编码和提取对项目_背景捆绑机制的影响_肖鑫
资源受限项目调度问题文献综述
资源受限项目调度问题综述摘要针对资源受限项目调度问题，总结国内外项目调度的发展过程及研究成果。
在对问题的类型进行分类的基础上，结合大量文献对常见的算法进行描述并重点介绍了关键技术的研究状况。
进一步地，将资源受限项目调度问题做进一步的拓展，简略介绍多目标、多项目、任务可拆分的项目调度问题。
最后对问题进行总结，并提出自己的看法。
0 引言现代项目越来越趋于大型化、复杂化，要求工期更短、成本更低。
再加上行业细分越来越发达这种新情况给项目管理带来了更高的要求。
如何在更短时间内、在保证质量的前提下，以更低的成本完成项目，成为项目管理人员关心的问题。
在项目运作过程中，资源受限项目调度问题RCPSP(resource-constrained project scheduling problem)是一个重要的优化问题，它是最常见的生产调度问题，是项目管理中最为经典和核心的问题之一1项目调度发展过程项目调度问题自20世纪中期被提出来，传统的计划技术有甘特图（又称横道图，Gant Chart,Gc）、关键活动图、网络计划技术。
几种典型的网络计划技术有：关键路径发（Critical Path Method,CPM）、项目计划评审技术（Program Evaluation and Review Technique,PERT）、优先图方法（PDM）、图解评审技术（Graphical Evaluation and Review,GERT）、风险评审技术（Venture Evaluation and Review Technique,VERT）.最初被广泛应用于项目进度计划的工具是甘特图技术，它用二维坐标的形式，用线条在二维空间中表似乎出整个项目期间计划和实际的活动完成情况，直观表明项目中所含各项活动的执行顺序，以及每项活动的开始/结束时间和持续时间。
该方法形象直观，易于掌握，但是不能体现工作间的相互依赖关系，不能体现工作过早开始或者过完开始所造成的后果。
云计算环境下保序加密方法研究与实现
云计算环境下保序加密方法研究与实现随着云计算的快速发展和广泛应用,不可信云计算环境下用户数据的隐私保护问题已逐渐引起人们的关注,目前保护数据安全的方法之一是采用加密技术将数据加密后再存储到云端。
但是现有的大多数加密方案都不支持对密文的直接运算,这削弱了云计算带来的优势,因此,对密文的运算、检索等是当前研究的热点,也是亟待解决的问题。
保序加密算法OPE可以在加密明文时,保留明文的顺序信息,从而在不解密的情况下直接判断密文的顺序关系。
2013年Raluca Ada Popa提出的可变保序编码mOPE,利用平衡二叉搜索树(AVL)的结构对密文数据进行编码,支持任意数据类型的保序加密,但在数据进行插入删除操作时效率较低。
首先,本文通过改进mOPE方案的编码调整机制,提出了广义可变保序加密方案gmOPE。
该方案将原始的平衡二叉树替换为广义平衡二叉搜索树(AVL-N),并且引入了新的重平衡调整策略。
gmOPE方案保证了加密后的密文信息保留明文的顺序关系,并且有效减少了二叉树重平衡操作的频次,显著提高了保序编码方案的整体效率。
之后,针对gmOPE方案中客户端与服务器之间存在高频交互和相应的大量通信耗时的问题进行改进,提出了层级型广义可变保序加密方案LmOPE,有效减少了客户端与服务器之间的交互次数,进一步提高了保序加密算法的性能。
最后,在保序加密方案LmOPE的基础上,结合浮点数全同态加密方案FFHE,实现了同态保序加密方案H-mOPE。
该方案不仅可以直接对密文进行顺序相关操作,而且可以对密文进行任意次数的加法和乘法运算,并且同态算法的引入并没有对性能产生较大影响。
理论分析与实验结果表明,gmOPE、LmOPE方案有效的降低了编码变更和客户端与服务器之间交互的开销,提高了保序加密的效率。
通过与同态加密方案的结合,构建的同态保序加密方案H-mOPE,既保证了算法的效率,又提供了更多对密文操作的方法。
什么是混淆加密？
