网络知识好复杂（熟悉网络知识）

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1、、微博、微信里发布信息的质量、真实性难以监管，甚至会出现自相矛盾的观点，作为网民来说难以甄别，对于这样的“知识”获得的越多，对人越有害，而有些有深度的文章由于大部分人缺乏相应的基础信息，又无法get到文章内容的犀利观点。

2、缺点在茫茫人海中寻找到那个在传授知识的人，不但耗时巨大还得靠运气。

3、所以，长期接受碎片信息的后果，就是让你的思维变得狭隘，难以进行复杂的思考。

4、碎片化知识通过连续的新鲜内容，不断***你的大脑，让你始终处于「啊！又知道了新的东西」的喜悦中，从而难以自拔，这也就是我们难以抑制刷微博、刷朋友圈的缘故，因为我们只需要付出很少，就可以沉浸在「获得了新东西」的***里面。

网络安全领域的知识体系并非简单地等于计算机或网络学习的延伸。要深入理解这个领域，我们需要摒弃那些充斥着误导的速成教材，如“xx宝典”等。真正有效的学习策略，是从沟通交流和选择优质资源开始的。首先，你需要彻底告别那些充斥着空洞承诺的书籍，它们只会浪费你的时间。

利用网络丰富的资讯来拓展自己的知识面。互联网资讯的无穷无尽无疑给了我们很好的积累知识的一个非常好的途径，只要同学们善于发现，那么从互联网当中同学们是可以学到很多新鲜知识的，这对于同学们拓展知识面存在时神助攻。比如说，在我们看微博的时候，那些热点新闻就可以轻松获取。

学习网络安全需要的基础知识如下：操作系统知识。学习安全应该从了解操作系统体系结构开始，包括任务调度、资源管理、权限管理、网络管理等内容。学习操作系统建议从Linux操作系统开始，由于Linux操作系统是开源的，所以可以了解到更多的技术细节。计算机网络知识。

网络模型是科学抽象出的网络结构，分为规则网络和复杂网络两大类。规则网络中，平均路径长度是最小的，且聚类系数非常高。

无标度网络模型由Barabási和Albert提出，以增长性和偏好连接性为基础，解释了复杂网络的幂律度分布。这一模型揭示了网络中节点度分布的内在规律，进一步说明了复杂网络结构的形成机理。

复杂网络，按照钱学森的定义，是一种具有自组织、自相似、吸引子、小世界和无标度等特性的一种网络结构。其复杂性体现在多个维度：结构复杂性：网络包含众多节点，每个节点都可能具有独特的特征，构成多样化的网络形态。

复杂网络研究的核心任务，首先体现在关键节点的挖掘上。这些节点，如社交网络中的意见领袖或关键影响者，通过影响网络结构和功能，能够揭示信息传播的路径、疾病防控的策略，甚至影响商业决策和科学研究的进展。例如，准确找出关键节点可以帮助我们控制信息扩散，预测流行病的发展，或是个性化推荐商品广告。

随后，1999年，Barabasi及其博士生Albert在Science上的文章《Emergence of Scaling in Random Networks》提出无尺度网络模型（度分布为幂律分布），刻画了实际网络中普遍存在的“富者更富”的现象，从此开启了复杂网络研究的新纪元。