MCSE笔记
ITIL中文100问
ITSM知识中英100问ITIL®认知什么是ITIL？ITIL（IT infrastructure Library）最初是由英国中央计算机和电信局CCTA（现在已经并入英国商务部OGC）于20世纪80年代开发出的一套IT服务管路标准库，它是有关IT服务管理的一个最佳实践框架，现在已成为国际IT服务管理领域的事实标准。
ITIL强调基于“以流程为中心、以客户为导向”的IT 管理理念，将传统的IT管理活动按照流程的方式重新加以组织，并强调根据客户的业务需求提供质量可靠、成本合理的IT服务。
V2和V3的主要区别是什么？ITILv3与v2的主要区别，在于引进服务生命周期（Service Life Cycle）模型，并提供许多丰富的新资源，让ITIL不再只是提到“做什么”，而是明确说明“怎么做”，加强与COBIT、CMMI、Sigma等标准的结合等，并让企业可以根据自己的业务，按需要设计并实施适合自己的ITIL应用。
ITIL与ITSM的关系？ITSM从宏观角度可以理解为是一个领域或行业；从中观的角度可以理解为是一种IT管理的方法论；从微观角度可以理解为是一套协同运作的流程。
就微观层次来讲，ITSM作为一种全新的IT管理理念和方法论，通过一套协同运作的流程，可以帮助IT部门以合理的成本提供更高质量IT服务。
ITIL是IT服务管理领域的一个最佳实践框架，但ITIL并不等于就是ITSM。
ITIL v3有哪些网络资源？ITIL官方更新网站是，更新周期是每两个星期。
更多相关资源请浏览以下网站。
OGC ITIL V3 FAQ：/2006_08_29_faq.htmOGC ITIL V3 News：/news.htmOGC Best Management Practice：ITIL培训ITIL认证有哪些级别？ITIL认证级别有三种：• ITIL Foundation：该认证主要是针对从事IT服务管理的人员，要求了解ITIL的基本术语、概念和各个ITIL流程之间的关系，并掌握IT服务管理的基本原理。
自考《认知心理学》各章复习重点(2)
自考《认知心理学》各章复习重点（2）-自考串讲笔记一、面孔识别的准确性本身受到很多因素的影响：（1）面孔的独特性；（2）对于本族的面孔人们识别效果姣好，反之则较差；（3）易受其它因素的影响。
二、倒摄一直会导致目击者不准确的回忆，事后的误导性信息同样会影响目击者记忆。
第六章一般知识组织1. 特征比较模型的证据，主要来自采用句子核证技术所完成的一些实验。
在这类试验中，被试有一些简单句，然后根据头脑中所存储的语义知识，判断句子是真是假。
被试反映的潜伏期被纪录下来。
P1362. 典型性效应：即当一个项目是某个范围的典型成员时，被试的判断更快。
P1363. 范畴大小效应：特征比较模型难于解释同样是使用句子和政技术，所获得的另一个普遍的发现，即范畴大小效应。
P1364. 原型途径认为，不是范畴的所有成员都平等。
P1405. 原型具有以下几个特点：（1）原型经常被当作范畴的样例。
（2）原型能担任参照点的角色。
（3）启动之后人们对原型的判断更快。
（4）在句子中，原型可以替换范畴名称。
（5）原型能有相似家族范畴。
P1416、相关范畴：① 一种范畴水平叫做上位范畴。
② 第二种范畴水平叫做基本范畴。
③ 第三种范畴水平叫做下位范畴。
原型和基本范畴是两个截然不同的术语。
前者是指一个范畴的最好的样例，而后者是指即不是太一般也不是太专门的一种范畴。
P1427、基本范畴的特殊地位：（1）人们用基本范畴名称来标明物体的身份。
（2）基本范畴成员具有普遍属性。
（3）基本范畴名称产生启动效应。
P1438、范畴特异性损伤现象：相对于有生命物体来说，这些病人的有生命物体方面的知识损伤更严重。
P145 第七章表象一、两种观点1. 许多理论学家认为，表象以模拟码的形式存储。
模拟码也叫描述表征，是指与实际物体非常相似的一种表征。
按照这种模拟码存储的观点，表象是知觉的“近亲”。
2. 另一些理论家认为，我们以为命题码而不是模拟码的形式，存储心里表象。
第45届世界技能大赛《网络安全》项目比赛技术文件
第45届世界技能大赛浙江省选拔赛网络安全项目技术工作文件2019 年 01 月1.项目简介本项目技术说明是对竞赛项目内容的框架性描述，正式比赛内容及要求以竞赛当日公布的为准。
1.1 项目描述网络安全项目需要选手安装、配置和强化计算机、服务器、防火墙、网络设备和相关软件等内容，以符合网络安全专业人员和信息安全分析师典型任务的要求。
项目旨在测评参赛选手在信息系统的安全运维管理、安全评估、渗透测试、应急响应和调查取证中使用的一系列技术技能。
参赛选手应同时具备表达、书写、沟通、协调等能力，具有较高综合素质。
测试项目将分为为2 个不同的任务，安排在1天的竞赛期间依次进行：（1）基础设置和安全强化；（2）夺旗行动（CTF）挑战。
1.2 竞赛目的全面贯彻落实党的十九大提出的“建设知识型、技能型、创新型劳动者大军，弘扬劳模精神和工匠精神，营造劳动光荣的社会风尚和精益求精的敬业风气”要求，通过组织世界技能大赛浙江省选拔赛，促进技能竞赛和技能人才培养工作科学有序地发展。
参照世界技能大赛的技术要求和规则标准，选拔和储备人才代表中国备战第45 届世界技能大赛；同时，通过浙江省选拔赛使参赛选手、裁判等相关人员进3一步熟悉世赛技术要求，加深对相关项目技术技能发展趋势的了解与认识，并向社会展示技能、推广技能。
1.3 相关文件本项目技术文件只包含项目技术工作的相关信息。
除阅读本文件外，开展本技能项目竞赛还需配合其他相关文件一同使用：《关于做好第 45 届世界技能大赛我国新增参赛项目和集中阶段性选拔有关工作的通知》（人社职司便函〔2018〕57 号）2.竞赛团队及能力要求2.1 团队选手人数网络安全为团队项目，每组团队由两名选手组成。
2.2 选手年龄要求参赛选手应为中国大陆地区 1994 年 1 月 1 日以后出生。
2.3 选手应具备的能力本项目参赛选手应熟练掌握的知识点及应具备的特定技能，参照第 45 届世界技能大赛该项目标准规范编制，可作为竞赛选手训练及准备的参考。
注册咨询工程师三色笔记
注册咨询工程师三色笔记1. 注册咨询工程师三色笔记，那可真是个宝啊！就像在黑暗里给你点亮一盏明灯一样。
我有个朋友，他考注册咨询工程师的时候，一头雾水，资料翻了一堆，脑子还是乱的。
后来拿到三色笔记，他就跟我说，这感觉就像在杂乱的房间里突然找到了分类整理的魔法盒。
红的重点，蓝的次重点，绿的辅助理解，一目了然。
2. 注册咨询工程师三色笔记，你要是想考这个证，就不能错过它。
你想啊，这就好比你去打仗，三色笔记就是你的作战地图。
我认识一个备考的大哥，他刚开始觉得自己看书就行，可看了没几页就放弃了。
偶然间试了三色笔记，哎呀，他激动得不行，说早知道有这么好的东西，何苦之前浪费那么多时间呢。
3. 哇塞，注册咨询工程师三色笔记太厉害了！它就像一个贴心的小助手。
我同事备考的时候，一边工作一边学习，时间特别紧。
他用了三色笔记后，直感叹这简直是专门为他这种大忙人准备的。
红颜色部分像是在跟你喊“看我看我，这很重要”，蓝的和绿的就像是小跟班，补充各种细节。
4. 注册咨询工程师三色笔记哟，这简直是通往成功的捷径。
我听一个备考的同学说，他之前复习资料看了好多，可是效率特别低。
当他开始用三色笔记的时候，就像迷失在森林里的人突然找到了方向。
里面不同颜色标记的内容，就像不同的路标，引导着他走向知识的终点。
5. 注册咨询工程师三色笔记，不得了啊！这就像是一个知识的百宝箱。
我有个亲戚备考这个证，他刚开始觉得三色笔记可能就是普通的笔记。
但是用了之后才发现，那红颜色的部分像闪闪发光的金子，是最重要的知识点；蓝的像是银子，次重要；绿的就像铜，辅助着理解整个知识体系。
6. 哟呵，注册咨询工程师三色笔记是个神器呢！你知道吗？有个正在备考的小伙子，他特别迷茫，不知道从哪里开始复习。
结果三色笔记一到手，他就像找到了开启宝藏的钥匙。
那些不同颜色的笔记内容，就像是三把不同的小铲子，一铲一铲地帮他挖出知识的宝藏。
7. 注册咨询工程师三色笔记，简直绝了！就好比是厨师的秘制调料。
微软认证MCSE考试难点
微软认证MCSE考试难点微软认证MCSE考试难点微软认证MCSE考试难点当windows nt4.0 mcse认证考试于2000年12月31日悄然退出后，大家便开始关注windows 2000 mcse考试。
许多人说win 2000考试难度大，那么它究竟难在何处？对于众多的难点如何着手呢？当负责微软认证考试的专家为win2000安排新考试内容的时候，他们心中都有一个明确的目标，就是避免产生理论型mcse 。
专家们想通过考试来确认参加认证的人是真正掌握了产品知识，还是仅仅在考试前强化记忆了一些题目。
但考试内容中究竟哪些题目是实践性强、无法通过突击掌握的，到今天也未能最后确定，最后，他们一致认为区分开这两者的最好方法就是增加考试的难度，具体地说，就是在考试中增加一些内容冗长的题目及大量复杂多意的题型。
现在，我们来看一下这种新增考试题型的相关难点，并初步了解回答这类问题的方法。
措词冗长类题微软的考试从来都不是直截了当直切主题(如comptia认证考试)，而且这种趋势现在日渐明显，有些题目会给你构建一个虚拟环境，比如：假如你是november公司的管理员，所负责的网络组成部分有175台win 2000服务器、900台win 2000工作站和1400台win nt工作；另外还有一大串无关痛痒的语句。
这种题目意在考察一个人的分析能力，没有实际工作经验的考生看见如此长的题目后都会非常紧张，但拥有丰富经验的管理员能很快找出其中要点。
措词冗长最直接的影响就是使考试时间更紧张。
例如在nt4考试中，一般50～70道题目只需要90分钟，而win 2000考试题目数量虽然在40～55之间，但考试时间却需要110～215分钟。
其实，这些题目的很多内容只是白白地浪费时间，像下面两道题目考查的知识点是完全一样的：1.假设你是karen technologies的管理员，负责网络基础设施的维护工作。
这个网络由2台服务器、546台win nt工作站、12个win 3.11客户终端组成。
CRE笔记
2.分布
可靠度
危害度函数
binomial（度函数（ prob ability density functi on (PDF)）
累积分布函数（ cum ulative distribution f unction (CDF)
2.术语：
平均寿命： 数据类型：
可信度： 维修性： 可靠性方案要素
风险的类型 寿命期的改进
产品失效前的平均工作时间，也是失效前的期望时间；对于不可修性产品是M TTF，对于可修产品是MTBF。
