23、Windows Server 2008 R2 新特性深度解析

Windows Server 2008 R2 新特性深度解析

1. 远程桌面 Web 访问(Remote Desktop Web Access)

远程桌面 Web 访问最初在 Windows Server 2008 R1 中作为终端服务器 Web 访问引入,为用户提供了一个在 Web 浏览器中查看和连接可用的基于 RemoteApp 的应用程序的门户。与终端服务 Web 访问相比,新的远程桌面 Web 访问功能有以下增强:
- 安全修剪的 RemoteApp 过滤 :在 Windows Server 2008 R1 中,终端服务 Web 访问会向所有最终用户显示系统上可用的任何 RemoteApp Web 应用程序,这使得用户即使没有访问权限也能看到这些应用。而 Windows Server 2008 R2 的远程桌面 Web 访问现在会对界面进行安全修剪,用户只能看到他们有权访问的 RemoteApp 快捷方式。
- 基于表单的身份验证(FBA) :现在远程桌面 Web 访问提供了基于表单的身份验证功能,这提供了一个更用户友好的登录页面,用户可能在其他应用程序(如 Microsoft Exchange 中的 Outlook Web 访问)中已经习惯了这种方式。
- 公共和私人计算机选项 :用户在登录远程桌面 Web 访问时可以指定他们所连接的计算机类型。当从公共计算机(如信息亭)登录时,这将提供更严格的安全设置。
- 单点登录 :在 Windows Server 2008 R1 中使用终端服务器 Web 访问时,用户需要通过 W

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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