1、公钥基础设施(PKI):从基础到挑战

公钥基础设施(PKI):从基础到挑战

1. 专家背景与PKI概述

Julian Ashbourn是一位多才多艺的专家。他不仅是文学领域的多产作家,在艺术和科学方面都有诸多受欢迎的作品,涵盖诗歌和哲学等领域;还是经验丰富的音频工程师和作曲家,有超过50部完整的交响乐作品。同时,他是合格的地球科学家,热爱自然和与科学相关的一切。在IT领域,他是生物识别、加密和基础设施方面公认的专家,有着丰富的职业生涯,曾在世界各地工作,处理系统故障,过去20年投身于航空业,支持大型IT基础设施项目,包括PKI相关工作。

PKI(公钥基础设施)的概念已经存在了几十年,但它是IT领域中花费了极长时间才在主流中实现的一部分。这主要是因为实施PKI既耗时又困难,维护PKI同样耗时,在不断变化的技术背景下,尤其是在企业并购的现实世界中,维护难度更大。许多组织干脆放弃,将一切交给承诺代为管理的第三方,但这通常不是个好主意,只会推迟不可避免的失败和对复杂性的误解。

2. IT发展历程回顾
2.1 早期的客户端 - 服务器模型

多年来,从基础设施角度看,IT相对简单。最初采用客户端 - 服务器模型,组织(如学术机构、政府机构或商业企业)将运营数据存储在某种服务器上,最初是现在所说的大型机,数据存储在磁带或硬盘上,用户通过有线网络连接到中央计算机,使用被动的“哑终端”或“绿屏”,通过特定操作系统命令从中央服务器检索和存储信息。

2.2 计算机发展的重大变革

随着时间推移,出现了两个重大变化:
- 大型强大计算机(大型机)和小型、功能较弱但价格更实惠的普通服务器出现分化,使更多人熟悉计算机的实际使用,也增强了有能力使用大型机的政府机构等的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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