用户的角度。因为用户非专业人员，或者不熟悉软件系统，在使用过程中常常会出现输入错误的情况，或者是系统级的非正常情况，此时会弹出一个只有专业人员才能读懂的信息。因此，需要由程序对这个专业的非正常信息进行捕获，并给用户一个友好的出错提示。 出现异常不处理，程序会终止，程序终止了，系统不能正常运行。 因为程序的执行过程中总会遇到许多可预知或不可预知的错误事件，例如内存分配、某个目录下本应存在的一个文件找不到、数组越界等等。这些错误事件存在非常大的隐患，因此程序员总需要在程序中不断加入if-else语句，来判断是否有异常出现，程序可读性将变差，总是有许多与真正工作无关的代码，而且也给程序员增加了极大的工作负担，多数类似的处理错误的代码模块将充斥着整个应用逻辑。 异常产生的原因：试图打开的文件不存在、网络连接中断、算术运算被0除、数组下标越界、要加载类文件不存在等

NULL 博文链接：https://eroshn.iteye.com/blog/568362

AMDU功能介绍： 1. 将ASM DISK上的元数据转储到文件系统上以便分析 2. 将ASM文件的内容抽取出来并写入到OS文件系统，Diskgroup是否mount均可 3. 打印出块的元数据，以块中C语言结构或16进制的形式 本文将详细说明AMDU工具打印的各种信息，并讲解如何在ASM instance不可用的情况下配合kfed以及OS 命令直接从磁盘抽取oracle的控制文件/数据文件/参数文件。

IDS-KDDcup 检测网络流的异常连接（KDD-cup 99） 了解数据 尝试找出什么是数据集的不同类 在将字符串值映射到数字并将所有类别划分为正常和异常之后 准备数据 功能重连 PCA 入侵检测系统 朴素的贝叶斯 随机森林 逻辑回归 决策树 SVC 比较算法

基于抽样测量的高速网络实时异常检测模型

MEDOUTLIERFILT - 使用每列的中位数 [stats_data,filtered_data] = medoutlierfi​​lt(x,outlier_cut,plot_state) 通过指定截断值从数据集 X 中删除可能的异常值。 OUTLIER_CUT 是一个截断值，是上面四分位数范围的倍数Q3 及 Q1 以下，默认值与 BOXPLOT 函数相同。 Plot_state = 1 表示开启，0 表示关闭，DEFAULT = ON 例子： 加载计数.dat; [统计，过滤数据] = medoutlierfi​​lt(count,1,1) 灵感来自 Chris D. Larson 的 quartile.m 另见：箱线图、四分位数科林·克拉克2006 克兰菲尔德大学 箱线图所需的统计工具箱，如果未指定箱线图关闭 一如既往，欢迎提出意见和建议！

1. 我们有一个信号，我们将监控2.我们产生淋巴细胞-长度淋巴细胞作为信号，我们取随机数3. NSA...我们检查淋巴细胞与信号不同，如果不是我们随机另一个4.现在我们监测信号，如果任何信号值与淋巴细胞相同或最接近——我们有异常。

针对传统的电力网络流量检测安全预警系统在面对海量高维度数据时，其在精度、实时性、扩展性以及效率上都无法满足需求的问题，建立出一种基于Spark的电网工控系统流量异常检测平台.该平台以Spark为计算框架，主要由数据采集与网络流量深度包检测协议解析模块，实时计算数据分析处理模块，安全预警预测模块和数据存储模块组成，为流量异常检测提出了一套完整的流程.实验结果表明，该平台能够有效地检测出异常流量，做出安全预警，方便工作人员及时做出决策，这充分说明该平台非常适用于电力控制系统，能够应对海量高维复杂数据做出实时分析以及安全预警，极大地提高了电网工控系统的安全性能.

神经网络是一种模拟生物学神经的机器学习模型，数据来源于输入层并流经具有各种激活阈值的节点。递归神经网络是一种在输入被理解之前保持其内部记忆的神经网络，所以它们可以进行数据流中时间依赖的结构的学习。机器学习早已在许多产品中发挥过威力了，我们日常就与很多打过交道，从像苹果的Siri和谷歌的Now之类的“智能”助手，到像亚马逊建议买新产品的推荐引擎，再到谷歌和Facebook使用的排名系统，凡此种种，不一而足。最近，机器学习由于“深度学习”的进展闯入了公众视野，这些进展包括AlphaGo击败了围棋大师李世乭，以及围绕图像识别和机器翻译方面骄人的新产品。在本系列的文章中，我们将介绍在机器学习方面强大而

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