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  • 软件系统复杂性

    千次阅读 2012-12-27 09:29:44
    问题域的复杂性:软件系统一般都是处理逻辑或业务规则比较复杂的问题。 管理开发过程的困难性:不存在标准的流程,且现有的各种流程都只适合特定的团队、项目或者产品。 软件实现的灵活性:软件的实现是没有标准的...

    软件系统的本质是复杂的,开发团队的任务就是制造出简单的假象。


    软件的复杂性是其根本特征,原因在于:

    问题域的复杂性:软件系统一般都是处理逻辑或业务规则比较复杂的问题。

    管理开发过程的困难性:不存在标准的流程,且现有的各种流程都只适合特定的团队、项目或者产品。

    软件实现的灵活性:软件的实现是没有标准的,即便存在一些所谓的原则(如面向对象设计原则),这些原则也可以在进度或特定限制下妥协。

    描述离散系统行为的问题:离散系统永远都只能是对连续过程的抽样和模拟,这就使得系统一直是从一个状态变到另一个状态,而这些状态又容易受到外部的干扰。


    复杂系统的5个属性

    层次结构:复杂系统的架构是它所有的组件以及这些组件之间的层次结构的函数。

    相对本原:基础组件的选择或者说抽象取决于系统的观察者。

    分离关注:注意组件内部作用与组件间作用的差异,以此来分离系统。

    共同模式:复杂系统具有共同的模式,因此组件的复用成为可能。

    稳定的中间形式:复杂系统是由简单系统演变而来的。


    复杂系统的这些属性为开发者去开发软件系统提供了一些指导准则与探索方向。

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  • 软件系统复杂性(1/2)

    千次阅读 2018-01-05 14:07:25
    1.2节讨论软件系统复杂性,可以说软件系统比自然界的复杂性还要高,并讨论了导致软件系统复杂的四大原因。1.3节总结了复杂系统的5大属性,读者可以结合1.1节中直观的实例对其进行思考与理解。 摘录:  某些...

    1.1节介绍物理世界复杂系统实例(个人计算机、动植物、物质、社会机构)。1.2节讨论软件系统的复杂性,可以说软件系统比自然界的复杂性还要高,并讨论了导致软件系统复杂的四大原因。1.3节总结了复杂系统的5大属性,读者可以结合1.1节中直观的实例对其进行思考与理解。

    摘录:

      某些软件系统并不复杂,这些大多是可以被遗忘的应用,他们是由一个人提出、构建、维护和使用的。这些系统的目的通常很有限,生命周期也很短。我们可以扔掉他们,用全新的软件代替他们,不必尝试复用、修复他们或者扩展他们的功能。这样的应用开发起来通常难度不大,且比较乏味。(结合我先前干的一些活,却有同感)

      工业级软件的特征是,单个开发着要理解其设计的所有方面非常困难,几乎是不可能的。

      软件的复杂性是一个基本特征,而不是偶然如此。

      许多复杂系统都有几乎可分解的层次结构。

      选择哪些作为系统的基础组件很大程度取决于观察者的判断,对于一个观察者来说很基础的东西,对另一个观察者可能具有很高的抽象层次。

      层次系统通常是可分解的,但这些部分又并不是完全独立的。组件内的联系通常比组件间的联系更强,这种差异让我们以相对隔离的方式来研究每个部分。

      复杂系统具有共同的模式,这些模式可能涉及小组件的复用。如动植物都利用某种脉管系统在器官内传输养料,同一物种的不同个体之间都表现出个性的差异。

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  • windows操作系统的密码复杂性要求

    千次阅读 2014-03-01 11:22:26
    在渗透的过程中,如果发现webshell拥有系统权限,但执行net user添加用户失败或没有回显时,可能是因为windows系统设置了“密码复杂性要求”(在本地安全策略中设置) Windows Server 2008操作系统采用“强密码”...

