基于正则标注的日志特征网构建

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基于正则式的CNKI网页全自动包装器

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ｗｅａｅｓａａｙｅｌｂｌｆｗｅｐａｅｅｅｎｓａｄｃｎｅｔｃａａｔｒｓｃｒｅｃｂｄ，ａｂｐｇｓｗａｌｚｄ，ａｅｓｏｂｇｌｍｅｔｏｔｎｈｒｃｅｔｓｗｅｅｄｓｒｅｎｎｉｉｉ
Ｖ１３Ｎｏ２０．．
Ｊｎ２ｏｕ．０６
文章编号：６２—９３（０６００５ —０１７３１２０）２— ０８６
基健，陈曦
（．沙理工大学计算机与通信工程学院，１长湖南长沙４０７２长沙理－大学图书馆，１０６；．Ｉ－湖南长沙４０７）１０６
Ａｂｓｒｃ：Ｉｓａｂｇｐｏｌｍｏｔｅｉｎａｅｌｚｎａｔｍａｃｗｒｐｅｏｂｐｇｓｗｈｎｔａｔｔｉｉｒｂｅｈｗｏｄｓｇｎｄｒａｉｅａｕｏｔａｐｒｆｒｗｅａｅｅｉ
网页包装器（ａｐｒ的功能，Ｗｒｅ）ｐ是从半结构化的ＨＭＴＬ网页内容中抽取相关信息并转换为结构化的数据，为网页信息分析、处理和集成提供基础数据源Ｌ．１文献［］Ｊ１指出，针对诸如中国期刊全文数据库ＣＫ等查询和访问能力受到限制的数据源，ＮＩ只能填写Ｗｅ查询表单，ｂ提交并获得返回结果．显然，这类包装器的基本特征是：控制Ｗｅｂ表单的信息交互、模拟按纽或超链接的鼠标点击操作、分析并抽取网页内容．本研究探讨了ＣＫ网页包装器的设计与实现问题，ＮＩ在分析其网页结构特征和元素特征的基础上，结合．Ｅｒｅｏ中的正则式语法，出了一组匹配网页内容的正则式．ＮＴＦａｗｒｍｋ提与文献［４中的正则式规２～］则不同，本研究采用了正则式的一些最新的功能，：向匹配、如反分组匹配、非贪婪匹配、非）（占位匹配等，使得抽取规则更加精练、准确．文献［］５仅实现了网页内容的抽取，而本研究则实现了一个访问受限

神经网络中的正则化方法及其应用案例分享

神经网络中的正则化方法及其应用案例分享在机器学习领域中，神经网络是一种重要的模型，它可以模拟人脑神经元的工作原理，用于解决各种复杂的问题。

然而，神经网络模型通常具有大量的参数，容易出现过拟合的问题，导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。

