数据分组的技巧

网站扫描报表中各类漏洞信息的高效收集与保存策略

问题:

现在要做一份网站扫描报表,其中漏洞信息存储在数据库的若干个表中(因为每一类漏洞的特征信息不一致),现在通过存储过程从数据库中读取漏洞信息,所有漏洞均有对应的URL信息,报表中需要将漏洞按类别显示,从数据中读取的漏洞已经按类别排列,所以现在需要将各类漏洞的边界找到。

解决:

通过循环依次读取漏洞的信息,判断当前漏洞信息与上一个漏洞是否为同一类,如果不是则表明新的漏洞类别已经出现,保存上一类漏洞的信息。

但这样有一个问题,最后一类漏洞的信息就无法获得保存,因为直至循环结束也未找到与此类别不同的漏洞。解决此问题,可以在循环外,对余下的漏洞保存,但这样保存漏洞的代码就会出现两次,显得冗余。

出现上述问题是因为没有后续漏洞导致的,故可以添加一个虚拟的漏洞信息,在最后一个真实漏洞与该虚拟漏洞比较时,由于二者不同,而导致真实的漏洞信息被保存。这个虚拟漏洞就是“哨兵“,用于监视漏洞信息的末尾。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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