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本文转载自duxw,如给您带来不便之处,请联系博主. 1.Petri网书籍:<petri网导论>,吴哲辉 非常适合初学者.概念清晰,容易理解. 2.工作流书籍:<Workflow Management: Models, Methods and Systems>, Wil van der Aalst 3.Petri网文章:<Petri Nets: Properties, Analysis and Application>,Tadao Murata,IEEE invited

1.着色Petri网(CPNS)是一种建模和验证系统的语言,在这些熊中并发性,交互性和同步性扮演着主要的角色,着色Petri网是一种功能编程语言Standard ML结合起来的离散时间建模语言,Petri网为建模提供图形注释以及并发性和同步性的基本的语言基础,Standard ML为数据类型定义 数据操作描述 创建紧凑的可参数话的模型提供基本语言,一个系统的CPN模型是一个代表状态和事件(变迁)的可执行模型,事件可以导致系统改变状态,CPN语言使一组模块来构建一个模型成为可能,这里包括一种时间的

基于Petri网的工作流分析和移植 一.前言 在实际应用场景,包括PEC的订单流程从下订单到订单派送一直到订单完成都是按照一系列预先规定好的工作流策略进行的. 通常情况下如果是采用面向过程的编程方法,我们采用的方式无非就是判断当前的工作流状态以及操作步骤来选择工作流分支继续下一步,如果整个工作流从起始到结束所执行的步骤不多的话,采用此方式相当简便,但如果步骤一多起来,或者分支太多以及需要判断的或者切换的状态太多的时候,很容易出错,或者说在原有的工作流分支上新增一个操作步骤,则改起代码来会非常繁琐

Petri网是一种适合于系统描述和分析的数学模型,主要描述异步和并发关系.(或者Petri网是对离散并行系统的数学表示,适用于描述异步的,并发的计算机系统模型.) Petri网模型自然,直观,简单易懂的描述了在分析并行系统的状态行为的技术. Petri网主要用于:计算机协议模型.柔性系统模型.计算机集成制造.人工智能.系统分析等领域. Petri网由位置(P),变迁(T),有向弧线,令牌(token)所构成,其中P表示状态元素,T为变化元素,有向弧线既可以由P到T,又可以由T到P,token表示

历史:Petri网的概念是德国的Carl Adam Petri早在1962年提出来的.他在他的论文里提出了一个新的信息流模型,这个模型基于系统各部分的异步并发的操作,并把各部分之间的关系用网状的图来描述. Petri net graph:Petri网用于描述和分析系统中的控制流和信息流,尤其是那些有异步和并发活动的系统.圆圈表示位置( place ),圆圈中有标识( token )表示条件( condition )满足.线段( bar)表示变迁( transition ).一个Petri net

当前APP网络环境比较复杂,网络制式有2G.3G.4G网络,还有越来越多的公共Wi-Fi.不同的网络环境和网络制式的差异,都会对用户使用app造成一定影响.另外,当前app使用场景多变,如进地铁.上公交.进电梯等,使得弱网测试显得尤为重要.如果app没有对各种网络异常进行兼容处理,那么用户可能在日常生活中遇到APP闪退.ANR.数据丢失等问题.因此,app网络测试,特别是弱网测试尤为重要.本文梳理了app网络测试要点和弱网测试常用模拟方法,让大家对网络测试有一个全面的认识. APP网络测试要点

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背景:发现一个有趣的现象,即一些用户在每一月都仅仅访问网站一次,我们想要了解这些人数量的变化趋势. 建立数学模型:简化问题,根据瓮模型推导出公式(具体推导见<数据之魅>,有时间再补充...):n(t)=N(1-e^((-k/N)*t)),其中,t代表一个月中的第t天,N代表潜在的总的访问人数,k为根据网站日志计算的每日平均访问量,n(t)代表第t天为止,访问此网站的用户总人数. python模拟,并和分析的模型作比较: import math import random as rnd impo

1.内存分析插件,unity官方出品 官方地址:https://bitbucket.org/Unity-Technologies/memoryprofiler 我整理的:https://download.csdn.net/download/m0_37796494/10892336 使用方式:window->memoryprofiler会打开一个窗口,然后自己把窗口拖大操作即可 2.数据监控 可看fps 设备信息 ram数据 audio数据 强大 比如第一张图是我做的游戏里面的截图,在最下面增加了

