30多岁老登初入CTF的所想

        从程序员到产品经理,又从北京离职回到五线城市老家找了个工资一般,待遇一般但是工作没那么忙的工作。这些经历转眼已经快10年了,好多的代码和知识已经在我脑子里被遗忘了,唯一的证据就是我书柜里各种语言,各种内容的书籍证明着我曾经在大脑里拥有过他们。

       就在我无聊的在工位上刷着新闻的时候,CTF慢慢进入我的视野,让我涌起了当年想做红客的愿望。就像侦探小说一样,CTF各种大开脑洞以及折磨人的题目,让我感觉自己化身编程领域中的福尔摩斯,有趣又折磨人。

        拖着疲惫的毫无学习追求的31岁的年龄,打算学一学CTF,什么都不为,只为了拯救一下无聊的生活,天天和bug做斗争哪有和拥有技术的人做斗争有意思呢?

        或许原本就不是从事web相关的编程工作,有一些东西我还是很陌生的,目前我最大的优势可能就是年龄大、脸皮够厚。如果有一天你们在某个CTF论坛或者群里看见一个叫紫光的人,请耐心回答他的问题,因为你不回答,这个老登还得花时间找别的论坛和群去问。

        先说下大概的学习路线把,看了一些资料,打算还是从杂项学起,杂项的题目挺有意思的,就是有些题目很折磨人,先熟悉熟悉CTF,然后在去学web,语法之类的东西可能并不是什么障碍,最大的障碍就是我看见做一些题目需要使用的工具,在我学习和用起来这些工具的时候是很不爽的,在我看来使用这些黑盒子,完全就是在工厂打螺丝,比谁做的题多?谁使用工具熟练?如果是这样,背离了编程的乐趣。当然也有大神自己做工具,这个我还是很推崇的。预计先熟练使用各种工具,然后了解杂项所涉及的各种知识。在去搞一搞自己的工具,完全依赖别人的工具就像别人家的媳妇,虽然好,但是这不是你的。

        了解完杂项打算直接去学web,我发现CTF的各种视频,资源,网站还是挺多的,之后我会把我的学习记录整理到这里,速度不会很快,有时间了就学点,写一点。

        希望CTF能给我带来我期冀的头脑风暴,让我大脑再次活动起来,已经锈了很久了

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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