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SIGMOD 2019 现场直击!带给你最独家的 15 篇论文全解读
> SIGMOD会议位列数据库方向的三大顶级会议之首(其次是VLDB及ICDE)。2019SIGMOD于6月30日至7月5日在荷兰阿姆斯特丹举办。本文由OceanBase团队为读者带来最权威、最前沿的大会独家报道。
一种高级的DoS攻击-Hash碰撞攻击
这是迄今为止第一个让我觉得后怕的攻击方式,涉及的范围广难以防御,攻击效果立竿见影。大量的网站和Web接口都未做Hash碰撞攻击的防御,一拿一个准。 随着RESTful风格的接口普及,程序员默认都会使用json作为数据传递的方式。
机器学习-异常检测算法(二):Local Outlier Factor
Local Outlier Factor(LOF)是基于密度的经典算法(Breuning et.al. 2000), 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的,或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别(比如 ,DBSCAN,OPTICS)。
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来自: 云存储
SLS机器学习介绍(01):时序统计建模
时序数据是业务监控中最多方法,双十一大盘、业务监控系统、系统性能平台等都可以看到他的身影。为了更好的在日志服务平台中,针对时序数据进行进行较好的分析和交互,本团队针对单时序数据数据的各种场景,开发了相应的时序数据处理算法,可直接嵌入在标准的MySQL语法中使用,降低了用户对这类算法的使用难度,提供更好的服务。
一文带你入门图论和网络分析
本文从图的概念以及历史讲起,并介绍了一些必备的术语,随后引入了networkx库,并以一个航班信息数据集为例,带领读者完成了一些基本分析。
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