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針對上述不同的技術(shù)方法,分別從魯棒性、準(zhǔn)確度評估與比較、性能指標(biāo)3個維度進(jìn)行評測,結(jié)果如下: 總結(jié):二進(jìn)制代碼相似性比較技術(shù)隨著研究的持續(xù)進(jìn)行,學(xué)術(shù)界雖然取得的一定的進(jìn)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(jìn)制代碼比較,源代碼與二進(jìn)制的相似度比較、數(shù)據(jù)相似度比較、語義關(guān)系、可擴(kuò)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(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,基于文本相似度的準(zhǔn)確率低; 2.2 細(xì)顆粒度檢測方法:來自:百科
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庫,利用算法進(jìn)行相似度計算,從而檢測出二進(jìn)制程序中引用了哪些開源軟件及對應(yīng)的版本號信息,因此特征庫的全面性和及時性對二進(jìn)制SCA檢測結(jié)果起到至關(guān)重要的作用,本文簡單闡述如何基于源碼來生成二進(jìn)制SCA特征。 檢測原理及流程簡介: 在二進(jìn)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(jìn)行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)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(shí)體識別等相關(guān)技術(shù)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(shí)體識別等相關(guān)技術(shù)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(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自:百科行掃描。在這種情況下,多模匹配算法就可以解決一個字符串中尋找多個模式字符字串的問題。該算法廣泛應(yīng)用于關(guān)鍵字過濾、入侵檢測、病毒檢測、分詞等場景。多模匹配有多種算法,比較常見的有Trie樹,AC算法和WM算法。 Web應(yīng)用防火墻 利用高效的多模匹配算法,對請求流量進(jìn)行特征檢測,極大提升了檢測引擎的性能。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