中国数据中台行业发展

2020年Z世代洞察报告.pdf

*2016.3.211、Fuzz模块bug修复及性能优化。
（感谢孤狼、NoGod等网友提交的bug和反馈！）2、将软件临时文件清理修改为软件退出时清理，增强用户体验。
*2016.1.201、升级自带的验证码识别引擎。
2、优化部分模块。
*2015.12.21、修复两处bug，增强和优化部分功能。
*2015.10.301、增加对次世代验证码识别引擎2.6.0.1识别库的支持。
*2015.10.211、修复已知bug，发布使用帮助手册。
2、优化HTTP代理服务器功能。
3、增加注销会话功能，解决暴力破解测试时，某些系统只能成功暴破一个用户的问题。
4、增加“数字自增长模式”补零功能，勾选补零后，1-100的格式会修正为001、002....100。
5、增强“变体叠加模式”，允许叠加字符串。
6、变体处理规则增加Unix时间戳转换。
*2015.7.241、修复已知bug，增强和优化部分功能。
2、增强验证码识别功能，支持四则运算类型的验证码。
*2015.6.251、修复目前已知的所有bug。
2、加入了X-Forwarded-For,Client-IP的指定IP段随机伪造。
3、验证码识别支持自定义HTTP请求头部，再也不怕要Referer才能获取验证码等情况了。
4、可以添加批量代理服务器，Fuzz时轮询使用HTTP代理。
5、自动识别次世代验证码识别库版本，自动更换引擎。
*2015.03.23修复SSL的bug。
*2015.03.22更新次时代验证码识别引擎动态链接库*2015.03.191、修复重新设置变体后，“变体条件丢弃”功能“应用于变体”处无法实时更新的bug。
感谢1c3z@Wooyun提交此bug。
2、修复GET请求中验证码未替换的bug。
感谢-_-!orz@Wooyun提交此bug。
更多工具请到http://caidaome.com/

新世代(95-00年左右出生)视频用户目前已超2亿，是最具发展潜力的用户人群新世代视频用户在一线及超一线城市分布更为广泛，而超半数新世代视频用户每天观看视频时长超过1小时动漫/二次元、游戏/电竞是较具代表性的新世代视频用户偏好内容类型相比长视频与短视频，直播在新世代用户中的渗透率还有提升空间Vlog、影视剪辑、短视频剧是新世代视频用户尝试较多的创新内容方式制作并发布短视频的用户比例远高于直播用户比例，短视频有趣的滤镜、特效是主要吸引因素超六成新世代用户有过会员订阅的付费行为，而订阅会员对未来会员提价的敏感度更低抖音、爱奇艺、哔哩哔哩受亿级新世代用户追捧，尤其哔哩哔哩主APP及轻

多目标算法：NSGA-II，SPEA2，PAES，PESA-II，OMOPSO，MOCell，AbYSS，MOEA/D，GDE3，IBEA，SMPSO，SMPSOhv，SMS-EMOA，MOEA/D-STM，MOEA/D-DE，MOCHC，MOMBI，MOMBI-II，NSGA-III，WASF-GA，GWASF-GA，R-NSGA-II，CDG-MOEA，ESPEA，SMSPO/RP单目标算法：遗传算法（变体：世代，稳态），进化策略（变体：精英或mu+lambda，非精英或mu，lambda），DE，CMA-ES，PSO（Stantard2007，Standard2011）），珊瑚礁优化。
可以并行执行的算法：NSGA-II，SMPSO，GDE3，SPEA2，PESA-II包含的问题：问题族：ZDT，DTLZ，WFG，CEC2009，LZ09，GLT，MOP，CEC2018古典问题：库尔索，丰塞卡，沙弗，Viennet2，Viennet3受约束的问题：Srinivas，Tanaka，Osyczka2，Constr_Ex，Golinski，Water，Viennet4组合问题：多目标TSP学术问题：OneMax，OneZeroMax质量指标：超量，扩散，世代距离，反世代距离，反世代距离加，加性ε。
变量表示方式：二进制，实数，整数，置换，混合编码（实数+二进制，整数+实数）。

matlab代码粒子群算法自适应CLPSOMatlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。