浅析非计算机专业《VB程序设计》课程教学方法

Visual Basic是一门面向对象的程序设计语言,是当前各高校非计算机专业的公共基础课。由于其知识点多,理论性和实践性均较强,这给教学工作带来了很大的挑战。作者根据实际教学经验,对教学方法进行了一些可行的改革和有益的探讨。     

Web缓存命中率与字节命中率关系

在研究Web缓存性能时，一般考虑2个评价指标：命中率HR和字节命中率BHR。目前大多侧重于2个指标之一，或仅通过测试2个指标的数值来评价缓存替换算法优劣，没有从2个指标关系的角度来评价缓存替换算法的性能。该文讨论了Web缓存系统中命中率与字节命中率之间的关系，提出了一种Web缓存性能评价指标——命中比（FBR），讨论了该指标在Web缓存替换算法及Web预取性能评价中的应用，为度量缓存系统的性能提供了参考依据。     

《操作系统》课程教学的现状与对策

本文针对《操作系统》课程教学的现状以及出现的问题，结合教学实践的实际情况，提出一些教学改革的探索方法和对策。通过实践证明，这些探索在课程教学中取得了较好的效果。     

预测模型推荐方法研究

随着www的迅速发展和网络用户的急剧增加,作为个性化推荐的核心技术,预测模型得到广泛关注,并成为具有挑战性的研究课题。准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用。混合阶Markov预测模型通常具有较好的预测性能。结合高效的推荐方法,能使模型的预测性能有所改善。探讨了三种高效的推荐方法,并通过仿真实验比较其性能。     

Web缓存替换算法综述

Web缓存技术是提高www性能的最主要的方法，属于延迟容忍技术。Web高速缓存技术实现了Web内容的关键节点（包括本地）存储，它能减少网络带宽的占用，降低硬件成本，改善响应时间，提高了最终用户的效率。本文对目前常用的Web缓存替换算法作了一个总结。     

个性化推荐预测模型性能指标研究

随着Internet的快速发展和Web信息的日益增长,预测模型作为个性化推荐的核心技术,得到了广泛关注,并成为一个具有挑战性的研究课题。对预测模型进行深入研究,对减小用户的感知延时、处理亟待解决的信息过载问题,具有重要的理论意义和实用价值。为了更全面、更系统地对预测模型的性能进行评价,探讨了预测模型性能评价指标,并引入一个新的性能评价指标：加速比（pn）。并在研究的基础上用真实日志进行了仿真实验,讨论了该指标在预测模型性能评价中的应用。仿真结果为度量预测模型的性能提供参考依据。     

基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型

随着WWW的迅速发展和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用.无论是Markov模型还是其任何一种变种,高阶模型具有较好的预测性能.然而,高阶模型通常有较高的状态空间复杂度.提出了一种新的混合阶Markov模型(HMPM),将前缀相同的序列共享存储,降低了状态空间复杂度.仿真实验结果表明,该模型在一定程度上提高了预测准确率,查全率也有所提升.     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

Web访问特征模型建模

Web访问特征模型建模是进行有效Web缓存管理的基础。该文根据Web访问的四个典型特征建立综合的数学模型,实现了Web访问特征建模生成器(WebGenM),实验表明模拟器能较好地模拟网络访问流的特征,而且易于使用,具有较大的灵活性,其为进一步的Web缓存和预取技术的研究提供了重要依据。