什么是混淆加密？混淆加密，也称为代码混淆，是一种用于保护软件程序免受逆向工程和源代码泄漏的技术。
通过对源代码进行变换和重构，混淆加密使得攻击者难以理解和分析源代码的逻辑结构和算法。
在本文中，我们将深入探讨混淆加密的原理、应用和效果。
一、混淆加密的原理混淆加密的原理主要包括以下几个方面：1. 变量和函数重命名：通过将原有的变量和函数名称替换为无意义的随机字符串，混淆加密使得源代码变得难以被理解。
这种变换不会改变程序的功能，但会极大增加攻击者分析代码的难度。
2. 控制流程混淆：通过改变源代码的控制流程，例如添加无用的分支语句或交换代码的执行顺序，混淆加密使得源代码的逻辑结构变得混乱不清，从而提高攻击者理解代码的难度。
3. 常量和字符串加密：通过将常量和字符串进行加密或编码，混淆加密增加了对源代码中敏感信息的保护程度。
这种加密技术使得攻击者无法直接从源代码中获取明文的敏感信息，从而提升了软件的安全性。
二、混淆加密的应用混淆加密广泛应用于软件开发和信息安全领域，主要用于保护软件的知识产权和抵御逆向工程攻击。
下面是混淆加密的常见应用场景：1. 保护商业软件：混淆加密可以有效防止盗版和非法复制商业软件，从而保护软件开发者的利益。
通过将源代码进行混淆加密，攻击者无法轻易破解软件的功能和算法，因此商业软件的安全性得到了大幅提升。
2. 加密算法保护：混淆加密在密码学和加密算法领域有重要应用。
通过混淆加密，攻击者无法轻易获取算法的具体实现方式和加密密钥，从而增强了加密算法的安全性。
3. 应用程序防护：混淆加密可以降低应用程序被恶意破解和篡改的风险。
通过对应用程序的核心代码进行混淆加密，攻击者无法准确分析和修改程序的逻辑结构，从而维护了应用程序的完整性和可靠性。
三、混淆加密的效果混淆加密的效果主要体现在以下几个方面：1. 提高逆向工程难度：混淆加密使攻击者在分析和破解源代码时遇到的困难大大增加。
由于变量和函数名称被替换为无意义的字符串，控制流程被混淆和改变，攻击者很难理清代码的逻辑结构，因此逆向工程的难度得到了显著提高。
程序员使用chatGPT生成的代码质量差,无法完成复杂业务的代码编码的原因及解决办法
chatGPT无法完成复杂业务的代码编码的原因及解决办法随着人工智能的发展，越来越多的程序员发现可以使用chatGPT这样的大型语言模型来写代码，从而提高编码效率和质量。
但是，很多程序员也遇到了一个问题，就是chatGPT生成的代码质量很差，根本无法完成复杂的业务代码的开发。
这是为什么呢？怎么才能解决这个问题呢？为了回答这个问题，我们首先要了解chatGPT是什么，它是如何工作的，以及它的优缺点。
chatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。
它利用了大量的文本数据进行训练，以生成自然、连贯且相关的文本回复。
chatGPT的工作原理是基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的，它是一种基于自注意力机制的深度神经网络，可以从大规模的无标注文本中学习语言的规律和模式，从而实现文本的生成和理解。
GPT模型的核心是一个Transformer编码器，它可以将一个文本序列编码成一个高维的向量表示，然后通过一个Transformer解码器，根据给定的上下文和目标，生成下一个最可能的词或句子。
chatGPT的优点是它可以根据不同的输入和目标，灵活地生成各种类型和风格的文本，例如对话、故事、诗歌、代码等。
它还可以根据用户的反馈和偏好，进行动态的调整和优化，从而提高生成文本的质量和适应性。
chatGPT的缺点是它并不是万能的，它也有一些局限性和挑战，例如：1、它不能保证生成的文本的正确性和一致性，有时会出现逻辑错误、语法错误、重复内容、矛盾信息等问题。
2、它不能保证生成的文本的原创性和创新性，有时会出现抄袭、陈词滥调、缺乏深度和见解等问题。
3、它不能保证生成的文本的安全性和道德性，有时会出现敏感信息、不良内容、有害内容、歧视内容等问题。
