DFA算法是通过提前构造出一个树状查找结构，之后根据输入在该树状结构中就可以进行非常高效的查找。设我们有一个敏感词库，词酷中的词汇为：我爱你我爱他我爱她我爱你呀我爱他呀我爱她呀我爱她啊那么就可以构造出这样的树状结构：设玩家输入的字符串为：白菊我爱你呀哈哈哈我们遍历玩家输入的字符串str，并设指针i指向树状结构的根节点，即最左边的空白节点：str[0]=‘白’时，此时tree[i]没有指向值为‘白’的节点，所以不满足匹配条件，继续往下遍历str[1]=‘菊’，同样不满足匹配条件，继续遍历str[2]=‘我’，此时tree[i]有一条路径连接着‘我’这个节点，满足匹配条件，i指向‘我’这个节点，然
DFA算法是通过提前构造出一个树状查找结构，之后根据输入在该树状结构中就可以进行非常高效的查找。设我们有一个敏感词库，词酷中的词汇为：我爱你我爱他我爱她我爱你呀我爱他呀我爱她呀我爱她啊那么就可以构造出这样的树状结构：设玩家输入的字符串为：白菊我爱你呀哈哈哈我们遍历玩家输入的字符串str，并设指针i指向树状结构的根节点，即最左边的空白节点：str[0]=‘白’时，此时tree[i]没有指向值为‘白’的节点，所以不满足匹配条件，继续往下遍历str[1]=‘菊’，同样不满足匹配条件，继续遍历str[2]=‘我’，此时tree[i]有一条路径连接着‘我’这个节点，满足匹配条件，i指向‘我’这个节点，然
一、什么是敏感词过滤？敏感词过滤是一种处理网络内容的技术，可以检测和过滤出网络中的敏感/违禁词汇。它通过给定的关键字或字符串，判断网络内容是否包含某些敏感信息，从而防止违反法律法规的信息流通。通常，可以使用两种方法来过滤敏感词：黑名单过滤：即定义一个黑名单，将所有敏感词择记录在其中，然后对输入的文本进行对比，如果发现有敏感词，就将其过滤掉。白名单过滤：即定义一个白名单，将所有不敏感的词汇记录在其中，然后对输入的文本进行对比，如果发现有不在白名单中的词汇，就将其过滤掉。二、ToolGood.Words是什么？ToolGood.Words是一款高性能非法词(敏感词)检测组件，附带繁体简体互换，支持
一、什么是敏感词过滤？敏感词过滤是一种处理网络内容的技术，可以检测和过滤出网络中的敏感/违禁词汇。它通过给定的关键字或字符串，判断网络内容是否包含某些敏感信息，从而防止违反法律法规的信息流通。通常，可以使用两种方法来过滤敏感词：黑名单过滤：即定义一个黑名单，将所有敏感词择记录在其中，然后对输入的文本进行对比，如果发现有敏感词，就将其过滤掉。白名单过滤：即定义一个白名单，将所有不敏感的词汇记录在其中，然后对输入的文本进行对比，如果发现有不在白名单中的词汇，就将其过滤掉。二、ToolGood.Words是什么？ToolGood.Words是一款高性能非法词(敏感词)检测组件，附带繁体简体互换，支持
一、漏洞描述漏洞简述KeePass是一款免费的开源密码管理器，可帮助您以安全的方式管理您的密码。您可以将所有密码存储在一个数据库中，该数据库由一把万能钥匙锁定。因此，您只需记住一个主密钥即可解锁整个数据库。数据库文件使用目前已知的最佳和最安全的加密算法（AES-256、ChaCha20和Twofish）进行加密。对KeePass配置文件具有写入权限的攻击者可以修改它并注入恶意触发器，例如通过添加导出触发器来获取明文密码。漏洞影响范围供应商：KeePass产品：KeePassPasswordSafe2确认受影响版本：KeePass2.53版本修复版本：KeePass2.53.1版本二、漏洞复现实
一、漏洞描述漏洞简述KeePass是一款免费的开源密码管理器，可帮助您以安全的方式管理您的密码。您可以将所有密码存储在一个数据库中，该数据库由一把万能钥匙锁定。因此，您只需记住一个主密钥即可解锁整个数据库。数据库文件使用目前已知的最佳和最安全的加密算法（AES-256、ChaCha20和Twofish）进行加密。对KeePass配置文件具有写入权限的攻击者可以修改它并注入恶意触发器，例如通过添加导出触发器来获取明文密码。漏洞影响范围供应商：KeePass产品：KeePassPasswordSafe2确认受影响版本：KeePass2.53版本修复版本：KeePass2.53.1版本二、漏洞复现实
在搜索推荐中，通常使用相似Embedding进行推荐，此时就会有一个问题：如何快速找到与一个Embedding相近的其他Embedding如果两个Embedding在同一个向量空间中，我们就可以通过很多种方式（内积、余弦、欧氏距离等）计算其相似度；例如在推荐系统中，用户和物品的Embedding都在同一个空间中，物品总数为\(n\)，那么计算一个用户和所以物品向量相似度的时间复杂度是\(O(n)\)，而\(n\)通常都能达到百万甚至上亿，这样的计算方式是无法接受的；1朴素方法1.1聚类如果将相似点聚类在一起，在检索相似向量的时候则可以快速缩小范围，只计算目标Embedding所在的聚类范围内的
在搜索推荐中，通常使用相似Embedding进行推荐，此时就会有一个问题：如何快速找到与一个Embedding相近的其他Embedding如果两个Embedding在同一个向量空间中，我们就可以通过很多种方式（内积、余弦、欧氏距离等）计算其相似度；例如在推荐系统中，用户和物品的Embedding都在同一个空间中，物品总数为\(n\)，那么计算一个用户和所以物品向量相似度的时间复杂度是\(O(n)\)，而\(n\)通常都能达到百万甚至上亿，这样的计算方式是无法接受的；1朴素方法1.1聚类如果将相似点聚类在一起，在检索相似向量的时候则可以快速缩小范围，只计算目标Embedding所在的聚类范围内的
你好，这里是巡山猫编辑部，我是巡山猫。最近在梳理过去的项目中的指标，看看不同的场景下，使用哪些指标更合适。随着整理，发现很多时候，我们对指标的应用仅思考是否能够度量一个业务场景，并没有思考是不是有更好的口径，或者指标。下面我们就以一个具体的例子来讲讲不同指标的不同口径，有什么差异。指标如何选择我们来看一个场景：当我们打开京东时，我们要计算页面中「精选」模块的点击情况，我们该怎么计算?相信你能想到CTR，也就是点击次数/PV，算出来是平均一次PV，有多少次点击但是这么算真的合理吗?思考30秒，再往下看。就分子来说，点击次数没有异议，点击了多少次就是多少次。但是PV呢?PV其实有三种计算方式：1、
你好，这里是巡山猫编辑部，我是巡山猫。最近在梳理过去的项目中的指标，看看不同的场景下，使用哪些指标更合适。随着整理，发现很多时候，我们对指标的应用仅思考是否能够度量一个业务场景，并没有思考是不是有更好的口径，或者指标。下面我们就以一个具体的例子来讲讲不同指标的不同口径，有什么差异。指标如何选择我们来看一个场景：当我们打开京东时，我们要计算页面中「精选」模块的点击情况，我们该怎么计算?相信你能想到CTR，也就是点击次数/PV，算出来是平均一次PV，有多少次点击但是这么算真的合理吗?思考30秒，再往下看。就分子来说，点击次数没有异议，点击了多少次就是多少次。但是PV呢?PV其实有三种计算方式：1、
