Security+——2018年的收官之战

本文分享了作者备考Security+的经验,从复习流程、题库使用到考试技巧,强调理解知识点而非死记硬背的重要性。

没想到以考后感作为我在优快云的第一篇博客。

本来觉得没必要写这个,但是这次考试是今年最后一场考试,还是决定记录下来。

这次考试复习的大概流程与以往不同,之前考过CCIE、RHCE,这些考试已经被老师们分解得很透彻,通过与否主要是靠对题库的熟练度。这次的Security+培训和考试是今年6月在安全牛上报名的,发了3本书,1本官方教材,1本谷安培训机构的内部ppt,1本题库。

因为之前考过CISP,对信息安全大体有了解,想尽快完成考试。于是在看完2遍视频后,直接开始做题库,做的过程中发现正确率并不是那么高,只能维持在50%-60%左右,而且很多题目都看不太明白,大概做了200道就停止了。

7月份正赶上换工作,就此搁置。

再次捡起来是在11月初看培训群里说12月题库就要更新版本了,于是打算赶最后一班车。

毕竟白天要上班,复习基本都是在下班后大概3-4个小时看书。中间偶尔也会有临时有事或者偷懒1-2天。

这次我先用8天时间把官方教材看了一遍,再用7天时间过了两遍题库(1036道我分四部分做完,每一部分做完答案,就再过一遍),这样下来发现有效果,很多题目的知识点已经觉得似曾相识,有的可以大概知道是书中的那一部分,但有一些仍然找不到出处,做题过程中,我把错题和拿不准的进行了标记。又用了5天时间带着问题翻了两遍内部ppt,之后再去做题库,70%的题都已经能get到出题点了,20%的题大概能理解,还有10%因为英译中翻译得晦涩难懂,只能靠看英文理解题意。最后,在考试前一天快速过一遍做过标记的题目。

考试当天我是在朝阳区SOHO考的,找考场就找了20分钟,如果有条件还是应该提前踩个点。

考试时,先认真做完,不会的拿不准的做标记,其次做完后再整体看一遍,第三再过一遍带标记的题目,最后提交,当场出成绩。

总结一下,所谓题库只是模拟题,考试中只有10%原题,其余题目都是相同知识点问法不同的题目。所以不能靠背题,一定要通过看书看ppt理解里面的知识点,我认为Security+里面的知识点并不深入,知识面很广。例如加密部分,提到很多哈希和加密算法,一开始看着很晕,涉及到的题目总是做不对,经过多次阅读相关资料,明白加密解密的过程,再遇到多少题我也能分清楚私钥公钥的用法。

最后,还是那句话,拿到证书不是终点,学到知识才是目的。

 

                                                                                                                                                              写于2018年11月30日23点

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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