标签归档 机器学习

通过jzz

Java网站开发指南:前端、后端与数据库的完整构成解析

用Java编写网站程序是挺普遍的做法,不过在进行之前,掌握网站的基本结构至关重要,这对后续的操作极为有利。接下来,我会逐一点详细解说。

网站基本构成

这个网站由前半部分和后半部分构成,并且需要数据库的辅助。前半部分主要展示给用户界面,并允许用户进行互动,它运用了HTML、CSS和JavaScript等技术。例如,在网购时,你所看到的商品图片和价格等,都是由前端技术展示的。而后半部分则负责处理业务逻辑和存储数据,对于网站的稳定运行至关重要。

HTML构建页面

在这里插入图片描述

HTML是前端开发的关键技术,负责构建网页结构和设计内容布局。就好比盖房子前得先打好地基,网页的构建同样以HTML为根基。在制作新闻网站时,我们用HTML来安排新闻标题和内容模块的具体排版。HTML的简单标签使得网页内容变得清晰易懂,缺少了这些标签,我们便无法欣赏到那些设计巧妙的网页。

在这里插入图片描述

数据库支持作用

在这里插入图片描述

数据库负责存储用户资料、文章内容等数据,这对于网站的正常运行至关重要。以社交网站为例,用户的注册资料、发布的状态等信息都保存在数据库中。正是因为有了数据库,网站才能实现信息的有效保存和快速查找。数据的安全与稳定与网站的运营紧密相关,同时也对用户的体验有着直接的影响。

在这里插入图片描述

Java开发环境搭建

在这里插入图片描述

以Windows系统为例,您可以在官方网站上找到JDK的安装包或压缩版。如果是压缩包,您需要先解压,然后设置环境变量;如果是安装软件,您得先安装好,然后再进行配置。有的人喜欢把压缩包解压到D:Program FilesJava这个文件夹,然后根据这个路径来配置环境变量。首先,需要创建一个名为JAVA_HOME的系统变量。然后,将JDK的安装路径填写进去。之后,再将%JAVA_HOME%bin和%JMETER_HOME%jrebin这两个路径添加到Path系统变量中。完成前述操作后,在命令提示符窗口里输入“java -version”,便可查验Java是否已成功安装。

在这里插入图片描述

项目开发框架

在这里插入图片描述

本项目的开发基于RuoYi – fast平台。该平台的后台主要采用SpringBoot和MyBatis技术进行搭建。至于前端部分,则是利用thymeleaf和bootstrap技术实现的。SpringBoot使得创建独立且适用于生产的Spring应用程序变得快捷,MyBatis简化了数据库的操作流程,而thymeleaf与bootstrap则提升了前端界面的视觉体验。众多开发者喜爱使用这一框架进行网站开发,普遍认为其功能全面,能够满足不同开发需求。

在这里插入图片描述

网站后续安装

在这里插入图片描述

在Idea里添加项目时,必须设置Maven来确保依赖项能自动下载。接下来,要对位于/src/main/resources/application-druid.yml的那个文件进行修改,把数据库的具体信息、用户标识、密码还有端口数值替换成你自己的数据。使用phpStudy时,请确认电脑符合系统需求,且已安装Windows系统。下载安装包后,选择合适的安装路径。安装完成后,系统会自动启动,您可通过控制面板调整服务器设置。PC端模板提供技术支持,但需付费购买。

了解用Java编写网站代码的准备工作是必要的。若你也打算用Java进行网站开发,那么在挑选前端技术及后端框架时,你更倾向于哪一种?若这篇文章对你有所启发,请记得点赞并分享。

git clone https://github.com/huangxing2010/RuoYi-fast-cms.git

通过jzz

智能设计新时代:5款强大的AI原型设计工具推荐与AIGC技术解析

在产品原型设计这一领域,AI技术宛如一颗璀璨的明星。它使得设计流程变得更加高效,同时也引入了众多新颖的玩法。接下来,我们将一起探索AI在原型设计中的奇妙运用。

AI生成设计概念

AI技术在产品原型设计中的应用日益广泛,它能迅速构建设计想法。举例来说,通过借鉴众多成功案例,并融入当前流行趋势和用户需求,AI能迅速描绘出初步的设计蓝图。在互联网产品设计的早期阶段,AI能在短时间内提供多种风格各异的设计方案,供设计师挑选。这样的应用显著减少了创意构思所需的时间,有效提升了工作效率。

设计师们可以通过AI生成的设计理念获得新的创意和指引。AI能够分析市场上类似产品的设计元素,并探索独特的风格。这样的设计有助于产品在激烈的市场竞争中独树一帜,吸引更多消费者的目光。

Uizard的屏幕截图转换

Uizard这个工具相当方便,只需上传屏幕截图,其人工智能功能便能发挥出色。它能准确识别截图中的设计元素,并将它们转换成可编辑的组件。这些组件便于用户修改,用户还可根据自身需求进行进一步调整。

