Проверка уникальности текста | Проверять текст



Проверка уникальности текста | Проверять текст | Антиплагиат проверка

Проверка уникальности текста, антиплагиат

В процессе поиска подходящих сервисов, они сталкиваются с проблемой выбора лучшей программы, которая подойдет для того, чтобы проверять текст на плагиат. В данной статье будут рассмотрены основные программы, которые помогают это сделать наиболее качественно, мы рассмотрим проблемы, с которыми можно столкнуться в процессе анализа.

Существующие сервисы

Для того, чтобы проверять текст на уникальность, можно воспользоваться одним из существующих продуктов, которые помогают сделать это быстро и как можно более качественно. Среди наиболее известных вариантов можно выделить следующие:

Сервис и программа по проверке уникальности Etxt;

Антиплагиат;

Руконтекст.

Как они действуют?

Методы работы данных программ практически одинаковы, хотя в них присутствуют некоторые различия.

Программа для проверки на плагиат Etxt осуществляет анализ текста методом обнаружения копий или рерайтинга. Для этого используются специальные поисковые механизмы и алгоритмы, которые помогают найти совпадения с другими документами в интернете. Преимуществом сервиса является проверка уникальности на бесплатной основе.
Модуль системы Антиплагиат использует специальные вычислительные системы для поиска заимствований у необходимого фрагмента текста, а еще поиск заимствований может осуществляться и по сети интернет. Данный сервис является очень полезным при работе с различного вида документацией, а еще при научно-исследовательской деятельности, для проверки статей на уникальность. С помощью него можно узнать, какая часть текста является заимствованной, а какая написана самостоятельно. В результате анализа предоставленного материала будут представлены ссылки на источники, с которых взяты фрагменты текста. Сервис представляет собой бесплатный антиплагиат, которым может воспользоваться любой желающий.

Сервис Руконтекст работает по аналогичным методам, но проверка полностью платная. В бесплатном режиме можно проверить не более одного документа. При этом качество проверки очень низкое.

Проблемы, с которыми можно столкнуться пользователям систем антиплагиата.

В некоторых случаях онлайн проверка текста на плагиат может оказаться неэффективной. Особенно актуально это для студентов, которые пишут научные, курсовые и дипломные работы. Обычно высшие учебные заведения требуют от своих студентов очень высокую уникальность текста работ. Для многих студентов это является проблемой, так как основным источником написания работы являются интернет и литература, которая в большей своей части уже проиндексирована сервисами «антиплагиат».

Решением такой проблемы будет использование нашего сервиса, который поможет быстро добиться требуемой уникальности от любой работы, даже если она полностью проиндексирована сервисами антиплагиата.

KB5008382 — проверка уникальности имени пользователя, основного имени службы и его псевдонима (CVE-2021-42282)

Windows Server 2022 Windows Server 2019 Windows Server 2016, all editions Windows Server 2012 R2 Windows Server 2012 Windows Server 2008 R2 Windows Server 2008 Service Pack 2 Еще. ..Меньше

Аннотация

Windows обновлений CVE-2021–42282, выпущенных 9 ноября 2021 г., добавляют следующие проверки атрибутов в Active Directory (AD):

• Уникальность имени директора-пользователя (UPN) и имени директора-службы (SPN) (новые возможности Windows 8, Windows Server 2012 и более ранних версий) 

• Уникальность псевдонима SPN (новое для всех Windows версий) 

Уникальность имени директора-пользователя и имени основной службы

Эта функция гарантирует уникальность доменных имен в лесу, из-за чего компьютеры и контроллеры доменов не могут добавлять повторяющиеся доменные имена. Эта функция уже существует в Windows 8. 1 и более новых, и ее уникальность описана в функциях SPN и UPN.

Уникальность псевдонима SPN

Существующий атрибут AD определяет псевдонимы для многих общих классов служб с эквивалентом HOST SPN для таких служб, как CIFS, HTTP и RPC. Атрибут AD определяется как список в контексте именования конфигурации леса Active Directory. Пользователь, у которого нет прав администратора, не может перена назначенное неявным образом имя spn другой учетной записи с помощью этого псевдонима.

Примечание. Эта проверка реализована в дополнение к проверке уникальности upn и SPN.