为了解决这个问题，正则化方法被引入到神经网络中，以减少模型的复杂度，提高泛化能力。

一、正则化方法的概念和原理正则化是一种通过在损失函数中引入额外的惩罚项来限制模型的复杂度的方法。

常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。

L1正则化通过在损失函数中加入参数的绝对值之和来惩罚模型的复杂度。

它的数学表达式为：Loss = 原始损失函数+ λ * ∑|θ|，其中θ表示模型的参数，λ是正则化参数，用来控制正则化的强度。

L2正则化通过在损失函数中加入参数的平方和来惩罚模型的复杂度。

它的数学表达式为：Loss = 原始损失函数+ λ * ∑θ^2，其中θ表示模型的参数，λ是正则化参数。

这两种正则化方法都可以有效地减少模型的复杂度，防止过拟合的问题。

二、正则化方法的应用案例分享1. 图像分类在图像分类任务中，神经网络模型通常需要处理大量的图像数据，并对每个图像进行分类。

然而，由于图像的复杂性和多样性，模型容易出现过拟合的问题。

为了解决这个问题，可以使用正则化方法来限制模型的复杂度。

例如，在一个图像分类任务中，我们可以使用L2正则化来减少模型的复杂度。

通过在损失函数中加入参数的平方和，可以使得模型更加平滑，减少过拟合的风险。

实验证明，使用L2正则化的模型在测试集上的表现要优于没有正则化的模型。

2. 自然语言处理在自然语言处理任务中，神经网络模型通常需要处理大量的文本数据，并对每个文本进行分类或生成。

然而，由于文本的复杂性和多样性，模型容易出现过拟合的问题。

为了解决这个问题，可以使用正则化方法来限制模型的复杂度。

例如，在一个文本分类任务中，我们可以使用L1正则化来减少模型的复杂度。

特征建模的名词解释

特征建模的名词解释特征建模是一种用于描述和捕捉事物特征的方法，它在许多领域中得到广泛应用，包括计算机科学、机器学习、统计学和生物学等。

特征建模的目标是将原始数据转化为更具信息量的特征向量，以便更好地表示和理解数据。

在特征建模中，特征是对数据的某种属性或特性的描述。

这些特征可以是定量的或定性的，可以是连续的或离散的，也可以是结构化的或非结构化的。

特征可以来自于数据本身，也可以通过预处理和特征提取的方式得到。

在构建特征模型时，我们需要选择哪些特征对我们的问题最有意义，并且需要选择适当的表示方法和特征提取技术。

特征建模的一个重要步骤是特征选择，即从原始数据中选择最有代表性和区分度的特征。

特征选择可以帮助降低数据维度，去除冗余或噪声特征，并提高建模的效果和效率。

常见的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。

过滤式方法通过对特征进行评估和排序，并根据某种准则选择最好的特征。

包裹式方法则根据最终的学习任务来选择特征，通过评估每个特征子集的性能来搜索最佳特征组合。

嵌入式方法则将特征选择与模型训练过程结合起来，通过正则化或其他手段来约束特征的选择。

另一个重要的步骤是特征提取，即从原始数据中提取出更有信息量和表示能力的特征。

特征提取可以通过各种方式实现，包括统计特征、频域特征、小波变换等。

这些方法根据数据的特点和问题的需求选择不同的特征提取方式。

例如，在图像处理中，我们可以使用颜色直方图、梯度方向直方图等统计特征来表示图像的颜色和纹理信息。

在文本挖掘中，我们可以使用词频、TF-IDF（词频-逆文档频率）等特征来表示文档的内容和关键词。

特征建模的一个重要应用领域是机器学习。

在机器学习中，特征建模是构建分类器或回归器的关键步骤之一。

通过选择和提取合适的特征，可以改善机器学习模型的性能和泛化能力。

许多经典的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等，都依赖于有效的特征建模。

特征建模在实际应用中具有广泛的应用价值。

基于正则化稠密连接特征金字塔的实例显著性检测方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010328784.6(22)申请日 2020.04.23(71)申请人南开大学地址 300071 天津市南开区卫津路94号(72)发明人吴宇寰　刘云　程明明　(74)专利代理机构天津耀达律师事务所 12223代理人侯力(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06T 7/11(2017.01)G06K 9/46(2006.01)(54)发明名称基于正则化稠密连接特征金字塔的实例显著性检测方法(57)摘要一种基于正则化稠密连接特征金字塔的实例显著性检测的方法。

该方法的目的是构造稠密连接的特征金字塔来进行图像实例级显著性检测。

该方法设计了一种新的卷积神经网络模型，这种新的卷积神经网络模型通过构建该发明提出的正则化的稠密连接在原有特征金字塔的基础上构造一个新的特征金字塔。

稠密连接为构建新特征金字塔提供了更多的低层级特征，而正则化操作在稠密连接提供更多低层级特征的情况内更好地提取其中的有用信息而刨除无用信息。

此外，利用多级RoIAlign方法进行特征聚合可以更精确地对实例进行分割。

使用该方法检测出的显著性实例，可以用于重要目标分割、自适应图像压缩、图像检索等应用领域。

权利要求书1页说明书5页附图3页CN 111598841 A 2020.08.28C N 111598841A1.基于正则化稠密连接(regularized dense connections)特征金字塔的实例显著性检测方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：a.设计一个新的卷积神经网络模型，该模型分为三大部分，第一个是特征提取部分，第二个是侧向物体框预测分支部分，第三个是物体像素级分割分支部分；b.用户向所述卷积神经网络模型中输入一张任意大小的图片到模型的特征提取部分，即一个带有特征金字塔增强的卷积神经网络中，并输出一个特征金字塔；所述的特征金字塔增强是先利用“FCOS:Fully Convolutional One -Stage Object Detection ”中的特征金字塔增强方法生成增强的特征金字塔，再在该基础上使用正则化稠密连接构建新的特征金字塔；c.步骤b中生成的特征金字塔的每个特征层级都连接着所述卷积神经网络模型的第二部分即侧向物体框预测分支，得到预测到的物体框级别的显著性实例；d.利用步骤c中预测出的物体框级别的显著性实例，在“Mask R -CNN ”中提出的RoIAlign方法基础上，对步骤b中生成的特征金字塔进行特征复用，即使用多级RoIAlign方法，得到每个预测到的显著性实例的感兴趣区域(Region ofInterest)特征金字塔，再利用模型的第三部分即物体像素级分割分支部分得到每个实例的像素级分割预测结果，最后将这些预测结果对应到原图的各个位置，得到最后实例级的显著性物体检测结果。

