电脑系统维护经验与技巧

正?怎样破解无密码的加密文件!可以用一款磁盘空间分析软件"WinDirStat"。该软件下载地址:http://www.icpcw.com/bzsoft,软件运行后,首先要求选择存入目标文件的磁盘或文件夹,有3种选择方法:一是所有磁盘(All Local Drives),二是选择单个磁盘,三是选择某个文件夹,根据需求选择即可。如果查找加密的视频文件可以通过文件夹大小来分析,存放视频的文件夹一般较大,如果发现某个陌生的文件夹体积较大,就可以进入此文件夹进行查看。     

基于中位数的用户信誉度排名算法

针对推荐系统易受Spammer攻击的影响,从而导致对象的实际得分不准确的问题,提出基于中位数的用户信誉度排名算法。通过衡量用户信誉度调整用户打分权重,根据中位数具有不易受极端打分影响的特性,选取用户打分与对象得分差距的中位数作为降低用户信誉度的标准,不断迭代调整用户信誉度以及最终得分直至收敛。在多个真实数据集上的运行结果证明,相比现有排名算法,该算法具有更合理的信誉度分布和更高的排名结果准确度,通过该算法预处理后的数据集在SVD++上运行可以得到更低的均方根误差。     

基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种群并行机制和随机搜索策略,提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制,利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进,对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略,克服单一差分策略的缺陷,同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流,从而达到协同进化的目的。仿真结果证明,与粒子群优化算法及差分进化算法相比,该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。     

服务贸易和货物贸易协同发展研究

在过去的30年,中国进出口货物贸易快速发展,而服务贸易的发展速度相对较慢。这样的发展比例是否合理,货物贸易和服务贸易之间是否存在协同关系?本研究通过对1982年以来我国服务贸易额和货物贸易额的检验分析,发现我国的货物贸易出口贸易额和服务贸易出口额呈长期均衡的正相关关系。我国的出口货物贸易主要是受进口货物贸易和出口运输服务、出口咨询服务业的影响,我国的出口货物贸易和服务贸易之间存在协同关系。     

802.11 DCF协议引入信道预约机制的必要性分析

论文对802.11 DCF协议引入信道预约机制的必要性问题进行了探讨.通过分析信道预约机制与隐藏/暴露终端问题之间的关系,提出一种比较隐藏终端和暴露终端出现概率大小的等效方法,并给出了相应的数值估算结果.理论分析结果验证了802.11 DCF协议引入信道预约机制的有效性.     

以协同创新为引领,全面提高教育质量——基于高职学院《商业简报制作》课程教学分析

在"协同创新"的重要思想指导下,通过对高职学院《商业简报制作》课程教学进行分析探讨,如何全面提高教育质量。     

基于“控制字符”网页信息的隐藏技术

随着计算机的高速发展,计算机信息安全面临越来越严峻的挑战,特别是网页信息,在没有安全控制的基础上,很有可能被"黑客"攻击,本文从三方面来探讨基于"控制字符"网页信息隐藏技术。     

一场官司引发的审批拷问——在水泥产能严重过剩下，宁夏天元锰业公司一个新上项目审批背后，隐藏着多少不为人知的秘密？

整整24小时不眠思考后,王志荣律师登上了红眼航班。这次银川的行程对他有铭牌式的意义：第一次为行业协会辩护。“尼古丁能让我更清醒。”预感这场官司意义重大,王志荣烟不离手。该案是全国行业协会成为被告的标志性案件,尤其是在产能严重过剩的行业中,这是第一例,其审判结果将成为未来类似案件的风向标。一包炯很快变成了半包,王志荣在银川稍作休息后,马不停蹄赶往中宁县——一个不再因枸杞而闻名的水泥之城。     

基于协同训练的低空运动平台动态人物阴影检测

针对现有视频监控中人物阴影检测大都采用背景减法,难以实现低空运动平台下的动态检测问题,提出一种针对低空运动平台的动态人物阴影检测方法.在改进现有的3种室外人物阴影像素特征的基础上,提出一种亮度反差区域特征,并通过实验给出了其优化组合模式;基于像素与区域特性的独立性构建双视图分类器,设计了与之相适应的半监督协同训练策略;最后针对实时处理需求,提出了通过随机采样改善学习效率、利用支持向量机解决小样本学习问题的加速方案.实际低空运动平台下的实验结果表明,该方法具有较高的人物阴影检测率与较好的算法鲁棒性,可有效地解决低空运动平台下的高质量动态人物阴影检测问题.     

基于遗忘曲线的协同过滤研究

随着信息技术和互联网技术的发展,推荐系统成为解决信息过载的重要方式。而协同过滤因为其算法简单,又能够处理复杂的问题并产生比较良好的效果而被人们广泛应用,也成为了推荐系统中最成功的技术。然而用户的兴趣是时刻变化的,且对于新用户系统无法预测用户的偏好。因此为了解决这一问题,对艾宾浩斯遗忘曲线和推荐算法进行了研究,发现由于人的兴趣是不断变化的,而这种变化是自然遗忘的过程,也就符合遗忘曲线,所以用遗忘函数模拟人的兴趣变化。由于时间对评分的起着很重要的作用,在使用相似度算法时加入了时间因子,对用户的原始评分进行衰减,以此来反应用户的兴趣变化。然后为此算法设计了两组实验来验证算法的有效性。通过两组实验的结果证明,总体上来讲,基于遗忘曲线的相似度的计算方法比传统的算法要好一些。