Проверки уникальности псевдонима SPN по умолчанию находятся в режиме. Чтобы отключить эти проверки, измените ^21-й знак атрибута dSHeuristics , который интерпретируется как ряд символов. Атрибут dSHeuristics по умолчанию не существует, но его можно добавить под именем «CN=Directory Service,CN=Windows NT,CN=Services,CN=Configuration,DC=support,DC=local». Возможные параметры и соответствующие им битовые значения:

• Значение 0 — означает принудительное выполнение всех (без бит, установленных 000) Значение по умолчанию

• Значение 1 — означает отключение проверки уникальности upN (бит 0 set — 001)

• Значение 2 — означает отключение проверки уникальности SPN (бит 1 множество — 010)

• Значение 3 — означает отключение проверки уникальности upN и уникальности SPN. (бит 0 и 1 набор — 011)

• Значение 4 — означает отключение проверки уникальности псевдонима SPN (бит 2 set — 100)

• Значение 5 — означает отключение проверки уникальности псевдонима SPN И upN (бит 2 и бит 0, множество — 101)

• Значение 6 — означает отключение псевдонима SPN И уникальности SPN (бит 2 и 1 набора — 110)

• Значение 7 — означает Отключить все (для всех бит за установлено значение 111).

Примере: Если в вашем лесу не включены другие параметры dSHeuristics и вы хотите отключить проверку уникальности псевдонима SPN, атрибут

dSHeuristics должен иметь такой параметр: «000000000100000000024»

В этом случае заданной символами являются:
^10-й символ: должен быть установлен 1, если атрибут dSHeuristics имеет не менее 10 символов
^20-й символ: должен быть установлен 2, если атрибут dSHeuristics имеет не менее 20 символов
^21-й символ: значение должно быть установлено в списке выше; Значение 4 означает отключение уникальности псевдонима SPN.

Примечание. Если атрибут dSHeuristics уже за установлен, необходимо объединить существующие параметры в новую строку атрибута dSHeuristics и убедиться, что 10-й, 20-й и 21-й символы задаются как выше. Другие уже застроимые символы должны оставаться без изменений.

Дополнительные сведения о настройке

символов dSHeuristics можно найти в следующих документах:

• Спецификация атрибута dSHeuristics

• Сведения об атрибутах dSHeuristics и Version-Specific ОС

Дополнительная информация

Что такое имя основной службы?

Имя основной службы (SPN) — это уникальный идентификатор для экземпляра службы. Проверка подлинности Kerberos использует spNs для связывания экземпляра службы с учетной записью для входов в службу. Это позволяет клиентского приложения запрашивать проверку подлинности учетной записи службой, даже если у клиента нет имени учетной записи. Дополнительные сведения см. в списке Имена основных служб.

Что такое имя основного пользователя?

Имя директора пользователя (UPN) — это имя для входов в почтовый ящик пользователя, основанное на стандарте RFC 822 в Интернете. Дополнительные сведения см. в атрибуте User-Principal-Name.

Типичные вопросы

Вопрос1 Что делать, если нужно зарегистрировать повторяющийся псевдоним HOST SPN для учетной записи?

A1 Зарегистрируйте обязательное spn в качестве администратора.

Вопрос 2 Что произойдет, если отключить уникальность spn или UPN?

A2 Мы не рекомендуем делать это. Если они не являются уникальными, это значит, что все они являются дубликатами, не зарегистрированы. Регистрация дубликата spn действует так же, как и при регистрации исходного. Если имя пользователя-пользователя не является уникальным, при подступах пользователей с использованием дублирующихся пользователей-пользователей сбой.

Вопрос 3 Что произойдет, если отключить уникальность псевдонима SPN?

A3 Мы не рекомендуем делать это. Администратор может изменить разрешение существующего псевдонима SPN с текущего разрешения на компьютер, не управляющего администратором. Этот компьютер может выступать в качестве этой службы, так как проверка подлинности на сервере, которая предоставляется Kerberos, будет принимать новую учетную запись как правильный хост для службы, а не как исходную учетную запись сN HOST.

Вопрос 4. Как администратор домена может найти в сети дублирующиеся доменные имена (SPNs) или UPNs?

A4 Это нецессылообразно без написания подробного сценария для нумерации всех доменных имен (SPNs и UPNs) из домена и корреляции поиска дубликатов.

