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安全蓝队 : windows日志检索分析

前言 在运维工作过程中,如若windows服务器被入侵,往往需要检索分析相应的安全日志。 除了安全设备,系统自带的日志就是取证的关键材料,但是此类日志数量庞大,需要高效分析windows安全日志,提取出我们想要的有用信息,就显得尤为关键。 本文将介绍windows的日志类型、存放位置、检索方案以及方便检索的工具使用方法。 logparser logparser 是一款 windows 日志分析工具,访问这里下载 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx? FROM c:\System.evtx where EventID=6005 or EventID=6006" --- 总结 本文介绍了windows的日志类型,事件日志的类型、级别、存放位置和ID,日志的检索方案以及检索工具

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Meta分析之文献检索与筛选

一篇高质量的meta分析需要在选题、检索文献以及筛选文献这三部分花很大的精力。在讲解文献检索和筛选之前,我想和大家讲讲如何选题? 一般来说,Meta分析的选题和一般的科研选题几乎没有差别,但是meta分析其实更偏向与临床实践应用,在这一点上它和一般的理论研究和基础实验研究有较大的差别。 当然除了评估疗效,meta分析还可以用来进行一定的病因推断,比如有一些观察性试验得出在老年人中,糖尿病患者摔倒的风险升高,而有一些试验则发现相反的结果,于是就有人做了一下meta分析,其研究结果发现在患有糖尿病 所以,meta分析的选题主要来自临床实践,文献阅读以及平时的生活观察,其实处处皆可有课题。 接下来言归正传,如何检索文献呢? 这样检索的好处是不容易遗漏文献,但对应的后果是检索出来的文献数目太多,给筛选带来麻烦,当然为了meta的质量,还是比较推荐大家采取这种检索策略的。 ?

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    【日志服务CLS】Nginx 访问日志检索分析示例

    0x01.前言 看到小编鼓励作者写连载,趁着截稿日期延长并且还有Apple Watch大奖的诱惑就又有动力再肝一篇出来了 2333…… 0x02.再看日志检索 想要检索自然需要提前知道都有哪些字段,这里针对所有的键依次进行说明 还有很多就不一一介绍了,同时上述操作符还可以叠加使用 举个例子,GET请求并且状态码大于400 request_method:GET AND status:>400 image.png 0x03.再看日志分析 分析语句由检索条件和 SQL 语句组成,两者通过竖线(|)分割 [检索条件] | [SQL 语句] 摘自文档中最简单的两个示例 无检索条件,计算访问次数 PV 值 * | select count(* ,Nginx 访问日志分析案例 尝试第一个 SQL 分析示例,但是没有成功检索 带宽曲线图 * | select HISTOGRAM(CAST(msec*1000 AS TIMESTAMP), INTERVAL 1000.0, 2) AS "带宽(Kb/min)" group by dt order by dt limit 50 image.png 这里需要调查需要如何修改才能正确查询 0x04.后记 可见不论检索还是分析都非常强大

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    网页|高级检索与专业检索

    1、高级检索 高级检索也称命令检索,是相对于基本检索而言,高级检索可以让你使用多于基本检索的标准来精炼检索,使检索信息更加详细,搜索出的结果可用性也更大。 ? 图1.1 百度高级检索示例图 ? 图1.2 知网高级检索示例图 使用高级检索可以直接根据示例图所示,搞清楚查找资料的关系后,然后根据高级检索的相关内容直接输入逻辑关系搜索从而精确搜索信息。 图1.3 知网高级检索示例图2 2、专业检索 专业检索就是运用检索表达式实现的检索方式。这种检索方式可以让通过运用检索字段精确检索需要的内容。 ? 图2.1 知网专业检索示例图 百度专业检索直接在搜索框输入检索式即可。 图2.4 示例2检索结果 结语 运用高级检索和专业检索可以让搜索更加详细。

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    短语检索也学习通道检索

    密集检索方法在一系列NPL问题上比稀疏方法显得大有希望。在其中,密集的短语检索-最高质量的-细粒度检索单元-是吸引人的因为短语能够直接的用作问题回答和插槽填充任务的输出。 在这项工作中,我们跟随直觉,即检索短语自然需要检索较大的文本块以及研究短语检索是否可以充当包括文章和文献在内的粗级检索的基础。 我们首先注意到的是,与通道检索器相比,密集短语检索方法系统没有任何再培训,已经实现更好的通道检索精确性(前五精确性为+3-5%),这也有助于通过较少的通道实现更好的首尾相连地QA性能。 然后,我们为为什么短语级监督有助于学习比通道级监更好的细粒度要求提供了解释,并且也展示了短语检索可以改进去实现在文献检索任务中的绩效竞争。比如说实体链接和知识基础对话。 最后,我们演示了短语过滤和矢量量化可以怎样将索引的大小减少4-10倍,让密集短语检索在多粒度检索中成为一种切实可行的和多功能的解决方案。