Uizard这款工具让用户轻松将手头的设计草图或界面截图转化为可互动的模型。设计师在接到客户提供的截图后,无需重新绘制各个元素,只需利用Uizard进行转换和编辑,这样不仅能节省大量时间和精力,还能使设计流程变得更加顺畅。

Framer的文本生成设计稿

Framer能根据用户输入的文字内容自动生成设计方案。用户只需提供描述,系统便会自动分析并推荐最合适的布局。无论是简单的单页设计,还是复杂的多页应用,Framer都能应对自如。这大大减少了设计师手工设计的负担。

Framer具备数据驱动的功能,用户能够引入实际数据以构建动态模型。比如,在电商应用的场景中,引入真实的商品数据,可以使模型更加贴近实际用户的使用体验,这对产品的开发过程大有裨益。

网站SEO工具推荐

Visily的快速建模优势

Visily是一款软件,能助力团队迅速搭建应用框架和原型。软件内含AI技术,能将手绘的框架转变为高质量模型。在团队讨论设计时,经Visily处理后的手绘线框,能更清晰呈现设计方案。

Visily具备提取设计系统的功能。用户只需上传应用截图或标志,系统便能提取设计元素,帮助用户迅速构建统一的设计风格和元素库,确保设计保持一致。

Codedesign.ai的强大功能

Codedesign.ai能迅速根据用户提供的文字内容,自动创建UI组件和设计界面。它相当于一位智能设计师,能依据用户的指引和需求,制作出视觉上颇具吸引力的界面。用户只需简单描述心中所想的界面风格,它便能迅速制作出对应的设计图。

这个工具配备了智能建议功能。在用户进行设计时,它会依据需求与情境,自动提出合适的UI元素和内容。这就像设计师身边有一位经验老道的帮手,大大提升了设计效率。

生成式AI的多方面赋能

原型设计领域里,生成式AI展现出了卓越的能力。通过学习众多设计模式和规则,它能够自主地创作出原型设计作品。它能制作出风格多样的界面,满足不同客户的需求。此外,它还能依据历史数据预测未来的设计走向,使产品设计更加具有预见性。

AI在智能互动与动画领域同样扮演着重要角色。经过对用户行为和设计目的的分析,它能创造出互动元素和动画效果,从而提升用户的体验,使其更加真实和生动。尤其在游戏原型设计过程中,AI所生成的动画与交互效果,更能让玩家深刻体验到游戏的吸引力。

阅读至此,你可能会思考,AI在产品原型设计这一领域,将来还会出现哪些新的应用方式?若觉得这篇文章对你有所帮助,请不要忘记点赞并转发!

通过jzz

男女用户关注话题数量对比、交并集情况及TOP30热门话题偏好异同分析

用户行为分析

话题关联初探索

用户行为分析

用户在数据分析领域关注的议题之间,往往有着紧密的联系。比如,若你关注“数据挖掘”,那么“数据分析”、“大数据”以及“机器学习”等话题,也很可能成为你的兴趣所在。这种现象很常见,也很容易理解,因为它们都与数据处理紧密相关。在信息爆炸的当下,用户的关注点变得复杂多变,深入了解这些话题之间的关联性显得尤为重要。

用户行为分析

这种联系有助于我们洞察不同数据领域间的相互关系,对进行数据分析和研究行业走向大有裨益。掌握了这些知识,我们在学习新知、开展项目、搜集资料时,才能更有目标,避免盲目搜寻。

用户行为分析

用户行为分析

跨领域话题关联性

我们得留意数据话题之间的联系,同时也要探索不同领域间的关联。那些对数据分析感兴趣的人,也许还会对美食、星座、哲学等领域产生兴趣。这就像推开一扇新世界的大门,或许能发现一些意想不到的关联。

用户需求多元,兴趣广泛,这导致了跨领域话题的相互联系。随着知识面的拓宽,人们不再单一关注某一领域。这种关联的发现,有助于拓展业务思路。比如,从事数据平台工作的,就能据此向用户推送更具个性化的内容。

算法助力挖掘

用户行为分析

分析涉及的话题列表较为庞大,单独计算确实有些吃力。因此,我选择了FP-Growth这一高效算法来探索话题之间的关联。该算法具有显著优势,能够高效处理大量数据,迅速且精确地识别出关联规则。

例如,按照规则将“数据分析”和“数据挖掘”归类为“机器学习”,置信度为0.9,这表示那些对前两个话题感兴趣的,有90%的人也会对“机器学习”感兴趣。利用这个规则,我们可以在创作内容时,预先了解用户可能感兴趣的主题。

话题共现意义

众多用户的搜索历史中,”social listening”与”社会化营销”,以及”social listening”与”文本挖掘”等词汇经常同时出现。无论是通过搜索词的共现,还是话题标签的共现,我们都能洞察到用户的潜在需求。

常被讨论的议题往往内容相似,对这类议题的频繁挖掘实际上就是一种话题分类。成员数量较多的分类通常代表热门议题。这有助于我们了解大众最关心的内容,对内容推广和市场研究都大有裨益。