Вопрос 5 Что произойдет, если у меня есть несколько контроллеров доменов, которые были обновлены, а не обновили или не несоответствия параметров между контроллерами домена?

A5 Репликация не блокируется из-за повторяютого upNs или SPNs. Таким образом, дубликаты могут реплицироваться на другие контроллеры доменов, если на контроллере домена, который не имеет обновления, созданы повторяющиеся имена имен-доменов или spNs.

Справочник по ограничениям | Документация Django

Классы, определенные в этом модуле, создают ограничения базы данных. Они добавлены в модели Мета.ограничения вариант.

Ссылка на встроенные ограничения

Ограничения определены в django.db.models.constraints , но для для удобства они импортированы в django.db.models . Стандарт Соглашение состоит в том, чтобы использовать из моделей импорта django. db и ссылаться на ограничения как моделей.Ограничение .

Ограничения в абстрактных базовых классах

Вы должны всегда указывать уникальное имя для ограничения. Таким образом, вы обычно не может указывать ограничение на абстрактный базовый класс, поскольку Параметр Meta.constraints унаследованы подклассами с точно такими же значениями атрибутов (включая имя ) каждый раз. Чтобы обойти конфликты имен, часть имя может содержать '%(app_label)s' и '%(class)s' , которые заменяется, соответственно, меткой приложения в нижнем регистре и именем класса конкретная модель. Например, CheckConstraint(check=Q(age__gte=18), name='%(app_label)s_%(class)s_is_adult') .

Проверка ограничений

Ограничения проверяются во время проверки модели.

Проверка ограничений с помощью JSONField

Ограничения, содержащие JSONField , не могут повышаться Ошибки валидации, связанные с преобразованием ключа, индекса и пути, имеют много предостережения, связанные с базой данных. Это может быть полностью поддержано позже.

Всегда проверяйте отсутствие сообщений журнала в django.db.models регистратор, например «Ошибка базы данных при вызове check() на …» , чтобы подтвердить правильность проверки.

Изменено в Django 4.1:

В более старых версиях ограничения не проверялись при проверке модели.

Базовое ограничение

класс BaseConstraint ( имя , нарушение_ошибка_сообщение=нет )

Базовый класс для всех ограничений. Подклассы должны реализовывать ограничение_sql() , create_sql() , remove_sql() и метода проверки() метода.

Все ограничения имеют следующие общие параметры:

название

Базовое ограничение. имя

Имя ограничения. Вы должны всегда указывать уникальное имя для ограничение.

нарушение_ошибки_сообщения

Новое в Django 4.1.

Базовое ограничение. нарушение_сообщение об_ошибке

Сообщение об ошибке, используемое, когда ValidationError возникает во время проверка модели. По умолчанию "Ограничение "%(name)s" нарушено." .

validate()

Новое в Django 4.1.

Базовое ограничение. проверка ( модель , экземпляр , исключить=нет , использование=DEFAULT_DB_ALIAS )

Проверяет, что ограничение, определенное для модели , соблюдается на экземпляр . Это сделает запрос к базе данных, чтобы убедиться, что ограничение соблюдается. Если поля в списке исключают , необходимы для подтвердить ограничение, ограничение игнорируется.

Поднимите ValidationError , если ограничение нарушено.

Этот метод должен быть реализован подклассом.

Контрольное ограничение

класс CheckConstraint ( * , проверка , имя , нарушение_ошибки_сообщения = нет )

Создает контрольное ограничение в базе данных.

чек

Контрольное ограничение. чек

A Q объект или логическое значение Выражение что указывает проверку, которую вы хотите применить к ограничению.

Например, CheckConstraint(check=Q(age__gte=18), name='age_gte_18') гарантирует, что поле age никогда не будет меньше 18.

Oracle

Проверки с полями, допускающими значение NULL, в Oracle должны включать условие, разрешающее NULL значения по порядку для validate() вести себя так же, как проверка ограничений проверки. Например, если возраст поле, допускающее значение NULL:

 CheckConstraint(check=Q(age__gte=18) | Q(age__isnull=True), name="age_gte_18")
 

Изменено в Django 4. 1:

Добавлен аргумент abuse_error_message .

Уникальное ограничение

class UniqueConstraint ( *выражения , fields=() , name=None , condition=None , deferrable=None , include=None , opclasses=() , нарушение_ошибки_сообщения=Нет )

Создает уникальное ограничение в базе данных.

