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RSS订阅原创 区块链——分类、发展史
超级账本是一个概念,它描述了一种使用分布式账本的技术；Hyperledger Fabric 是 Linux 基金会开发的一个开源的超级账本(Blockchain)框架。它实现了超级账本的基本概念，提供了构建企业级分布式应用的模块化组件，实现了超级账本的基本概念,但具有更好的扩展性、可配置性和私密性，专门为企业级分布式应用而设计。在 Fabric 中智能合约被称为链码（chaincode），由外部应用程序（比如网页、APP）与分布式账本进行交互。
2024-12-07 07:45:00
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原创 动态规划——机器分配、01背包问题
总公司有n个分公司，现在有m台设备可以分配给这些分公司。每个分公司i如果得到j台设备，会产生一定的盈利a[i][j]。任务是找到一个分配方案，使得所有分公司获得的盈利总和最大。我们定义一个二维数组f，其中f[i][j]表示前i个分公司分配j台设备时的最大盈利。注意，这里我们是从1开始索引的，所以f[1][0]表示第一个分公司没有分配到设备时的盈利（通常是0，因为没有设备就没有盈利）。
2024-12-06 08:00:00
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原创 区块链——基本概念、技术原理
区块链（Blockchain）是指通过去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。通俗一点说，区块链技术就指一种全民参与记账的方式，是一种防篡改、共享的、可追溯的分布式账本技术。
2024-12-06 07:45:00
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原创 深度优先——八皇后
皇后串的比较是基于整数的比较，这意味着我们可以将皇后串视为一个八位数（每位都是0到7之间的数字），并按照整数的自然顺序进行比较。在这个问题中，由于只有8行和8列，且每行只能放置一个皇后，因此解决方案的数量是有限的（92组解），这使得DFS成为了一个可行的解决方案。例如(1,1)、(2,2)、(3,3)...(8,8)代表最长的从左上至右下的对角线。在一个8x8的棋盘上，副对角线上的元素满足行号和列号之和为常数。例如(1,8)、(2,7)、(3,6)...(8,1)代表最长的从右上至左下的对角线。
2024-12-05 07:15:00
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原创 递归思想——爬楼梯、数的计数
例如：楼梯一共有3级，他可以每次都走一级，或者第一次走一级，第二次走两级，也可以第一次走两级，第二次走一级，一共3种方法。输入格式：输入包含若干行，每行包含一个正整数N，代表楼梯级数，1≤N≤30。树老师爬楼梯，他可以每次走1级或者2级，输入楼梯的级数，求不同的走法数。当楼梯有2级时，有两种走法（走两次1级或一次2级）。是否为1或2，如果是，则直接返回对应的走法数。当楼梯只有1级时，只有一种走法（走1级）。级楼梯再走一步到达（这一步为1级），或者从。级楼梯再走两步到达（这一步为2级）。
2024-12-05 07:00:00
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原创 贪心思想——拦截导弹系统、装箱问题、活动选择
某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。输入格式：n颗依次飞来的高度（1≤n≤1000）。输出格式：要拦截所有导弹最小配备的系统数k。
2024-12-04 21:00:54
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原创 分治思想——取余运算、折半查找、输出前K个数
题目描述取余运算(算法,分治)输入b，p，k的值，求b^p mod k的值。其中b，p，k×k为长整型数。输入输出格式输入格式 ：输入b，p，k的值。输出格式：求b^p mod k的值。输入输出样例输入：2 10 9输出：时间限制：1000ms内存限制：65536KB。
2024-12-04 16:02:46
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原创 多目标优化问题中常用的性能度量指标及参数设置——GD及变体、HV及变体、SP及变体
IGD作为多目标优化问题中常用的性能度量指标， 其通过度量算法计算得到的近似Pareto前沿和测试函数的实际Pareto前沿之间的差异来评价算法的性能，也用来评价算法运行出来的解集的收敛性和多样性。而较低的MIGD值意味着处理DMOP 时算法在快速变化的环境中具有良好的整体性能。是给定的多目标优化问题的真实Pareto前沿，POF表示多目标优化算法得到的近似Pareto前沿，n表示中的解的数量。HV是一种较为综合的性能指标， 其具有一定的数学理论依据，可用于评估算法获得的种群的多样性和收敛性。
2024-07-11 12:42:05
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原创 基于预测与多样性保持机制的动态多目标进化算法研究（二）——基于预测策略的动态多目标进化算法 之 种群预测策略PPS
在此之前，预测方法主要用于预测一些孤立的个体， 而种群预测策略是在环境变化后， 根据环境变化之前的一些重要的历史信息来重新初始整个种群中的所有个体。根据预测出来的中心点和副本产生整个种群的具体过程如下假设( 4 )和( 6 )中的噪声是相互独立的。其中| A |是A的基数,| | x-y | |是x和y之间的欧氏距离.很明显,每个点和每个维度的方差都是相同的。在Step3.1中,通过提出的策略预测一个新的解决方案。,i = 1,2,..,n,j = 0,1,..,p - 1的白噪声,p是AR模型的阶数.
2024-07-10 11:11:21
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原创 wireshark进行网络监听
1.如果你是用户并设置了某代理服务器，你可能面临以下信息监听风险1）被监听的请求和响应数据：代理服务器可以截取和查看你的所有网络请求和响应数据，包括敏感信息如登录凭证、个人信息等。2）URL和访问的站点：代理服务器可以获知你所访问的URL以及你正在浏览的站点。3）浏览器指纹和用户行为：代理服务器可以分析你的浏览器指纹和用户行为，了解你的偏好、兴趣等个人信息。2.以下是一些方法可以避免监听1） 使用HTTPS：使用HTTPS加密协议可以保护数据传输的机密性。
2024-06-27 17:13:58
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原创 A Population Prediction Strategy for EDMO——进化动态多目标优化的种群预测策略(三)
在温和的条件下,具有m个目标的连续MOP的PS形成一个( m-1 )维分片连续流形。因此,在第t个环境中我们可以将分为两部分:一个质点x^t和一个中心质点在原点的流体C^t,即(2)我们通过不同的策略来处理中心和流形。对于前者,中心点自然形成一个时间序列。因此,我们可利用历史中心点来预测下一个中心点。对于后者,在第一节中假设两个连续的PSs在某种意义上应是相似的。因此,我们可以通过前面的PS流形来估计。通过估计和两部分,我们可以得到一个近似PS^T+1的初始种群。
2024-06-27 15:28:09
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原创 A Population Prediction Strategy for EDMO——进化动态多目标优化的种群预测策略(二)
值得一提的是,虽然大多数现有的用于求解动态优化问题的进化算法都是以跟踪移动最优或移动PS / PF为目标的。但也有文献认为更实际的替代方案是找到一个可接受的最优/次优解,该最优/次优解随着时间的推移变化最慢,考虑到重新设计新解的成本以及难以紧密跟踪移动最优或PS / PF,最近,有文献提出了一个随时间实现鲁棒最优解的框架。
2024-06-26 01:55:15
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原创 A Population Prediction Strategy for EDMO——进化动态多目标优化的种群预测策略(一)
根据优化问题中不确定性的性质,动态优化问题可以分为不同的类别[ 19 ],[ 20 ]。在本文中,我们主要研究以下种类地DMOPs:式中:t = 0,1,2,..∈T表示时刻。对所有i = 1,· · ·,n,-∞
2024-06-26 01:11:06
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原创 Wireshark下载及安装
1.Wireshark可以做什么？Wireshark（前称Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是截取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。
2024-06-25 17:17:31
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空空如也
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