随着数据的飞速增长，数据的组织变得至关重要。本文将简要介绍当今软件开发中最流行的数据库。在软件系统中，数据被格式化地组织和存储，通过数据库可以以电子方式访问它们。因为数据已经成为一种非常重要的资产，对我们来说，掌握当今使用的各种数据库的基本知识是非常重要的。我们要看的第一个数据库是 MySQL。MySQLMySQL 官网MySQL 是使用最广泛的开源数据库管理系统之一。它由 甲骨文公司 Oracle Corporation 所有。它可以在大多数主流操作系统上运行，如 Windows、MacOS、Linux 等。MySQL 既适用于小型应用，同时也能胜任大型应用。优点适配各种操作系统适配多种编程语言，如 PHP、C、C++、Perl 等开源、免费它支持高达 8 百万 Tb 的巨大数据量可定制化比其他数据库快得多要在基于 Ubuntu 的计算机上安装并使用 MySQL，使用下面的命令：$sudo apt update $sudo apt install mysql-server $sudo systemctl start mysql.service MariaDBMariaDB 官网MariaDB 是一款由 MySQL 的开发人员开发的开源关系型数据库，因其优秀的性能和与 MySQL 良好的兼容性而广受欢迎。它是当今大多数主要云产品的一部分，对其稳定性和性能起到重要作用。最近通过使用 Galera Cluster 技术，MariaDB 新增了集群功能。另外 MariaDB 还与 Oracle 数据库有（一定的）兼容性。优点安装方便支持大数据操作高可扩展性易于导入数据要在基于 Ubuntu 的计算机上安装并使用 MariaDB，请使用以下命令:$sudo apt update $sudo apt install mariadb-server $sudo systemctl start mariadb.service RethinkDBRethinkDB 官网RethinkDB 是一个开源、免费、分布式、基于文档的 NoSQL 数据库。它由 RethinkDB 公司开发。（LCTT 译注：RethinkDB 公司已于 2016 年倒闭。RethinkDB 数据库现作为开源项目继续维护。消息来源）它可以存储具有动态模式的 JSON 文件。更重要的是，它可以将查询结果的实时更新推送给应用程序。由于它的分布式特性，它具有高度可扩展性。RethinkDB 提供了丰富的内置函数，使其成为一个高可用性的数据库。由于它是当今流行的数据库，学习如何使用它是很重要的。优点适合于 Web 应用易于扩展内置函数多，可用性高基于 JSON 动态文档要在基于 Ubuntu 的计算机上使用 RethinkDB，下面的命令会有帮助：# 添加软件仓库源 source /etc/lsb-release && echo "deb https://download.rethinkdb.com/repository/ubuntu-$DISTRIB_CODENAME $DISTRIB_CODENAME main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rethinkdb.list # 下载并安装 RethinkDB 的 GPG 密钥 $wget -qO- https://download.rethinkdb.com/repository/raw/pubkey.gpg | sudo apt-key add - $sudo apt update $sudo apt-get install rethinkdb $sudo systemctl start rethinkdb OrientDBOrientDB 官网OrientDB 是一个基于 Java 的开源 NoSQL 数据库管理系统。它支持多种数据模型，比如文档、字典、对象和图。它以图数据库的形式存储关系。下面的命令可以帮助你在 Ubuntu 机器上使用 OrientDB：$sudo apt-get update $wget -O orientdb-community-2.2.20.tar.gz http://orientdb.com/download.php?file=orientdb-community-2.2.20.tar.gz&os=linux $tar -zxvf orientdb-community-2.2.20.tar.gz $sudo mv ~/orientdb-community-2.2.20 /opt/orientdb CouchDBCouchDB 官网CouchDB 是用 Erlang 开发的开源 NoSQL 数据库。它使用多种协议和格式来传输、处理和共享数据。它使用 JSON 格式存储数据，支持 MapReduce，并用 JavaScript 作为查询语言。优点可以存储任何类型的数据支持 MapReduce，可以高效地处理数据整体结构非常简单索引和检索速度快下面的命令可以帮助你在 Ubuntu 机器上使用 CouchDB：$echo "deb https://apache.bintray.com/couchdb-deb focal main" >> /etc/apt/sources.list $sudo apt-get update $sudo apt install apache2 couchdb -y FirebirdFirebird 官网Firebird 是一个开源关系型数据库。它兼容所有操作系统，如 Linux、Windows 和 MacOS。它最初是从开源数据库 Interbase 派生而来的。优点数据库功能不受限制非常稳定，功能强大配置和使用简单以下命令可以帮助你在 Ubuntu 机器上使用 Firebird：$sudo apt-get update $sudo apt-get install firebird2.5-superclassic CassandraCassandra 官网Cassandra 是一个 Apache 基金会旗下的 NoSQL 数据库。它具有高度可扩展性、分布式、高性能的特点，可以很好地处理大量数据。其分布式的特性，使它没有单点故障。