24、众包模式下志愿者系统的设计与评估

众包模式下志愿者系统的设计与评估

1. 志愿者招募与选拔

志愿者招募旨在识别和吸引潜在志愿者,选拔则是为了在志愿者与服务机会之间找到良好匹配。不同研究者提出了不同的选拔标准,如Cvetkoska等人确定了包括简历、计算机技能、语言能力、志愿者动机、技能、创造力和主动性等七个标准;Howard关注的标准有志愿者概况、成为志愿者的原因、志愿工作类型、技能和可用性等。

匹配技术是志愿者招募和选拔的重要部分,不同研究者基于各种情况提出了匹配算法,如OWL - S匹配器、基于RF的定位技术、Web2.0风格、指定规模社区创建方法和分类方法等。大多数技术侧重于寻找具有共同特征的最佳志愿者,并常利用社交网络,如Google日历。

2. 志愿者管理系统和平台

有许多志愿者管理软件产品,这里介绍了五个经实证评估为最常用的系统:
|系统名称|特点|
| ---- | ---- |
|Volgistics|允许非营利组织进行定制以满足独特需求,在任务分配匹配时会比较志愿者的可用性、特征和偏好与所选任务|
|VolunteerLocal|志愿者协调员用于组织、招募、安排日程和与志愿者沟通的网站|
|The Registration System (TRS)|专为活动设计|
|Voluntweeters|利用社交理论中的自组织特性,通过互动环境中的协调功能来运作|
|GoVolunteer|可搜索、表达兴趣、筛选机会,找到短期、长期甚至一次性的志愿机会以支持广泛的事业|
|Travel2change|2011年推出的在线众包平台,供志愿旅行者与当地人建立联系|

这些系统大多是商业性的

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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