我正在阅读boost :: graph文档以供将来使用.我对A *算法特别感兴趣. 看看boost :: graph :: astar_search用法示例,似乎停止算法的方法是抛出异常并将其捕获到算法之外. 因为我不想抛出任何异常,导致C中的异常处理真的很复杂而且效率不高,我想知道boost :: graph是否提出了另一种方法来在达到目标时停止算法. 有没有人有一个不使用任何例外的替代例子？解决方法:根据FAQ,从BFS提前退出的唯一方法是抛出异常并“查看提升邮件列表以获...
所以,假设我有这个python代码：def loopForEachFileInDirectory(self, conn):for filename in os.listdir(uploadedFilesDirectory):try:self.insertNewEntryForStagingFile(conn, filename)self.copyFilesToStagingDirectory(filename)except: ???def copyFilesToStagingDirectory(self, filename):logging.info("copying %s to youtube_ready",filename)try:shutil.copy(uploadedFilesDirectory+filename, stagingDirectory)loggi...
我正在用PHP制作简单的纸牌游戏.当用户尝试播放卡片时,如果可以/不可以,我想抛出异常.而不是返回具有特定含义的数字(例如1代表坏卡,2代表不是你的转…等等),我想使用自定义异常.我会捕获这些异常并向用户显示消息. 我意识到异常是出于异常错误的意思,但我认为这是设计程序的好方法. 问题是：我的例外没有被捕获.我有一个名为play.php的页面,它控制一个名为Game的类,它有一个抛出异常的Round. play.php页面从游戏中获取回合,并对其进...
我有一个处理事件回调的应用程序,在我的例子中,它是SerialPort上的DataReceived事件.在该回调中,我有业务逻辑,需要在另一个线程上引发异常.该线程正在等待事件监听器向其发送消息,或者让它知道发生了异常. 跨线程保留堆栈跟踪的最佳方法是什么？ 将线程传递给工作线程并重新抛出它会导致堆栈跟踪丢失.解决方法:>这取决于您的方法,例如TPL：throw – >AggregateException.> BackGroundWorker – >你必须要注意结果中的错误.>主题 ...
Isolation，意为孤立/隔离，是名词，其动词为isolate，forest是森林，合起来就是“孤立森林”了，也有叫“独异森林”，好像并没有统一的中文叫法。可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest，简称iForest 。iForest适用于连续数据（Continuous numerical data）的异常检测，将异常定义为“容易被孤立的离群点（more likely to be separated）”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点。用统计学来解释，在数据空间里...
数据集示意：cpp sh xrdb cpp sh xrdb mkpts test stty hostname date echo [ find chmod tty echo env echo sh userenv wait4wm xhost xsetroot reaper xmodmap sh [ cat stty hostname date echo [ find chmod tty echo sh more sh more sh more sh more sh more sh more sh more sh more sh more sh more sh more sh launchef launchef sh 9term sh launchef sh launchef hostname [ cat stty hostname date echo [ find chmod ...
在中等高维数据集上执行异常值检测的另一种有效方法是使用局部异常因子（Local Outlier Factor ，LOF）算法。1、算法思想LOF通过计算一个数值score来反映一个样本的异常程度。这个数值的大致意思是：一个样本点周围的样本点所处位置的平均密度比上该样本点所在位置的密度。比值越大于1，则该点所在位置的密度越小于其周围样本所在位置的密度，这个点就越有可能是异常点。关于密度等理论概念，详见下面第二部分。2、LOF的具体理论关...
使用全量比较，而不是最频繁和最不频繁的比较。 1.数据搜集 我们使用词集的模型，将全部命令去重后形成一个大型向量空间，每个命令代表一个特征，首先通过遍历全部命令，生成对应词集。with open(filename) as f: for line in f:line = line.strip('\n')dist.append(line) fdist = FreqDist(dist).key() 2.特征化 使用词集将操作命令向量化。def get_user_cmd_feature_new(user_cmd_list,dist):user_cmd_feature=[]fo...
黑客入侵Web服务器后，通常会通过系统漏洞进一步提权，获得ROOT权限。我们可以通过搜集LINUX服务器的bash操作日志，通过训练识别出特定用户的操作习惯，然后进一步识别出异常操作的行为。 1.数据搜集 训练集包括50个用户的操作日志，每个日志包括15000个操作命令，其中5000条都是正常操作，后面的10000条日志中随机包含有异常操作，每100条操作作为一个操作序列，保存在列表里面，同时进行标注，每个操作序列只要有1条操作异...