敏感性分析 敏感性分析是一种用于理解模型输入对输出的影响程度的技术，广泛应用于金融、工程、数据科学等领域。其核心目的在于确定模型输出的变化对不同输入参数变化的敏感程度。这一分析能够帮助我们识别影响最大和最小的变量，从而对模型进行优化和改进。 敏感性分析步骤 定义模型：首先，明确需要分析的模型以及
Python 25 次浏览
主要阐述文本敏感信息过滤的原理和技术，涵盖词汇审查、语义分析和机器学习等方法，帮助读者了解敏感信息过滤的应用场景和实践方法。
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PHP 中敏感词过滤功能实用，尤其在用户评论、论坛发帖等场景中，能够有效防止恶意内容的出现。其实，做敏感词过滤并不复杂，只要通过读取一个存储敏感词的文件，进行文本匹配就可以了。filterwords.txt文件保存了敏感词，每行一个词，你可以轻松加载到 PHP 程序中，利用字符串匹配来检查文本内容。
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使用PHP过滤敏感字符串和非法字符的功能非常有效。这个方法可以帮助开发者确保用户输入的数据符合要求，从而提高应用程序的安全性和稳定性。通过配置敏感词列表和非法字符规则，PHP代码能够自动检测和替换不符合规范的内容，避免潜在的安全风险。
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在游戏或者其他项目中，比如玩家或者用户取名时，会有规避敏感词的需求，我们在代码中加入一个敏感词词库，然后通过用户的输入，在字库中进行匹配，查看是否符合敏感词要求。如果符合的话，则需要提示或者将用户输入的内容用用星号**表示。聊天系统，名字设置系统很大概率用到，这里是C#代码。
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python3.6最简单的输入铭感词识别，读取txt文件中的词汇，判断输入字符中是否存在包含txt中的词汇，包含则替换。
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webpack 的大小写敏感问题真的挺坑的，尤其在 Mac 上开发，文件名大小写不一致但项目还能跑，结果一部署到 Linux，直接翻车。webpack-case-sensitivity 就是专门拿来复现和定位这个问题的。它模拟了一个场景：webpack --watch 明明加载了文件，但一改动就不触
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