特征工程

特征变换
通过线性或非线性变换改变特征的分布或数值范围，使其更符合模型学习的要求。
02
数据预处理
数据清洗
异常值检测与处理
利用统计方法（如Z-score、IQR等）或可视化手段识别异常值，并进行相应处理（
如删除、修正或保留）。
A 缺失值处理
根据数据缺失情况，采用删除、填充（如均值、中位数、众数等）或
线性判别分析（LDA）
原理
步骤
优缺点
LDA是一种有监督的降维方法，旨在找到一个投影方向，使得同类样本投影后的点尽可能接近，不同类样本投影后的点尽可能远离。
计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，求解广义特征值问题，得到投影矩阵，将原始数据投影到新的特征空间。
LDA能够最大化类间差异和最小化类内差异，对于分类问题具有很好的效果。但是，LDA 需要计算样本的均值和协方差矩阵，当样本数量较多或特征维度较高时，计算量较大。
基于原始特征生成新的有意义特征，如收入与负债比率、信用历史长度等。
特征选择
利用统计方法、模型权重等方法筛选重要特征
，降低特征维度。
特征变换
通过标准化、归一化、离散化等方法改变特征分布，提高模型性能。
案例二：图像识别任务中的特征工程
图像预处理
包括灰度化、去噪、对比度增强等操作，改善图像质量。
分析。
比例特征
如占比、比率等，常用于反映部分与整体的关系。
交互特征
如两个或多个特征的组合、乘积、比值等，常用于挖掘特征
之间的关联关系。
基于模型的特征构造
多项式特征
通过多项式扩展，将原始特征映射到更高维的空间，增强模
型的非线性拟合能力。

基于正则表达式的图像目标特征提取方法研究

ＡｂｓｔｒａｃｔＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｈｉｇｈｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｍａｔｃｈｉｎｇｔｅｍｐｌａｔｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｈｙｓｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｓｕｃｈａｓｃｏｎｔｏｕｒｓ，ｃｏｌｏｒｓａｎｄｓｐａｔｉａｌｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎｓｕｎｄｅｒｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｃｅｎａｒｉｏ，ｔｈｅｓｅｂａｓｉｃｅｌｅｍｅｎｔｓｗｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｂｕｉｌｄｉｎｇａｂａｓｅｉｍａｇｅｅｌｅｍｅｎｔｌｉｂｒａｒｙｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｕｃｈａｓｃｏｌｏｕｒ，ｌｉｎｅ，ｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｕｓｉｎｇｔｈｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌｇｒａｍｍａｒｏｆｔｈｅｒｅｇｕｌａｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｔｏｏｒｇａｎｉｚｅｔｈｅｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇｅｌｅｍｅｎｔｓｉｎａｐｒｉｏｒｉｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｔｈｅｏｒｄｅｒｅｄｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄｇｉｖｉｎｇｔｈｅｍｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｔａｒｇｅｔｍａｔｃｈｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｂｅｍａｔｃｈｅｄ．Ｔｈｕｓ，ｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｔｅｍｐｌａｔｅｏｆｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｏｂｊｅｃｔｗａｓｑｕｉｃｋｌｙｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｔｉｍｅｏｆｔｈｅｔｅｍｐｌａｔｅｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｗａｓｓｈｏｒｔｅｎｅｄ，ａｎｄｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｅｇｕｌａｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓｔｈｅｔａｒｇｅｔｒａｐｉｄｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｗｉｔｈａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｏｆ８７．５％ａｎｄａｎａｖｅｒａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｉｍｅｏｆ６０．３ｍｓａｔａｆｉｘｅｄｖｉｅｗｉｎｇａｎｇｌｅ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍＳＩＦＴａｎｄＳＵＲＦａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｂｏｔｈｉｍｐｒｏｖｅｄｕｎｄｅｒａｆｉｘｅｄｖｉｓｕａｌａｎｇｌｅ．