那么，回到我们的问题，为什么程序员使用chatGPT生成的代码质量差，无法完成复杂业务的代码编码呢？根据我们对chatGPT的了解，我们可以从以下几个方面分析：1、输入的问题。
软件逆向工程原理与实践课件：代码混淆技术
代码混淆技术
7.3.4 基于处理器的控制流间接化 正常的汇编程序，CALL指令代表对函数的调用，
CALL的目标地址是函数的入口点，而对函数的调用在正常 情况下会以RET或RETN指令返回调用者。基于处理器的控 制间接化，实际上是通过指令替换，破坏这些正常的假定。 首先，PUSH指令和RET指令配合，能够实现JMP指令的效 果。即
不透明谓词的实现方式可以依赖于计算复杂度很高的数 学问题，也可以使用值为常量且在编译/混淆时其值可知的 环境变量。基于假名分析和数据依赖分析的复杂性可以构造 出抵抗解混淆工具的不透明谓词。不透明谓词的引入会破坏 一些逆向分析时常见的假设，如条件分支的两侧均可能被执 行，两个分支上均为代码而不可能为数据等，从而可能大大 增加逆向分析的难度。
PUSH EAX XOR EAX, EAX JZ <目标地址> <垃圾代码> 目标地址: POP EAX
代码混淆技术
这个例子看上去像是引入了不透明谓词，虽然指令 “XOR EAX, EAX”看上去并不能使得状态寄存器的标识位 那么“不透明”，但是精心构造的不透明谓词可能能够实现 这一点。
再看一个例子： JZ <目标地址1> JMP <目标地址2> … 目标地址1: NOP 目标地址2: XOR EDX, 131087D0H
代码混淆技术
取值既可能为true也可能为false的不透明谓词可记为P?， 当该不透明谓词作为条件分支时，运行时两分支均可能执行。 为了得到与加入不透明谓词之前的程序语义相同的分支程序， 必须保证两个分支上的程序的语义是等价的如图7-3(d)所示。
代码混淆技术
图7-3 不透明谓词的基本原理
代码混淆技术
代码混淆技术
ecc_memory_scrubbing机制_概述说明
ecc memory scrubbing机制概述说明1. 引言1.1 概述ECC (Error Correcting Code) memory scrubbing机制是一种用于提高计算机系统内存可靠性的技术。
随着计算机应用场景的不断扩大和发展，内存错误对于数据完整性和系统稳定性产生了越来越大的威胁。
ECC memory scrubbing机制通过在内存中添加冗余信息以及周期性地检测和修复内存错误，可以有效降低硬件故障率和数据丢失风险，提高系统性能和可靠性表现。
1.2 文章结构本文将详细介绍ECC memory scrubbing机制的原理、工作流程、优势与应用场景，并对未来发展方向进行展望。
具体结构如下：第2部分：ECC memory scrubbing机制2.1 ECC内存概述2.2 内存误码纠正技术2.3 Scrubbing技术原理第3部分：ECC memory scrubbing机制的工作流程3.1 初始化和配置参数设置3.2 定期读取和校验内存数据3.3 检测和修复内存错误第4部分：ECC memory scrubbing机制的优势与应用场景4.1 降低硬件故障率和数据丢失风险4.2 提高系统性能和可靠性表现4.3 适用于高要求的应用领域第5部分：结论与展望5.1 主要观点总结5.2 未来发展方向1.3 目的本文的目的是对ECC memory scrubbing机制进行全面概述说明，帮助读者了解这一技术的原理、工作流程以及在计算机系统中的应用价值。
通过深入了解ECC memory scrubbing机制，读者可以更好地评估该技术对系统性能和可靠性的影响，并在合适的场景下选择使用。
此外，文章还将探讨未来该技术可能的发展方向，为读者提供对未来趋势有所把握的参考。
2. ECC memory scrubbing机制2.1 ECC内存概述ECC（Error Correcting Code）内存是一种具备纠错功能的内存技术，它能够检测并纠正在数据传输和存储过程中可能出现的错误。
