来自 安全 2021-11-08 18:07 的文章

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就在昨天,圣诞老人从圣诞后的阳光假期中回来了,现在我们要讨论的是,如何在数学上优化圣诞老人的操作。但是,尽管假期要持续几个月,圣诞老人的行动却是一年四季的事情。12月初,我们与预测建模竞赛平台Kaggle合作,询问是否有可能创建一个作业调度算法,不仅满足圣诞老人的玩具目标,还能让他的小精灵健康快乐?圣诞老人的工作室能从魔法和节日精神的黑暗时代中走出来,变成一个高度优化的现代化运作吗?卡格尔一年一度的假日竞赛的卫冕冠军在"帮助圣诞老人的助手优化挑战赛"中包揽了所有三项大奖,并获得了2万美元的奖金。用他们自己的话说,感谢Kaggle博客,团队大师Exploder的marcinmucha和Marek Cygan向我们介绍了他们的制胜方法。"圣诞快线"和"圣诞魔术师"为"圣诞魔术师"乐队带来了"爆炸的力量"。参加这次挑战之前你的背景是什么?我们都是算法领域的活跃研究者。我们对处理计算困难的方法特别感兴趣:主要是近似算法,以及在马雷克的情况下参数化复杂度。我们都在华沙大学工作。我们也有很长的历史来竞争各种编程比赛。快速Topcoder风格的比赛,高防打不死cdn推荐,ACM ICPC,马拉松,棋牌游戏ddos防御第一,24小时挑战-我们已经做了很多次了。是什么让你决定参加这次比赛?考虑到我们对编程比赛的执着,我们想在卡格尔的圣诞圣诞老人挑战赛中碰碰运气也就不足为奇了。事实上,这些比赛对我们来说是完美的。这些问题不仅计算困难,而且持续时间长,使这些竞赛有点研究的味道。我们第一次参加的是去年的"打包圣诞老人的雪橇"。我们在比赛中玩得很开心,最后我们设法抢到了榜首。在那次经历之后,cc防御waf,我们一直热切地等待下一次挑战,它没有令人失望。你用过什么算法方法?这次挑战的数据相当大——我们不得不为900个精灵安排1000万个玩具。这使得直接优化总生产时间变得非常困难。相反,在研究问题和数据的具体特征的基础上,我们设计了一个我们的解决方案将具有的高层结构,并分别优化了该结构的各个部分。为了解决这些子问题,我们尽可能多地使用整数线性规划(ILP)。当我们无法找到一个合理的ILP公式,或者当问题过于简单而无法使用时,我们采用局部搜索/模拟退火。你对数据最重要的见解是什么?研究数据是设计一个好的高层解决方案结构的关键。然而,我们所做的大部分观察都是相当直截了当的。与ML竞赛相比,这里没有魔法特征,也没有有趣的图案。主要观察结果可能如下:当时有大量的大型玩具,服务器怎么弄ddos防御,生产这些玩具,即使是在最高的速度等级,也需要很多年的时间。由于所有玩具都是在第一年到达的,这使得到达时间几乎无关紧要(第一年除外,需要单独处理)。这一观察结果大大简化了问题,并赋予它一种"盒装风味"。你对你的发现感到惊讶吗?在很长一段时间里,我们使用具有最高速度等级的精灵来生产最大的玩具。然后我们看到了玛丽安·歌迪亚的新电影《两天一夜》的预告片,心想:"哇,这就是我们的小精灵应该做的!除掉他们的小精灵同伴去拿薪水奖金吧。嗯,不完全是。这也许是个好主意,但我们的实际想法是他们应该连续工作两天一夜。即34小时,包括20个工作小时和14个非工作时间。事实证明,这会导致速度等级从4.0降到1.3,这比仅仅生产一个非常大的玩具要好得多。你用了什么工具?我们首先使用R分析数据,然后,针对我们使用的非ILP部分水果挞GCC C++编译器,为了解决ILP,我们使用FICO XPress优化器的交互式版本。我们正在考虑使用C++解决方案API,但放弃了这个想法——为了快速发展,最好还是坚持简单。我们还使用其他一些工具来分析程序生成的日志,并自动执行许多任务—主要是标准的Unix实用程序,如grep、sort、uniq等,但偶尔也使用awk或python。你的经验如何帮助你在这次比赛中取得成功?我们已经在前面的回答中提到,由于我们的研究经验,这些圣诞优化竞赛对我们来说是完美的。今年比赛的问题对我们来说特别合适,因为它符合ILP方法。由于我们在研究中经常进行ILP建模,并且在相关技术和技巧方面拥有丰富的经验,这可能会使我们在该领域占据优势。你从这次比赛中收获了什么?20000美元。开玩笑,我们当然要交税了。但更严重的是:为什么要使用ilp而不是局部搜索算法?这并不是解决方案的质量,也不是找到它们的速度。使用ilp的主要优点是它们不仅提供了一个解决方案,而且还提供了一个下界。这使得决定何时停止解算器变得更加容易,它还为您提供了关于解决方案可能改进的地方的提示。原则上我们已经知道了,但是这次比赛让我们真正感受到了下限的力量。

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