cve漏洞的正则表达式 -回复

cve漏洞的正则表达式-回复什么是CVE漏洞的正则表达式？在网络安全领域中，CVE（通用漏洞与披露）是一个用于识别和跟踪公开披露的漏洞的唯一标识符系统。

每个CVE标识符都对应一个特定的漏洞描述，而正则表达式则是一种用来匹配、搜索和操作文本的强大工具。

将这两个概念结合起来，CVE漏洞的正则表达式指的是匹配CVE漏洞标识符的表达式，也可以用来搜索与CVE漏洞相关的文章、技术报告和数据集等。

下面将为您逐步解释如何构建和使用CVE漏洞的正则表达式。

第一步：识别CVE漏洞标识符的格式CVE漏洞标识符通常由"CVE-"加上一串数字和字母组成，例如"CVE-2021-12345"。

在构建正则表达式之前，我们需要仔细研究已知的CVE 漏洞标识符，确定其格式和特点。

例如，CVE标识符的年份部分通常为4位数，而漏洞编号部分可以是任意位数的数字。

我们还需要注意到CVE标识符中可能包含大小写字母和连字符。

第二步：构建基本的正则表达式模式根据第一步的分析，我们可以开始构建基本的正则表达式模式。

在本例中，我们可以编写一个模式来匹配"CVE-"，然后加上一个模式，用于匹配年份部分的4位数字。

接下来，我们可以添加一个模式，用于匹配连字符以及漏洞编号部分的数字。

样例模式：CVE-\d{4}-\d+在这个样例中，正则表达式中的\d代表任意数字，{4}表示前一项必须重复出现4次，而+表示前一项可以重复多次。

第三步：处理大小写字母根据CVE漏洞标识符的特征，我们可以发现大小写字母并不是必需的。

为了兼容大小写字母，我们可以在正则表达式中添加一些修饰符。

例如，添加修饰符i使模式不区分大小写，即不管是大写还是小写字母都能匹配成功。

样例模式（修饰符添加）：/CVE-\d{4}-\d+/i第四步：测试正则表达式一旦我们构建了正则表达式模式，就可以使用各种工具测试其准确性和有效性。

可以使用一些在线正则表达式测试工具，输入包含CVE漏洞标识符的文本，然后查看匹配结果是否正确。

2024年华为人工智能方向HCIA考试复习题库(含答案)

2024年华为人工智能方向HCIA考试复习题库（含答案）一、单选题1.以下哪—项不属于MindSpore全场景部署和协同的关键特性?A、统一模型R带来一致性的部署体验。

B、端云协同FederalMetaLearning打破端云界限,多设备协同模型。

C、数据+计算整图到Ascend芯片。

D、软硬协同的图优化技术屏蔽场景差异。

参考答案：C2.在对抗生成网络当中,带有标签的数据应该被放在哪里?A、作为生成模型的输出值B、作为判别模型的输入值C、作为判别模型的输出值D、作为生成模型的输入值参考答案：B3.下列属性中TensorFlow2.0不支持创建tensor的方法是?A、zerosB、fillC、createD、constant参考答案：C4.以下哪一项是HiAI3.0相对于2.0提升的特点？A、单设备B、分布式C、多设备D、端云协同参考答案：B5.以下哪个不是MindSpore中Tensor常见的操作？A、asnumpy()B、dim()C、for()D、size()参考答案：C6.优化器是训练神经网络的重要组成部分,使用优化器的目的不包含以下哪项:A、加快算法收敛速度B、减少手工参数的设置难度C、避过过拟合问题D、避过局部极值参考答案：C7.K折交叉验证是指将测试数据集划分成K个子数据集。

A、TRUEB、FALSE参考答案：B8.机器学习是深度学习的一部分。

人工智能也是深度学习的一部分。

A、TrueB、False参考答案：B9.在神经网络中,我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数,从而最小化损失函数的?A、正向传播算法B、池化计算C、卷积计算D、反向传播算法参考答案：D10.以下不属于TensorFlow2.0的特点是?A、多核CPU加速B、分布式C、多语言D、多平台参考答案：A11.以下关于机器学习中分类模型与回归模型的说法,哪一项说法是正确的?A、对回归问题和分类问题的评价,最常用的指标都是准确率和召回率B、输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题,输出变量为连续变量的预测问题是分类问题C、回归问题知分类问题都有可能发生过拟合D、逻辑回归是一种典型的回归模型参考答案：C12.ModelArts平台中的数据管理中不支持视频数据格式。

人工智能自然语言技术练习(试卷编号221)

人工智能自然语言技术练习(试卷编号221)1.[单选题]不属于基于规则的分词方法的是（）。

A)正向最大匹配法B)逆向最大匹配法C)反向最大匹配法D)双向最大匹配法答案:C解析:2.[单选题]带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise)算法，主要做了什么事情A)增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合B)先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图C)不确定D)以上都正确答案:A解析:3.[单选题]以下的序列数据中，属于一对多（一个输入，多个输出）的关系是哪个？A)音乐生成B)情感分类C)机器翻译D)DNA序列分析答案:A解析:4.[单选题]面向对象的特质有：A)A: 封装B)B: 继承C)C: 多态D)D: 消息答案:D解析:5.[单选题]以下关于智能问答方法的说法错误的是( )。

