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Python字典操作实现文章敏感词检索在许多应用程序中，特别是在社交平台、评论系统和内容管理系统中，需要对用户提交的文本进行敏感词检索，以确保内容的合规性。Python字典因其高效的键值对存储特性，非常适合用于实现敏感词的检索功能。本文将介绍如何使用Python字典来实现简单的敏感词

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敏感词系列sensitive-word-admin敏感词控台v1.2.0版本开源sensitive-word-adminv1.3.0发布如何支持分布式部署？01-开源敏感词工具入门使用02-如何实现一个敏感词工具？违禁词实现思路梳理03-敏感词之StopWord停止词优化与特殊符号04-敏感词之字典瘦身05-敏感词之DFA

修改py文件

项目介绍日志脱敏是常见的安全需求。普通的基于工具类方法的方式，对代码的入侵性太强，编写起来又特别麻烦。sensitive项目提供基于注解的方式，并且内置了常见的脱敏方式，便于开发。支持logback和log4j2等常见的日志脱敏插件。日志插件解决正则匹配长文本可能出现的回溯

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1.查看所有配置SQL>showall; 2.查看具体某个参数SQL>showmax_connections;name|setting--------------------------+---------MAX_CONNECTIONS|200MAX_CONNECTIONS_PER_USER|0SQL>showNAME_CASE_SENSITIVE;name

下载下载地址安装#导入镜像dockerload-idm8_20230808_rev197096_x86_rh6_64_single.tar#运行容器dockerrun-d-p5236:5236--namedm8--privileged=true-eCASE_SENSITIVE=N-ePAGE_SIZE=16-eLD_LIBRARY_PATH=/opt/dmdbms/bin-eEXTENT_SIZE=32-eBLANK_

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连接到:OracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0-ProductionWiththePartitioning,OLAP,DataMiningandRealApplicationTestingoptionsSQL>showparametersec_case_sensitive_logonNAMETYPEVALU

Abstract—AggregatesignaturesenablethesensornodesofIndustrialInternetofThingstosendtheirsignaturestotheaggregatortorealizesignaturecompression.Beforebeingstoredinthedatacenter,sensitivedataandnon-sensitivedatashouldadopt

忽略字符说明我们的敏感词一般都是比较连续的，比如傻帽那就有大聪明发现，可以在中间加一些字符，比如【傻!@#$帽】跳过检测，但是骂人等攻击力不减。那么，如何应对这些类似的场景呢？我们可以指定特殊字符的跳过集合，忽略掉这些无意义的字符即可。v0.11.0开始支持例子其中charIgn

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sensitive-wordsensitive-word基于DFA算法实现的高性能敏感词工具。创作目的实现一款好用敏感词工具。基于DFA算法实现，目前敏感词库内容收录6W+（源文件18W+，经过一次删减）。后期将进行持续优化和补充敏感词库，并进一步提升算法的性能。希望可以细化敏感词的分类，感觉工作

项目介绍日志脱敏是常见的安全需求。普通的基于工具类方法的方式，对代码的入侵性太强，编写起来又特别麻烦。sensitive提供了基于注解的方式，并且内置了常见的脱敏方式，便于开发。日志脱敏为了金融交易的安全性，国家强制规定对于以下信息是要日志脱敏的：用户名手机号邮箱

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Oracle的参数sec_case_sensitive_logon是Oracle11g开始被引入。这个参数主要是为了控制密码的大小写敏感问题。sec_case_sensitive_logon=true表示密码区分大小写。sec_case_sensitive_logon=false表示密码不区分大小写。从Oracle12c开始，参数sec_case_sensitive_logon被弃用

1.官方  https://kafka.apache.org2.k8s部署2.1.编译镜像DockerfileENVKAFKA_USER=kafka\KAFKA_DATA_DIR=/var/lib/kafka/data\JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java

本注解指的是springboot的一个脱敏注解@Sensitive下面是这个注解的内部@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.FIELD)@JacksonAnnotationsInside@J

问题定义对于一个给定的query，从数据库中召回所有dist<thres的docs。问题求解Naive的方法需要O(n)的时间复杂度，LSH只需要O(1)即可实现。具体来说分为三步：1）抽取Embeddin