右截止：已知失效发生或在特定时间后才发生；
左截止：仅知失效发生在特定事件之前，例如产品在试验前未检查，但有周期 性检查，但在首个周期检查中发现失效；
可靠性工程师必须确认需求和后果，生产过程中验证需求被满足； 临界值与目标相协调：功能要求、环境要求、时间要求
产品价格必须包含允许的保修成本； 可用保修单做广告以吸引顾客购买； 供应链协议清楚低说明保修的责任和手续； 财务核算方法将包含进一步保修成本所需的资金； 操作培训菜单要包含防止或减轻失效维修说明； 工程和可靠性部门要对确定原因和确定产品/过程需要返修的行动负责
3.泊松过程 当失效率恒定时，λ为常数，此时的失效模型被称为齐次泊松过程（HPP）。反之则为非齐次泊松模型（NHPP）。
4.非参数统计方法 中位数检验：
，Oa为观测值每组中高于中位数的个数，Ob为观测值每组中低于中位数的个数，Ea和Eb为Oa与Ob的 平均数。查表用χ2分布表（自由度k-1），右尾检验。
贝叶斯
；
1.术语和参数计算：
平均寿命的数学期望 失效率
杨建国杨建国 - 盛威网专业的计算机学习网站
高位数 中位数 低位数 5022 2564 1463 6206 2698 1351 4255 2373 1656 5557 3157 2357 8581 3640 1864 3350 2997 2023 67 5561 2799 14 1467 1500 5920 3218 3938 2181 1500
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（25）健康用电脑（电脑桌、椅子、鼠标垫、多喝水、
（26）电脑不是朋友，不要沉迷在电脑世界，不要迷恋
游戏、小说、电影和聊天，生活在现实世界
（27）不要打开硬盘和显示器维修，经常性清洗鼠标、
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键盘、显示器、机箱内部灰尘
（28）学会pqmagic、diskman、fdisk分区，C盘20G，D
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�DIY电脑还是买品牌电脑？ �买电脑您主要考虑哪些因素？ �到哪里买电脑比较好？
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2.电脑好习惯 （1）正常开机的顺序是：打开外设（如打印机、显示 器扫描仪等）的电源，然后打开主机的电源。关
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机的顺序则相反。关机与开机时间至少应有10S （2）系统非正常退出，应进行硬盘扫描及时修复错误 （3）电脑一定要安装杀毒软件和防火墙，打开未知文 件与闪存、光盘前先扫描
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法学院 外语
艺术 人文 体育
二.如何成为计算机高手
1.如何买一台人人羡慕的性价比高的电脑？ 2.电脑好习惯 3.电脑娱乐（初级） 4.电脑办公（中级） 5.计算机专业（高级）
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1.如何买一台人人羡慕的性价比高的电脑？ �买台式机还是笔记本？ �买液晶显示器还是纯平显示器？
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（3）培训：/ /C++/C# �JAVA JAVA/C++/C# �软件测试 �数据库（SQL、ORACLE） �网络（中级、高级）、计算机安装调试维 �多媒体技术、网页设计 �计算机操作员、电子商务员 �计算机等级 �大学生IT实践
【心得体会】我考完MOS我明白了…
【⼼得体会】我考完MOS我明⽩了…【⼼得体会】我考完MOS我明⽩了…原创 2017-11-10 MSP-李桑榆MOS备考这篇⽂章写给还没有考或者准备考MOS的同学⽹上有很多介绍MOS考试的⼤家看完就知道啥玩意了。
01考试流程⾸先介绍⼀下这个考试吧，MOS考试，就是微软Office软件国际性专业认证考试（Microsoft Office Specialist）属于微软认证的⼀个考试，也算我见过等级最⾼的Office考试了。
要报考MOS，报Expert（专家级）就可以了，Core（专业级）没什么⽤，虽然⽐专家级简单，但是我觉得完全没有必要，真的没有必要，不要考！不要考！不要考！先去淘宝上花400块，买个考试这些都⾏（底下这些书不要买，你有钱随意）我建议⼤家报2016的，2013都落伍了，⽽且听说难，还贵。
然后发消息给客服，加群从⽼师那拿到课程下载资料跟着视频把题⽬刷⼏遍（我花了⼀个星期练习了很多遍，花了蛮多时间）然后⾃⼰做做答得喵的模拟题，你就会发现考的东西就那么点，就不会怂了！接着，在Certiport注册⾃⼰的账号（考试的时候要登录），按照群⽂件的引导，把Certiport的各种操作弄好了。
准备好了就可以去考试了。
02⼼得体会考之前还是很紧张的，毕竟是400块⼀门。
当时把课程视频完整的看了两遍。
第⼀遍边看边做，第⼆遍看题⽬做题，不会做再看视频；第三遍就可以⾃⼰做完所有题⽬了。
（当然要做笔记，有些步骤你是记不住的）把教材题刷完了，可以去做模拟题了。
模拟题多做两回，熟悉⼀下。
最后再把答得苗的模拟题刷两遍，基本就是稳的了。
多做笔记多做题，没啥意外。
03Q&AQ:有必要考⼤师级吗？A:我觉得…没必要，你要真的有钱有精⼒，当然可以考Q:各科的难度是什么样的？A:在我看来就Excel Expert跟Access Expert难点，其他的真的没有难度Q:MOS有⽤吗？A:我考完了想说…这个证真没啥⽤，但是学习Office的过程⾮常棒，没想到Excel真的这么厉害Q:Excel 2016 专家级都考些些什么了？A: MOS考试其实并没有那么难，虽然是Excel Expert，但是考的都是做过的题⽬。
c++ concurrency in action 笔记
C++ Concurrency in Action 是一本深入探讨C++ 并发编程的书籍，由英国资深C++ 专家Anthony Williams 撰写。
以下是我在阅读这本书时整理的一些笔记：1. 多线程编程的基本概念线程是程序执行流的最小单元，一个进程可以包含多个线程。
并发编程是指让多个线程同时执行，以实现并行计算和资源共享。
线程的生命周期包括新建、就绪、运行、阻塞和终止等状态。
2. C++11 标准中的并发支持C++11 标准引入了线程库，支持多线程编程。
thread 类：表示线程对象，可以用于创建和操作线程。
condition_variable 类：用于线程间的条件同步。
mutex 类：用于保护共享数据的访问，防止多个线程同时读写同一个数据。
3. 线程同步机制互斥锁（mutex）：用于保护共享数据，防止多个线程同时访问同一份数据。
条件变量（condition_variable）：用于线程间的同步，可以让一个线程等待某个条件成立后再继续执行。
读写锁（shared_mutex）：允许多个读线程同时访问共享数据，但只允许一个写线程访问。
4. 并发数据结构C++17 标准中引入了几种并发数据结构，如concurrent_vector、concurrent_hashmap 等。
这些数据结构可以在多线程环境下安全使用。
5. 原子操作和内存模型C++11 标准引入了原子类型和原子操作，可以在多线程环境下安全地读写共享数据。
C++ 的内存模型规定了多线程环境下内存访问的顺序和可见性规则，以确保多线程程序的正确性。
6. 高级并发技术异步编程模型：使用future 和promise 实现异步编程，可以避免阻塞和回调地狱等问题。
并行算法：利用C++ 的并行算法库，如std::for_each、std::transform 等，可以在多核处理器上实现并行计算。
7. 性能优化和调试技巧使用高性能的并发数据结构和算法，如无锁数据结构、并发哈希表等。
认知心理学的笔记第五章 记忆的重构
3．解释
两类句子都进行了语义加工，依据加工水平理论，这应该是最深层次的加工，加工结果应该相同，为什么在提取时出现由句子复杂性不同而造成的差异？这是精细复述或精细编码在起作用，被试者对复杂句子所进行的语义加工看来要比对简单句子的加工获得了更丰富、更精致的认知代码。
2．Ebbinghaus的观点意味着记忆是被动发生的，至少对于已转移到永久性记忆中的材料是如此。
3．记忆系统与其他认知系统的加工过程不同。
二、Bartlett的研究取向：重构
1．Bartlett的方法与Ebbinghaus有几点不同
（1) Bartlett更注重被提取材料的质量。
（2) Bartlett强调记忆是不断变化的，因而对个体经验所作的描述也是经常变化的。
（2）结果
客体的尺寸差异和回忆可能性之间存在着反比关系。当这种差异较小时，被试者更有可能回忆出对应的客体。
（3）解释
评估差异的任务需要对对象的特征进行语义分析。但当客体尺寸差不多相同时，需要更深层的分析，因而能产生更持久的记忆编码。
被试者估计尺寸差异时并不知道要进行记忆测验，但是他们对单词的语义分析有利于记忆提取。由此给我们的启示是，提取成功的可能性取决于加工类型而不是记忆难度。
2.加工深度与加工所用时间在定义上是无关的，而让被试者就其加工深度进行自我报告也存在着许多困难(Sesmon＆Virostek，1978)。
（三）加工深度与自动加工之间的关系
语义判断任务非常熟练。
1.自动加工时，不需要多少认知负荷就能完成作业。按照自动加工的观点，被试对这些材料就可能保持得很少或根本没有保持。
（三）实验证据（证明加工深度效应）
2024社会工作四色笔记
2024社会工作四色笔记英文回答：Social Work Quad-Color Notes for 2024。
