#64-【模拟】屠城(zly#3)

这篇博客介绍了如何模拟《魔兽世界》中斯坦索姆屠城的情景,阿尔萨斯与梅尔甘尼斯在城市地图上移动并消灭房子。给定地图和时间,目标是计算两者杀戮进度。题目提供了输入输出格式和样例数据,并指出可通过模拟解决这个问题,而不必使用队列数据结构。

Description

当阿尔萨斯到达斯坦索姆的同时,光明使者乌瑟尔也及时赶来。但这时众人骇然发现一切都已经太晚了——被瘟疫感染的谷物已经发放到市民手中!
这些无辜的市民必将会感染瘟疫而成为天灾军团的部队。于是阿尔萨斯命令乌瑟尔和白银之手骑士团屠杀市民。当乌瑟尔拒绝执行这个命令时,阿尔萨斯竟然宣判德高望重的光明使者叛国。心灰意冷的乌瑟尔和他麾下的圣骑士愤然离城。而吉安娜也极其失望地离开。在最绝望无助的时候,没有人愿意支持年轻王子的抉择,留给他的只剩下无尽的痛苦。尽管众叛亲离,阿尔萨斯还是将他的计划付诸实施。他命令士兵将感染瘟疫的无辜市民屠戮殆尽,并把城内所有的建筑烧得一干二净!但是同时,恐惧魔王梅尔甘尼斯也正在将市民们转化为不死族。
给出斯坦索姆的地图和阿尔萨斯与梅尔甘尼斯的位置,每分钟阿尔萨斯和梅尔甘尼斯会在部队所在的地方屠杀市民,当房子烧毁后,阿尔萨斯会派他的军队向4个房屋未烧毁的方向(上下左右)移动。阿尔萨斯想知道是他还是梅尔甘尼斯杀的比较快,于是要求你这位御用编程师将k分钟后的情况给他。注意:如果阿尔萨斯和梅尔甘尼斯相遇,则阿尔萨斯会击退梅尔甘尼斯再烧毁房屋。

 

Input

输入文件名为massacre.in。
输入的第一行包含两个数n、m和k,表示城市的长、宽和阿尔萨斯想知道情况的时间。
接下来n行,每行m个字符(中间无空格),‘A’表示阿尔萨斯,‘M’表示梅尔甘尼斯,‘#’表示墙,‘.’表示房子。

 

Output

输出文件名为massacre.out。
输出k分钟后的情况,被阿尔萨斯消灭的房子用‘a’表示,梅尔甘尼斯的用‘m’表示。 

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括据集精细化管理、针对性据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉PythonPyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整据增强策略与模型参,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
### 回答问题 从你的命令输出中可以看出,Elasticsearch 已经成功启动,并且其版本为 `7.17.28`。接下来,我们将基于此环境,验证 Snort 是否能够将据正确传输到 Elasticsearch,并在 Kibana 的 Web 页面通过索引查看警报。 以下是详细的步骤代码示例: --- ### **步骤 1:验证 Logstash 配置** 确保 Logstash 能够正确读取 Snort 的日志文件并将其发送到 Elasticsearch。 #### **Logstash 配置文件示例** 编辑或创建 `/etc/logstash/conf.d/snort.conf` 文件,内容如下: ```plaintext input { file { path => "/var/log/snort/alert" start_position => "beginning" sincedb_path => "/dev/null" # 确保每次重启都从头读取日志 } } filter { grok { match => { "message" => "\[%{NUMBER:alert_type}\] %{GREEDYDATA:alert_message}" } } date { match => [ "timestamp", "ISO8601" ] } } output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] index => "snort-alerts-%{+YYYY.MM.dd}" } stdout { codec => rubydebug } # 可选:调试时打印到控制台 } ``` **解释**: - **Input**:从 Snort 的日志文件 `/var/log/snort/alert` 中读取据。 - **Filter**:使用 Grok 插件解析日志中的关键字段(如 `alert_type` `alert_message`),并通过 Date 插件标准化时间戳。 - **Output**:将解析后的据发送到 Elasticsearch,并存储在以日期命名的索引中(如 `snort-alerts-2023.10.05`)。 --- ### **步骤 2:启动 Logstash** 确保 Logstash 正常运行: ```bash sudo systemctl start logstash sudo systemctl enable logstash ``` 检查 Logstash 日志以确认没有错误: ```bash sudo journalctl -u logstash -f ``` --- ### **步骤 3:验证 Elasticsearch 索引** 运行以下命令列出所有索引,确认是否生成了 `snort-alerts-*` 索引: ```bash curl -X GET "http://localhost:9200/_cat/indices?v" ``` 如果 Snort 据已成功传输到 Elasticsearch,你会看到类似以下输出: ``` health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size green open snort-alerts-2023.10.05 abc123def4567890 1 1 100 0 5mb 5mb ``` --- ### **步骤 4:配置 Kibana 查看警报** 确保 Kibana 已正确安装并运行,然后按照以下步骤操作: #### **1. 创建索引模式** 打开 Kibana 的 Web 界面(`http://<虚拟机IP>:5601`),进入 **Management > Index Patterns**,点击 **Create index pattern**,输入索引名称 `snort-alerts-*`。 #### **2. 设置时间字段** 选择 `@timestamp` 作为时间字段。 #### **3. 查看警报** 进入 **Discover** 页面,筛选 `snort-alerts-*` 索引,查看 Snort 生成的警报据。 --- ### **步骤 5:测试 Snort 据传输** 触发一些网络流量以生成 Snort 警报,然后检查 Elasticsearch Kibana 中的据。 #### **模拟攻击** 可以使用工具(如 `nmap` 或 `hping3`)模拟攻击流量,触发 Snort 规则生成警报。 例如,使用 `nmap` 扫描目标主机: ```bash nmap -p 1-1000 <目标IP> ``` #### **检查日志** 确认 `/var/log/snort/alert` 文件中是否新增了警报记录。 --- ### **代码解释** 上述 Logstash 配置文件实现了以下功能: 1. **Input**:从指定路径读取 Snort 日志文件。 2. **Filter**:解析日志中的关键字段并标准化时间戳。 3. **Output**:将解析后的据发送到 Elasticsearch,并存储在以日期命名的索引中。 通过这些步骤,你可以验证 Snort 据是否成功传输到 Elasticsearch,并在 Kibana 中查看警报。 --- ###
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