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- 字符串結(jié)構(gòu)相似度算法 內(nèi)容精選 換一換
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方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度：計(jì)算相似性的常見(jiàn)方法（28種）是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對(duì)于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來(lái)實(shí)現(xiàn)。來(lái)自：百科2.1 大顆粒度檢測(cè)方法：根據(jù)源代碼文件的相似度來(lái)判斷屬于什么組件和版本；文件相似度可以基于hash的嚴(yán)格匹配方法，也可以根據(jù)文本相似度匹配方法；這種匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是效率高，匹配速度極快，確定是也很明顯，基于hash的容易漏報(bào)，基于文本相似度的準(zhǔn)確率低； 2.2 細(xì)顆粒度檢測(cè)方法：來(lái)自：百科
- 字符串結(jié)構(gòu)相似度算法 相關(guān)內(nèi)容
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庫(kù)，利用算法進(jìn)行相似度計(jì)算，從而檢測(cè)出二進(jìn)制程序中引用了哪些開源軟件及對(duì)應(yīng)的版本號(hào)信息，因此特征庫(kù)的全面性和及時(shí)性對(duì)二進(jìn)制SCA檢測(cè)結(jié)果起到至關(guān)重要的作用，本文簡(jiǎn)單闡述如何基于源碼來(lái)生成二進(jìn)制SCA特征。 檢測(cè)原理及流程簡(jiǎn)介： 在二進(jìn)制SCA檢測(cè)原理中提到對(duì)于常量字符串、部分類名來(lái)自：百科問(wèn)題，命中率比LRU要高。 2Q與LRU-2類似，不同點(diǎn)在于將LRU-2算法中的訪問(wèn)歷史隊(duì)列改成了一個(gè)FIFO隊(duì)列，這里不再贅述。上面介紹了4個(gè)常用的緩存淘汰算法，實(shí)現(xiàn)起來(lái)也不是很復(fù)雜。當(dāng)然還有一些其他的算法，這里就不再介紹了，感興趣的朋友可以查找資料學(xué)習(xí)一下。 華為云 面向未來(lái)來(lái)自：百科
- 字符串結(jié)構(gòu)相似度算法 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言 結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言 時(shí)間：2020-12-24 10:29:19 SQL（Structured Query Lanuage），即結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言，是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言，SQL是一種通用的、功能極強(qiáng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言。廣泛應(yīng)用于存取，查詢，升級(jí)，和管理來(lái)自：百科![]()
文字轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音 適用于哪些場(chǎng)景 智能問(wèn)答系統(tǒng) 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 文本分析來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 18:36:45 Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu)： 新鏡像是從 base 鏡像一層一層疊加生成的。每安裝一個(gè)軟件，就在現(xiàn)有鏡像的基礎(chǔ)上增加一層。 鏡像分層最大的一個(gè)好處就是共享資源。比如說(shuō)有多個(gè)鏡像都從相同的來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)?；钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)來(lái)自：云商店![]()
● 直接根據(jù)Go語(yǔ)言字符串組織原則進(jìn)行切割 基于Go語(yǔ)言字符串組織原則的快速切割算法： ● 1、 搜索確定go_string起始位置 ● 2、 設(shè)置字符串搜索起始長(zhǎng)度為1 ● 3、 根據(jù)當(dāng)前字符串長(zhǎng)度切割字符串 ● 4、 預(yù)切割下一個(gè)字符串，和當(dāng)前字符串進(jìn)行比較，檢查是否違反原來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 DAS中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 時(shí)間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫(kù) 在結(jié)構(gòu)方案界面，我們可以對(duì)比兩個(gè)庫(kù)內(nèi)的表的表結(jié)構(gòu)，并且可以選擇是否在對(duì)比之后進(jìn)行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)對(duì)比與同步任務(wù)； 步驟2 選擇基準(zhǔn)庫(kù)與目標(biāo)庫(kù)； 步驟3來(lái)自：百科![]()
。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 查詢表 · SELECT語(yǔ)句中禁用慎用通配符字段“*”。 使用通配符字段查詢表時(shí)，如果因業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)導(dǎo)致表結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，可能出現(xiàn)與業(yè)務(wù)語(yǔ)句不兼容的情況。 因此業(yè)務(wù)應(yīng)指明所需查詢的表字段名稱，避免使用通配符。 · 帶有LIMIT的查詢語(yǔ)句中必須帶有ORDER來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
支持快捷、高相似度的風(fēng)格化照片建模能力，您只需要上傳照片即可快速生成高相似度的3D風(fēng)格化數(shù)字人。同時(shí)，您可通過(guò)風(fēng)格化捏臉工具快速生成風(fēng)格化3D數(shù)字人模型。常見(jiàn)社交、會(huì)議等偏UGC場(chǎng)景。 寫實(shí)模型 支持快捷、高精度的寫實(shí)建模能力?？梢曰谡嫒?D掃描采集，直接制作出寫實(shí)的、高擬真度、高擬來(lái)自：百科![]()
大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS) 是一種來(lái)自：百科![]()
類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。 聚類 聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。來(lái)自：百科![]()
為entry結(jié)構(gòu)體數(shù)量；解析entry結(jié)構(gòu)獲取到名稱信息結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)位置偏移(需要注意64位和32位go程序 func_info_offset位置相反)，讀取名稱信息結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)，再?gòu)闹蝎@取到名稱字符串位置偏移(name_offset)，根據(jù)此偏移定位到函數(shù)名稱字符串起始位置偏移，從該位置解析得到函數(shù)名稱。來(lái)自：百科![]()
編碼信息用于不同的視覺(jué)任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解傳統(tǒng)方法（如視覺(jué)詞袋模型）及其三個(gè)步驟。 2、了解圖像級(jí)編碼信息可以用于不同的視覺(jué)任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。 課程大綱 第1章 傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是來(lái)自：百科![]()
服務(wù)的訪問(wèn)量、點(diǎn)擊量等，通過(guò) 日志分析 ，可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。 合理優(yōu)化業(yè)務(wù)性能 網(wǎng)站服務(wù)（數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)等）的性能和服務(wù)質(zhì)量是衡量用戶滿意度的關(guān)鍵指標(biāo)，通過(guò)用戶的擁塞記錄日志分析發(fā)現(xiàn)站點(diǎn)的性能瓶頸，以提示站點(diǎn)管理者改進(jìn)網(wǎng)站緩存策略、網(wǎng)絡(luò)傳輸策略等，合理優(yōu)化業(yè)務(wù)性能。例如： 日志分析歷史網(wǎng)站數(shù)據(jù)，構(gòu)建業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)。來(lái)自：專題
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