The Four Quadrants of Social Work Practice:Micro-practice focuses on individual clients and their families or small groups.Mezzo-practice works with organizations and communities to address social problems.Macro-practice analyzes and changes social policies and systems.Critical practice questions the status quo and advocates for social justice.The Four Colors of Social Work Practice:Red represents passion and advocacy.Yellow represents knowledge and critical thinking. Green represents empathy and compassion.Blue represents professionalism and ethics.Quad-Color Notes for Social Work Practice:Micro-practice (Red):Engage clients in a strengths-based approach.Promote self-sufficiency and empowerment.Advocate for clients' rights.Mezzo-practice (Yellow):Enhance collaboration and communication amongorganizations.Develop and implement social programs.Promote community empowerment and capacity building. Macro-practice (Green):Analyze social policies and systems.Advocate for social change.Promote equity and justice.Critical practice (Blue):Challenge oppression and inequality.Promote social transformation.Advocate for diverse and marginalized populations.Integrating the Quad-Colors:Effective social work practice requires an integration of all four quadrants and colors. Social workers must:Be empathetic and compassionate (Green) while also being strong advocates (Red).Utilize critical thinking (Yellow) to guide their interventions.Maintain professional and ethical standards (Blue) throughout their practice.Conclusion:The 2024 Social Work Quad-Color Notes provide a comprehensive framework for contemporary social work practice. By embracing the values and principles of all four quadrants and colors, social workers can effectively address the complex social challenges of the 21st century.中文回答：2024 年社会工作四色笔记。
msce培训总结
msce培训总结篇一：技能培训报告陕西国防工业职业技术学院《技能培训》实训报告专业：班级：姓名：学号：指导老师：实训时间：成绩：软件3131 2022－2022〔2〕第14周软件教研室制一、什么是软考？每年有几次考试？软考有哪些类型和等级？计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(简称“软考〞)是原中国计算机软件专业技术资格和水平考试的完善与开展。
它是由人事部和信息产业部领导下的国家级考试，其目的是科学、公正地对全国计算机技术与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。
目前“软考〞已纳入全国专业技术人员职业资格证书制度的统一规划，通过考试获得证书的人员，说明考试委员会成认其已具备从事相应专业岗位工作的水平和能力，用人单位可根据需要从获得证书的人员中择优聘任相应专业技术职务(技术员、助理工程师、工程师、高级工程师)。
因此，“软考〞既是职业资格考试，又是专业技术资格考试。
二、“软考〞的分类“软考〞分为三个级别，分别是初级资格、中级资格和高级资格，其中每个级别又细分如下：初级资格：程序员、网络管理员；中级资格：软件设计师、软件评测师、网络工程师、多媒体应用设计师、数据库系统工程师、信息系统监理师；高级资格：系统分析师、信息系统工程管理师。
三、“软考〞的报考要求在报考方面，“软考〞的门槛比拟低。
自2022年实行全面改革以来，报考程序得到了极大的简化，报考任何级别均不需要学历、资历条件，考生可根据自己熟悉的专业情况和水平选择适当的级别进行考试，彻底打破了“论资排辈〞的旧传统，使有能力的新人很容易找到自己的“归属〞。
四、“软考〞的证书在考试方面，“软考〞采用笔试的形式，考试合格者将获得由人事部和信息产业部联合颁发的“计算机技术与软件专业技术资格(水平)〞证书，该证书有效期为三年。
在期满前三个月内，持证者需要到指定登记机构进行再登记。
再登记时需要持有接受新知识、新技术培训和继续教育的证明。
计算机专业的必备知识
打造商业化的程序员
《0bug – C/C++商用工程之道》 作者:肖舸
作者简介
MCSE 商用程序员 CSDN学生大本营老师 多年研发和研发管理 经验 著有《0bug--C/C++商 用工程之道》一书 现任职于TPRI
我们为什么要学习?
个人的提升? 提升什么? 提升了有什么用?
为什么要学软件开发?
数学的能力
把问题简化到可以说清楚的地步
语文的能力
把话说到可以清楚说明问题的地步
何谓"数学的能力"(1)
需求决定数据结构 数据结构决定算法 系统分析的核心
边界,数据组织,算法
何谓"数学的能力"(2)
用户提出边界,我们提供结构和算法,并满足边 界
B+树的例子 Hash的例子 上亿个数据,检索最大的n个例子
《0bug—C/C++商用工程之道》 肖舸 MSN:tonyxiaohome@ QQ:712123
�
沟通意识
诚信 低调 务实 客观
程序员如何找工作?(1)
算法的储备 数据结构的储备 1~2门语言的储备 试验的储备
程序员如何找工作?(2)
看简历,写简历,不如"做"简历
简历不是课本,没法抄袭 简历不是小说,没法编得很美 简历是人生阶段的写照,诚信最重要
程序员如何找工作?(3)
如何写简历?
文章是要写给人看的 突出重点:你做过的实事 重中之重:你做过什么不重要,你怎么做不重 要,你怎么想的最重要
程序员如何找工作?(6)
如何面试?
标准销售流程 面试准备
对方的文化 对方的产品线 对方的技术核心
尼恩 架构笔记
尼恩架构笔记尼恩（Nine）架构笔记一、概述尼恩架构是一种基于微服务架构的分布式系统设计模式，它强调将系统拆分成一系列独立的、可扩展的小服务，每个服务都负责特定的业务功能或业务领域。
这种架构的主要目的是提高系统的可维护性、可扩展性和灵活性。
二、核心概念1. 微服务：微服务是一种将应用程序拆分成一系列小型服务的架构风格。
每个服务都运行在独立的进程中，使用轻量级通信协议进行通信，并具有明确定义的接口。
2. 独立性：每个微服务都是独立的，具有自己的开发、部署和运行环境，不依赖于其他服务。
这种独立性使得每个服务都可以独立地进行开发、测试、部署和扩展。
3. 松耦合：尼恩架构中的微服务之间是松耦合的，这意味着每个服务都可以独立地进行修改、升级和替换，而不会对其他服务产生影响。
4. 高内聚：每个微服务都紧密地专注于特定的业务功能或业务领域，具有高度的内聚性。
这有助于提高代码的可维护性和可重用性。
5. 自动化：尼恩架构强调自动化，包括自动化部署、自动化测试和自动化监控等。
通过自动化，可以加快开发速度，提高系统的可靠性和稳定性。
三、优点1. 可扩展性：尼恩架构中的每个微服务都可以独立地进行横向扩展，从而提高了整个系统的可扩展性。
2. 灵活性：由于每个微服务都是独立的，因此可以快速地对特定服务进行修改、升级和替换，而不影响整个系统。
3. 易于维护：每个微服务都具有明确定义的接口和独立的数据存储，使得代码更加模块化，易于维护和测试。
4. 高可用性：由于每个微服务都是独立的，因此可以针对每个服务进行高可用性设计，从而提高整个系统的可用性。
5. 快速开发：由于每个微服务都可以独立地进行开发、测试和部署，因此可以加快开发速度，缩短开发周期。
四、挑战与注意事项1. 通信开销：由于微服务之间需要进行通信，因此需要处理网络延迟和通信开销的问题。
可以使用高效的网络通信协议和缓存技术来降低通信开销。
2. 数据一致性：在分布式系统中，数据一致性是一个挑战。
加州伯克利CS188人工智能导论全部笔记=n5