    在渗透的过程中,如果发现webshell拥有系统权限,但执行net user添加用户失败或没有回显时,可能是因为windows系统设置了“密码复杂性要求”(在本地安全策略中设置)


    Windows Server 2008操作系统采用“强密码”,对密码复杂性有下列要求:


    1、密码最少六位,推荐使用八位以上密码

    2、密码复杂性要求包含下列四类字符中的三类:
    • 英语大写字符 (A-Z)
    • 英语小写字符 (a-z)
    • 10 个基本数字 (0-9)
    • 非字母数字的特殊字符(例如:!、$、# 或 %)

    3、密码不得包含三个或三个以上来自用户帐户名中的字符。

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  • 复杂性思维第二版 一、复杂性科学

    万次阅读 2017-10-27 21:44:26
    一、复杂性科学 原文:Chapter 1 Complexity Science 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 这本书的论点是,复杂性科学是一种“新型科学”,我借鉴自 Stephen Wolfram。2002年,Wolfram ...

    一、复杂性科学

    原文:Chapter 1 Complexity Science

    译者:飞龙

    协议:CC BY-NC-SA 4.0

    自豪地采用谷歌翻译

    这本书的论点是,复杂性科学是一种“新型科学”,我借鉴自 Stephen Wolfram。

    2002年,Wolfram 发表了 “新科学”一文,在这里介绍了他和其他人在细胞自动机上的工作,并描述了一种用于计算系统研究的科学方法。在之后的章节中,我们会回顾 Wolfram,但是现在我打算将他的标题用于更广泛的东西。

    我认为复杂性是新的,不是因为它将科学工具应用到一个新的主题,而是因为它使用不同的工具,允许不同种类的工作,并最终改变了我们认为是“科学”的东西。

    为了证明差异,我将从经典科学的一个例子开始:假设有人问你为什么行星轨道是椭圆形的。你可以引用万有引力的牛顿定律,并用它来写出描述行星运动的微分方程。然后,你可以求解微分方程,并展示出解是椭圆。证明完毕!

    大多数人发现这种解释令人满意。它包括一个数学推导 - 所以它有一些严格的证明 - 它解释了具体的观察,椭圆轨道,通过诉诸一般的原则,引力。

    让我用另一种解释来对比一下。假设你搬到像底特律这样种族隔离的城市,你想知道为什么这样。如果你做一些研究,你可能会发现 Thomas Schelling 的一篇文章,称为“分离动态模型”,它提出了一个简单的种族隔离模型:

    这里是我对这个模型的描述:

    • 城市的谢林模型是一个单元格数组,每个单元格代表一个房子。这些房子被两种“智能体”占据,标有红色和蓝色,数量大致相等。大约10%的房子是空的。

    • 在任何时间点,智能体可能会高兴或不高兴,这取决于附近的其他智能体。在模型的一个版本中,如果智能体至少有两个邻居像自己一样,则智能体很高兴,如果邻居是一个或者零个,则智能体不高兴。

    • 这个模拟通过随机选择一个智能体来运行,并检查它是否快乐。如果是的话,没有任何反应 如果不是,智能体随机选择一个未占用的单元格并移动。

    如果你从一个完全未分离的模拟城市开始,并在短时间内运行该模型,类似的智能体会聚集到一起。随着时间的流逝,这些社区会增长和合并,直到存在少量的大型社区,大多数智能体都生活在均匀的社区中。

    模型中的分离程度令人惊讶,这是真实城市的分离的解释。也许底特律是分离的,因为人们不喜欢人数太多,并且如果他们的社区的组成使他们不开心,将会搬走。

    这个解释与行星运动的解释是一样的吗?许多人会说不是,但为什么?

