时间校验的方法之一

本文介绍了一种用于进程的时间校验方法,包括启动和关闭过程中的时间检查步骤。启动时需验证当前时间是否晚于上一次运行时间及smss.exe启动时间,并确保不过期;关闭时记录最新时间。


时间校验的方法之一
启动进程:
1.注册表或者文件获取获取上次的运行时间。
2.获取smss.exe的启动时间(PEPROCESS->CreateTime PsLookupProcessByProcessId)
3.获取系统当前时间
4.系统当前时间 > smss.exe的启动时间 > 上次的运行时间,进程继续,否则退出。
5.读取过期时间,若当前时间 < 过期时间,进程继续,否则退出。


关闭进程:
2.获取smss.exe的启动时间(PEPROCESS->CreateTime PsLookupProcessByProcessId)
3.获取系统当前时间
4.系统当前时间>smss.exe的启动时间,写入注册表或者文件当前时间,否则写入smss.exe的启动时间。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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