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    呼叫中心的实时语音分析

    新的发布具备整合Google Cloud, Amazon Web Services,语音识别和呼叫分析软件创业公司Gridspace(www.gridspace.com)的能力。 ? CUSTOMER VOICE ANALYSIS AND AI 客户语音分析和人工智能 Media Stream创造了一种相对简单的方法,使其客户可以在其呼叫中心集成实时的自然语音处理和其他人工智能能力。 AI可以实时的分析用户呼入语言及其情绪,从而可以提供更多的客户服务选项。Amazon和Google均提供对话式文字转录( Conversational transcription)和分析API。 去年上线的Autopilot,使客户可以更方便的应用对话和语音交互,支持Amazon和Google各自的语音助手(Voice Assistant)。 在消费者中使用语音助理来获取客户服务,目前虽然不是压倒多数的(overwhelming),但随着语音助理设备的快速普及,使用比例在快速上升。

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    「研究」分析语音搜索排名因素

    今天给大家讲讲语音搜索相关的话题。在去年的文章中,我也写过与语音搜索相关的文章“语音搜索将是SEO新的挑战与机遇”,大家可以先看看这篇文章。 — — 及时当勉励,岁月不待人。 大约41%的语音搜索结果来自精选片段。 语音搜索结果一般为29个字; 但Google会从长篇内容中获取语音结果。 HTTPS至关重要。 谷歌已经使页面速度成为明确的移动排名因素。 因此,Schema不太可能对语音搜索排名产生直接影响。 以下是关于语音搜索结果中的模式分布的发现。 ? 其中,链接对于语音结果也很重要。域名权重很高,但页面权重相对较低。 还发现语音搜索结果的平均域名评分为76.8。。。我们发现语音搜索结果页面的链接权限明显较低。实际上,语音搜索结果的平均页面评级仅为21.1。 由此推测,语音算法依赖域权重(通过页面权重),因为这提供了对结果准确性更高的置信度。 长内容也与语音结果相关。“谷歌的语音搜索结果主要来自高字数的页面”。

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    KDD Cup 2020 多模态检索赛道:数据分析

    近期对图像检索颇为感兴趣,正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是它相关的,借着这次机会学习学习。 需要注意本次赛题不是文本匹配任务,而关注跨模态的检索过程,因此不会给出商品的原始文字描述。 02 数据分析 2.1 数据读取 import numpy as np import pandas as pd import glob, base64 train_df = pd.read_csv( 2.2 数据分析 (1) 图像尺寸:图像尺寸大部分位于800像素,且长短比为1:1,应该是淘宝商品的主体。 ? (2) 图像物体:图像包含的物体主要1-2个居多; ? (3) 商品类别 ? 本赛题主要考察跨模态的检索检索任务,而且数据量非常大,需要选手通过query文本检索到商品,具体使用检索指标进行量化: (1) 这一题典型的跨模态检索任务,由于测试集中每个query会给出可能的30个商品

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    第2-3课 检索数据检索检索排序数据

    这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。 下面分别讨论不同类型的检索 检索列 单个列 select prod_id from Products; 多个列 select prod_id, prod_name, prod_price from Products ; 所有列 select * from Products; 检索不同值 的列 select distinct vend_id from products; 检索前几列或者后几列 select prod_name from products limit 5; select prod_name from products limit 5 offset 5; 检索排序数据 单个列排序 select prod_name

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    150 万条语音的情感分析

    我们对150万条语音进行了情感分析 ~ 原标题 | Sentiment Analysis of 1.5 Million Audible Reviews 作 者 | Toby Manders 翻 译 | github.com/tobymanders/Data_Analysis/blob/master/audible_eda/audible_reviews_scraper.ipynb 查看数据预处理和情绪分析笔记 另外两列我们将会保存下来用作未来的分析。 为了把数据和目标转换成我们训练模型所需要的形式,我们需要完成接下来的准备工作: 1. 主成分分析(PCA)是一个将含有丰富信息的多维数据(比如包含很多变量)转化为坐标轴对齐(比如数据的第一维)的方法。 使用主成分分析法将词语表中61个常见词语转化为两维数据生成了上图。

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    行人检索

    quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索

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    150 万条语音的情感分析

    我们对150万条语音进行了情感分析 ~ 原标题 | Sentiment Analysis of 1.5 Million Audible Reviews 作 者 | Toby Manders 翻 译 | github.com/tobymanders/Data_Analysis/blob/master/audible_eda/audible_reviews_scraper.ipynb 查看数据预处理和情绪分析笔记 另外两列我们将会保存下来用作未来的分析。 为了把数据和目标转换成我们训练模型所需要的形式,我们需要完成接下来的准备工作: 1. 主成分分析(PCA)是一个将含有丰富信息的多维数据(比如包含很多变量)转化为坐标轴对齐(比如数据的第一维)的方法。 使用主成分分析法将词语表中61个常见词语转化为两维数据生成了上图。