A)智能问答方法包括基于信息检索的方法，基于语义分析的方法，基于规则的专家系统方法，基于深度学习的方法B)基于信息检索的方法要求答案中必须至少包含问句中的一个字或词，所以不如语义解析方法精确C)基于语义分析的方法常用的方法是利用组合范畴语法（CCG），CCG的核心是词汇解析:6.[单选题]在模型训练的阶段，使用的优化算法中，超参数学习率会怎么变化A)保持不变B)持续较小C)持续增大D)不变答案:B解析:7.[单选题]如何对比矩阵是否相等A)c=tf.greater(a,b)B)a=tf.subtract(a,b)C)b=tf.equal(a,b)D)d=tf.matmul(a,b)答案:C解析:8.[单选题]在神经网络中我们经常会使用到正则化，那么正则化有什么作用A)A防止过拟合B)B边缘检测C)C提取特征D)D简化数据答案:A解析:9.[单选题]tf中的conv2d(a,b,c,d)，参数b代表什么？A)被卷积数据B)步长C)卷积核D)填充答案:C解析:10.[单选题]下列哪部分不是专家系统的组成部分A)用户B)综合数据库C)推理机D)知识库答案:A11.[单选题]以下几个选项中，可以通过哪种方式来选择参数或超参A)通过常识选择B)随机选择点来试验超参数效果C)选择输入的参数即可D)取离散参数的平均值答案:B解析:12.[单选题]什么是Boosting思想，如何理解Boosting思想A)将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重B)从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出C)不确定D)以上都正确答案:A解析:13.[单选题]哪种数据类型数据类型可以看作关系型数据库的一张表A)半结构化数据B)非结构化数据C)结构化数据D)不确定答案:C解析:14.[单选题]Pytorch为机器学习和（）提供了方便灵活的接口A)机器学习B)算法重构C)NPLD)深度学习答案:D解析:15.[单选题]关于有限状态层叠法，下列说法正确的是A)有限状态层叠法B)基于转换的错误驱动的学习方法C)基于实例的规则学习方法D)以上三项都对答案:D解析:A)作用于输出层B)仅作用于输入层C)无法在隐藏层起作用D)用于输入层，甚至深度隐藏层的归一化过程答案:D解析:17.[单选题]正则表达式的功能主要包括( )A)判断输入是否匹配模式B)在输入中查找和模式匹配字符串C)替换输入和模式匹配字符串D)以上都对答案:D解析:18.[单选题]什么是结构化数据，如何去激烈结构化数据A)数据库中的数据B)HTML文档C)文本D)图片答案:A解析:19.[单选题]GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的全名叫什么A)随机森林B)梯度提升决策树C)聚类D)逻辑回归答案:B解析:20.[单选题]若参数C（cost parameter）被设为无穷，下面哪种说法是正确的？A)只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部正确分类B)软间隔SVM分类器将正确分类数据C)二者都不对D)不确定答案:A解析:21.[单选题]以下哪个模型使用了双向的Transformer作为特征提取解析:22.[单选题]虽然随机森林和GBDT都属于集成学习，他们有什么不同之处A)都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。

一种基于特征空间相关性的神经网络正则化方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010632236.2(22)申请日 2020.07.03(71)申请人清华大学深圳国际研究生院地址 518055 广东省深圳市南山区西丽大学城清华园区申请人鹏城实验室(72)发明人戴涛　曾钰媛　夏树涛　李清　李伟超　汪漪　(74)专利代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268代理人温宏梅(51)Int.Cl.G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于特征空间相关性的神经网络正则化方法(57)摘要本发明公开了一种基于特征空间相关性的神经网络正则化方法，所述方法包括：获取待处理特征图的空间相关性矩阵，基于空间相关性矩阵确定第一丢弃掩码矩阵；根据第一丢弃掩码矩阵以及待处理特征图，确定待处理特征图对应的第一特征图；确定所述第一特征图对应的通道相关性向量，并基于通道相关性向量确定待处理特征图对应的第二丢弃掩码矩阵；根据所述第二丢弃掩码矩阵以及所述第一特征图，确定所述待处理特征图对应的丢弃后的特征图。

本发明基于空间特征相关性以及通道特征相关性对特征图进行特征丢弃，这样可以有效选择特征图中低相关性的特征进行丢弃，以达到自适应丢弃的目的，可以对CNN网络进行有效的正则，提高模型的泛化能力。

权利要求书2页说明书13页附图2页CN 111950699 A 2020.11.17C N 111950699A1.一种基于特征空间相关性的神经网络正则化方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理特征图的空间相关性矩阵，基于所述空间相关性矩阵确定所述待处理特征图对应的第一丢弃掩码矩阵；根据所述第一丢弃掩码矩阵以及所述待处理特征图，确定所述待处理特征图对应的第一特征图；确定所述第一特征图对应的通道相关性向量，并基于通道相关性向量确定所述待处理特征图对应的第二丢弃掩码矩阵；根据所述第二丢弃掩码矩阵以及所述第一特征图，确定所述待处理特征图对应的丢弃后的特征图。

数据采集1+x初级模拟练习题(附答案)

数据采集1+χ初级模拟练习题（附答案）一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、关于Python函数作用的描述，以下选项中错误的是0A、提高代码执行速度B、复用代码C、增强代码的可读性D、降低编程复杂度正确答案：A2、下列标识符中哪个是合法的？（）A、i'mB、_C、3QD、for正确答案：B3、下列协议属于应用层的是OA、TCPB、UDPC、FTPD、IP正确答案：C4、搜索引擎优化和网络营销的缩写分别是（）A、SEO和UEOB、SEo和SEMC、SEM和SEOD、UEO和SEM正确答案：B5^SCraPy中，用于自定义所有SCraPy组件的行为的是（）。

