agent设计模式，agent's inactivity

怎样科学发展软件技术

趋势一：智能化 随着大数据、云计算、AI技术等发展，软件的智能化也成为大势所趋。但这需要大量的数据，也需要更精密的计算、和更高级的开发工具，只有这样才能从海量的数据中提取需要的东西，开发出更加智能化的软件。

虚拟现实和增强现实：虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术正逐渐成为各个行业的关注焦点。软件技术在虚拟现实游戏、培训模拟、虚拟旅游等方面有广阔的应用前景。自动化和自动驾驶：自动化技术和自动驾驶技术正在快速发展。

多媒体技术可以理解为是计算机应用技术在文字、图像和信息等多种材料的综合运用，因此提高计算机应用技术对多媒体技术水平的提升有很重大的意义，并可以大幅度的提高我们信息技术的发展速度。

树立崇高远大的理想，勤奋学习，掌握先进的科学文化知识。善于动脑，勤于想象，从小发明、小制作开始，勇于创新，勇于实践。

入侵检测技术中的四种入侵行为?

可以采用概率统计方法、专家系统、神经网络、模式匹配、行为分析等来实现入侵检测系统的检测机制，以分析事件的审计记录、识别特定的模式、生成检测报告和最终的分析结果。

（1）异常检测：异常检测的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动，建立正常活动的“活动简档”，当前主体的活动违反其统计规律时，认为可能是“入侵”行为。

（1）异常检测模型（AnomalyDetection）：检测与可接受行为之间的偏差。如果可以定义每项可接受的行为，那么每项不可接受的行为就应该是入侵。

信息来源一类：基于主机IDS和基于网络的IDS。检测方法一类：异常入侵检测和误用入侵检测。

非监督学习名词解释

非监督学习是在没有标签的训练数据上进拦埋行学习。在非监督学习中，算法需要自行发现数据中的模式、关系，而不依赖于外部标签或参考。非监督学习的目标通常是对数据进行聚类、降维或异常检测等任务。

监督学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。非监督学习（unsupervised learning）为直接对数据进行建模。

无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学习还包括寻求，总结和解释数据的主要特点等诸多技术。在无监督学习使用的许多方法是基于用于处理数据的数据挖掘方法。非监督学习对应的是监督学习。

反应式微服务框架Flower

Flower是一个构建在Akka上的反应式微服务框架，开发者只需要针对每一个细粒度的业务功能开发一个Service服务，并将这些Service按照业务流程进行可视化编排，即可得到一个反应式系统。 Flower既是一个反应式编程框架，又是一个分布式微服务框架。

Django Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

SpringCloud是基于SpringBoot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。

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