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    检索日志

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    信息检索:布尔检索-求交集并集(1)

    前言 布尔检索指对文档集进行布尔运算。 要实现布尔检索,关键在于建立倒排索引和求N个集合的交集,并集。在这里,首先实现两个集合的交并集简易算法。 求交集并集 要布尔检索,首先要求两个集合的交集或并集。

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    信息检索:布尔检索-建立倒排索引(2)

    倒排索引用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。假定我们有3个文档:

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    Lucene 全文检索

    基于 lucene 8 1 Lucene简介 Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包。 1.1 全文检索(Full-text Search) 全文检索就是先分词创建索引,再执行搜索的过程。分词就是将一段文字分成一个个单词。 全文检索就将一段文字分成一个个单词去查询数据 1.2 Lucene实现全文检索的流程 ? 全文检索的流程分为两大部分:索引流程、搜索流程。 2.3.2 第二部分:创建索引 步骤说明: 采集数据 将数据转换成Lucene文档 将文档写入索引库,创建索引 2.3.2.1 第一步:采集数据 Lucene全文检索,不是直接查询数据库,所以需要先将数据采集出来

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    Elasticsearch:普通检索和向量检索的异同?

    读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇,所以就有了今天的文章。 以广泛被使用的 Lucene、Elasticsearch、Solr,以及最近出来的一些类似 MeiliSearch、Redisearch 等为代表,基于词元和倒排索引所构建的普通搜索,是建立在准确的搜索内容和检索语句上的 ,他们往往通过各种方式对文档进行分词(analyze),通过诸如BKD tree等数据结构,将拆解出来的词元(token)进行倒排索引,在检索时也会对检索语句进行同样的分词处理,通过相同词元的匹配进行召回 //github.com/currentsapi/awesome-vector-search 索引优化: 用zstd对文档进行压缩 向量优化(vector quantization (VQ)) 主成分分析

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    【向量检索研究系列】本地向量检索(上)

    在数据量不大但检索QPS非常高的场景下,使用第三方的向量检索产品可能并不一定是最佳选择,像开源的Faiss、HNSWliib和ScaNN这些优秀的向量检索库比较适用于上亿数量级,而且第三方服务毕竟存在网络请求开销和不稳定性因素 ,高并发场景下容易导致检索平均时延上升和出现很多毛刺现象。 而百万以内的数据是可以接受在业务服务本身内存中存储,这样可以省去很多网络请求时延,而且在服务本身做向量检索,不依赖第三方服务,检索性能相对稳定。 但是在业务服务本身做向量检索会消耗比较多的CPU资源和内存资源,CPU资源是比较稀缺的,而且普通的向量检索效率比较低,时延比较长,如何减少资源消耗和加快向量检索效率成为了优化目标。 但实际上向量检索的流程还有前置的向量过滤(可选流程)和后置的检索结果排序,这两个方面也有进一步优化的空间,以及整体优化后的效果将在下一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(下)》中进行详细介绍。

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    【向量检索研究系列】本地向量检索(下)

    1 背景上一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(上)》介绍了如何加快向量相似度计算,但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序,以及有必要的话,在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选( 图片2.1 向量过滤把广告通过模型转成向量后,向量应该关联广告的一些基本信息,广告检索条件是基于这些广告属性的,检索的时候可以根据检索条件在向量关联的广告信息中进行向量的筛选过滤。 检索时把检索条件在第一个Map中查询到满足检索条件的广告ID列表,再根据ID列表从第二个Map中取出对应向量列表。大致结构可以参考2.2中向量存储方案图。 (2)优化后本地向量检索P99时延降低50倍,平均时延降低180倍。(3)优化后本地向量检索时延分布,99.2的检索时延都在1ms以内。 本地向量检索方案可以为100万以下数据量的业务提供快速、高性能且稳定的向量检索方案。SIMD自定义编程可以在应用到其它偏数学计算的业务,加速计算。

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    图像检索:基于内容的图像检索技术(二)

    基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体,从图像库中找出包含有该物体的图像。 相似物体检索在英文文献中一般称为物体检索(Object Retrieval),近似样本搜索或检测(Duplicate Search or Detection)也可以归类于相同物体的检索,并且相同物体检索方法可以直接应用到近似样本搜索或检测上 ,在进行检索时,物体的形变也会对检索结果造成很大的影响。 为了更好的区分相同物体检索和相同类别检索这两种检索方式区,仍以图1.3左图所举的”蒙娜丽莎”为例,用户如果感兴趣的就是”蒙娜丽莎”这幅画,那么检索系统此时工作的方式应该是以相同物体检索的方式进行检索,但如果用户感兴趣的并不是 ,能够降低的维度还是有限的,因而对于这一类图像检索,同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制,使其适应大规模或海量图像的检索

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