优点高性能高可扩展性采用点对点架构以下命令可以帮助你在 Ubuntu 机器上使用 Cassandra：$curl https://www.apache.org/dist/cassandra/KEYS | sudo apt-key add - $sudo apt-get update $sudo apt-get install cassandra $sudo systemctl enable cassandra $sudo systemctl start cassandra PostgreSQLPostgreSQL 官网如今，PostgreSQL 是最流行的开源关系数据库管理系统之一。它易于扩展，同时还与 SQL 兼容。这个数据库管理系统经过了 30 多年的积极开发。优点与 MySQL 相比，Postgres 可以存储更多种类的数据支持几乎所有的 SQL 特性高度可扩展下面的命令可以帮助你在 Ubuntu 机器上使用 PostgreSQL：$sudo apt-get update $sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib CockroachDBCockroachDB 官网CockroachDB 是一个为可靠性而生的数据库。它可以像 蟑螂 cockroach 一样在灾难性的情况下顽强生存、蓬勃发展。它可以处理大量的数据。还可以构建多集群数据库。优点很容易部署高一致性分布式事务高可用性兼容 SQLRedisRedis 官网Redis 是一个基于键值的开源 NoSQL 数据存储数据库。它支持各种类型的键，使用非常方便。结语我们已经浏览了最知名和最流行的开源数据库管理系统。了解这些不同的数据库非常有趣。尝试不同的选择，发现最适合你需求的数据库。另外，一定要查看这些数据库的官方文档。（题图：MJ/40ba9f14-5948-431a-a899-36c6b1ff4dfe）via: https://www.opensourceforu.com/2022/09/are-you-familiar-with-these-popular-open-source-databases/作者：Jishnu Saurav Mittapalli 选题：lkxed 译者：toknow-gh 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
本文将帮助你理解 情感分析 sentiment analysis 的概念，并且学习如何使用机器学习进行情感分析。我们使用了不同的机器学习算法进行情感分析，然后将各个算法的准确率结果进行比较，以确定哪一种算法最适合这个问题。情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要的内容。情感指的是我们对某一事件、物品、情况或事物产生的感觉。情感分析是一个从文本中自动提取人类情感的研究领域。它在上世纪 90 年代初才慢慢地开始发展起来。本文将让你明白如何将机器学习（ML）用于情感分析，并比较不同机器学习算法的结果。本文的目标不在于研究如何提高算法性能。如今，我们生活在一个快节奏的社会中，所有的商品都能在网上购买到，每个人都可以在网上发表自己的评论。而一些商品的负面网络评论可能会损害公司的声誉，从而影响公司的销售额。因此对公司来说，通过商品评论来了解客户真正想要什么变得非常重要。但是这些评论数据太多了，无法一个个地手动查看所有的评论。这就是情绪分析诞生的缘由。现在，就让我们看看如何用机器学习开发一个模型，来进行基本的情绪分析吧。现在就开始吧！获取数据第一步是选择一个数据集。你可以从任何公开的评论中进行选择，例如推文或电影评论。数据集中至少要包含两列：标签和实际的文本段。下图显示了我们选取的部分数据集。接下来，我们导入所需的库：import pandas as pd import numpy as np from nltk.stem.porter import PorterStemmer import re import string 正如你在上面代码看到，我们导入了 NumPy 和 Pandas 库来处理数据。至于其他库，我们会在使用到它们时再说明。数据集已准备就绪，并且已导入所需的库。接着，我们需要用 Pandas 库将数据集读入到我们的项目中去。我们使用以下的代码将数据集读入 Pandas 数据帧 DataFrame 类型：sentiment_dataframe = pd.read_csv(“/content/drive/MyDrive/Data/sentiments - sentiments.tsv”,sep = ‘\t’) 数据处理现在我们的项目中已经导入好数据集了。然后，我们要对数据进行处理，以便算法可以更好地理解数据集的特征。我们首先为数据集中的列命名，通过下面的代码来完成：sentiment_dataframe.columns = [“label”,”body_text”] 然后，我们对 label 列进行数值化：negative 的评论替换为 1，positive 的评论替换为 0。下图显示了经过基本修改后的 sentiment_dataframe 的值。准备好特征值、目标值下一步是数据的预处理。这是非常重要的一步，因为机器学习算法只能理解/处理数值形数据，而不能理解文本，所以此时要进行特征抽取，将字符串/文本转换成数值化的数据。此外，还需要删除冗余和无用的数据，因为这些数据可能会污染我们的训练模型。我们在这一步中去除了噪声数据、缺失值数据和不一致的数据。对于情感分析，我们在数据帧中添加特征文本的长度和标点符号计数。我们还要进行词干提取，即将所有相似词（如 “give”、“giving” 等）转换为单一形式。完成后，我们将数据集分为两部分：特征值 X 和 目标值 Y。上述内容是使用以下代码完成的。下图显示了执行这些步骤后的数据帧。def count_punct(text): count = sum([1 for char in text if char in string.punctuation]) return round(count/(len(text) - text.count(“ “)),3)*100 tokenized_tweet = sentiment_dataframe[‘body_text’].apply(lambda x: x.split()) stemmer = PorterStemmer() tokenized_tweet = tokenized_tweet.apply(lambda x: [stemmer.stem(i) for i in x]) for i in range(len(tokenized_tweet)): tokenized_tweet[i] = ‘ ‘.join(tokenized_tweet[i]) sentiment_dataframe[‘body_text’] = tokenized_tweet sentiment_dataframe[‘body_len’] = sentiment_dataframe[‘body_text’].apply(lambda x:len(x) - x.count(“ “)) sentiment_dataframe[‘punct%’] = sentiment_dataframe[‘body_text’].apply(lambda x:count_punct(x)) X = sentiment_dataframe[‘body_text’] y = sentiment_dataframe[‘label’] 特征工程：文本特征处理我们接下来进行文本特征抽取，对文本特征进行数值化。