恶意URL检测,对应与机器学习是个分类问题,这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 恶意URL检测的方法很多,这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集,通过机器学习训练检测模型,然后做了部分工程化的应用,将模型持久化,在应用的时候加载进来直接应用,不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测,对应与机器学习是个分类问题,这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 本资源包括机器学习实现恶意URL检测实战的代码和数据集
2023-03-06 00:53:43 13.15MB 机器学习 恶意URL检测
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主要介绍了python使用post提交数据到远程url的方法,涉及Python使用post传递数据的相关技巧,需要的朋友可以参考下
2023-02-28 23:34:53 23KB python post 提交数据 远程url
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选择恶意和正常URL链接数据进行研究(特征选择、算法选择),并编写代码构建模型,最终满足如下需求: - 打印出模型的准确率和召回率; - 代码可以根据输入的URL自动判定其安全性;
2023-02-27 17:20:21 21.46MB 数据挖掘
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Websocket 和 URL 这是一个参考: : 基本上,一个 websocket 服务器可以根据客户端尝试连接到服务器时使用的 URL 来区分客户端。 所以一个客户端可以在ws://blah.com/giraffe上连接,另一个客户端可以在ws://blah.com/giraffe上ws://blah.com/elephant 。 服务器可以选择对他们一视同仁,或者选择将他们分成不同的聊天室(如果我们正在制作聊天应用程序)。 server.js是一个服务器的例子, client.js使用唯一的 URL 连接。
2023-02-21 22:41:44 1KB JavaScript
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APP免邀请码安装 产品经理说要做一个免邀请码安装的功能,第一反应是这怎么实现,用户第一次安装的时候什么数据都没有,怎么知道是谁邀请下载的。产品经理说:你看这XXXX的APP怎么能实现,呃(⊙o⊙)… 那Google一下吧,说不定已经有解决方案了。搜一下果然有这样个东西,也有一些服务商做好的SDK可以集成,研究了一下,大致了解了实现方案。 大致流程如下: 1、WEB的下载落地页 每个用户分享出来的落地页URL不同,或者说URL上的参数不同,比如A用户的URL后面带的参数可能是code=A,B用户分的URL参数就是code=B。这样就可以区分用户是点谁的邀请链接进来的。同时可以通过网页收集一
2023-02-20 15:35:15 49KB app url 安装
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这篇文档主要用来详细的说明谷歌地图调用的各种参数
2023-02-19 15:05:14 361KB google地图
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本文实例为大家分享了微信小程序实现滚动消息的具体代码,供大家参考,具体内容如下 效果图: index.wxml <!--index.wxml--> url=/pages/index/index?title open-type=navigate>
2023-02-19 10:14:11 38KB url 微信 微信小程序
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vb url编码解码vb url编码解码vb url编码解码
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可爬取一个网页中的所有网址。
2023-02-16 21:26:13 2KB 爬取网页url
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ChromeBookmarkExport 将Chrome书签导出到.url Pre-alpha,仅在我必须导出的场景上进行了测试。 如果有多个级别,可能不会创建书签目录
2023-02-05 15:31:54 15KB C#
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