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。

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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

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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