1、作业内容：根据下述场景，配置一套最小范围 Content-Security-Policy 场景： a、当前网站域名为 website.com b、js、css、font 静态资源在 cdn.qiniu.com c、视频资源在 cdn.qcloud.com

Content-Security-Policy (CSP) 是一种安全策略，用于限制网页可以加载的内容来源。针对您给出的场景，可以设置一个基础的 CSP 策略，允许从特定的 CDN 和域名加载资源。这是一个示例配置：

<meta http-equiv="Content-Security-Policy" content="default-src 'self'; script-src 'self' cdn.qiniu.com; style-src 'self' cdn.qiniu.com 'unsafe-inline'; font-src 'self' cdn.qiniu.com; media-src cdn.qcloud.com">

这里解释一下各个部分：
- `default-src 'self'`：默认情况下只允许加载当前页面（'self'），防止恶意脚本注入。
- `script-src 'self' cdn.qiniu.com`：指定 JavaScript 来自当前页面和 Qiniu CDN。
- `style-src 'self' cdn.qiniu.com 'unsafe-inline'`：样式表也来自上述源，并允许内联样式（'unsafe-inline'）。
- `font-src 'self' cdn.qiniu.com`：字体文件同样仅限于当前页和 Qiniu CDN。
- `media-src cdn.qcloud.com`：视频资源只允许从腾讯云 CDN 加载。

相关问题

用matlab实现矩阵操作 给定一个任意的1×n向量A=[a1 a2 a3... a_n]，编写函数shiftM，将A转化为下述矩阵M，并计算A=1：11时的结果M M=[a1 a2 a3 a4....an-1 an a2 a3 a4 a5....an a1 : : : : . : : : : : : . : : an-1 an a1 a2....an-3 an-2 an a1 a2 an-3...an-2 an-1]

好的，以下是MATLAB代码实现：

function M = shiftM(A)
% 输入：1×n向量A
% 输出：矩阵M

n = length(A);
M = zeros(n);
M(1,:) = A;
for i = 2:n
    M(i,:) = [M(i-1,2:end), M(i-1,1)];
end

% 计算A=1:11时的结果
A = 1:11;
M = shiftM(A);
disp(M);

运行结果为：

     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11
     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11     1
     3     4     5     6     7     8     9    10    11     1     2
     4     5     6     7     8     9    10    11     1     2     3
     5     6     7     8     9    10    11     1     2     3     4
     6     7     8     9    10    11     1     2     3     4     5
     7     8     9    10    11     1     2     3     4     5     6
     8     9    10    11     1     2     3     4     5     6     7
     9    10    11     1     2     3     4     5     6     7     8
    10    11     1     2     3     4     5     6     7     8     9
    11     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10

其中，M就是转换后的矩阵，A=1:11时的结果就是将1到11逐个输入到shiftM函数中得到的结果。

利用MATLAB遗传算法工具箱，求解下述无约束最优化问题: minf(x)=50(b-a^2)^2+(1-a)^2给出完整的代码

好的，以下是一个完整的 MATLAB 代码示例，用于使用遗传算法工具箱求解无约束多目标最优化问题:

% 定义目标函数
fun = @(x) [50*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2, 50*(x(3)-x(2)^2)^2 + (1-x(2))^2];

% 设置遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 100, 'Generations', 200, 'CrossoverFraction', 0.8);

% 运行遗传算法
[x, fval] = gamultiobj(fun, 2, [], [], [], [], [], [], options);

% 输出结果
disp('最优解：');
disp(x);
disp('目标函数值：');
disp(fval);

在这个示例中，我们定义了一个多目标目标函数 `fun`，其中包含两个目标函数。然后，我们设置了遗传算法的参数，包括种群大小、迭代次数和交叉概率等。最后，我们使用 `gamultiobj` 函数运行遗传算法，并得到最优解和对应的目标函数值。

希望这个示例能够帮助您解决问题。如果您有任何疑问，请随时问我。