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- 字符串相似度比較算法 內(nèi)容精選 換一換
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針對上述不同的技術方法,分別從魯棒性、準確度評估與比較、性能指標3個維度進行評測,結(jié)果如下: 總結(jié):二進制代碼相似性比較技術隨著研究的持續(xù)進行,學術界雖然取得的一定的進步和成果,但仍然還有很多挑戰(zhàn)在等著攻克,小片段的二進制代碼比較,源代碼與二進制的相似度比較、數(shù)據(jù)相似度比較、語義關系、可擴展性、混淆、比較方法等等都是后續(xù)需要持續(xù)研究的方向。來自:百科2.1 大顆粒度檢測方法:根據(jù)源代碼文件的相似度來判斷屬于什么組件和版本;文件相似度可以基于hash的嚴格匹配方法,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,基于文本相似度的準確率低; 2.2 細顆粒度檢測方法:來自:百科
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庫,利用算法進行相似度計算,從而檢測出二進制程序中引用了哪些開源軟件及對應的版本號信息,因此特征庫的全面性和及時性對二進制SCA檢測結(jié)果起到至關重要的作用,本文簡單闡述如何基于源碼來生成二進制SCA特征。 檢測原理及流程簡介: 在二進制SCA檢測原理中提到對于常量字符串、部分類名來自:百科華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院來自:百科
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文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自:專題華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自:百科華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.來自:百科
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