在HABTM关系中进行关联时的未知属性

是指在关联两个具有多对多关系的模型时，其中一个模型中存在一个未知属性，即该属性在数据库中没有对应的字段。

HABTM（Has and Belongs to Many）关系是指两个模型之间存在多对多的关联关系，通常需要通过一个中间表来实现关联。在关联两个模型时，需要在模型中定义关联关系，并在数据库中创建中间表来存储关联数据。

当在HABTM关系中进行关联时，如果其中一个模型中存在一个未知属性，即该属性在数据库中没有对应的字段，可能会导致关联失败或出现错误。这是因为关联的过程中需要使用到该属性，但数据库无法存储和获取该属性的值。

解决这个问题的方法是通过在模型中定义该属性，并在数据库中创建对应的字段。可以使用数据库迁移工具来添加该字段，例如在Rails框架中可以使用Active Record的迁移功能来添加新的字段。

在腾讯云的产品中，推荐使用云数据库MySQL来存储和管理关联数据。云数据库MySQL是腾讯云提供的一种高性能、可扩展的关系型数据库服务，支持常见的数据库操作和功能。您可以通过腾讯云控制台或API来创建和管理云数据库MySQL实例，并在应用程序中使用相应的数据库连接信息进行关联操作。

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贝叶斯网络序上上周末写完上篇朴素贝叶斯分类后，连着上了七天班，而且有四天都是晚上九点下班，一直没有多少时间学习贝叶斯网络,所以更新慢了点，利用清明节两天假期，花了大概七八个小时，写了这篇博客，下面讲的例子有一个是上一篇朴素贝叶斯讲过的，还有其他的都是出自贝叶斯网络引论中。我会以通俗易懂的方式写出来，不会讲得很复杂，会介绍贝叶斯网络的绝大部分知识点，看完会让你对于贝叶斯网络有个大概的了解。但是对于比较深层次的东西，我先不打算写。比如训练贝叶斯网络，因为涉及到比较加深入的数学知识，我自己暂时也不是理解得很透

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知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartner预测，到2025年，知识图谱技术将应⽤于80%的数据分析，⽽2021年这⼀⽐例仅为10%。最近爆⽕的ChatGPT也是⾃然语⾔处理和理解领域的⼀个重要应⽤，虽然ChatGPT在⽣成和理解⾃然语⾔⽅⾯表现出⾊，但它的知识表⽰和推理能⼒有限，⽆法直接获取和处理结构化知识。因此，知识图谱可以为ChatGPT提供丰富的结构化知识，以增强其对话⽣成和理解的能⼒，进⽽提升对话系统的智能⽔平。

目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它

发表于 WWW 2012 – Session: Creating and Using Links between Data Objects 摘要：语义Web的链接开放数据(LOD)云中已经发布了大量的结构化信息，而且它们的规模仍在快速增长。然而，由于LOD的大小、部分数据不一致和固有的噪声，很难通过推理和查询访问这些信息。本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法，基于稀疏张量的因子分解，该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL，这是一种张量因子分解，它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果，如链接预测、实体解析或集体分类。与其他张量分解相比，RESCAL的主要优势在于：当应用于关系数据时，它可以利用集体学习效应。集体学习是指在跨越多个互连的实体和关系中自动开发属性和关系相关性。众所周知，将集体学习方法应用于关系数据可以显著改善学习结果。例如，考虑预测美利坚合众国总统的党籍的任务。自然而然地，总统和他的副总统的党籍是高度相关的，因为两人大部分都是同一党的成员。这些关系可以通过一种集体学习的方法来推断出这个领域中某个人的正确党籍。RESCAL能够检测这种相关性，因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法，将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量，并将介绍一些对算法的新扩展。语义Web数据建模让关系域由实体和二元关系类型组成。使用RESCAL，将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态拥有m不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:，:，k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。设一个关系域由n个实体和m个关系组成。使用RESCAL，将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态包含m种不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个切片Xk=X:，:，k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。

开发人员在日常工作中，参与PRD评审、听产品经理讲述用户故事、提出各种需求。评审结束，一般会一股脑投入到设计开发，而数据库表设计就是其中不可或缺的一个过程。对于熟悉的业务模块，通过对需求分析，可以轻而易举的完成数据表设计，但对于非熟悉业务领域，可能会经过多轮PRD分析，整理一套数据表结构基础，然后对其追加字段，就完成了基础的数据模型设计。而在这个过程中，往往会感觉没有可以参考的理论，有时候甚至对设计的数据库表产生怀疑，不断考虑此设计是否符合业务、表结构设计后期是否具有通用性、表之间关系是否恰当可扩展等等。今天来谈些在实际业务开发中，针对数据建模的一些思考。

在数据库的运维工作中，如果有一种运筹帷幄的感觉，那么其中一种方式就是看报表，比如喝着咖啡缓缓打开电脑，几十台，上百台的机器的负载明细都在眼底。如果某个地方出现了异常或者明显的抖动，在报表中也能够很清晰的显示出来。目前这种情况还是很难实现，但是我们可以创造，之前的博文中也分析过了zabbix+orabbix的监控方式，还是存在很多亮点，在监控和定制功能上确实很强大，gc功能本身就很强大，但是扩展相对还是比较困难的。首先我们来show一个概览图，这个是我们努力的目标。比如我们有几十台DB服务器，在开始工作前

之前用CollectionViewController只是皮毛，一些iOS从入门到精通的书上也是泛泛而谈。这几天好好的搞了搞苹果的开发文档上CollectionViewController的内容，亲身体验了一下CollectionViewController的强大，之前一直认为CollectionView和TableView用法差不多，功能应该也是类似的。TableView的功能就已经很强大了，，CollectionView就是TableView的升级版，其功能更为强大。以后的几篇博客中好好的研究一下Col

大量的恶意软件/程序攻击给用户带来了极大的困扰。国内外的研究人员检测恶意程序的技术主要分为：基于程序结构、文件数据特征等恶意程序静态识别技术，基于程序运行时函数行为调用序列、函数参数信息等恶意程序动态识别技术[1]。目前，基于规则等检测技术以及基于机器学习等检测技术均存在相关问题。当未知恶意异常程序进行检测时，基于规则（YARA等）检测技术需要靠追加规则来实现，无法应对未知恶意异常程序的检测。此外，由于设备产生的数据量巨大，存在线索难以调查的问题，导致有效攻击线索淹没在背景数据中，基于机器学习检测技术通常具有较高的误报率和漏报率，难以快速识别。构建溯源图，能够作为威胁狩猎的关键资源，为威胁的识别、评估、关联提供丰富的上下文。《Provenance Mining：终端溯源数据挖掘与威胁狩猎》[2]一文，介绍了终端溯源数据（Provenance）以及溯源图（Provenance Graph）的概念，并介绍了如何在溯源数据完整有效采集的情况下，通过溯源图的后向追溯（backward-trace）和前向追溯（forward-trace），实现攻击事件的溯源与取证。为了检测未知恶意程序，相关研究人员[3]提出MatchGNet，通过数据驱动的方法进行检测，利用图神经网络来学习表示以及相似性度量，捕获不同实体之间的关系，利用相似性学习模型在未知程序与现有良性程序之间进行相似性评分，发现行为表示与良性程序有区分的未知恶意程序，最终，通过实验证明了有效性。随着异常程序检测技术的发展，攻击者躲避检测的方式也越来越多。本文将分析属性图在检测异常程序的应用。

跟我一起数据挖掘（23）——C4.5

C4.5简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quinlan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增

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