2020年春季学期课程作业软件工程第3次14037-重庆大学网络教育学院-参考资料
重庆大学网络教育学院-2020年春季学期课程作业软件工程第3次-参考资料请认真阅读一下说明然后下载：题库有可能会换，不保证全部都有！请仔细核对是不是您需要的题目再下载！！！！本文档的说明：如果题目顺序和你的试卷不一样，按CTRL+F在题库中逐一搜索每一道题的答案，预祝您取得好成绩百！一、填空题(共10 题、0 / 20 分)1、模型是由一组________和组织________的__________组成。
参考答案是：图示符号、这些符号、规则2、视图被划分为：_________________、__________________ 和___________________ 三个视图域。
参考答案是：结构分类、动态行为、模型管理3、需求分析的一般步骤是调查研究、分析建模、需求描述和_________。
参考答案是：需求验证4、____________描述了一组交互对象间的动态协作关系，它表示完成某项行为的对象和这些对象之间传递消息的时间顺序。
参考答案是：顺序图5、使用系统的功能数量来测量其规模，它以一个标准的单位来度量软件产品的功能，与实现产品所使用的语言和技术没有关系的__________________。
参考答案是：功能点6、软件测试用例主要由输入数据和_____________两部分组成。
参考答案是：预期结果7、数据流图（简称DFD）有四种基本元素：外部实体__________、处理或加工_________。
参考答案是：数据流、数据存储8、复杂问题的对象模型包括_____________、_____________、_______________、_____________和__________五层。
参考答案是：主题层、类与对象层、结构层、属性层和服务层9、白盒测试中最典型的方法有______ 和_______。
参考答案是：逻辑覆盖法和基本路径测试法10、在编码规则中，效率主要指_______ 和________两个方面。
SEM打包技术（item
SEM打包技术（item parceling）1项⽬包概述在结构⽅程建模时通常涉及多个潜变量，每个潜变量⼜包含数个甚⾄数⼗个观测指标，随着指标数的增加，模型复杂程度和所需样本量也随之增加。
在不少情况下样本量的收集并⾮易事，模型太复杂也不利于建⽴潜变量之间的关系，因此研究者常使⽤项⽬打包法(Item Parceling)将数个指标加总或加总平均后作为新指标然后再建模。
据Bandalos和Finney (2001)统计，有近20%的SEM研究采⽤不同形式的打包策略进⾏建模。
需要说明，项⽬包与分测验在形式上有类似之处，但两者之间存在显著差异，主要体现在如下两点(Bandalos, 2008)，第⼀，分测验是基于⼀定的理论编制的，⽽项⽬包则是事后临时确定的，与理论⽆关。
第⼆，分测验分数的解释与测验所依据的理论⼀致，⽽项⽬包的解释不存在任何意义。
2项⽬包的优缺点与单个指标相⽐，项⽬包/项⽬组合在很多⽅⾯存在显⽽易见的优势。
这些优点包括：更⾼的信度(Cattell &Burdsal, 1975; Kishton &Widaman, 1994)、⾼共同度(Little, Cunningham, Shahar, &Widaman, 2002)、数据分布形态更接近正态(Bagozzi & Heatherton, 1994)、更易收敛(Marsh, Hau, Balla, & Grayson, 1998; Yuan, Bentler, & Kano, 1997)以及更好的模型拟合(Rogers & Schmitt, 2004)。
通常，在项⽬包⽔平上建模所获得的拟合结果要优于在指标⽔平上的结果(e.g., Bandalos, 2002; Holbert & Stephenson, 2002)，类似的现象也出现在探索性因素分析中。
这主要是由于打包可以提⾼指标的⼼理测量学特性进⽽提⾼模型拟合(Little et al., 2002)。
