auto_ptr它是C++标准库(<utility>)为了一个智能指针类模板来解决资源泄漏所提供的问题（注意：这只是一个简单的智能指针）
auto_ptr在事实原则的实现RAII，对资源的访问，在施工时间。释放资源时，析构函数，而相关的指针操作超载。使用起来就像普通的指针。std::auto_ptr<ClassA> pa(new ClassA);非常多人听说过标准aut
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2015-08-13 08:27:00
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异常是指与普通实例具有不同数据特征的数据模式。
大多数现有的基于模型的异常检测方法构建了正常实例的概要，然后将不符合正常概要的实例标识为异常。种方法的两个主要缺点是：（i）异常检测器被优化以分析正常情况，但未针对异常情况进行优化 - 因此，异常检测的结果可能不如预期的那么好导致过多的误报（正常情况被识别为异常）或检测到的异常太少; （ii）许多现有方法由于其高计算复杂性而受限于低维数据和小数据大小
导引问题
实际工作中，遇到的情况不可能是非常完美的。比如：你写的某个模块，用户输入不一定符合你的要求、你的程序要打开某个文件，这个文件可能不存在或者文件格式不对，你要读取数据库的数据，数据可能是空的等。我们的程序再跑着，内存或硬盘可能满了 等等。
软件程序在运行过程中，非常可能遇到刚刚提到的这些异常问题，我们叫异常，英文是：Exception，意思是例外。这些，例外情况，或者叫异常，怎么让我
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2021-08-14 12:27:59
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写在开头很开心这次又能参加DataWhale的组队学习，五月不学习，六月徒伤悲~ 这次参加的是异常检测， 由于我本身是土木工程专业研究生，对动态监测，异常预警这一块比较感兴趣，所以要好好努力争取学到知识~ 其实我学下来发现异常检测这一块其实对现有算法掌握要求还挺高，很多都是在现成的算法例如PCA、DBSCAN的基础上达到异常检测这一目的，文末会分享一张我自己做的思维导图，帮助大家思考1、什么是异常
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2023-06-09 22:18:21
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异常值检测常用方法对历史数据进行异常值检测，对突发情况或者异常情况进行识别，避免因为异常值导致预测性能降低，并对其进行调整便于后续预测。一、3-sigma原则异常值检测3-Sigma原则又称为拉依达准则，该准则定义如下：假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中
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2023-09-04 22:23:08
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感悟：线性回归和PCA都是通过特征之间的相关性进行异常值检测的。线性回归：相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值进行异常值检测。特征A（特征A中的数据都是正常的）和特征B是线性相关的，可以通过A预测B的数值，如果B的真实值和B的预测值相差较大，那么B特征在该条数据样本中的取值是异常的。PCA:用一些潜在变量来代表整个数据。对所有的数据计算特征向量，异常样本距离特征向量的距离比较远。两点假设：
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2015-07-03 14:00:00
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Acunetix Web Vulnerability Scanner
原创
2011-02-09 10:00:02
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写在前面文中使用了其他博主的图，具体链接已不好追踪，如果不妥，还请谅解（私信我加备注哦）~异常检测主要检测数据中的离群点，异常数据的特征值与正常数据的特征值距离较远。 异常检测具有以下难点：标签数据较少，从较少的标签数据中很难学习到哪些是正常数据，哪些是异常数据。难以划分异常和正常的边界。数据本身存在噪声，导致噪声和异常难以区分。处理异常检测的模型包括监督模型、半监督学习和无监督学习模型，具体如下
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2023-09-06 09:38:33
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重要数据的丢失可能意味着致命的破坏。尽管如此，还是有无数专业人员忽视了对他们的数据的备份。虽然原因可能各不相同，但是，最
常见的一个解释是，执行例行备份确实烦琐。由于机器擅长于完成普通而重复的任务，因此，自动化备份的过程是降低工作内在的枯燥性和人们与生俱来的拖延倾向
的关键所在。
如果您使用 Linux，那么您就可以使用创建定制备份解决方案的极其强大的工具。本文中
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精选
2008-07-30 15:37:55
2735阅读
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基于机器学习的web异常检测Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新，新的黑客技术也层出不穷，为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面，硬规则在灵活的黑客面前，很容易被绕过，且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击；另一方面，攻防对抗水涨船高，防守方规则的构造和维护门槛高、成本大。基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥
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2017-05-03 14:02:04
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基于机器学习的web异常检测基于机器学习的web异常检测Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新，新的黑客技术也层出不穷，为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面，硬规则在灵活的黑客面前，很容易被绕过，且基
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2021-09-08 10:06:09
353阅读
hadoop启动时报如下错误：错误分别在namenode和jobTracker日志文件都有org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot delete /usr/hadoop/tmp/mapred/system. Name node is in safe mode.The ratio of reported bloc
原创
2014-11-16 12:07:59
2103阅读
在数据库运维的过程中，基于一系列监控指标的告警体系对于维护数据库的可用性至关重要。现有的告警指标多是DBA根据经验来设置一些阈值和规则。由于业务量的增长，系统的逐渐庞大以及每个set的使用场景并不相同等问题，单纯通过基于单个曲线的、朴素的规则来产生告警可能出现无效告警增多，异常场景覆盖不全或准确率低等问题。近年来AIOps，也就是智能运维尝试通过原始监控数据结合一些算法来探索新的异常检测和故障告警
原创
2021-05-15 15:41:25
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最近工作涉及有关异常检测的内容，而且前几天在公司做了一次有关异常检测算法和应用场景的分享，在此总结记录一下。什么是异常检测？异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection）指的是通过数据挖掘手段识别数据中的“异常点”，常见的应用场景包括：金融领域：从金融数据中识别”欺诈案例“，如识别信用卡申请欺诈、虚假信贷等；网络安全：从流量数据中找出”入侵者“，并识别新的网
摘要：2020GDE全球开发者大赛-KPI异常检测告一段落，来自深圳福田莲花街道的“原子弹从入门到精通”有幸取得了总榜TOP1的成绩，在这里跟大家分享深圳福田莲花街道在本次比赛的解决方案。 背景...
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2021-01-06 11:18:00
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2020GDE全球开发者大赛-KPI异常检测告一段落，深圳福田莲花街道的“原子弹从入门到精通”有幸取得了总榜TOP1的成绩，在这里跟大家分享深圳福田莲花街道在本次比赛的解决方案。 背景介绍 核心网在移动运营商网络中占据举足轻重的地位，其异常往往会导致呼叫失败、网络延迟等现网故障，对全网的服
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2021-01-06 11:27:00
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paros-3.2.13-win.rar
原创
2009-03-23 10:56:34
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# 如何实现深度神经网络模型异常检测预警
## 流程图示意图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
B --> C[构建深度神经网络模型]
C --> D[模型训练]
D --> E[异常检测预警]
```
## 整体流程
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2
摘要：2020GDE全球开发者大赛-KPI异常检测告一段落，来自深圳福田莲花街道的“原子弹从入门到精通”有幸取得了总榜TOP1的成绩，在这里跟大家分享深圳福田莲花街道在本次比赛的解决方案。背景介绍核心网在移动运营商网络中占据举足轻重的地位，其异常往往会导致呼叫失败、网络延迟等现网故障
原创
2021-05-28 10:32:32
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