云环境下基于数据流的k-means聚类算法

k-means算法是一种 最常用的基于划分的聚类算法。传统的集中式k-means算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-means算法成为了目前亟需解决的问题。现有分布式k-means算法基于MapReduce计算框架且没有考虑初始聚类中心的影响。由于每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架的基础上,提出了一种高效的k-means算法,它采用基于多次采样的初始聚类中心选取方法来实现负载均衡及减少迭代次数。实验结果表明,该算法的可扩展性较好,且效率比现有算法高。     

Struts2框架的开放式网上虚拟实验教学平台设计

针对传统的实验教学面临实验室建设费用高昂、知识学习和实验动手操作相互分离、教学方法单一等问题,提出采用JSP动态开发语言Struts2核心框架,实现开放式网上虚拟实验教学平台方案.该平台系统运用虚拟现实技术模拟真实实验,由课程实验仿真平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成,为本校各院虚拟实验教学环境提供了虚拟实验课程资源,减少了实验设备的维护强度,缓解了当前实验设备不足,解决了计算机、电子、通信等学院教学中的实验教学问题.     

WebService技术在数据共享中的应用研究

在软件系统广泛使用的环境中,存在客户端模式、B/S模式和C/S模式等多种应用模式,具体使用的开发语言也多种多样.在应用过程中,当身份验证、数据共享作为一项基本需求时,势必需要进行系统间融合,针对这一需求,对异构系统融合集成中存在的身份验证和数据共享问题进行研究,提出在Java EE开发及运行环境中,利用WebService技术,使用SpringMVC框架,结合CXF框架完成数据共享的解决方案.     

基于jQuery Mobile技术的移动网站开发研究

手机网站具有方便快捷和让消费者随时、随地、随身访问的优势,移动网页的制作逐渐兴起,jQuery Mo-bile技术框架可以轻松地实现好看的、跨设备的Web应用程序,它拥有一个完整统一的jQuery移动UI框架,可以跨最流行的智能手机和平板电脑设备工作.从网页的实际开发角度对jQuery Mobile的布局和设计技术做了介绍和研究.     

软件可靠性模型研究综述

本文对软件可靠性经典模型、模型选择、普适模型的研究进行了归纳和述评,提出了软件可靠性综合预测框架,给出了软件可靠性综合预测进一步的研究方向。     

基于SNS的数字化资源共享平台的设计与建设

0引言信息资源的可被描述性、可被访问性随着网络化发展而不断提升,为了增加资源可控性,信息资源组织形式逐渐增加,数字化信息资源数量持续增长。当管理数字化信息资源的建设进行到一定程度时,如何改变数字资源分散化、覆盖范围窄的现状,建设数字资源共享平台的重要性与日俱增。在数字资源共享平台的建设过程中,如何定位数字化资源,并且在不同系统、不同数据拥有者之间进行资源共享、交互操作,是当前我们遇到的重要问     

基于.Net的机务管理信息系统框架的研究

本文讨论了现有铁路机务行业信息系统的不足并指出了建立机务管理信息系统框架的必要性,进而阐述了框架的概念,明确了研究框架所属的框架类型。通过这些实际需要完成的任务,对铁路机务管理系统进行了较高层次上的模型提取。通过AOP技术,解决了在各个子系统中共同存在问题,减少了系统中代码的数量。同时,用同一段代码处理不同子系统中的相同问题(即横切点),有利于提高系统的安全性和稳定性。     

具有耐火钢短梁的钢框架梁-柱连接抗火性能模拟

通过有限元模拟探讨将耐火钢短梁应用于钢框架梁 柱连接以提高连接抗火性能的可能性.考察三维有限元建模过程中模型简化、网格划分、求解方法和接触关系等关键技术,以提高计算效率并确保分析结果的可靠性.提出3个确定极限温度的准则并应用于钢框架,通过比较可知：对于采用普通钢的钢框架,采用准则1与准则2确定的极限温度与由最大挠度为L/20和L/10所确定的临界温度较接近,这有益于指导钢框架抗火设计.比较普通钢与耐火钢短梁的变形可知：耐火钢的使用可以有效控制跨中挠度变形,使最大变形值减小1/2以上.     

基于.NET的Form动态创建和自动更新架构设计

在基于.NET平台化理念设计和开发业务应用系统时,业务Form的动态创建和所依赖的Assembly自动更新架构设计是业务平台底层非常重要组成部分..Net Framework开发框架提供的反射机制为这样的应用设计提供了技术基础,这种架构设计为平台用户权限的灵活分配、业务模块自动更新、业务按需部署和业务动态维护提供了可靠的技术保障,架构设计是基于.NET、Oracle数据库和缓存等相关技术进行设计和实现.     

基于Tri-Training的事件关系分类方法研究

事件关系分类是一项研究事件之间存在何种逻辑关系的自然语言处理技术。针对事件关系分类任务中训练语料不足的问题,提出了基于Tri-Training的事件关系分类方法。该方法首先根据已标注的语料训练三个不同的分类器,以多数投票的方式从未标注集中抽取置信度较高的样本对训练集进行扩充,然后利用新的训练集重新训练分类器,反复迭代,不断完善分类模型,最终达到提升事件关系分类性能的目的。实验结果表明,以F1值为评价标准,基于Tri-Training的事件关系分类方法在四大类事件关系上的分类性能为64.36%。