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思考和小结看完上面的文字，明白了作者提出的方法是属于弱监督学习中的不准确监督学习，使用BERT预训练模型构建类别词库的方法来找出错误样本。同时还用到了自训练的方法利用无标注样本，让模型的性能得到进一步提升。整套流程还是很系统的，有参考的价值。
🏁Caesar ☠️Caesar一个全新的敏感文件发现工具 👻项目简介 文件扫描是安服的一个基本环节
敏感词汇通常会在后台进行判断，但偶尔也会有在前端进行判断，其实很简单，就是对一个字符串中特定字符的替换。 布局代码: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?
搞不懂，为啥现在的敏感词限制的这么死。这是什么敏感词我都没搞懂
在这项工作中，我们通过排列组设计了一种高效的排列敏感聚合机制，捕获相邻节点之间的成对关联。我们证明了我们的方法严格地比二维Weisfeiler-Lehman (2-WL)图同构检验更强大，且不低于3-WL检验。此外，我们证明了我们的方法实现了线性抽样复杂度。
CSS系统角色权限类型描述类别所需角色权限一操作权限：创建、删除、扩容CSS集群手动和自动备份CSS集群数据恢复CSS集群数据创建IAM委托创建obs桶创建VPC和安全组Kibana自定义词库系统角色Elasticsearch AdministratorServer AdministratorTenant
Reference （1）https://github.com/wzhe06/Reco-papers （2）《深度学习推荐系统实战》，王喆 （3）LSH(Locality Sensitive Hashing)原理与实现 （4）如何通俗易懂讲解局部敏感哈希算法？
完成一般的任务都可以适用，对于一些专业领域，可以在此基础上增加专业词库。
词库词库通过obs进行上传，词库为txt格式，每个词占一行。词库保存后自动生效。
自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在 ik 的原生词典里 自己补充自己的最新的词语，到 ik 的词库里面 IKAnalyzer.cfg.xml：ext_dict，创建 mydict.dic。
通过简单的配置即可连通函数工作流和其它各云服务，甚至云服务和云服务； 3 构建无服务器的敏感词过滤后端系统为了进一步让大家感受函数工作流的优势，我们将介绍如何通过函数工作流快速构建一个无服务器的敏感词过滤系统，本文我们主要关注后端系统，前端的表现形式很多，大家可以自行构建
通过简单的配置即可连通函数工作流和其它各云服务，甚至云服务和云服务； 3 构建无服务器的敏感词过滤后端系统为了进一步让大家感受函数工作流的优势，我们将介绍如何通过函数工作流快速构建一个无服务器的敏感词过滤系统，本文我们主要关注后端系统，前端的表现形式很多，大家可以自行构建
本文介绍几种在静态代码分析中的敏感性分析的概念。主要有流敏感（flow-sensitive），路径敏感（path-sensitive），上下文敏感（context-sensitive）和域敏感（field-sensitive）。
此对照版文本，不仅便于导入词库或句库，而且也便于在对照中学习外语。 二、运行效果 单击【制作双语对照】按钮：
删除文件系统 功能介绍 删除文件系统。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。
查看系统表 除了创建的表以外，数据库还包含很多系统表。这些系统表包含集群安装信息以及GaussDB(DWS)上运行的各种查询和进程的信息。可以通过查询系统表来收集有关数据库的信息。 系统表和系统视图中每个表的说明指出了表是对所有用户可见还是只对初始化用户可见。
在左侧导航栏选择“系统管理 > 访问秘钥”，进入APM访问秘钥页面。
扩容文件系统 功能介绍 扩容文件系统。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。
删除文件系统 功能介绍 删除文件系统 URI DELETE / 请求参数 Authorization
让他很开心的是，华为云的云搜索服务，可以自定义自己的词库来做分词、停词。让他更意想不到的是，修改词库还可以热更新，不用重启即可生效。但是，词库中的词从哪里来，哪些才是有用的词，这真是让小E头疼的事情。小E每天苦读海量文章，才能从中找出几个自己认为还不错的词。
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