A、pip1ineB、ItemC^settingsD>Spider正确答案：C6、使用Xpath获取一篇HTM1文档中所有超链接的href属性，Xpath代码为OoA、∕a∕ShrefB、∕a∕hrefC、//a/@hrefD>//©href正确答案：C7、XPath使用（）在XM1文档中选取节点？A^stepB、步C、节点D、路径表达式正确答案：D8、在查询SQ1语句中，用来表示分组的是（）A、GROUPBYB、ORDERBYC、DISTINCTD、HAVING正确答案：A9、E1K技术栈中，用于展示数据的技术是OA、KibanaBs1ogstashC、E1asticsearchD、E chart正确答案：A10、服务器端响应状态码中，表示“NOTFOUND未找到”的是A、200B、404C、302D、304正确答案：B11、FTP的主要特点不包括（）。

A、只提供文件传送的一些基本的服务B、使用UDP的运输服务C、使用客户服务器方式，可同时为多个客户进程提供服务D、可减少或消除在不同操作系统下处理文件的不兼容性正确答案：B12、Python中，下面代码的输出结果是()print(0.1+0.2==0.3)A、Fa1seB、f a1seC^trueD、True正确答案：A13、以下选项中，不是PythOn语言特点的是A、黏性扩展：PythOn语言能够集成C、C.++等语言编写的代码B、强制可读：PythOn语言通过强制缩进来体现语句间的逻辑关系C、变量声明：Python语言具有使用变量需要先定义后使用的特点D、平台无关：Python程序可以在任何安装了解释器的操作系统环境中执行正确答案：C14、在SQ1Server中删除触发器用()A、DE1ETEB、DROPc、D E1A11OCATED、RO11BACK正确答案：B15>E1aStiCSeareh使用什么语言开发A、HTM1B、CC、.NetD^Java正确答案：D16、对表结构的修改可以通过执行SQ1语句()来实现。

基于正则表达式的日志解析系统构建研究

基于正则表达式的日志解析系统构建研究【摘要】本文通过研究基于正则表达式的日志解析系统构建，旨在探讨如何利用正则表达式技术来提高日志解析的效率和精度。

在将介绍研究背景、研究目的和研究意义。

接着在系统性地讨论日志解析系统的概述、正则表达式在日志解析中的应用、系统构建设计、系统功能实现以及系统性能评估。

最后在将总结研究成果，并展望未来的研究方向，提出结论和建议。

通过本文的研究，可以为日志解析系统的设计和优化提供一定的参考和指导，同时也可以为相关领域的研究工作提供一定的借鉴和启发。

【关键词】关键词：正则表达式、日志解析系统、构建研究、日志解析、系统设计、系统功能、性能评估、研究总结、展望未来、结论和建议。

1. 引言1.1 研究背景日志是记录系统运行状态和操作记录的重要信息，对系统的监控、故障排查、安全分析等具有重要作用。

随着系统规模越来越大，日志数据量也在不断增加，传统的手动分析和处理已经无法满足需求。

开发一种高效、自动化的日志解析系统变得尤为重要。

当前，基于正则表达式的日志解析系统得到了广泛关注和应用。

正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可以帮助用户快速准确地从海量日志数据中提取所需信息。

目前市面上仍缺乏一款通用且高效的正则表达式日志解析系统。

本研究旨在基于正则表达式构建一种高效、智能化的日志解析系统，以提升日志分析的效率和精准度。

通过研究正则表达式在日志解析中的应用，设计并实现一套自动化的日志解析系统，并对其性能进行评估，旨在为日志分析领域带来新的技术突破。

1.2 研究目的研究目的是为了探索基于正则表达式的日志解析系统的构建方法和技术，并验证其在实际应用中的可行性和效果。

通过研究，我们可以深入了解日志解析系统的核心概念和关键技术，为日志数据的有效分析和利用提供新的思路和方法。

通过对系统功能的实现和性能评估，我们可以评估系统的稳定性、可靠性和效率，为日志解析系统的进一步优化和改进提供参考。

通过本研究，我们希望能够为日志解析系统的研究和应用提供有益的借鉴和参考，推动日志数据处理技术的发展和进步，为实际工程应用提供更好的支持和保障。

log4net使用方法及利用正则表达式提取日志信息

log4net使⽤⽅法及利⽤正则表达式提取⽇志信息 log4net是.Net下⼀个⾮常优秀的开源⽇志记录组件。

log4net记录⽇志的功能⾮常强⼤。

它可以将⽇志分不同的等级，以不同的格式，输出到不同的媒介，如利⽤log4net可以⽅便地将⽇志信息记录到⽂件、控制台、Windows事件⽇志和数据库（包括MS SQL Server, Access,Oracle9i,Oracle8i,DB2,SQLite）中。

可以记载的⽇志类别包括：FATAL（致命错误）、ERROR（⼀般错误）、WARN（警告）、INFO（⼀般信息）、DEBUG（调试信息）。

简单的控制台应⽤控制台应⽤程序实例展⽰如何⽤log4net记录⽇志，⾸先要在项⽬中添加对log4net.dll的引⽤，之后要配置相关的配置⽂件添加配置⽂件两种⽅法，⼀是在默认的App.config⽂件（没有新建⼀个）中添加内容，⼆是在输出⽬录添加相应配置⽂件（WinForm对应的是*.exe.config）。

