蚊章汇 - Jishnu Saurav Mittapalli
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link: https://linuxcn.bwsl.wang/author/1644/
description: Jishnu Saurav Mittapalli
items: 你应该知道的主流开源数据库
items: 如何使用机器学习来分析情感
items: 机器学习：使用 Python 进行预测
items: 在 Python 中使用机器学习来检测钓鱼链接

你应该知道的主流开源数据库
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date: 2023-11-13T17:24:00+08:00
description: 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…

如何使用机器学习来分析情感
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date: 2023-02-03T19:22:59+08:00
description: 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.c…

机器学习：使用 Python 进行预测
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date: 2022-06-09T16:52:07+08:00
description: 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
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date: 2022-05-03T02:06:47+08:00
description: 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