敏感词过滤 python3 测试过滤效果 python -m speachless.test 输出json文件 至 dist python -m speachless.sensitive_tree 简介 speachless/lib 敏感词库, 三个种类，涉政, 色情, 自定义. speachless/sensitive_tree.SensitiveTree 根据词库中的敏感词构造检测tree speachless/sensitive_filter.SensitiveFilter 检测输入内容是否与敏感词匹配 使用 git archive master | tar -x -C /project/xxx/speachless ** 应该将以下对象 作为全局变量避免每次重新初始化 tree 造成额外开销 ** ** 当导入外部词库时， 应避免词库中存在特殊字符** sensit

Topic-sensitive PageRank - a context-sensitive ranking algorithm Taher H. Haveliwala Stanford University

是对LEACH的改进，TEEN结合了阀门值，只有在数据超过阀门值的时候才能传输.从而起到节能的效果！TEEN (Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol) for reactive networks. ...

快速敏感词过滤 即将停止和移除（本项目计划于1月31日停止和移除） 本项目计划于1月31日停止和移除，请谅解，谢谢。推荐以AC自动机替代 性能概述 使用60MB大小的小说测试，单核性能超过50M字符每秒（i7 2.3GHz）。 敏感词 14553 条 待过滤文本共 599254 行，30613005 字符。 过滤耗时 0.535 秒， 速度为 57220.6字符/毫秒 其中 39691 行有替换 优化方式 主要的优化目标是速度，从以下方面优化： 敏感词都是2个字以上的， 对于句子中的一个位置，用2个字符的hash在稀疏的hash桶中查找，如果查不到说明一定不是敏感词，则继续下一个位置。 2个字符（2x16位），可以预先组合为1个int（32位）的mix，即使hash命中，如果mix不同则跳过。 StringPointer，在不生成新实例的情况下计算任意位置2个字符的hash和mix Str

本版本为双向词汇版本，顺序扫描文本时，会判断正向词汇和反向词汇，有交叉的以等级高的为准，原理：http://blog.csdn.net/ranjio_z/article/details/75446147，欢迎指教询问打赏。使用说明： 1、本 Java工具包由北京师范大学2000级计算机系 张人杰 开发制作 基于多叉树的查找，任何问题请联系： zhrenjie04@126.com 2、工具包自带敏感词词库，第一次调用时读入词库，故第一次调用时间可能较长，在类加载后普通pc机上html过滤5000字新版本在9毫秒

matlab代码。描述了Locality Sensitive Histograms 的计算过程，可用于特征提取、跟踪等

Time Sensitive Networking Horizons 介绍

敏感参数过滤器 sensitive-param-filter是一个零依赖包，旨在从JavaScript对象中过滤敏感值。 此软件包可用于在输出到UI之前清理日志，文件管理器数据等。敏感参数过滤器随附的默认值对于大多数应用程序应能很好地工作。 安装 通过以下任一npm安装敏感参数过滤器到您的项目： npm install @amaabca/sensitive-param-filter 或纱线： yarn add @amaabca/sensitive-param-filter 用法 const { SensitiveParamFilter } = require ( '@amaabca/sensitive-param-filter' ) const paramFilter = new SensitiveParamFilter ( ) const rawObject = { Aut

Locality-sensitive hashing using stable distributions p稳定局部敏感哈希算法（e2lsh）论文。

提出了一种由MUSIC开发的快速DOA估计算法，该算法也受益于信号极化信息的处理。 除了提高精度和分辨率的性能外，所提出的算法还可以应用于各种形式的偏振敏感阵列，而对阵列的图案没有特殊要求。 根据空间谱的连续性，避免了在4-D空间谱的计算中产生的大量计算。 讨论了所提算法的性能和计算复杂度分析，并给出了仿真结果。 与常规MUSIC相比，该算法在精度和分辨率方面具有相当大的优势，与常规2-D MUSIC成比例的计算复杂度较低。