问他们为什么不想使用像ChatGPT这样的闭源模型时，他们似乎没有一个确切的答案。因此，作为一个每天都在应用LLM解决业务问题的人，我决定写下这篇文章。...那就是将所有这些文档作为小块文本存储在数据库中。 将文档转移到数据库以进行大规模LLM查询 现在，将为回答问题提供所有必要信息的问题已从模型架构转移到包含文档块的数据库中。...最后，问题和上下文可以组合成以下形式的提示，并输入到像ChatGPT这样的LLM API中： prompt = f"Answer the question....之所以将文档分成块而不将所有文档组合成单个提示，是因为LLM对输入和输出长度有一定限制。对于ChatGPT而言，这个限制是4096个标记，大约相当于6-7页的文本。...将文档转移到数据库并使用闭源LLM API进行查询可能在答案明显存在于这些文档中的情况下效果很好。
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