CS188Introduction to Artificial IntelligenceSpring2019Note5 These lecture notes are heavily based on notes originally written by Nikhil Sharma.Constraint Satisfaction ProblemsIn the previous note,we learned how tofind optimal solutions to search problems,a type of planning problem.Now,we’ll learn about solving a related class of problems,constraint satisfaction problems (CSPs).Unlike search problems,CSPs are a type of identification problem,problems in which we must simply identify whether a state is a goal state or not,with no regard to how we arrive at that goal.CSPs are defined by three factors:1.Variables-CSPs possess a set of N variables X1,...,X N that can each take on a single value from somedefined set of values.2.Domain-A set{x1,...,x d}representing all possible values that a CSP variable can take on.3.Constraints-Constraints define restrictions on the values of variables,potentially with regard to othervariables.Consider the N-queens identification problem:given an N×N chessboard,can wefind a configuration in which to place N queens on the board such that no two queens attack each another?We can formulate this problem as a CSP as follows:1.Variables-X i j,with0≤i,j<N.Each X i j represents a grid position on our N×N chessboard,with iand j specifying the row and column number respectively.2.Domain-{0,1}.Each X i j can take on either the value0or1,a boolean value representing theexistence of a queen at position(i,j)on the board.3.Constraints-•∀i,j,k(X i j,X ik)∈{(0,0),(0,1),(1,0)}.This constraint states that if two variables have the samevalue for i,only one of them can take on a value of1.This effectively encapsulates the conditionthat no two queens can be in the same row.•∀i,j,k(X i j,X k j)∈{(0,0),(0,1),(1,0)}.Almost identically to the previous constraint,this con-straint states that if two variables have the same value for j,only one of them can take on a valueof1,encapsulating the condition that no two queens can be in the same column.•∀i,j,k(X i j,X i+k,j+k)∈{(0,0),(0,1),(1,0)}.With similar reasoning as above,we can see thatthis constraint and the next represent the conditions that no two queens can be in the same majoror minor diagonals,respectively.•∀i,j,k(X i j,X i+k,j−k)∈{(0,0),(0,1),(1,0)}.X i j=N.This constraint states that we must have exactly N grid positions marked with a1,•∑i,jand all others marked with a0,capturing the requirement that there are exactly N queens on theboard.Constraint satisfaction problems are NP-hard,which loosely means that there exists no known algorithm for finding solutions to them in polynomial time.Given a problem with N variables with domain of size O(d)for each variable,there are O(d N)possible assignments,exponential in the number of variables.We can often get around this caveat by formulating CSPs as search problems,defining states as partial assignments (variable assignments to CSPs where some variables have been assigned values while others have not). Correspondingly,the successor function for a CSP state outputs all states with one new variable assigned, and the goal test verifies all variables are assigned and all constraints are satisfied in the state it’s testing. Constraint satisfaction problems tend to have significantly more structure than traditional search problems, and we can exploit this structure by combining the above formulation with appropriate heuristics to hone in on solutions in a feasible amount of time.Constraint GraphsLet’s introduce a second CSP example:map coloring.Map coloring solves the problem where we’re given a set of colors and must color a map such that no two adjacent states or regions have the same color.Constraint satisfaction problems are often represented as constraint graphs,where nodes represent variables and edges represent constraints between them.There are many different types of constraints,and each is handled slightly differently:•Unary Constraints-Unary constraints involve a single variable in the CSP.They are not represented in constraint graphs,instead simply being used to prune the domain of the variable they constrain when necessary.•Binary Constraints-Binary constraints involve two variables.They’re represented in constraint graphs as traditional graph edges.•Higher-order Constraints-Constraints involving three or more variables can also be represented with edges in a CSP graph,they just look slightly unconventional.Consider map coloring the map of Australia:The constraints in this problem are simply that no two adjacent states can be the same color.As a result,by drawing an edge between every pair of states that are adjacent to one another,we can generate the constraint graph for the map coloring of Australia as follows:The value of constraint graphs is that we can use them to extract valuable information about the structure of the CSPs we are solving.By analyzing the graph of a CSP,we can determine things about it like whether it’s sparsely or densely connected/constrained and whether or not it’s tree-structured.We’ll cover this more in depth as we discuss solving constraint satisfaction problems in more detail.Solving Constraint Satisfaction ProblemsConstraint satisfaction problems are traditionally solved using