配置⽂件<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><configuration><configSections><section name="log4net" type="System.Configuration.IgnoreSectionHandler"/></configSections><appSettings></appSettings><log4net><appender name="LogFileAppender" type="log4net.Appender.RollingFileAppender"><appendToFile value="true" /><rollingStyle value="Date" /><file value="log\\"/><datePattern value="yyyyMMdd-HH'.txt'"/><staticLogFileName value="false"/><param name="MaxSizeRollBackups" value="100"/><layout type="yout.PatternLayout"><footer value="by author" /><conversionPattern value="%n记录时间：%date %n线程ID:[%thread] %n⽇志级别：%-5level %n出错类：%logger property:[%property{NDC}] - %n错误描述：%message%newline" /></layout><filter type="log4net.Filter.LevelRangeFilter"><levelMin value="WARN" /><levelMax value="FATAL" /></filter></appender><appender name="ConsoleAppender" type="log4net.Appender.ConsoleAppender"><layout type="yout.PatternLayout"><conversionPattern value="%date [%thread] %-5level %logger [%property{NDC}] - %message%newline" /></layout></appender><root><level value="ERROR"/><level value="DEBUG"/><appender-ref ref="LogFileAppender" /><appender-ref ref="ConsoleAppender" /></root></log4net></configuration>Log4netConsole.exe.config辅助程序using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;//注意下⾯的语句⼀定要加上，指定log4net使⽤.config⽂件来读取配置信息//如果是WinForm（假定程序为LogDemo.exe，则需要⼀个LogDemo.exe.config⽂件）//如果是WebForm，则从web.config中读取相关信息[assembly: log4net.Config.XmlConfigurator(Watch = true)]namespace Log4netConsole{class Log4netHelper{public static void WriteLogger(Type type, LogLevel logLevel, string msg){log4net.ILog log = log4net.LogManager.GetLogger(type);switch (logLevel){case LogLevel.Debug: log.Debug(msg); break;case LogLevel.Error: log.Error(msg); break;case LogLevel.Fatal: log.Fatal(msg); break;case : (msg); break;case LogLevel.Warn: log.Warn(msg); break;default: break;}}}///<summary>///⽇志记录级别///</summary>public enum LogLevel{Debug,Info,Warn,Error,Fatal}}View Code主程序1using System;2using System.Collections.Generic;3using System.Text;4using System.Reflection;56namespace Log4netConsole7 {8class Program9 {10static void Main(string[] args)11 {12//返回：命名空间+类名，此处为Log4netConsole.Program，13//表⽰在哪个类中记录的⽇志，如果记录的错误⽇志表⽰在那个类中出错14 Type type = MethodBase.GetCurrentMethod().DeclaringType;15 Log4netHelper.WriteLogger(type, LogLevel.Error, "测试记录Error⽇志");16 Log4netHelper.WriteLogger(type, LogLevel.Debug, "测试记录Debug⽇志");1718 car car2 = new car("dongdong", 1);19 car2.drvie();2021 Console.ReadKey();22 }2324static void print()25 {26 Type type = MethodBase.GetCurrentMethod().DeclaringType;27 Log4netHelper.WriteLogger(type, LogLevel.Error, "测试记录print⽇志");28 Console.WriteLine("==============this is test lognet===============");29 car car1 = new car();30 car1.drvie();31 }32 }3334class car35 {36public string name;37public int ID;38public car(string na = "00",int id = 0)39 {40 name = na;41 ID = id;42 }4344public void drvie()45 {46 Type type = MethodBase.GetCurrentMethod().DeclaringType;47 Log4netHelper.WriteLogger(type, LogLevel.Debug, "测试记录car Debug⽇志");48 Log4netHelper.WriteLogger(type, , "测试记录car Info⽇志");49 Log4netHelper.WriteLogger(type, LogLevel.Warn, "测试记录car Warn⽇志");50 Log4netHelper.WriteLogger(type, LogLevel.Error, "测试记录car Error⽇志");51 Log4netHelper.WriteLogger(type, LogLevel.Fatal, "测试记录car Fatal⽇志");52 Console.WriteLine("==============this is car ===============");53 }54 }55 }View Code将⽇志记录输出到⽂件、控制台。

