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| dk01 |
May 2 2005, 03:39 AM
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Médico brujo (de turno)

Grupo: Admin
Mensajes: 4.006
Registrado: 25-July 04
Desde: Buenos Aires
Miembro nº: 8.753

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Filename:
Nombre de archivo. Es el nombre de un archivo cualquiera en el disco. Todos los archivos se designan mediante un nombre. Cada sistema operativo impone distintas restricciones y reglas para la elección de un nombre. La mayoría de los sistemas prohiben, por ejemplo, el uso de ciertos caracteres especiales e imponen un límite en la cantidad de caracteres que compongan dicho nombre. Además, muchos sistemas, incluyendo DOS y UNIX, permiten usar una extensión del nombre que consiste en uno o más caracteres a continuación del nombre, propiamente dicho. La extensión del nombre se utiliza para indicar de qué tipo de archivo se trata. Dentro de un directorio, no puede haber archivos con nombres repetidos. Sin embargo, dos archivos en distintos directorios pueden tener nombres idénticos. Algunos sistemas operativos, como el UNIX y el Macintosh, permiten que un archivo tenga más de un nombre, denominado alias (en Unix, los alias se denominan enlaces o links simbólicos).
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| dk01 |
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Médico brujo (de turno)

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filtro Bayesiano:
Bayesian filter. Es una técnica para identificar e-mails entrantes que puedan ser spam. A diferencia de otras técnicas de filtrado que buscan palabras que identifiquen el spam en las líneas de subject y encabezados, un filtro Bayesiano usa el contexto entero del e-mail cuando busca palabras o cadenas de caracteres que identificarán el mensaje como spam. Otra diferencia entre el Bayesiano y otros filtros de contenidos es que el primero aprende a identificar nuevo spam cuanto más mensajes entrantes analice. El filtrado Bayesiano se denomina así en honor al matemático inglés Thomas Bayes, quien desarrolló una teoría de la inferencia de probabilidad. El filtrado Bayesiano se fundamenta en la idea de que el spam puede filtrarse basado en la probabilidad de que ciertas palabras ayudarán a distinguir correctamente entre el spam y los mensajes legítimos dentro un grupo de e-mails. En sus niveles más básicos, un filtro Bayesiano examina un conjunto de e-mails que se sabe que son spam y otro conjunto de e-mails tenidos por legítimos y compara el contenido en ambos grupos para construir una base de datos de palabras que identificarán o predecirán, de acuerdo a la probabilidad, si los futuros e-mails son spam o no. Los filtros Bayesianos examinan en un e-mail, las palabras en el cuerpo, información del encabezado, meta-datos pares de palabras y frases, e incluso el código HTML, que puede identificar, por ejemplo, ciertos colores como pertenecientes a un mensaje de spam. Los filtros Bayesianos son adaptables en que el filtro puede aprender a identificar nuevos patrones de spam y puede adaptarlo el usuario humano para ajustar parámetros específicos del usuario para identificar spam. Este sistema de filtrado también es ventajoso porque toma en cuenta el contexto completo del mensaje. Por ejemplo, no todos los mensajes con la palabra "compre" son spam, de modo que el filtro identifica la posibilidad de que un e-mail con la palabra "compre" sea spam basado en el resto del contenido del mensaje. Quienes utilizan filtros Bayesianos aseguran que los filtros devuelven menos del 1% de falsos positivos.
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