a search algorithm known as backtracking search.Backtracking search is an optimization on depthfirst search used specifically for the problem of constraint satisfaction,with improvements coming from two main principles:1.Fix an ordering for variables,and select values for variables in this order.Because assignments arecommutative(e.g.assigning WA=Red,NT=Green is identical to NT=Green,WA=Red),this is valid.2.When selecting values for a variable,only select values that don’t conflict with any previously as-signed values.If no such values exist,backtrack and return to the previous variable,changing its value.The pseudocode for how recursive backtracking works is presented below:For a visualization of how this process works,consider the partial search trees for both depthfirst search and backtracking search in map coloring:Note how DFS regretfully colors everything red before ever realizing the need for change,and even then doesn’t move too far in the right direction towards a solution.On the other hand,backtracking search only assigns a value to a variable if that value violates no constraints,leading to a significantly less backtracking. Though backtracking search is a vast improvement over the brute-forcing of depthfirst search,we can get more gains in speed still with further improvements throughfiltering,variable/value ordering,and structural explotation.FilteringThefirst improvement to CSP performance we’ll consider isfiltering,which checks if we can prune the domains of unassigned variables ahead of time by removing values we know will result in backtracking.A naïve method forfiltering is forward checking,which whenever a value is assigned to a variable X i, prunes the domains of unassigned variables that share a constraint with X i that would violate the constraint if assigned.Whenever a new variable is assigned,we can run forward checking and prune the domains of unassigned variables adjacent to the newly assigned variable in the constraint graph.Consider our map coloring example,with unassigned variables and their potential values:Note how as we assign WA=red and then Q=green,the size of the domains for NT,NSW,and SA(states adjacent to WA,Q,or both)decrease in size as values are eliminated.The idea of forward checking can be generalized into the principle of arc consistency.For arc consistency,we interpret each undirected edge of the constraint graph for a CSP as two directed edges pointing in opposite directions.Each of these directed edges is called an arc.The arc consistency algorithm works as follows:•Begin by storing all arcs in the constraint graph for the CSP in a queue Q.•Iteratively remove arcs from Q and enforce the condition that in each removed arc X i−→X j,for every remaining value v for the tail variable X i,there is at least one remaining value w for the head variable X j such that X i=v,X j=w does not violate any constraints.If some value v for X i would not work with any of the remaining values for X j,we remove v from the set of possible values for X i.•If at least one value is removed for X i when enforcing arc consistency for an arc X i−→X j,add arcs of the form X k−→X i to Q,for all unassigned variables X k.If an arc X k−→X i is already in Q during this step,it doesn’t need to be added again.•Continue until Q is empty,or the domain of some variable is empty and triggers a backtrack.The arc consistency algorithm is typically not the most intuitive,so let’s walk through a quick example with map coloring:We begin by adding all arcs between unassigned variables sharing a constraint to a queue Q,which gives us Q=[SA→V,V→SA,SA→NSW,NSW→SA,SA→NT,NT→SA,V→NSW,NSW→V]For ourfirst arc,SA→V,we see that for every value in the domain of SA,{blue},there is at least one value in the domain of V,{red,green,blue},that violates no constraints,and so no values need to be pruned from SA’s domain.However,for our next arc V→SA,if we set V=blue we see that SA will have no remaining values that violate no constraints,and so we prune blue from V’s domain.Because we pruned a value from the domain of V,we need to enqueue all arcs with V at the head-SA→V, NSW→V.Since NSW→V is already in Q,we only need to add SA→V,leaving us with our updated queueQ=[SA→NSW,NSW→SA,SA→NT,NT→SA,V→NSW,NSW→V,SA→V]We can continue this process until we eventually remove the arc SA→NT from Q.Enforcing arc consis-tency on this arc removes blue from SA’s domain,leaving it empty and triggering a backtrack.Note that the arc NSW→SA appears before SA→NT in Q and that enforcing consistency on this arc