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激励器是广播发射系统中必不可少的部件之一。本文介绍一种基于数字锁相技术的中波激励器.阐述了其工作原理并给出了实现电路。 相似文献
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由于广播加密容易受到串谋攻击,叛徒追踪方案已成为版权保护的一个重要工具。利用中国剩余定理让用户自己生成私钥,Lyuu和Wu提出了面向无状态接收者的E1Gamal类广播加密算法及黑盒可追踪方案。本文首先从群编码和参数配置的角度考察对该方案的几种安全威胁。接着,利用解密预言机发起一种适应性选择密文攻击。最后,针对其密钥管理与追踪算法的特点提出一种串谋攻击方法,使其不能追踪出所有的叛徒和真正的盗版者,表明在实际应用中完全式公钥方法存在冤枉无辜用户的安全风险。 相似文献
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大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度,未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式,在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题,提出一种Storm环境下基于权重的任务调度算法(TSAW-Storm)。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小,分别确定拓扑的点权和边权;并利用最大化边权增益的思想,逐步构建起各工作节点中承载的任务集合,在保证集群负载均衡的同时,尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流,从而降低网络传输开销。实验结果表明,在包含有8个工作节点的WordCount基准测试中,TSAW-Storm的系统延迟和节点间数据流大小相比Storm默认调度算法分别降低了30.0%和32.9%,且各工作节点的CPU负载标准差仅为Storm默认调度算法的25.8%;此外,在与在线调度算法的对比实验中,TSAW-Storm在系统延迟、节点间数据流大小和CPU负载标准差方面分别降低了7.76%、11.8%和5.93%,且算法的执行开销明显降低,有效提高了Storm系统的运行效率。 相似文献
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KNN算法是一种简单、有效且易于实现的分类算法,可用于类域较大的分类。近年来对KNN算法的研究偏向于静态大数据集,不过,在越来越多的情况下要用KNN算法在线实时处理流数据。考虑到流式数据流量大,连续且快速,不易存储和恢复等特性,以及流处理系统Storm对流数据处理具有实时性、可靠性的特点,提出了基于Storm的流数据KNN分类算法,该算法首先对整个样本集进行划分,形成多个片集,然后计算出待分类向量在各片集上的[K]近邻,最后再将所有片集[K]近邻归约得出整体[K]近邻,实现待分类向量的分类。实验结果表明,基于Storm的流数据KNN分类算法能够满足大数据背景下对流数据分类的高吞吐量、可扩展性、实时性和准确性的要求。 相似文献
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城市机动车数量、出行量的增加,使得车辆套牌现象屡禁不止.交管部门为了解决套牌监测的难题,采用传统的识别方式(如基于人工识别、基于牌照识别、基于射频识别等).然而面对海量的日志记录,这些方式普遍存在效率低、实时性差的问题.为此引入大数据技术,提出一个基于Kafka和Storm的车辆套牌实时分析存储系统.Kafka可以作为中间件进行缓存,提高数据采集和数据分析的同步性,还能避免数据丢失;Storm框架可以实现日志信息的实时计算,然后将套牌车辆信息存入指定文档中.整个系统具有实时、分布式存储、稳定、可扩展等特性. 相似文献
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李杰 《南通纺织职业技术学院学报》2007,7(3):106-108
头脑风暴法是一种集体开发创造性思维的方法。英语听力教学中的听前导入可以充分使用该方法以调动学生听力学习的积极性,挖掘学生的听力潜能,提高听力理解能力。 相似文献