2、符号学、同理心与以价值为中心的设计

符号学、同理心与以价值为中心的设计

1. 引言

计算硬件的发展历程是从关注底层组件逐步走向大规模集成,从真空管、晶体管到大规模集成电路、超大规模集成电路、芯片组、个人电脑、局域网、广域网,再到如今的全球互联网。然而,这种以机器为导向的观点过于狭隘,因为人类方面的进步同样显著且重要,从孤立的单一用户,到分时共享,再到群件和对社区活动的支持,直至无处不在、无线、上下文感知的多模式移动计算开启了未知的社会可能性。

与此同时,组织也在不断演变,通信和计算的融合使得准独立单元之间的协调更加紧密。但设计领域目前仍缺乏成熟的原则和方法,更像是一门艺术而非科学,常常无法交付令人满意的结果。一个成熟的设计学科需要克服以下挑战:
1. 开发系统可靠的方法,以发现合适的需求,不仅要考虑使用中的合作、分布式和动态社会方面,还要考虑用户社区的价值观。
2. 为结构、行动、事件、表示和隐喻等基本概念制定精确的数学定义。
3. 开发一种抽象的规范表示法,包括动态和静态(显示)方面。
4. 找到并使用通用的设计质量衡量标准。
5. 找到使用媒体及其组合的通用原则,特别是新媒体。
6. 找到从抽象描述自动生成实现的方法,例如用于信息可视化。
7. 将所有这些与其他学科(如软件工程)集成。

许多设计和管理文献寻求基于理论、可复制的问题解决方法,但潮流和流行语的快速演变以及大量的失败案例表明,目前进展甚微。常见的两个障碍是对现实问题的精确表述和对解决方案充分性的现实衡量。极端还原论倾向是有害的,它会引发无法实现的期望,导致失望。

本文认为,虽然极端还原论没有成效,但考虑社会过程的半形式化方法是有价值的。价值观是解锁当代技术机遇与

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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