2、进件风险控制强化: 通过身份证号码提取法人出生年月日,与当前日进行比较,如<18周岁, 则提示“法人未满18周岁,禁止进件!”
最近在家闲的蛋疼需要写点文章。正好我本人在金融科技公司工作,对信用卡业务略有了解。我们看看如何在 .NET Core 里验证一个信用卡的卡号是否合法。
有时候,很简单的数学方法,就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频,就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法,但肯定是最简便易行的方法。 今天,依然继
在后续完成了银行卡的识别之后,现在可以进行卡号核验和格式化的工作了,这些工作虽然没有之前的那么复杂,但是还是比较繁琐的。
有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。
本博客是对文本摘要的简单介绍,可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们(一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队)是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
上个月我写了《.NET Core 如何验证信用卡卡号》,不少朋友表示挺有兴趣。在金融科技行业的实际工作中,通常还需要生成信用卡卡号用来测试,今天我就来教大家如何生成信用卡卡号。
这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF (https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%
利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来,自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
一、Luhn公式介绍 Luhn公式是一种广泛使用的系统,用于对标识号进行验证。它根据原始标识号,把每隔一个数字的值扩大一倍。然后把各个单独数字的值加在一起(如果扩大一倍后的值为2个数字,就把这两个数字
**6.31(金融应用:信用卡号的合法性验证)信用卡号遵循某种模式。一个信用卡号必须是13到16位的整数。它的开头必须是:
我们发现validate_card函数做了两件事:验证数字和有效、验证时间有效。 我们把验证数字和拆分出来一个函数luhn_checksum, 并在validate_card中调用。 修改后:
package main import ( "fmt" "strings" ) const input = `49927398716 49927398717 1234567812345678 1234567812345670` var t = [...]int{0, 2, 4, 6, 8, 1, 3, 5, 7, 9} func luhn(s string) bool { odd := len(s) & 1 var sum int for i, c := range
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank,并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
原本只想筛选下上面的那篇文章,在精简掉了部分多余且无用的代码片段后,感觉不够。于是顺藤摸瓜,找到了原地址:30 seconds of code
可以根据每个元素返回的值,使用reduce()和push() 将元素添加到第二次参数fn中 。
刚才虽然实现了注册,但是服务端并没有进行数据校验,而前端的校验是很容易被有心人绕过的。所以我们必须在后台添加数据校验功能:
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges(一种升级身份验证形式)来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现,虽然 Boxer 总体上运行良好,但它无法在以低于每秒一帧(FPS)的速度运行的设备上进行有效扫描,从而降低了
ICSharpCode.SharpZipLib.dll 使用方法 https://blog.csdn.net/luhn12345/article/details/48090887
美国网络安全服务商Proofpoint近日发现了一种新的针对PayPal用户的钓鱼套路,攻击者在钓鱼过程中利用身份验证机制检查用户提交的账户信息是否真实,以寻求更高效的诈骗。 一探究竟 作为这套钓鱼组合拳的第一步,攻击者利用电子邮件散播虚假URL,诱使受害者访问精心伪造的钓鱼页面(如下图,完全仿照PayPal官方登录页)。 通过邮件散布恶意URL访问到的虚假PayPal登录界面 研究者证实,如果用户在这里输入了虚假的登录信息,这个钓鱼页面会返回一个“措辞含糊的错误提示”(见下图)。以往钓鱼网站通常
注意:如果你是SpringBoot项目,上述依赖不需要导入,因为spring-boot-starter-web包里面有hibernate-validator包,不需要引用hibernate validator依赖。
数字化时代,众多企业以数据驱动业务为目标,从数据中发现价值,从而对业务决策带来辅助支持,以数据为中心的企业管理正在成为常态。而BI(商业智能)作为企业发展过程中的数据工具,一直是受到众多企业的青睐。
SpringBoot在内部通过集成hibernate-validation,可以直接使用。项目中我们需要经常的去判断前端传递到后端的数据是否正确,这个时候需要些大量的if语句,代码相对比较中。这个时候validation就发挥了很大的作用。
哈希散列的想法在不同的地方独立出现。1953 年 1 月,汉斯·彼得·卢恩 ( Hans Peter Luhn ) 编写了一份IBM内部备忘录,其中使用了散列和链接。开放寻址后来由 AD Linh 在 Luhn 的论文上提出。大约在同一时间,IBM Research的Gene Amdahl、Elaine M. McGraw、Nathaniel Rochester和Arthur Samuel为IBM 701汇编器实现了散列。 线性探测的开放寻址归功于 Amdahl,尽管Ershov独立地有相同的想法。“开放寻址”一词是由W. Wesley Peterson在他的文章中创造的,该文章讨论了大文件中的搜索问题。
于1955-1956年,由兰德公司的Allen Newell、Cliff Shaw和Herbert A. Simon开发了链表,作为他们的信息处理语言的主要数据结构。链表的另一个早期出现是由 Hans Peter Luhn 在 1953 年 1 月编写的IBM内部备忘录建议在链式哈希表中使用链表。
哈希表(Hash Table)是一种数据结构,它通过哈希函数将键映射到表中的一个位置来访问记录,支持快速的插入和查找操作。