выражения

Уникальное ограничение. выражения

Позиционный аргумент *выражения позволяет создавать функциональные уникальные ограничения на выражения и функции базы данных.

Например:

 UniqueConstraint(Lower("name").desc(), "category", name="unique_lower_name_category")
 

создает уникальное ограничение на значение нижнего регистра поля имени в в порядке убывания и поле категории в порядке возрастания по умолчанию.

Функциональные уникальные ограничения имеют те же ограничения базы данных, что и Индекс.выражения .

поля

Уникальное ограничение. поля

Список имен полей, определяющий уникальный набор столбцов, которые вы хотите ограничение для соблюдения.

Например, UniqueConstraint(fields=['room', 'date'], name='unique_booking') гарантирует, что каждый номер может быть забронирован только один раз для каждого дата.

состояние

Уникальное ограничение. состояние

Объект Q , указывающий условие, которое должно выполняться ограничением. применять.

Например:

 UniqueConstraint(fields=["user"], condition=Q(status="DRAFT"), name="unique_draft_user")
 

гарантирует, что у каждого пользователя будет только один черновик.

Эти условия имеют те же ограничения базы данных, что и Состояние индекса .

отложенный

Уникальное ограничение. отложенный

Установите этот параметр, чтобы создать отложенное уникальное ограничение. Допустимые значения являются Deferrable.DEFERRED или Deferrable.IMMEDIATE . Например:

 из django.db.models import Deferrable, UniqueConstraint
Уникальное ограничение(
    имя = "уникальный_порядок",
    поля = ["заказ"],
    deferrable=Deferrable.DEFERRED,
)
 

По умолчанию ограничения не откладываются. Отложенное ограничение не будет действует до конца сделки. Непосредственным ограничением будет выполняется сразу после каждой команды.

MySQL, MariaDB и SQLite.

Отложенные уникальные ограничения игнорируются в MySQL, MariaDB и SQLite, поскольку ни поддерживает их.

Предупреждение

Отложенные уникальные ограничения могут привести к снижению производительности.

включает

Уникальное ограничение. включает

Список или кортеж имен полей, которые должны быть включены в покрытие уникальный индекс как неключевые столбцы. Это позволяет использовать сканирование только индекса для запросы, которые выбирают только включенные поля ( включают ) и фильтровать только по уникальным полям ( поля ).

Например:

 UniqueConstraint(name="unique_booking", fields=["room", "date"], include=["full_name"])
 

позволит фильтровать по номер и дата , также выбрав full_name , при получении данных только из индекса.

include поддерживается только в PostgreSQL.

Неключевые столбцы имеют те же ограничения базы данных, что и Index.include .

операционные классы

Уникальное ограничение. операционные классы

Имена классов операторов PostgreSQL для использования этот уникальный показатель. Если вам требуется пользовательский класс оператора, вы должны предоставить его для каждого поля в индексе.

Например:

 UniqueConstraint(
    name="unique_username", fields=["username"], opclasses=["varchar_pattern_ops"]
)
 

создает уникальный индекс для имени пользователя , используя varchar_pattern_ops .

операционные классы игнорируются для баз данных, кроме PostgreSQL.

нарушение_ошибки_сообщения

Новое в Django 4.1.

Уникальное ограничение. нарушение_сообщение об_ошибке

Сообщение об ошибке, используемое, когда ValidationError возникает во время проверка модели. По умолчанию BaseConstraint.violation_error_message .

Это сообщение не используется для UniqueConstraint с с поля и без состояние . Такие UniqueConstraint показывают то же сообщение, что и ограничения, определенные с помощью Field. unique или в Meta.unique_together .

Проверка значений серии Pandas уникальна

Распространение любви

Pandas Атрибут Series.is_unique используется для проверки каждого элемента или значения, присутствующего в объекте серии pandas, имеет уникальные значения или нет. Он возвращает True , если элементы, присутствующие в данном объекте серии, уникальны, в противном случае он возвращает False . В этой статье я объясню Series.is_unique и использую эту функцию, чтобы проверить, содержит ли серия панд все уникальные значения или нет.