基于正则式的CNKI网页全自动包装器

基于正则式的CNKI网页全自动包装器
胡立辉;张健;陈曦
【期刊名称】《长沙理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(003)002
【摘要】当数据源的查询和访问能力受到限制时,如何设计与实现自动化的网页包装器是一个值得研究和需要解决的问题.分析了CNKI网页的结构,描述了网页元素的标记与内容特征,给出了一组匹配CNKI网页内容的正则式,并用Visual C++实现了一个包装器.实际应用结果表明,基于正则式匹配方法的全自动包装器可以精确抽取CNKI网页的全部检索内容.
【总页数】6页(P58-63)
【作者】胡立辉;张健;陈曦
【作者单位】长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,图书馆,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长
沙,410076
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3;G354.4
【相关文献】
1.基于树结构的包装器全自动生成方法的研究 [J], 李亚桥;王晓东;李智
2.基于正则式的维普网全自动包装器的实现 [J], 胡立辉;周斌;黄园媛
3.奥普蒂理包装机械（上海）有限公司H6—10全自动定位式注射器灌装和密封机
[J], ;
4.基于特征相似度计算的网页包装器自适应 [J], 陈迎仁;郭莹楠;郭享;倪一涛;陈星
5.基于PLC的全自动在线式缠绕包装机控制系统设计 [J], 张坤平
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基于支持向量机的Web日志用户标志修正算法

基于支持向量机的Web日志用户标志修正算法邹根;闻立杰【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2011(017)008【摘要】针对用户删除Cookie导致的Web日志用户标志不准确的情况,提出了一种基于支持向量机的用户标志修正算法。

首先训练一个分类器判断两个会话是否属于同一个用户,然后计算两个不同标志用户之间的相似度,最后将日志进行分组,发现所有删除Cookie的用户并进行标志的修正。

通过实验验证了算法的有效性。

%Aiming at the problem of Cookie deletion led to user identifier inaccuracy,a correction algorithm based on Support Vector Machine（SVM）was proposed to identify users.A classifier was trained firstly to judge whether two sessions belonged to a same user,and then the similarity between different user identifiers was calculated.Finally,Web logs were divided into groups to find all users whose Cookie had been deleted,and made identifier correction.Experiment results verified that the proposed method was effective.【总页数】5页(P1851-1855)【作者】邹根;闻立杰【作者单位】清华大学计算机科学与技术系,北京100084;清华大学软件学院,北京100084;清华大学信息系统安全教育部重点实验室,北京100084;清华大学信息科学与技术国家实验室（筹）,北京100084;清华大学计算机科学与技术系,北京100084;清华大学软件学院,北京100084;清华大学信息系统安全教育部重点实验室,北京100084;清华大学信息科学与技术国家实验室（筹）,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP393.09;TP311.13【相关文献】1.基于Web日志挖掘用户偏爱浏览路径算法 [J], 苏兰;陆济湘2.基于用户兴趣迁移的Web日志仿真生成算法 [J], 彭行雄;肖如良3.基于K-Means算法的Web日志用户聚类研究 [J], 陈洲; 陆南4.基于用户访问树的分布式Web日志挖掘算法 [J], 陈宝国;宋旸5.基于用户访问树的分布式Web日志挖掘算法 [J], 陈宝国;宋旸因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

机器学习工程师笔试题

机器学习工程师笔试题一、问题描述在机器学习领域，特征工程是模型性能提升的关键一环。

请你以某个具体实际问题为例，详细介绍特征工程的流程，并探讨其中的挑战和解决方案。

二、特征工程的流程特征工程是指在机器学习建模过程中，通过对原始数据进行处理，构建出更加有信息量、有效表达样本特征的特征集合。

特征工程的流程一般包括以下几个步骤：1. 数据收集与理解在选取实际问题后，首先需要收集相关数据，并对数据进行初步的理解。

理解数据的来源、数据的含义、数据的格式等是进行特征工程的前提。

2. 数据预处理数据预处理是指对原始数据进行清洗、处理和转换等操作，以便让数据适应后续的特征提取和模型训练。

主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理和数据格式转换等。

3. 特征提取与选择在特征提取与选择阶段，需要根据实际问题对数据进行特征选择和特征提取。

特征选择是从原始特征中选择对目标有用的特征，剔除冗余、噪声和不相关的特征。

特征提取则是通过一定的数学变换或统计方法将原始特征转换为新的特征。

4. 特征构建与组合特征构建是指基于某些领域知识或专家经验，通过对原始特征进行变换或组合，构造出更有针对性、更能反映问题特点的特征。

特征组合则是将不同特征进行组合，形成更高阶、更复杂的特征。

5. 特征缩放与归一化不同特征的数值范围和量纲可能不同，需要进行特征缩放与归一化，以保证不同特征对模型训练的影响权重相对一致，避免某些特征对模型产生过大的影响。

6. 特征降维与选择特征降维是指通过某些统计学或机器学习的方法，将高维特征进行降维，减少特征的冗余性，提高模型的计算效率和泛化能力。

特征选择是指从已有特征中选择最具代表性的特征，降低模型复杂度和计算成本。

三、挑战与解决方案1. 数据质量问题在实际数据中，往往存在数据缺失、异常值、噪声等问题，这些问题会影响到特征工程的结果。

解决方案包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等。

2. 特征选择问题在特征选择阶段，如何从大量的特征中选择出对模型训练有用的特征是一个挑战。