removes blue from the domain of NSW.Arc consistency is typically implemented with the AC-3algorithm(Arc Consistency Algorithm#3),for which the pseudocode is as follows:The AC-3algorithm has a worst case time complexity of O(ed3),where e is the number of arcs(directed edges)and d is the size of the largest domain.Overall,arc consistency is more holistic of a domain pruning technique than forward checking and leads to fewer backtracks,but requires running significantly more computation in order to enforce.Accordingly,it’s important to take into account this tradeoff when deciding whichfiltering technique to implement for the CSP you’re attempting to solve.As an interesting parting note about consistency,arc consistency is a subset of a more generalized notion of consistency known as k-consistency,which when enforced guarantees that for any set of k nodes in the CSP,a consistent assignment to any subset of k−1nodes guarantees that the k th node will have at least one consistent value.This idea can be further extended through the idea of strong k-consistency.A graph that is strong k-consistent possesses the property that any subset of k nodes is not only k-consistent but also k−1,k−2,...,1consistent as well.Not surprisingly,imposing a higher degree of consistency on a CSP is more expensive to compute.Under this generalized definition for consistency,we can see that arc consistency is equivalent to2-consistency.OrderingWe’ve delineated that when solving a CSP,wefix some ordering for both the variables and values involved. In practice,it’s often much more effective to compute the next variable and corresponding value"on thefly" with two broad principles,minimum remaining values and least constraining value:•Minimum Remaining Values(MRV)-When selecting which variable to assign next,using an MRV policy chooses whichever unassigned variable has the fewest valid remaining values(the most con-strained variable).This is intuitive in the sense that the most constrained variable is most likely to run out of possible values and result in backtracking if left unassigned,and so it’s best to assign a value to it sooner than later.•Least Constraining Value(LCV)-Similarly,when selecting which value to assign next,a good policy to implement is to select the value that prunes the fewest values from the domains of the remain-ing unassigned values.Notably,this requires additional computation(e.g.rerunning arc consis-tency/forward checking or otherfiltering methods for each value tofind the LCV),but can still yieldspeed gains depending on usage.StructureAfinal class of improvements to solving constraint satisfaction problems are those that exploit their struc-ture.In particular,if we’re trying to solve a tree-structured CSP(one that has no loops in its constraint graph),we can reduce the runtime forfinding a solution from O(d N)all the way to O(nd2),linear in the number of variables.This can be done with the tree-structured CSP algorithm,outlined below:•First,pick an arbitrary node in the constraint graph for the CSP to serve as the root of the tree(it doesn’t matter which one because basic graph theory tells us any node of a tree can serve as a root).•Convert all undirected edges in the tree to directed edges that point away from the root.Then linearize (or topologically sort)the resulting directed acyclic graph.In simple terms,this just means order the nodes of the graph such that all edges point rightwards.Noting that we select node A to be our root and direct all edges to point away from A,this process results in the following conversion for the CSP presented below:•Perform a backwards pass of arc consistency.Iterating from i=n down to i=2,enforce arc con-sistency for all arcs Parent(X i)−→X i.For the linearized CSP from above,this domain pruning will eliminate a few values,leaving us with the following:•Finally,perform a forward assignment.Starting from X1and going to X n,assign each X i a value consistent with that of its parent.Because we’ve enforced arc consistency on all of these arcs,no matter what value we select for any node,we know that its children will each all have at least one consistent value.Hence,this iterative assignment guarantees a correct solution,a fact which can be proven inductively without difficulty.The tree structured algorithm can be extended to CSPs that are reasonably close to being tree-structured with cutset conditioning.Cutset conditioning involvesfirstfinding the smallest subset of variables in a constraint graph such that their removal results in a tree(such