    最明显的是,谢林模型是非常抽象的,也就是说不现实的。我们很容易假设,人比行星更复杂,但是当你想想看,行星就像人一样复杂(特别是拥有人的行星)。

    这两个系统都很复杂,而且这两个模型都是基于简化的;例如,在行星运动的模型中,我们包含了地球与太阳之间的力,并忽略行星之间的相互作用。

    重要的区别是,对于行星运动,我们可以展示,我们忽略的力小于我们包含的力,来捍卫我们的模型。并且我们可以扩展模型,来包含其他相互作用,并显示这种效果很小。对于谢林模型,它难以合理简化。

    更糟糕的是,谢林模型不符合任何物理规律,它只使用简单的计算,而不是数学推导。谢林模型不像经典科学,许多人发现它们不那么引人注目,至少一开始是这样。但是,我将尝试演示,这些模型做了大量的实用工作,包括预测,解释和设计。本书的目标之一是解释如何这样做。

    1.1 范式转变

    当我向人们介绍这本书时,别人经常问我,这种新型科学是不是一种范式转变。我不这么认为,并且这里是解释。

    Thomas Kuhn 在 1962 年的“科学革命结构 ”中介绍了“范式转变”一词。它是指科学史上的一个过程,其中一个领域的基本假设改变,或者一个理论被另一个理论取代。他列举了哥白尼革命,燃烧的氧气模型取代了燃素说,以及相对论的出现。

    复杂性科学的发展不是取代旧的模型,而是(在我看来)标准模型的逐渐转变,它们是各种种类的可接受的模型。

    例如,经典模型倾向于以定律为基础,以方程式的形式表示,并通过数学推导求解。复杂性不足的模型通常是基于规则的,表示为计算,而不是由分析来模拟。

    不是每个人都认为这些模型令人满意。例如,在 Sync 中,Steven Strogatz 写道了他的萤火虫自发同步模型。他展示了一个演示该现象的仿真,但是写道:

    对于其它随机的初始条件和其他数量的振荡器,我重复模拟了几十次。每次都会同步 […] 现在的挑战是证明它。只有可靠的证明才能演示,同步是不可避免的,这种方式计算机都做不到;最好的证明就是澄清为什么它是不可避免的。

    Strogatz 是一位数学家,所以他对证明的热情是可以理解的,但他的证明并不能解决这个现象中最有趣的部分。为了证明“同步是不可避免的”,Strogatz 做了几个简化的假设,特别是每个萤火虫可以看到所有其他的萤火虫。

    在我看来,解释整个萤火虫族群为何可以同步,尽管事实上他们不能看到彼此,是更有趣的事情。这种全局行为,如何从局部交互中产生,是第(?)章的主题。这些现象的解释通常使用基于智能体的模型,它探索(以难以或不可能使用数学分析或的方式)允许或阻止同步的条件。

    我是一名计算机科学家,所以我对计算模型的热情可能并不奇怪。我不是说 Strogatz 是错误的,而是人们对于提出什么问题,和用什么工具来回答他们,有不同的看法。这些意见基于价值判断,所以没有理由能够达成一致。

    然而,科学家们对于哪些模型是好的科学,其他哪些是边缘科学,伪科学,或者是非科学,已经有了很大的共识。

    我声称,这是本书的核心论点,即这种共识是基于时间变化的标准,复杂性科学的出现反映了这些标准的逐渐转变。

    1.2 科学模型的轴线

    我将经典模型描述为基于物理定律,以方程式表示,并通过数学分析求解的模型;相反,复杂系统的模型通常基于简单的规则并以计算实现。

    我们可以将这一趋势看作是沿着两个轴线的转变:

