我在Google装系统

Google内部揭秘与CPU漏洞

主播 / 朱峰、狗叔
后期 / 朱峰
课代表 / johnpoint

狗叔回到慕尼黑后与朱峰连线录制的这期乱槽之癫,主要聊了聊狗叔在 Google 具体做的事情,以及一些好玩的比较。

节目的后半部分非常硬核的补充了一下 CPU 漏洞 Meltdown(熔断)和 Spectre(幽灵)的技术原理,内容来自 Google 内部演讲。

鉴于二位主播均与 Google 公司签署了 NDA 协议,所以本期内容不包含任何 Google 公司不允许披露的内部信息,节目仅代表主播个人观点,敬请留意。

  • Google 是用什么操作系统来工作的?
    • Google 对工作电脑系统的要求?
    • 私用操作系统是如何产生和维护的?
    • 独特的云上工作
    • 一些不能说的往事
    • Google 内部电脑安全是如何保障的?
    • 决定工作效率的自动化系统
    • 电脑采购也是要看数据的
    • 带出门的电脑,是怎样确保安全的?
    • Google 的中国策略,以及深圳办公室的近况
  • 硬核补充之前节目聊到的CPU漏洞
    • 什么是熔断漏洞?什么是幽灵漏洞?
    • 漏洞的作用原理及其后果
    • 漏洞攻击的实现方法
    • 如何利用 web 浏览器实现高精度时间测量?
  • 狗叔的 Telegram Channel :  https://t.me/AirOnG

联系我们:

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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