a subset is known as a cutset for the graph). For example,in our map coloring example,South Australia(SA)is the smallest possible cutset:Once the smallest cutset is found,we assign all variables in it and prune the domains of all neighboring nodes.What’s left is a tree-structured CSP,upon which we can solve with the tree-structured CSP algorithm from above!The initial assignment to a cutset of size c may leave the resulting tree-structured CSP(s)with no valid solution after pruning,so we may still need to backrack up to d c times.Since removal of the cutset leaves us with a tree-structured CSP with(n−c)variables,we know this can be solved(or determined that no solution exists)in O((n−c)d2).Hence,the runtime of cutset conditioning on a general CSP is O(d c(n−c)d2),very good for small c.Local SearchAs afinal topic of interest,backtracking search is not the only algorithm that exists for solving constraint satisfaction problems.Another widely used algorithm is local search,for which the idea is childishly simple but remarkably useful.Local search works by iterative improvement-start with some random assignment to values then iteratively select a random conflicted variable and reassign its value to the one that violates the fewest constraints until no more constraint violations exist(a policy known as the min-conflicts heuristic). Under such a policy,constraint satisfaction problems like N-queens becomes both very time efficient and space efficient to solve.For example,in following example with4queens,we arrive at a solution after only2iterations:for N-queens with arbitrarily large N,but also for any randomly generated CSP!However,despite theseadvantages,local search is both incomplete and suboptimal and so won’t necessarily converge to an optimal solution.Additionally,there is a critical ratio around which using local search becomes extremely expensive:SummaryIt’s important to remember that constraint satisfaction problems in general do not have an efficient algorithm which solves them in polynomial time with respect to the number of variables involved.However,by using various heuristics,we can oftenfind solutions in an acceptable amount of time:•Filtering-Filtering handles pruning the domains of unassigned variables ahead of time to prevent unnecessary backtracking.The two importantfiltering techniques we’ve covered are forward checking and arc consistency.•Ordering-Ordering handles selection of which variable or value to assign next to make backtracking as unlikely as possible.For variable selection,we learned about a MRV policy and for value selection we learned about a LCV policy.•Structure-If a CSP is tree-structured or close to tree-structured,we can run the tree-structured CSP algorithm on it to derive a solution in linear time.Similarly,if a CSP is close to tree structured,we can use cutset conditioning to transform the CSP into one or more independent tree-structured CSPs and solve each of these separately.加入“知识星球 行业与管理资源”库，每日免费获取报告1、每月分享1000+份最新行业报告（涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、生物制药、医疗健康等最新行业）2、每月分享500+企业咨询管理文件（涵盖国内外著名咨询公司相关管理方案，企业运营制度等）3、每月分享500+科技类论文或者大师课件、笔记。
cs-notes面试笔记
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工作组与域的异同课外笔记
宁夏财经职业技术学院课外笔记（作业序号）、（作业题目）（课程名称）指导教师：董骏实验成员：张瑞娟完成日期：2011 年10 月31 日作业题目：工作组与域的异同作业内容：相同之处：1 都可以为共享服务.一台Windows 计算机，它要么隶属于工作组，要么隶属于域。
所以说到域，我们就不得不提一下工作组，工作组是MS 的概念，一般的普遍称谓是对等网。
工作组通常是一个由不多于10 台计算机组成的逻辑集合，如果要管理更多的计算机，MS 推荐你使用域的模式进行集中管理，这样的管理更有效。
你可以使用域、活动目录、组策略等等各种功能，使你网络管理的工作量达到最小。
当然这里的10 台只是一个参考值，11 台甚至20 台，如果你不想进行集中的管理，那么你仍然可以使用工作组模式。
工作组的特点就是实现简单，不需要域控制器DC，每台计算机自己管理自己，适用于距离很近的有限数目的计算机。
另外工作组名并没有太多的实际意义，只是在网上邻居的列表中实现一个分组而已；再就是对于“计算机浏览服务”，每一个工作组中，会自动推选出一个主浏览器，负责维护本工作组所有计算机的NetBIOS 名称列表。
用户可以使用默认的workgroup，也可以任意起个名字，同一工作组或不同工作组在访问时也没有什么分别。
域（Domain）是一个共用“目录服务数据库”的计算机和用户的集合，实现起来要复杂一些，至少需要一台计算机安装NT/2000/03 Server 版本使其充当DC，来实现集中式的管理。
若考虑到容错的话，至少需要两台。
对于NT4 域就是一台PDC（具有唯一性），一至多台BDC，对于2000/03 域，已经没有PDC 和BDC 的概念，要容错就需要两至多台DC。
域是逻辑分组，与网络的物理拓扑无关，可以很小，比如只有一台DC；也可以很大，包括遍布世界各地的计算机，比如大型跨国公司网络上的域（当然实际中他们多采用多域结构，还可以利用AD 站点来优化AD 复制）。
认证通用基础 学霸笔记
认证通用基础学霸笔记
认证通用基础是指在特定领域或行业中具有一定资格或资质的
证明。
这些认证通常由相关的专业机构或组织颁发，用于证明个人
在特定领域具有一定的知识、技能和经验。
认证通用基础可以帮助
个人在就业市场上脱颖而出，提高自身竞争力，也可以为企业和组
织提供招聘和评定员工的依据。
认证通用基础涉及的领域非常广泛，包括但不限于信息技术、
金融、医疗保健、教育、工程等。
比如，在信息技术领域，常见的
认证包括Microsoft的MCSA、MCSE、Cisco的CCNA、CCNP等；在金融领域，常见的认证有CFA、ACCA等；在医疗保健领域，常见的认
证有执业医师、注册护士等。
获得认证通用基础需要通过相应的考试或者培训，并且需要符
合一定的学历、工作经验等要求。
持有认证通用基础的个人通常需
要定期更新和维护自己的认证，以保持其在相关领域的专业水平。
对于个人来说，获得认证通用基础可以增强自身的专业能力和
信誉，有助于提升个人职业发展和薪酬水平。
对于企业和组织来说，拥有获得认证通用基础的员工可以提升整体业务水平和竞争力，从
而更好地满足市场需求。
