基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型

针对传统方法不能对网络流量变化特征进行准确描述,并且预测精度较低的问题,提出了基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型.通过对非线性网络流量数据进行有效分解,获得不同尺度的分量,利用混沌理论对多尺度分量进行相空间重构获得流量子序列.构建改进鸟群算法优化模型,并对重构后的网络流量子序列进行预测和组合,获得网络流量预测结果.结果表明,所提模型能够精确地描述网络流量的非线性、周期性以及长相关性等变化特征,具有较高的预测精度.     

ICMP协议在校园网连通性监测中的应用

本文应用ICMP协议技术和数据库管理技术相结合的方法，探讨如何以最快的方式监测整个校园网络设备的工作状态．以提高网络的管理效率。     

高职院校计算机软件专业工程化实践教学体系的改革与探索

本文具体分析了高职院校计算机软件专业实施工程化实践教学的必要性,阐述了工程化实践教学体系的总体思路,并结合我校教学改革实际,从教学模式、实验室建设、实践教学评估、实习基地建设、教材建设等方面探讨性地提出了一些实施工程化教学的改革方案。     

建筑物分组LOD模型的研究

建筑物模型在数字校园模型中占有相当大的比重,建筑物模型多细节层次LOD(Level of Detail)的建立和表达直接关系到数字校园模型的整体显示效率和真实表现力,是数字校园模型的重要研究内容之一.本文从建筑物模型的纹理特征和几何结构出发,提出了基于体元的建筑物分组LOD模型的分组规则和建立原则,并从应用角度根据建筑物各个细节层次模型的特点进行了分组LOD模型实验并得到相应的结果.     

基于Ethereal的TCP／IP网络协议研究及分析

TCP／IP是目前网络环境中广泛采用的互联网协议。本文简述了TCP／IP网络协议的工作原理．依据网络数据包嗅探工具Ethereal以TCP协议的三次握手过程为例，深入探讨了TCP／IP的体系结构和数据传输机制，并对协议的网络性能进行了简要分析。     

一种基于Shadow Mapping的阴影生成改进算法

Shadow Mapping算法是目前广泛应用的阴影渲染方法,但该方法容易产生走样,特别是不能满足大规模场景中阴影的真实性和实时性要求。对此,提出一种利用平行面分割的改进Shadow Mapping算法,减少了算法运行时的缓冲空间,提高了阴影质量,尤其适合于动态大规模环境中实时阴影的生成。并用VS2005和OpenSceneGraph实现了算法的绘制过程,达到满意的视觉效果和生成速度。     

高校计算机专业学生就业问题研究

根据对计算机专业学生就业状况的调查数据,概述了计算机专业大学毕业生的就业现状,从社会、学校以及毕业生自身因素等方面,分析了影响计算机专业学生就业的相关因素,提出了提高计算机专业大学毕业生就业率的对策,为高校计算机专业建设和就业指导工作提供相应参考。     

利用反向投影实现的实时软阴影映射算法

基于阴影映射算法,提出一种利用反向投影实现的实时软阴影的新算法。算法对每个光源都产生对应的阴影图,使用阴影图作为对场景的离散化表示,引入可见因子来计算场景点的亮度信息,并采用GPU片元着色、层次阴影图、自适应精度等方法加速阴影渲染。实验表明,算法非常适合于实时渲染复杂、动态的场景,可以很好地处理遮挡物的融合,并且很容易在可编程图形硬件上实现。     

基于Ad Hoc和移动IP的无线移动网络技术分析与研究

简要介绍了AdHoc和移动IP的工作原理,探讨了一种基于AdHoc和移动IP集成的无线移动网络体系结构,并分析了其工作过程和服务性能。     

大规模虚拟环境中实时阴影生成技术

为了解决大规模场景中阴影生成的真实性和实时性问题,通过平均分割和对数分割相结合的方法,利用平行于视觉投影面的分割面将视截体划分成不同的深度部分;然后对每个分割部分生成对应的阴影图;最后利用多个阴影图代替单个阴影图进行渲染。这种方法既减少了运行时的缓冲空间,又提高了阴影质量,尤其适合于动态大规模环境中实时阴影的生成。用VS2005和OpenSceneGraph实现了算法的绘制,达到满意的视觉效果和生成速度。