    基于方程式 → 基于 模拟

    分析 → 计算

    这种新的科学方式在其他几个方面是不同的。我在这里介绍他们,所以你知道即将会发生什么,但是在你看到本书后面的例子之前,有一些可能没有任何意义。

    连续 → 离散

    经典模型倾向于基于连续数学,如微积分;复杂系统的模型通常基于离散数学,包括图和细胞自动机。

    线性 → 非线性

    经典模型通常是线性的,或者使用非线性系统的线性近似; 复杂性科学对非线性模型更为友好。一个例子是混沌理论。

    混沌理论在这本书中没有涉及,但是你可以在 http://en.wikipedia.org/wiki/Chaos 上阅读它。

    确定性 → 随机

    经典模型通常是确定性的,这可能反映了底层哲学的确定性,它在第(?)章中讨论。复杂模型往往具有随机性。

    抽象 → 具体

    在经典模型中,行星是质点,飞机是无摩擦的,牛是球形的(见 http://en.wikipedia.org/wiki/Spherical_cow)。像这样的简化通常对于分析是必要的,但是计算模型可能更加现实。

    译者注:真空中的球形鸡

    一,二 → 很多

    在天体力学中,两体问题可以通过分析求解;而三体问题不能。经典模型通常限于少量相互作用的元素,复杂性科学作用于较大的复合体(这是名称的来源)。

    单一 → 复合

    在经典模型中,元素往往是可互换的;复杂模型更经常包含异质性。

    这些是概括性的,所以我们不应该过于认真地对待它们。而我并不意味着弃用经典科学。更复杂的模型不一定更好;实际上通常更糟。

    此外,我并不是说这些变化是突然的或完全的。相反,它们向着被认为是可接受的,值得尊重的工作的前沿逐渐迁移。过去被怀疑的工具现在很普遍,一些被广泛接受的模型现在受到审查。

    例如,当 Appel 和 Haken 在 1976 年证明了四色定理时,他们使用电脑列举了 1,936 个特殊情况,在某种意义上说,这些特例是其证明的前提。当时很多数学家没有把这个定理当成真正的证明。现在计算机辅助证明是常见的,一般(但并非普遍)是可接受的。

    相反,大量的经济分析基于人类行为的模型,称为“经济人”,或者一个有逼格的词:“Homo economicus”。基于这种模型的研究数十年间受到高度重视,特别是如果涉及到数学技巧的话。最近,这种模型受到怀疑,而包含不完整信息和有限理性的模型是热门话题。

    1.3 一种新的的模型

    复杂模型通常适用于不同的目的和解释:

    预测 → 解释

    谢林的分离模型可能揭示了一个复杂的社会现象,但对预测没有用。另一方面,一个简单的天体力学模型可以预测日食,在未来几年内可以精确到秒。

    现实主义 → 工具主义

    经典模型依赖于现实主义的解释;例如,大多数人接受电子是存在的真实事物。工具主义一种观点,即使他们假设的实体不存在,模型也可以有用。乔治·皮特写道:“所有模型都是错误的,但有些是有用的。”它可能是工具主义的座右铭。

    简化论 → 整体论

    简化论是一种观点,通过理解其组件来解释系统的行为。例如,元素的周期表是简化论的胜利,因为它用原子中的简单电子模型来解释元素的化学行为。整体论认为,系统层面出现的一些现象不存在于组件层面,不能在组件层面上解释。

    我们在第(?)章会回到解释模型,第(?)章会回到工具主义,第(?)章会回到整体论。

    1.4 一种新的工程

    我一直在科学背景下谈论复杂系统,但复杂性也是工程中的变化和社会系统的组织的一个原因和影响:

    中心化(集权) → 去中心化(放权)

    中心化系统在概念上简单并易于分析,但去中心化系统可能更加强大。例如,万维网中的客户端向中心化服务器发送请求;如果服务器关闭,则这个服务不可用。在对等网络中,每个节点都是客户端和服务器。要取消服务,你必须删除每个 节点。

    隔离 → 互动

    在经典工程中,大型系统的复杂性通过隔离组件和最小化相互作用进行管理。这仍然是一个重要的工程原理;然而,廉价计算能力的普及,使得组件之间复杂交互的系统的设计变得越来越可行。