本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华(Awesome)知识资料收录整理,使得AI从业者便捷学习和解决工作问题!在专知人工智能主题知识树基础上,主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成,并保持动态更新!另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学,请加入我们专知AI创作者计划,共创共赢! 今天专知为大家呈送第七篇专知主题荟萃-自动文摘Automatic Summarization知识资料大全集荟萃 (入门/进阶/论文/课程/会议/
这篇文章调查了大量(两百篇以上)的相关文献资料,对NLP领域中深度学习的技术和应用层面进行了综述与讨论,非常适合于想要快速了解该领域整体概貌的研究者。
在开发中经常需要写一些字段校验的代码,比如字段非空,字段长度限制,邮箱格式验证等等,如果我们直接将这些校验写死在代码里,将会遇到这种现象:
嵌入式分析是使任何应用程序或用户更容易获得数据分析和商业智能的技术。 商业智能是通过分析业务数据辅助决策获取数据背后的 0信息。 商业智能软件和技术包含了报表查询,OLAP,数据挖掘及高级数据分析,最终用户自助分析及仪表板监控舱等功能。 嵌入式商业智能是一种技术能力,囊括了商业智能的功能和特征,并且成为了业务系统的一个重要的构成。
随着互联网的快速发展,越来越多的网站和应用程序提供了API接口,方便开发者获取数据。然而,为了保护数据的安全性和防止漏洞,一些API接口采用了JS加密技术这种加密技术使得数据在传输过程中更加安全,但也给爬虫开发带来了一定的难度。。
在当今的Web开发领域,React.js无疑是最受瞩目的技术之一。它以其独特的组件化开发方式、虚拟DOM技术以及单向数据流等特点,为Web开发者提供了高效、灵活和可靠的解决方案。然而,React.js的渲染速度同样也是开发者们关注的重要问题。本文将深入探讨React.js的渲染速度,帮助大家更好地了解和优化其性能。
1865 年,Richard Millar Devens 在“商业和商业轶事百科全书”中提出了“商业智能”(BI) 一词。” 他用它来描述银行家亨利弗内斯爵士如何通过在竞争前收集信息并根据信息采取行动而从中获利。最近,在 1958 年,一位名叫汉斯·彼得·卢恩 (Hans Peter Luhn) 的 IBM 计算机科学家撰写了一篇文章,描述了通过使用技术收集商业智能 (BI) 的潜力。
访问网站,输入用户名:admin、密码:123456 以及正确的图形验证码进行登录。
年初突然有了个想法,前端也做了几年了,但是很多知识还很零散,应该系统的把知识归纳起来,于是给自己制定了一个计划,决定花大半年的时间整理一下大前端的知识,把他们都写成文章。这个计划包括页面布局,JavaScript,计算机网络,Vue.js,React.js,Node.js,设计模式,架构,工程化,数据结构和算法,实战项目。 所谓学习的三个阶段:学一遍,做一遍,讲一遍。这个计划就是讲一遍,同时在讲的过程中,对自己的知识进行查漏补缺。 本计划所有文章都托管在GitHub上:github.com/dennis-jian… 下面是已经写作完成的文章列表,标题前加了推荐!!的都是点赞还不错的文章。
前端工程师们~js也可以用来玩机器学习的。 今天看到这些相关的资源,分享给大家~~ 数据可视化这块应该都算比较熟悉的了,建议从通用机器学习库开始学习。 既然有这些js库了,并且现在手机的性能都不错,就
近年来,随着Internet的迅猛发展,网络信息和数据信息不断扩展,如何有效利用这一丰富的数据信息,己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息,文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题,很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来,许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面,如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法(KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
写文档的工具非常多,但是作为程序员,大部人还是偏爱Markdown的,有时需要写一份开发文档,以供自己或者他人查看,那如何把 Markdown 文件转换成文档呢?
明白需求以后疯狂百度。最后发现JDK提供了各种脚本的支持(怪笔者学艺不精,第一次见识到这个库,留下不学无术的泪水),正题开始,Java如何执行一段加密算法呢?
最近在项目中碰到了app中SSO单点登录使用不当导致的任意用户登录漏洞,渗透过程中碰到不少JS加密处理,SIGN值生成,在与开发的对抗中还是觉得比较有意思,特此记录一下
本人不是专业IT人员,但是对python爬虫这块非常感兴趣,在抖音上看了zhen老师的python全栈直播课程,果断选择加入zhen老师的VIP大家庭,给zhen老师投稿发文章还能挣钱,50元。 废话不多说,进入主题。最近在学习JS逆向方面的知识,由于之前做过12306的自动抢票软件,因此对12306情有独钟🤭,接下来就给大家介绍一下12306用户登录密码的参数破解办法。 首先我们打开12306的登录界面,打开抓包工具,输入用户名和一个错误的密码(例:123456),点击登录按钮并滑动验证码进行验证,在Aj
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法!欢迎记录下你的那些努力时刻(算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等),在分享的同时加深对于算法的理解,同时吸收他人的奇思妙想,一起见证技术er的成长~
JavaScript开发人员倾向于寻找可用于机器学习模型训练的JavaScript框架。下面是一些机器学习算法,基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练:
JS逆向加密解密工具Crypto Magician、乐易助手、WT-JS 下载使用 ---- 文章目录 JS逆向加密解密工具Crypto Magician、乐易助手、WT-JS 下载使用 前言 一、Crypto Magician 1.下载地址 2.部分功能展示 二、乐易助手 1.下载地址 2.部分功能展示 三、WT-JS 1.下载地址 2.部分功能展示 总结 ---- 前言 方便开发者更好的定位加密算法,提高了开发的效率,必备神器; ---- 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、Crypto
本文仅仅介绍了常见的一些JS加密,并记录了JS和Python的实现方式 常见的加密算法基本分为这几类: (1)base64编码伪加密 (2)线性散列算法(签名算法)MD5 (3)安全哈希算法 SHAI (4)散列消息鉴别码 HMAC (5)对称性加密算法 AES,DES (6)非对称性加密算法 RSA
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云