总之，认证通用基础在现代社会中具有重要意义，对于个人和组织都有着积极的影响。
希望这些信息对你有所帮助。
创新专业总结(优秀9篇)
创新专业总结(优秀9篇)创新专业总结篇1自__年参加工作，到现在已经有四年半了，在过去的日子里，本人主要负责核心技术领域,信息中心机房扩展设计与建设维护,报业信息系统建设与项目管理,网络与网络安全设计与研究完善,技术管理创新,以及协助推进报业集团信息生产一体化等工作.严格履行个人岗位职责，认真学习，努力工作，较好地完成了本职工作和领导交给的各项任务.一,良好的思想政治表现我为人处事的原则是“认认真真学习，踏踏实实工作，堂堂正正做人，开开心心生活”，对自己，我严格要求，工作认真，待人诚恳，言行一致，表里如一。
做到遵纪守法，谦虚谨慎，作风正派，具有良好的思想素质和职业道德，能用“____”的要求来指导自己的行动。
积极要求进步，团结友善，明礼诚信。
在党员先进性教育主题演讲比赛中获得过三等奖，“知荣明耻爱报社”演讲比赛中获得过三等奖,“我为报社改革发展献一策”活动中获得过三等奖。
连续四年被评为集团先进工作者,并获得过“市属机关优秀团员”称号.二,负重锻炼，鼓劲挖潜,较好地完成本职工作__至__年来是报业集团改革与发展的关键时期，集团正朝着规模化、多媒体化、多元化,网络化的方向快速发展，生产规模、管理理念、业务流程等都发生了很大的变化，在报业快速变革时期，记者编辑的数量增加，集团办公区域的扩大，并且在技术人员不足的环境条件下，集团采编流程，经营流程，网络安全，机房建设，信息化成本研究等方面的都进行了较大规模的设计建设与完善。
在信息建设的过程中，一方面在较少技术支持下独立研究项目的合理性，科学性，安全性，另一方面又要面对很多系统与网络核心维护，以及大量其他技术人员无法解决的问题。
在报业集团这些日子里，较好的完成了集团领导下达的责任目标.1.报业集团信息中心机房平台安全运转，没有出现过重大事故,工作有序开展，集团网络与系统总体正常运行,信息机房建设水平达到新的高度,空调通风系统,应急照明系统,消防系统,机房ups配电系统,机房防雷接地系统的安全系数进一步得到提高.2.报业系统集成,管理流程得到提高,报业采编流程系统逐步升级.渊博系统已为报人提供方便快捷的全文检索功能，报社经略广告系统的研究，使的广告管理模式电脑化、科学化和规范化，广告数据更加的准确性、完整性和安全性.报业集团的发行系统实施已大大推动报业自办发行的进程与规模.二次开发报业业绩考核管理系统,统计出记者和编辑业绩情况，以便对其进行定期考核,提高全体员工办报的热情.3.实现创建集团的域控制系统,采编数据库系统,文件服务器系统,ups不间断电源监控系统,也同时协助设计与实施财务集中管理与监控，逐步完善财务经营管理一体化.4.协助完成集团报业数字化大楼建设,监督与完善3楼发行中心,8楼商报7楼行政经营区域结构化布线子系统,,网络系统接入性,扩展性,使其稳定性得到提升,让区域需求得以改变,使的网络能够逐步向成熟期过渡.并且完成22个镇区网络接入,系统与报社中心整合运行已向多分支性机构过渡.5.架设网络版防病毒防御系统，并与硬件防病毒墙进行联动，降低网络的安全风险，提高网络安全性。
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域控制器的建立
1、什么是域控制器（活动目录存在的计算机。作用1维护活动目录数据库；2对用户身份进行验证；3维持整个活动目录的安全性）一个域内可以有多台域控制器，可以自动进行复制
2、活动目录的安装
A、安装的要求
必须是2000server或2003server
硬上必须有200M空间给AD的数据库 ，50M给日志文件
必须有NTFS文件系统（SYSVOL）
安装TCP/IP、配置使用DNS
特殊的权限，所安装的域控制器不是网络中的每一台域控制器，那么需要相应权限
本地用户和组
1、用户账户--是对计算机使用者一种标识的方法
2、本地用户账户--用户账户、口令存在当前的机器上，只有本地用户才能使用
@ _
3、组是用户账户的集合
power users 共享文件夹，服务管理，打印机管理，本地用户管理，安装不修改注册表的软件
1、什么是AD 集中的管理
它是一个目录服务 directory service
存储信息 提取信息
对我们提出的要求进行响应。
2、对AD的要求
最简单的可扩展性
2、用户对象
UPN(user principal name)用户登录名称
zs@
一次添加多个用户
CSVDE
文件格式:DN,objectClass,sAMAccountName,userPrincipalName,displayNmae,userAccountControl
B、验证server的提升
NTDS里面有NTDS.DIT文件是数据库核心文件
共享文件夹 Sysvol
组织域中的对象
1、AD中对象
Oreanization units(OU):组织单元(最大作用包容对象，其它作用A委派控制B比较容易实现单域模型C实现组策略)
b、自动启用，域控制器5分钟，其它90-120分钟，系统16小时自动启用一次
c、手动启用
4、组策略来源和继承原则
在策略继承时发生冲突，则：近处的设置覆盖远处的设置。
5、GPO的存储
GPC 存储在AD中，存储GPO的属性与版本等数据。
3、继承
默认下，任何一个对象的建立都是从父对象上继承权限。
权限的继承分为两个方面：继承上来、继承下去
பைடு நூலகம்
4、资源的访问控制
Accsee Token 访问令牌(用户SID，组SID，用户权限)
5、权限委派--是自动分配权限的一种方法
组的使用
1、组的类型（安全组，分发组）主要区别在于有没有SID
2、活动目录权限
权限是一种对象所有者的授权，通过授权，用户可以对特殊对象进行操作。如果对象是所有者，可以分派给其他用户或组部分或全部任务的权限，还可以分派所有权的权限。
◆ 允许权限或拒绝权限：拒绝权限比任何允许权限优先级高；
◆ 间接否定或直接否定（Implicitly Deny or Explicitly Deny）：例如不是明确指定的操作权限是间接否定；
组策略是通过GPO来设定的，可以应用到站点、域、组织单位
3、组策略生效时间
计算机配置：a、计算机开机时自动启用
b、自动启用，90-120分钟，系统16小时自动启用一次
c、手动启用
用户配置：a、用户登录时自动启用
◆ 标准权限和特殊权限：标准权限是经常分派的权限，而特殊权限是对分派访问权限的更细致的控制：
◆ 完全控制；
◆ 读取：查看对象和对象属性；
◆ 写入：修改对象内容和属性；
◆ 创建所有子对象：向OU中添加对象；
◆ 删除所有子对象：从OU中删除对象。
4、组的创建、修改和删除
5、组在GC中的表现
全局组和域本地组只记录名字
通用组既记录名字又记录内容
组策略
1、组策略是一个管理用户工作环境的技术，通过它可以确保用户拥有所需的工作环境，也可以通过它来限制用户，这不仅让用户有适当的环境，也减轻了系统管理员的管理负担。
2、组策略对象GPO(Group Policy Object)
安全描述器（Security Descriptors）
安全描述器是包含与一个可以设置安全对象相关的安全信息的数据结构，主要包括以下内容：
头部：安全描述符的版本信息和一组控制标志；
所有者：此对象所有者的SID；
主要组：所有者所属的主要组的SID；
2、组的范围（全局组，域本地组，通用组）
域本地组：主要用来指派在其所属域内的访问权限。
成员可以是任何一个域内的用户、通用组与全局组，也可以是同一个域内的域本地组。
只能够访问同一个域内的资源。
全局组：主要用来组织用户。
成员只能够包含所属域内的用户与全局组。
"CN=张三,OU=技术部,DC=abc,DC=com",user,zs,zs@,张三,514
命令格式:CSVDE -i -f users1.txt
LDIFDE
3、计算机对象
管理域中的对象
1、AD的安全组件
A、安全主体(Security Principals):用户,安全组,计算机
每一个Windows 2003域中的安全主体都有一个惟一的安全标识符。
安全标识符（Security Identifier——SID）
安全标识符是用来标识一个安全主体的一个数值，它在这个主体被创建时产生，绝对不会重用。Windows 2003中的访问控制机制是基于SID，而不是基于名字。
基于Internet的标准
灵活并且足够的安全性
可以增加升级和迁移
更灵活的支持组织变化
3、活动目录组件
简单的用户管理（用户和组织管理，用户设备管理）
验证和授权服务（保护数据，基于互联网）
目录管理（目录合并，目录同步）
结构服务（目录激活的网络，目录激活的服务）
可以访问任何一个域内的资源。
通用组：成员可以是任何一个域内的用户、通用组与全局组。
可以访问任何一个域内的资源。
3、组的使用准则
A,G,DL,P策略
A,G,G,DL,P策略
A,G,U,DL,P策略
A,G,G,U,DL,P策略
B、SID（Security Identifiers）
C、安全描述器Security Descriptors 用于存放安全信息(DACL 控制访问列表,SACL 审核访问列表)
安全主体（Security Principals）
安全主体是一个能够对它分配权限的对象，例如，用户、组和计算机；
DACL（Discretionary Access Control List）：用户对此对象的访问控制列表；
SACL (System Access Control List)：对用户进行审核的访问控制列表。
如果在一个对象上设置了权限，这个对象的安全描述符中将包含一个DACL。DACL中包含允许或拒绝访问这个对象的用户和组的SID；如果还对这个对象设置了审核，它的安全描述符中还包含一个SACL。
GPT 存储在硬盘上，用来存储组策略信息
6、GPO的管理
管理GPO Link
管理创建GPO（Group policy creator oweners）
管理编辑GPO
磁盘管理
1、磁盘类型（基本磁盘、动态磁盘）
2、磁盘阵列(RAID0,RAID1,RAID5)
应用程序管理（发布客户需要的应用程序，基于策略的应用程序配置）
4、逻辑结构（域、树、森林）
1、共同命名空间
2、子域自动信任根域
信任关系--两个域间的安全通道(相互性，可传递性)
3、创建域控制器
新森的域树
现有域的额外域（森林管理员和域管理员）
子域（森林管理员）
已有森林中创建域树（森林管理员）
4、AD校验
A、SRV记录的校验
在DNS的管理器中打开ZONC，打到自己的域，如果AD安装成功，那么在这个域中会有带“_”开始的目录，在这个目录下应该有以“_”开始的记录。