    一对多 → 多对多

    在许多通信系统中,广播服务正在由一些服务扩展,有时是替换。这些服务允许用户彼此通信,并创建,共享和修改内容。

    自上而下 → 自下而上

    在社会,政治和经济系统方面,许多通常是集中组织的活动现在都是草根运动。即使是分层结构的典范,军队,指挥和控制的也开始下放。

    分析 → 计算

    在经典工程中,可行的设计空间受到我们分析能力的限制。例如,设计艾菲尔铁塔成为了可能,因为 Gustave Eiffel 开发了新颖的分析技术,特别是用于处理风压负载。现在,用于计算机辅助设计和分析的工具,可以构建几乎可以想象的任何东西。弗兰克·盖里(Frank Gehry)的毕尔包古根汉美术馆(Guggenheim Museum Bilbao)是我最喜欢的例子。

    设计 → 搜索

    工程有时被描述为,在可行的设计空间中寻找解决方案。越来越多的搜索过程可以自动化。例如,遗传算法在大型设计空间中探索,并发现人类工程师不会想像(或喜欢)的解决方案。最终的遗传算法,演变,不可避免地生成违反人类工程规则的设计。

    1.5 一种新的思维

    我们现在正在深入一个领域,但是我所假设的,科学建模中的标准转变,有关 20 世纪中逻辑和认识论的发展。

    亚里士多德逻辑 → 多值逻辑

    在传统逻辑中,任何命题都是真或假。这个系统适用于类似数学的证明,但对于许多现实世界的应用而言是失败的(以一种戏剧化的方式)。替代方案包括多值逻辑,模糊逻辑和其他旨在处理不确定性(indeterminacy),模糊性和不确定性(uncertainty)的系统。Bart Kosko 在《模糊思维》(Fuzzy Thinking)中讨论了一些这种系统。

    频率论的概率 → 贝叶斯主义

    贝叶斯概率已经存在了几个世纪,但直到最近才被广泛使用,这是由于廉价计算能力变得可用,以及概率性声明中勉强接受了主观性。莎朗·贝尔奇·麦格雷恩(Sharon Bertsch McGrayne)在《不会死亡的理论》(The Theory That Would Not Die)中介绍了这一历史。

    客观 → 主观

    启蒙运动和现代主义哲学,建立在对客观真理的信仰上。也就是说,独立于持有他们的人的真理。20 世纪的发展,包括量子力学,哥德尔不完备定理和库恩的科学史研究,都引起了人们对“看似不可避免的主观性”的关注,甚至在“自然科学”和数学中。丽贝卡·戈德斯坦(Rebecca Goldstein)介绍了Gödel对不完备性的证明的历史背景。

    物理定律 → 理论 → 模型

    有些人区分了定律,理论和模型,但我认为这是一回事。使用“定律”的人很有可能认为,它在客观上是真实的,不可改变的;使用“理论”的人承认它可以修改;而“模型”承认它是基于简化和近似的。

    一些被称为“物理定律”的概念是真正的定义;实际上,其他的只是模型的断言,它很好预测或解释了系统的行为。我们在第(?)章中会回到屋里定律的本质。

    确定性 → 不确定性

    确定性是一个观点,所有事件都是由之前事件导致,不可避免。不确定性的形式包括随机性,概率因果和基本不确定性。我们在第(?)章再回到这个主题。

    这些趋势并不普遍或完整,但核心观点正沿着这些轴线转变。作为证据,考虑对托马斯·库恩(Thomas Kuhn)的《科学革命的结构》(The Structure of Scientific Revolutions)的反应 ,公布后受到谴责,现在被认为几乎毫无争议。

    这些趋势是复杂性科学的因和果。例如,高度抽象的模型现在更容易接受,因为人们预期,每个系统都应该有一个独特的,正确的模型。相反,复杂系统的发展挑战了确定性,和物理定律的相关概念。

    本章概述了本书中出现的主题,但在看到示例之前,并不是全部都是有意义的。当你读到本书的最后,你可能会发现,再次阅读本章会有帮助。

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