关联度度量与呈现

用户行为分析

话题关联度的挖掘在数量上尚不精确直观,因此,我们需要对这一关联度进行数值化处理并实现可视化展示。通过数值化,我们可以用数字精确地表达话题间的关联强度;而可视化展示,则是通过图表等形式,使人们能够迅速明了地看到这些关联。

用户行为分析

通过图表展示,我们可以直观地看出各个话题之间关系的紧密程度。这样的方法对于科研人员和企业都非常有帮助。科研人员能够借此深入探讨话题间的联系,而企业则能依据这些图表调整其市场营销策略。

话题关系的实践

关注点揭示了读者的阅读喜好,由此可看出他们的心理倾向。在知乎“数据分析”领域用户关注的多个话题中,通过分析话题之间的相互关联,我们可以找到任意两个话题之间最直接的联系,这实际上是对六度分隔理论的实际应用。

用户行为分析

那些最初对“NLP”感兴趣,后来转向“数据挖掘”领域的用户,他们中间有一部分可能会对“数据挖掘算法工程师”等相关话题产生兴趣,虽然这种情况不多见,但它揭示了用户兴趣的转变。这有助于我们掌握用户的关注轨迹,进而提供更贴切的内容。你发现你关注的话题之间有令人感兴趣的关联吗?阅读完这篇文章后,别忘了点赞和转发!

用户行为分析

通过jzz

UEBA用户实体行为分析:如何通过机器学习检测非恶意软件攻击

你知道吗?存在一种技术,它能通过行为分析来识别出传统杀毒软件无法发现的网络威胁。这种技术叫做用户实体行为分析,简称UEBA。接下来,我们将深入探讨这一技术。

UEBA 是什么

UEBA技术通过分析庞大的数据集,对网络中人类和机器的常规及非常规行为进行建模。通过建立这些行为的标准,我们可以发现传统防病毒软件难以察觉的异常行为、潜在风险和攻击。打个比方,它就像是一双警觉的眼睛,持续关注网络活动的异常情况。

用户行为分析

它能识别多种行为特征,因此能够识别非恶意软件发起的攻击。在当前网络环境复杂多变的情况下,这种能力显得尤为重要。即便没有病毒软件的侵入,它也能捕捉到那些不寻常的行为。

检测及威胁评估

UEBA系统不仅可以识别出不寻常的行为,而且能借助已构建的模型对潜在威胁进行分级,并生成风险指数。借助这一指数,我们可以更好地指导应对策略。例如,依据指数的高低,我们可能选择发出轻微的警告,或者实施严格的防护措施。

它越来越频繁地使用机器学习技术来辨别常规活动,一旦察觉到可能存在内部威胁、横向渗透、账户损坏或攻击的迹象,便会立即触发警报。这就像一位智能的安保人员,全天候守护着网络的安全。

Gartner 定义

Gartner 对 UEBA 的解释是:它提供用户画像,并运用多种分析方法进行异常检测。这些方法涵盖了基础层面,如依据签名规则、模式匹配等,也包括了高级的监督学习与无监督学习等机器学习技术。通过综合分析,对用户及其他实体进行评估。

用户行为分析

检测范围涵盖内部人员或第三方对系统进行的异常操作,以及外部攻击者规避安全措施的非法侵入。换句话说,无论是内部人员做坏事,还是外部人员非法入侵,系统都能进行检测。

“实体”含义

在UEBA中,“实体”这个概念涵盖了IT系统、重要基础设施、业务流程以及组织等方面。分析这些实体和个人的行为是必要的,个人正是通过这些实体来执行任务。以员工为例,他们利用公司的IT系统进行工作,而UEBA则会同步对员工及系统的行为进行评估。

用户行为分析

这种对多样实体的分析,拓宽了检测范围,为网络安全提供了更全面的保障。无论是业务流程中的异常情况,还是组织层面的异常行为,它都能及时发现。

应用场景

UEBA主要应用于账号安全、内部威胁、数据泄露以及主机被攻陷等场景。在账号安全上,黑客可能会盗取员工的登录密码,但一旦登录,他们的行为与普通员工肯定存在差异,这时UEBA便能识别出这种异常情况。

公司内部可能遭遇员工因种种因素而威胁网络安全的行为,UEBA系统可以有效识别。无论是数据泄露还是主机失控等问题,它都能有效应对。例如,数据异常流出、主机被非法操控等情形,都难逃其监测。

用户行为分析

市场预测

Gartner预计,未来UEBA市场将不再独立存在。2022年时,将有高达95%的UEBA部署融入更全面的安全平台。这主要由于企业并购增多、市场定位调整或新增功能,使得UEBA逐渐演变为现代SIEM的一部分。

Gartner 并未计划对2020年之后的UEBA收入进行追踪。这暗示着UEBA未来可能与其他安全功能紧密结合,而非独立销售。你认为UEBA未来会有哪些新的动向?欢迎在评论区交流看法,别忘了点赞和转发这篇文章。