Учебное пособие по PySpark для начинающих (Spa…

Пожалуйста, включите JavaScript

Учебное пособие по PySpark для начинающих (Spark с Python)

1. Краткие примеры проверки уникальности каждого значения серии

Если вы торопитесь, ниже приведены краткие примеры как проверить уникальность каждого значения в серии pandas

# Ниже приведены краткие примеры
# Пример 1: Использование Series. is_unique
ser2 = ser.is_unique
# Пример 2: Проверить уникальность серии pandas или нет
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas','NumPy']).is_unique
# Пример 3: Используйте функцию pandas.series() для применения свойства is_unique
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas','PySpark']).is_unique
# Пример 4: Использование атрибута is_unique со значениями nan
# Чтобы проверить уникальные значения
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas','NumPy',np.nan,np.nan]).is_unique
# Пример 5: Использование атрибута dropna() и is_unique
# Со значениями nan для проверки уникальных значений
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas', np.nan, np.nan]).dropna().is_unique
# Пример 6: Использование функции nunic()
# Чтобы проверить уникальность серии
ser = pd.Series([1, 2, 3]).nunique()==len(pd.Series([1, 2, 3]))
 

2. Синтаксис Pandas Series.is_unique

Ниже приведен синтаксис атрибута Series.is_unique .

# Синтаксис Series.is_unique
Series.is_unique
 

Возвращает логическое значение.

3. Проверка серии Pandas содержит уникальные значения

Используйте атрибут pandas Series.is_unique , чтобы проверить, являются ли все данные или элементы в данном объекте Series уникальным значением или нет. Если этот атрибут возвращает True , это будет означать, что данный объект серии уникален.

Серия Pandas — это одномерная структура данных с индексной меткой, доступная только в библиотеке Pandas. Он может хранить все типы данных, такие как строки, целые числа, числа с плавающей запятой и другие объекты Python. Мы можем получить доступ к каждому элементу в серии с помощью соответствующих индексов по умолчанию. Теперь давайте создадим ряд панд, используя список значений.

импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
  
# Создать серию
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas','NumPy'])
печать (сер)
 

Выход ниже выходного.

# Выход:
0 Искра
1 PySpark
2 панды
3 числовой код
тип: объект
 

Теперь воспользуемся атрибутом Series. is_unique , чтобы проверить, содержит ли ti уникальные значения.

# Использование Series.is_unique
ser2 = ser.is_unique
печать (сер2)
# Выход:
# Истинный
 

5. Проверить уникальность серии Pandas

Создал серию pandas, используя список строк Python, затем применил атрибут is_unique к данному объекту серии. Он вернет логическое значение (либо True, либо False). Давайте проверим, являются ли данные данного объекта серии уникальными или нет.

# Проверить уникальность серии панд или нет
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas','NumPy']).is_unique
печать (сер)
# Выход:
# Истинный
# Используйте функцию pandas.series() для применения свойства is_unique
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas','PySpark']).is_unique
печать (сер)
# Выход
# ЛОЖЬ
 

6. Используйте атрибут is_unique со значениями NaN для проверки уникальных значений

Создал объект серии pandas с несколькими значениями NaN, затем вызовите атрибут is_unique , он возвращает логическое значение Ложь ,

# Используйте атрибут is_unique со значениями nan для проверки уникальных значений
ser = pd. Series(['Spark','PySpark','Pandas','NumPy',np.nan,np.nan]).is_unique
печать (сер)
# Выход:
# ЛОЖЬ
 

Чтобы игнорировать значения NaN, сначала вызовите функцию dropna() , чтобы удалить все значения NaN, а затем вызовите функцию is_unique.

# Используйте атрибут dropna() и is_unique со значениями nan для проверки уникальных значений
ser = pd.Series(['Spark','PySpark','Pandas', np.nan, np.nan]).dropna().is_unique
печать (сер)
# Выход:
# Истинный
 

7. Используйте функцию nunique() для проверки уникального значения серии

В качестве альтернативы, мы можем использовать функцию nunique() для проверки уникальности значений объектов серии.

# Используйте функцию nunique() для проверки уникальности серии
ser = pd.Series([1, 2, 3]).nunique()==len(pd.Series([1, 2, 3]))
печать (сер)
# Выход:
# Истинный
 

8. Заключение

В этой статье я объяснил, как проверить уникальность каждого значения серии с помощью pandas Series.