为此，我们使用 计数向量器 CountVectorizer ，它返回词频矩阵。在此之后，计算数据帧 X 中的文本长度和标点符号计数等特征。X 的示例如下图所示。使用的机器学习算法现在数据已经可以训练了。下一步是确定使用哪些算法来训练模型。如前所述，我们将尝试多种机器学习算法，并确定最适合情感分析的算法。由于我们打算对文本进行二元分类，因此我们使用以下算法：K-近邻算法（KNN）逻辑回归算法支持向量机（SVMs）随机梯度下降（SGD）朴素贝叶斯算法决策树算法随机森林算法划分数据集首先，将数据集划分为训练集和测试集。使用 sklearn 库，详见以下代码：from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size = 0.20, random_state = 99) 我们使用 20% 的数据进行测试，80% 的数据用于训练。划分数据的意义在于对一组新数据（即测试集）评估我们训练的模型是否有效。K-近邻算法现在，让我们开始训练第一个模型。首先，我们使用 KNN 算法。先训练模型，然后再评估模型的准确率（具体的代码都可以使用 Python 的 sklearn 库来完成）。详见以下代码，KNN 训练模型的准确率大约为 50%。from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) model.fit(X_train, y_train) model.score (X_test,y_test) 0.5056689342403629 逻辑回归算法逻辑回归模型的代码十分类似——首先从库中导入函数，拟合模型，然后对模型进行评估。下面的代码使用逻辑回归算法，准确率大约为 66%。from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit (X_train,y_train) model.score (X_test,y_test) 0.6621315192743764 支持向量机算法以下代码使用 SVM，准确率大约为 67%。from sklearn import svm model = svm.SVC(kernel=’linear’) model.fit(X_train, y_train) model.score(X_test,y_test) 0.6780045351473923 随机森林算法以下的代码使用了随机森林算法，随机森林训练模型的准确率大约为 69%。from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) model.score(X_test,y_test) 0.6938775510204082 决策树算法接下来，我们使用决策树算法，其准确率约为 61%。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier model = DecisionTreeClassifier() model = model.fit(X_train,y_train) model.score(X_test,y_test) 0.6190476190476191 随机梯度下降算法以下的代码使用随机梯度下降算法，其准确率大约为 49%。from sklearn.linear_model import SGDClassifier model = SGDClassifier() model = model.fit(X_train,y_train) model.score(X_test,y_test) 0.49206349206349204 朴素贝叶斯算法以下的代码使用朴素贝叶斯算法，朴素贝叶斯训练模型的准确率大约为 60%。from sklearn.naive_bayes import GaussianNB model = GaussianNB() model.fit(X_train, y_train) model.score(X_test,y_test) 0.6009070294784581 情感分析的最佳算法接下来，我们绘制所有算法的准确率图。如下图所示。可以看到，对于情感分析这一问题，随机森林算法有最佳的准确率。由此，我们可以得出结论，随机森林算法是所有机器算法中最适合情感分析的算法。我们可以通过处理得到更好的特征、尝试其他矢量化技术、或者使用更好的数据集或更好的分类算法，来进一步提高准确率。既然，随机森林算法是解决情感分析问题的最佳算法，我将向你展示一个预处理数据的样本。在下图中，你可以看到模型会做出正确的预测！试试这个来改进你的项目吧！via: https://www.opensourceforu.com/2022/09/how-to-analyse-sentiments-using-machine-learning/作者：Jishnu Saurav Mittapalli 选题：lkxed 译者：chai001125 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
