换一个思维解决问题:希望在转角

前段时间困扰我的一个网络拦截请求的问题,终于被巧妙地解决了。

我之前开发了一个net proxy,专门用于对特殊网络环境的模拟,以此测试一个工作中需要测试的软件。简单来说就是用mitmproxy实现一个网络流量代理服务,对网络请求域名进行拦截功能,只有指定的一些域名可以正常访问,其他域名访问就直接返回403。

本来功能都实现得很好,用起来非常丝滑。但后面因为工作网络有了新的要求,必须用工作的虚拟网络通道(简称SXNN)。

在网络通道连接之后,它直接接管了路由,导致流量绕过本地运行的mitmproxy,我的域名拦截就无效了。

而如果先开启net proxy,则又无法顺利连接SXNN的网络服务。

后面想了很多办法,比如通过修改net proxy项目代码,尝试让流量还是走代理拦截。基本把AI服务都用了个遍,vibe coding了2个月,依然无法解决问题。
而且因为涉及了工作要求,我也不能对SXNN的客户端进行改造,比如把网络改为Split Tunnel模式。也就是让指定域名/IP 走本地网络(从而经过 mitmproxy),其他走SXNN。
而且我用来进行对特殊网络环境的模拟的应用也无法再Docker容器里面进行使用,这里面涉及到了更复杂的构建工作以及测试。

AI甚至建议我在连接SXNN之后,把net proxy设置为上游代理,通过一系列复杂的网络命令来实现。我尝试了一下,并没有让流量走mitmproxy。

我在多次的失败之下也短时间放弃了研究,直到这两天在山中修行,夜间无事打开电脑继续和AI进行探讨。

硬碰硬是走不下去的,涉及到底层网络协议和工作安全性的限制,注定是一个死胡同。我需要调整思路,如果先A后B不行,那么先B再A呢,是否就能走出新的路?

我突然想到,如果我没法在连上SXNN之后让mitmproxy成功拦截网络请求,那为什么不先运行net proxy,让网络流量先走我本地的proxy,然后再去接入SXNN。

我唯一要实现的就是,在net proxy运行的条件下,让SXNN服务能连接上个网络即可。于是通过net proxy的网络请求日志,我发现了7个需要加入白名单的域名,它们是用来连接SXNN网络的中间服务域名。

当我把这7个域名加到白名单后,终于顺利实现了SXNN网络连接和net proxy并存了,我的代理服务终于又可以正常工作了。

从这次思维改变,我把一个困扰我长达三个的难题解决了,我内心是激动的,这是多年工作之后很少遇到的顿悟时刻。

有时候困难并没有那么大,只是我们给自己加了太多预设条件和“心墙”,推不倒南墙,但希望在转角。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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