恶意流量检测与边缘环境容器迁移

介绍一种基于恶意流量检测的容器服务预迁移方法,旨在增强边缘计算环境的数据安全性、服务可用性和网络可靠性。将边缘网络抽象为图结构,以描述设备和网络流的特性,包括计算资源、存储资源、物理位置和网络流属性。引入了一个恶意流量检测模型(MTDG),利用图采样与聚合算法实时对网络流进行分类。将容器服务迁移视为多目标优化问题,综合考虑了能耗和网络负载均衡,提出了一种基于NSGA-Ⅱ的容器服务迁移策略,通过容器实时迁移技术,在不中断服务的情况下隔离和维护异常节点。仿真实验结果表明,该策略降低了能耗和负载均衡系数,验证了其可行性和有效性。

浅谈小学数学课堂教学中如果高效利用错误资源

学习是一个从懂到不懂的过程,在这个过程中无论哪一个年龄阶段的学生都会出现大大小小不同类型的错误,而这些错误的出现都属于正常的现象,但是每一个人对待错误的看法却是不同的,有些人害怕犯错误,认为错误是没有任何价值的,但有人却在错误中自我反思,不断成长.在我国小学数学的教学中,教师和学生的都会出现一些错误,而教师如何有效利用小学数学课堂教学中错误的资源,从而使错误资源为教学服务成为很多教师所关注的重点.用积极的心态去看待错误,然后利用错误,从而让这些错误成为小学数学教学中的“闪光点”,成为学生学习新知识的有效资源.