机器学习基本上是人工智能的一个子集，它使用以前存在的数据对新数据进行预测。当然，现在我们所有人都知道这个道理了！这篇文章展示了如何将 Python 中开发的机器学习模型作为 Java 代码的一部分来进行预测。本文假设你熟悉基本的开发技巧并理解机器学习。我们将从训练我们的模型开始，然后在 Python 中制作一个机器学习模型。我以一个洪水预测模型为例。首先，导入以下库：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 当我们成功地导入了这些库，我们就需要输入数据集，如下面的代码所示。为了预测洪水，我使用的是河流水位数据集。from google.colab import files uploaded = files.upload() for fn in uploaded.keys(): print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn]))) 如果没有选择文件的话，选择上传的文件。只有在当前浏览器会话中执行了该单元格时，上传部件才可用。请重新运行此单元，上传文件 Hoppers Crossing-Hourly-River-Level.csv，大小 2207036 字节。完成后，我们就可以使用 sklearn 库来训练我们的模型。为此，我们首先需要导入该库和算法模型，如图 1 所示。from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train) 完成后，我们就训练好了我们的模型，现在可以进行预测了，如图 2 所示。在 Java 中使用 ML 模型我们现在需要做的是把 ML 模型转换成一个可以被 Java 程序使用的模型。有一个叫做 sklearn2pmml 的库可以帮助我们做到这一点：# Install the library pip install sklearn2pmml 库安装完毕后，我们就可以转换我们已经训练好的模型，如下图所示：sklearn2pmml(pipeline, ‘model.pmml’, with_repr = True) 这就完成了！我们现在可以在我们的 Java 代码中使用生成的 model.pmml 文件来进行预测。请试一试吧！（LCTT 译注：Java 中有第三方库 jpmml/jpmml-evaluator，它能帮助你使用生成的 model.pmml 进行预测。）via: https://www.opensourceforu.com/2022/05/using-a-machine-learning-model-to-make-predictions/作者：Jishnu Saurav Mittapalli 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
在 Python 中使用机器学习来检测钓鱼链接
在网络钓鱼攻击中，用户会收到一封带有误导性链接的邮件或信息，攻击者可以利用它来收集重要数据，比如你的银行卡密码。本文将会给出一个简短的教程，旨在介绍如何检测这种网络钓鱼的企图。通过网络钓鱼攻击，攻击者能够获得一些重要凭证，这些凭证可以用来进入你的银行或其他金融账户。攻击者发送的 URL 看起来与我们日常使用的原始应用程序完全相同。这也是人们经常相信它，并在其中输入个人信息的原因。钓鱼网址可以打开一个网页，它看起来与你的银行的原始登录页面相似。最近，这样的网络钓鱼攻击正变得相当普遍，所以，检测钓鱼链接变得非常重要。因此，我将介绍如何在 Python 中使用机器学习来检查一个链接是误导性的还是真实的，因为它可以帮助我们看到网页代码及其输出。注意，本文将使用 Jupyter Notebook。当然，你也可以使用 Google Colab 或 Amazon Sagemaker，如果你对这些更熟悉的话。下载数据集第一步，我们需要用于训练数据集。你可以从下面的链接中下载数据集。真实的链接：https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv钓鱼链接：https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv训练机器进行预测当数据集下载完成，我们需要使用以下几行代码来导入所需的库：import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 如果你没有这些库，你可以使用 pip 工具来安装这些库，如下图所示：当依赖安装完成，你就可以导入数据集，并将其转换为 pandas 数据框架，使用以下几行代码进一步处理：legitimate_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv”) phishing_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv”) 在成功导入后，我们需要把这两个数据集合并，以便形成一个数据集。合并后的数据集的前几行如下图所示：然后去掉那些我们不需要的列，如路径（path）、协议（protocol）等，以达到预测的目的：urls = urls.drop(urls.columns[[0,3,5]],axis=1) 在这之后，我们需要使用以下代码将数据集分成测试和训练两部分：data_train, data_test, labels_train, labels_test = train_test_split(urls_without_labels, labels, test_size=0.30, random_state=110) 接着，我们使用 sklearn 的随机森林分类器建立一个模型，然后使用 fit 函数来训练这个模型。random_forest_classifier = RandomForestClassifier() random_forest_classifier.fit(data_train,labels_train) 完成这些后，我们就可以使用 predict 函数来最终预测哪些链接是钓鱼链接。下面这行可用于预测：prediction_label = random_forest_classifier.predict(test_data) 就是这样啦！你已经建立了一个机器学习模型，它可以预测一个链接是否是钓鱼链接。试一下吧，我相信你会满意的！via: https://www.opensourceforu.com/2022/04/detect-a-phishing-url-using-machine-learning-in-python/作者：Jishnu Saurav Mittapalli 选题：lkxed 译者：lkxed 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出