成绩 :70 大作业 和 30 的最后讨论 petri 是一个人的名字. 网状结构的信息流模型,和自动机有点像 理论体系发展比较慢  应用很远 1      EN,P/T,Pr/T,CPN,关系网……

iptables中有以下三种类型的表: FILTER表,默认的表,包含以下三种内建链: INPUT链,发给本地sockets的包 FORWARD链,经由系统发送的包 OUTPUT链,本地生成并发出的包 NAT表,当一个包试图创建新连接时将访问该表,该表包含以下内建链: PREROUTING链,更改刚接收到的包 OUTPUT链,更改本地产生的包 POSTROUTING链,更改即将发出的包 MANGLE表,用于包的更改: PREROUTING链:更改传入连接 OUTPUT链:更改本地产生的包 INP

如题,每次研究前台技术都要建数据库.连接,还遇到VS各种版本问题,太麻烦. 写这么一个东西,模仿后台Model,上课的时候研究代码层面的内容.甚好. 数据库类: class myDatabase { public List<Person> t1 { get; set; } public myDatabase() { t1 = new List<Person>(); t1.Add( }); t1.Add( }); t1.Add( }); } } 实体类: public class P

弱网测试的目的: 弱网测试可以发现一些因为网络问题导致的交互问题,从而更好的完善应用的性能. 关注点:1.卡死,崩溃,无响应,闪退.2.业务交互数据传输正确性. 通过Fiddler可以模拟弱网进行测试,拿手机测试举例: 1.开启Fiddler: 2.设置手机代理到本机ip,端口号8888(Fiddler默认设置): 3.手机访问http://ip:port安装Fiddler证书 4.Fiddler弱网模拟设置步骤: 1)“Fiddler->Rules->Performance->Simu

[本文出自天外归云的博客园] 弱网测试的目的 弱网测试可以发现一些因为网络问题导致的交互问题,从而更好的完善应用的性能. 弱网的模拟 通过Fiddler可以模拟弱网进行测试,拿手机测试举例,进行手机app的弱网测试分三步: 1.开启Fiddler: 2.设置手机代理到本机ip,端口号8888(Fiddler默认设置): 3.手机访问http://ip:port安装Fiddler证书,特别注意IOS手机要: 1)通用-描述文件与设备管理——第一步信任: 2)通用-关于本机-证书信任设置——进一步信

为什么要模拟弱网 随着互联网的快速发展,越来越多的应用核心功能需要网络进行实现.同一应用在2G.3G.4G和WiFi的不停网络下,响应各有不同.但是因为现在的网络普遍为4G网络,为了保证应用在不同的网络下都可以正常响应,在测试中模拟弱网是比不可少的内容. 什么样的网络属于弱网 小于或等于2G速率的都属于弱网,随着5G的到来,3G网络速率的降低,未来3G也会逐渐划入弱网的行列. 不过一般wifi不纳入弱网测试范围. 如何使用fiddle进行弱网测试 1.设置上传下载时间:(自定义限速) (1)打开

弱网是app测试需要覆盖的一种场景 目录 1.认识弱网 2.fiddler模拟弱网配置 3.弱网下可能发生的问题 1.认识弱网 弱网.2G.3G建议的上下行速率如下,同时还可以控制丢包率的数据 网络             上行               下行 弱网               10                 30 2G                 15                 50 3G                384               28

第一步: 首先你得将你的fiddle配置好了,并链接上了移动端. 参考 这篇文章:http://www.cnblogs.com/lijiageng/p/6214162.html     第二步: 使用Fiddler进行弱网模拟: 打开Fiddler,点击Rules-->点击Customize Rules;(或者Ctrl+R) 查找相关代码 网络取值的算法就是 1000/下载速度 = 需要delay的时间(毫秒),比如50kb/s  需要delay200毫秒来接收数据. 查找代码如下: if (m

@Webkio 前言: 最近在跟朋友搞一些项目玩,所以最近没怎么更新内容接下来我将在虚拟中模拟内网多层靶场,进行内网渗透实验,超详细,适合小白.本文仅供网安学习,不可利用于未授权渗透工作中,否则后果自负.码字截图不易,转载记得署名. 微信关注公众号: JiuZhouSec 不定期更新渗透干货,适合小白学习.九州大地,一起Dayday UP! 模拟内网靶场 进行内网实验 我将从以下几点简述:[上线边界机器]-[内网渗透]-[横向移动]-[痕迹清除] 实验码字不易,转载文章请署名 实验对象 这边基于