[8]技术浅谈——追溯技术之路(五)

本文探讨了一名计算机专业学生在准备软件设计大赛时,发现自己患有强迫症,并对其成因进行了深入分析,同时结合安全工程领域进行了心理与技术的交叉讨论。

       研究客户端的安全的那些朋友,我真的很敬佩你们,JS、FLASH、APPLET这些都融汇了不错的安全架构思想,当一个安全工程师尝试打破这一丝安全的轨迹,找出漏洞的时候,不能说他已经凌驾于那些厂商的安全架构思想之上,但至少能说明他们用心了,他们的思想与那些安全架构思想在某个点已经接近甚至超越了!


       大一的上学期,小刘一直在准备软件设计大赛的一些东西,当然这其中也有一些小插曲,小刘他发现自己患上了强迫症,怎么会呢?大部分学计算机的同学不都是理性的,喜欢逻辑性的吗?当有一天看到这些

“1、足够的数据与调查证明,强迫症患者智力普遍较高。强迫症患者拥有超强的联想和想像力,以及常人所不具备的空间想象能力。最典型的表现是,患者在进行复杂的立体几何分析时几乎不用画图,这对于常人来说几乎是不可能办到的。过去有多个调查发现患者智商均高于正常人,或许因为病人的复杂思考模式、过于严密的逻辑思维正是导致发病的其中一个必要条件。

2、记忆力较差,对自己已干过的同一件事印象不深,有的甚至是遗忘。导致再次想到某件事时还和当初一样要重新来一遍,造成形成强迫的外在表现。

3、追求完美,谨小慎微。对事物的要求极高,要求百分百的精确,不能接受模棱两可的存在。

4、通过检验可发现,强迫症患者体内往往会有5-HT(5-羟色胺)、DA(多巴胺)、 Sigma(西格玛)受体以及中枢谷氨酸能神经元功能障碍。”

小刘从很早的时候,就意识到自己的很多心理弱点,缺乏安全感,过于联想!


小刘感觉自己的内心有的时候非常细腻,感觉他是技术圈子和好多安全圈子里的另类:

1、关于想象力,作为一个渗透技术爱好者,他能并且乐于想象各种没有出现过的攻击手段,这些都很难被一些保守的安全爱好者理解!从感性到理性的学习也一直是小刘计算机学习的方法精髓

2、关于记忆力,小刘对于银行数字,手机号码,车牌号,生日,公交站牌号码等 特别的不敏感。比如每当有同学借款于自己的时候,他通常要看好多次,害怕出错,手机号码也是很多时候要记忆多次!

3、追求完美是好多技术人员的通病!一句代码,一个文件夹,乃至一个项目中的各种文档,小刘绝对是先完美于这些基本的物件,然后才是项目的其他!


小刘也是从大一的这个时候迷上了心理学,其实很多的社会工程学攻击,国内的90%的是基于搜索引擎的搜索技术!电话按键音等这类的技术国外应该出现好早了,心理学不会对你的技术帮助有多大,但是小刘从此能够更加清楚的认识自己!



  


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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