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Python调用自然语言处理包HanLP

Python调用自然语言处理包HanLP3.png一句话安装pyhanlp,全自动下载安装配置,还支持升级。 pip install pyhanlp调用方法参考项目主页:https://github.com/hankcs/pyhanlp Windows用户如果遇到: building '_jpype' extensionerror: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft VisualC++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools可以按提示安装Visual C++,也可以安装轻量级的Miniconda(推荐,超方便): 然后通过conda安装jpype1和pyhanlp: conda install -c conda-forge jpype1pip install pyhanlp 以前的文章已经过时,不用看了。 文章来源于网络

网络安全与机器学习(一):网络安全中的机器学习算法

相当多的文章已经描述了机器学习在网络安全的应用以及保护我们免受网络攻击的能力。尽管如此,我们仍然需要仔细研究人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),它们到底能不能像炒作内容所说的无所不能。 首先,我要让你失望了。我通过研究发现与图像识别或自然语言处理相比,机器学习永远不会成为网络安全的灵丹妙药,而这两个领域的机器学习应用正在蓬勃发展。因为总会有人试图找到系统或ML算法的弱点并绕过安全机制。更糟糕的是,现在黑客能够利用机器学习来完成他们邪恶想法。 幸运的是,机器学习可以帮助解决最常见的任务,包括回归,预测和分类。在数据量极大且网络安全人才短缺的时代,ML似乎又是唯一的解决方案。 本文介绍了实际应用于网络安全的ML研究的当前进展和未来方向的实用技术理解。 机器学习术语 AI(人工智能)是一个广泛的概念。简单来说是通过技术使机器变得

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