1.DFA算法简介 DFA全称为:Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机.其特征为:有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边,每条边上标记有一个符号,其中一个状态是初态,某些状态是终态.但不同于不确定的有限自动机,DFA中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号. <?php /** * 敏感词过滤方法. */ namespace app\common\tool; use app\common\model\Sensitive; class

小Alan在最近的开发中遇到了敏感词过滤,便去网上查阅了很多敏感词过滤的资料,在这里也和大家分享一下自己的理解. 敏感词过滤应该是不用给大家过多的解释吧?讲白了就是你在项目中输入某些字(比如输入xxoo相关的文字时)时要能检 测出来,很多项目中都会有一个敏感词管理模块,在敏感词管理模块中你可以加入敏感词,然后根据加入的敏感词去过滤输 入内容中的敏感词并进行相应的处理,要么提示,要么高亮显示,要么直接替换成其它的文字或者符号代替. 敏感词过滤的做法有很多,我简单描述我现在理解的几种: ①查询数据库

最近网站需要在评论.投稿等地方过滤敏感词汇,于是在网上查找了相关教程,特此整理分享. 关于DFA算法,详细的可以去http://blog.csdn.net/u013378306/article/details/52764955 看看. 在这纪录下如何配合js验证控件validate来使用它: 首先把工具类导入到项目中: package com.test.util; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io

项目目录结构如下: 其中resources资源目录中: stopwd.txt :停顿词,匹配时间直接过滤. wd.txt:敏感词库. 1.WordFilter敏感词过滤类: package com.skyer.sensitivewdfilter; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; impor

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

深度学习(一)——CNN(卷积神经网络)算法流程 参考:http://dataunion.org/11692.html 0 引言 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN).现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始

Java实现DFA算法进行敏感词过滤 封装工具类如下: 使用前需对敏感词库进行初始化: SensitiveWordUtil.init(sensitiveWordSet); package cn.swfilter.util; import java.util.*; /** * 敏感词处理工具 - DFA算法实现 * * @author sam * @since 2017/9/4 */ public class SensitiveWordUtil { /** * 敏感词匹配规则 */ public

using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace SensitiveWordFilter { public class SensitiveWord { private static readonly char IsEndChar = '$'; /** * 初始化敏

Imu_tk算法流程 由于VIO中,普遍使用的是精度较低的imu,所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计.Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果,这里不赘述了.内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk.所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时的注意事项.下一篇的内容 计划是imu-camera外参数的标定方法. 首先分步介绍算法流程: 1. 读入数据,将时间单位转化为秒 2. 设置初始参数和标定算法的控制参数 3. 开始标定 3.1

1. Boosting提升方法(源自统计学习方法) 提升方法是一种常用的统计学习方法,应用十分广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能.提升算法基于这样一种思路:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家独断的判断好.实际上,就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理. 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(Strongly learnable)”和“弱可学习(Weekl

参考文档 http://blog.csdn.net/chenssy/article/details/26961957 敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正

博客转载自:https://blog.csdn.net/sunflower_boy/article/details/50783179 zbar算法是现在网上开源的条形码,二维码检测算法,算法可识别大部分种类的一维码(条形码),比如I25,CODE39,CODE128,不过大家更关心的应该是现在很火的QR码的解码效率,随着现在生活中QR码的普及,扫码支付等行为越来越多的被人们接受,关于QR码是什么,QR码的解码流程是什么样的.本篇文章就互联网上的一个开源解码算法zbar进行简单剖析. 源码可以在网

原文:http://www.open-open.com/code/view/1435214601278 import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Map; import

一.DEA 算法简介 在实现文字过滤的算法中,DFA是唯一比较好的实现算法. DFA 全称为:Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机.其特征为:有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边,每条边上标记有一个符号,其中一个状态是初态,某些状态是终态.但不同于不确定的有限自动机,DFA 中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号. 简单点说就是,它是是通过 event 和当前的 state 得到下一个 state,即 event + state=

面临敏感词过滤的问题,最简单的方案就是对要检测的文本,遍历所有敏感词,逐个检测输入的文本是否包含指定的敏感词. 很明显上面这种实现方法的检测时间会随着敏感词库数量的增加而线性增加.系统会因此面临性能和CPU消耗的问题. 一.基于DFA敏感词算法解析 在计算理论中,确定有限状态自动机或确定有限自动机(deterministic finite automaton, DFA)是一个能实现状态转移的自动机,是表示有限个状态及在这些状态间转移和动作等行为的数学模型. 对于一个给定的属于该自动机的状态和一个

DFA算法:即确定有穷自动机,简单点说就是,它是是通过event和当前的state得到下一个state,即event+state=nextstate.理解为系统中有多个节点,通过传递进入的event,来确定走哪个路由至另一个节点,而节点是有限的. 废话不多说,直接贴上代码: import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamRe

PBFT && RBFT算法流程以及其实现(上) 这篇文章主要是讲一下RBFT中共识算法流程以及节点的加入的流程.在下一篇博客中,将使用Java实现该算法. 传统的PBFT算法无法动态的添加和删除结点,高鲁棒拜占庭容错算法RBFT(Robust Byzantine Tolerance)算法实现了该功能. 在RBFT算法中,有几个变量我们需要知道:f,N,quorum N ; 代表结点的数量. f :代表PBFT中最多能容忍的错误的结点$ f = \lfloor\frac{N-1} { 3}

[概述]做好一个web系统的安全运维,除了常规的防注入,防入侵等,还有一个检测并过滤敏感词,脏词..  这件事做得不好,轻则导致一场投诉或纠纷,重则导致产品被勒令关闭停运. 废话少说,先看下代码,可以拿过去直接使用. using Microsoft.VisualBasic; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; namespace

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特

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