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遗传算法是求解近似最优解的最具代表性的智能算法之一,如今的很多方法都可以看到它的影子,比如说之前在研究的基于覆盖率的fuzz测试,其中的输入变异就类似于遗传算法,故从旧博客搬运来。

简介

遗传算法在外部体现同模拟退火一样,也是属于优化问题的一个求解器.但由于其优异的收敛速度和比模拟退火更优秀的结果,在对结果要求高的题目上,它也成为我们求解问题的常用方法.

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一篇很久之前写的文章了,不过过了这么多年,模拟退火由于其效果和实现简单的优势,依然是智能算法中一个比较热门的算法,故老博客搬运而来。

简介

模拟退火算法从外部来看就是一个优化问题的解析器,我们给他传递初始解和产生新解的方法,它就能不断产生新解,并比较最终返回一个近似最优解.由于数学建模对算法的时间限制不严,而模拟退火又较易于实现,因此它也是数学建模里较常用的一种智能算法.sa

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数学建模过去很多年了,但是YALMIP工具箱的易用性仍然让我影响深刻,用过这个之后再想想现在用的z3约束求解真的是弱爆了,什么时候Python上面能有一个那么好用的规划工具就好了>_<

简介

规划问题可以算是数模竞赛常见的问题(作为信工院的小白,实在佩服数科院的牛人们能把任何问题搞成优化问题).由于MATLAB自带的规划工具箱并不好用,部分同学不得不用Lingo等软件专门解决规划问题,但Lingo的语法可读性并没有matlab好.YALMIP解决了这个问题.

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声明:此方法仅供学习交流,严禁用于非法用途,否则后果自负!!!

这是一个15年的博文了,因为这两年DNS带外数据的研究比较火,因此将此文从旧的博客搬运来。

DNS隧道实现原理

常见的热点都需要登录才能够上网, 而提供热点的ISP对热点的DNS查询服务并不作限制, 这样我们就可以在利用DNS查询机制传递信息.

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