冗余代码检测与处理
冗余代码检测与处理在软件开发过程中，冗余代码是一种常见的问题。
冗余代码指的是在程序中存在重复或多余的代码片段，这些代码片段可能是由于复制粘贴、修改错误或重构不完全等原因而产生的。
冗余代码不仅增加了代码的复杂性和维护成本，还可能导致性能下降和bug的出现。
因此，及时检测和处理冗余代码是非常重要的。
一、冗余代码的危害1. 增加维护成本：冗余代码增加了代码量，使得代码更加复杂，增加了维护代码的困难度和成本。
2. 降低可读性：冗余代码使得代码的逻辑变得混乱，降低了代码的可读性和可理解性。
3. 增加bug的风险：冗余代码容易产生逻辑错误和bug，增加了程序的不稳定性。
4. 影响性能：冗余代码会导致程序执行时间的增加，降低程序的运行效率。
二、冗余代码的检测方法1. 代码重复率检测：通过检测代码的重复率来判断是否存在冗余代码。
可以使用工具如cpd、PMD等进行检测。
2. 代码结构相似度检测：通过比较代码的结构相似度来判断是否存在冗余代码。
可以使用工具如Simian、CodeClone等进行检测。
3. 代码逻辑相似度检测：通过比较代码的逻辑相似度来判断是否存在冗余代码。
可以使用工具如CloneDR、CCFinder等进行检测。
三、冗余代码的处理方法1. 提取公共代码：将重复的代码片段提取出来，形成公共的函数或方法，然后在需要的地方调用。
这样可以减少重复代码的量，提高代码的可维护性和可读性。
2. 使用循环和条件语句：在存在大量重复的代码时，可以考虑使用循环和条件语句来简化代码。
这样可以减少代码量，提高代码的可读性和可维护性。
3. 使用设计模式：设计模式可以帮助我们解决一些常见的问题，避免重复的代码。
通过使用设计模式，可以将代码的重复部分抽象成为一个模板，然后在需要的地方进行调用。
4. 重构代码：通过对代码的重构，可以去除冗余的代码，提高代码的可读性和可维护性。
重构代码可以使用一些工具如IDE的重构功能，也可以手动进行重构。
开源软件对软件开发的影响研究
开源软件对软件开发的影响研究在当今的软件开发领域，开源软件已经成为一股不可忽视的力量。
它不仅改变了软件开发的方式和流程，还对整个行业的发展产生了深远的影响。
开源软件，简单来说，就是其源代码可以被公众自由获取、使用、修改和分发的软件。
这种开放的特性赋予了它许多独特的优势。
首先，开源软件极大地降低了软件开发的门槛。
对于初学者和小型开发团队来说，不必从零开始构建一切。
他们可以在开源项目的基础上进行学习和开发，借鉴已有的成熟代码和架构，快速上手并积累经验。
这为更多的人提供了进入软件开发领域的机会，促进了技术的普及和创新。
其次，开源软件促进了知识和技术的共享。
在开源社区中，开发者们可以自由地交流和分享他们的想法、经验和技术解决方案。
这种开放的交流环境加速了技术的进步，使得新的技术和理念能够更快地传播和应用。
通过参与开源项目，开发者能够接触到来自世界各地的优秀代码和设计思路，拓宽自己的视野，提升自己的技术水平。
再者，开源软件提高了软件的质量和可靠性。
由于源代码是公开的，众多开发者可以对其进行审查、测试和改进。
这种集体的智慧和力量能够发现并修复许多潜在的问题和漏洞，使得软件更加稳定和可靠。
而且，开源软件通常会吸引大量的用户和开发者进行使用和贡献，这意味着它能够在更广泛的环境中进行测试和验证，从而进一步提高其质量。
然而，开源软件也并非完美无缺，它也带来了一些挑战和问题。
一个重要的问题是开源软件的版权和许可管理。
由于开源软件存在多种不同的许可证，开发者在使用和分发开源代码时需要仔细了解并遵守相关的许可条款，否则可能会引发法律纠纷。
不同的许可证对于代码的使用、修改和分发有着不同的限制和要求，这需要开发者具备一定的法律知识和版权意识。
另一个挑战是开源软件的维护和支持。
虽然开源社区中的开发者们会积极参与项目的改进和维护，但这种贡献通常是自愿的，缺乏稳定的资金和资源支持。
因此，一些开源项目可能会面临维护不及时、文档不完善等问题，给使用者带来不便。