一种基于Linux的可扩展流量分类与控制模型

在计算机网络中,如何有效地管理和控制不同网络应用产生的网络流量,并保障这些应用分配到合理的带宽是网络管理研究的热点之一。由于当前网络流量的分类模型和控制模型之间的高耦合性,导致在应用模块的可扩展性方面存在不足。该文结合中间件思想,提出了一种统一的可扩展网络流量分类与控制模型,并在Linux平台上编程实现,验证了其正确性。     

基于多维决策属性的网络用户行为可信度评估

网络用户行为可信的评估具有不确定性、复杂性等特点。针对已有模型在动态适应性、主观分类权重、决策属性建模粗糙等方面的不足,本文提出了一种新的网络用户行为可信评估模型。采用更完善的决策属性来衡量用户行为可信性,基于AHP原理计算直接可信度,运用信息熵理论客观的分类方法,确定各个决策属性的权重,并通过加权几何平均融合各决策属性。实验结果表明,该模型能够准确评价网络用户行为的可信性,反映网络用户行为可信性的动态变化特性。与传统模型相比,在准确度和安全性方面有了很大提高。     

基于请求分类和许可控制的Web集群QoS研究

Web服务器集群是提高HTTP请求处理能力的重要途径,但是请求负载的增加常常导致Web服务器集群性能降低,用户期望的服务质量得不到保证.针对这种情况,提出了通过采用对用户请求分类和请求许可控制的策略,对不同类别的Web请求提供不同质量的服务,保证服务级用户的服务质量.仿真实验表示明,这种策略能改善系统的负载均衡能力,缩短系统平均响应时间.     

Web服务器集群中TCP Handoff技术及其实现

在传统的Web服务器集群系统中,前端分发器由于通过的数据量太大容易形成瓶颈,进而影响系统的整体性能。该文利用TCPHandoff技术,分散了通过前端分发器的绝大部分网络流量,解决了Web服务器集群中前端分发器的瓶颈问题。通过在Linux环境下的原型系统实现和实验数据分析,证明了该技术的有效性。     

添加活性剂的T2纯铜MIG堆焊304L不锈钢工艺

为实现T2纯铜基体堆焊304L不锈钢,采用MIG焊的方法进行试验,在分析焊接电流、预热温度对堆焊层成形影响的基础上进一步添加活性剂过渡层,通过分析活性剂对堆焊层及铜-不锈钢结合界面的作用发现：活性剂可以有效增加熔深,改善铜-不锈钢界面的结合情况,其中Cr₂O₃既可产生电弧收缩,又可改变熔池流动形态,效果优于NaF的作用。添加Cr₂O₃活性剂后铜-不锈钢结合界面Cu-Fe相互过渡形成混溶区,在铜侧形成球状富Fe相,在不锈钢侧形成颗粒状富Cu相。Cu-Fe的充分扩散可改善结合界面,避免产生渗铜裂纹,优化后的工艺为：添加Cr₂O₃活性剂,预热温度400℃,焊接电流320 A。     

数据库中长事务解决方法

争用公共资源在数据库系统的长事务中应用非常广泛，如果处理得不好，当客户端的数量比较多并且数据量非常大时，往往由于争用公共资源占用时间较长而且长事务引起并发度较低，因此会导致客户端超时不能成功执行。本文正是在这种情况下提出了用争用公共资源与事务更新分离的解决方案，并将这一方案应用到一个实际的信息系统升级中，成功地解决了以前程序出现的问题，在实际执行的效率上取得了比较好的效果。     

一种B2B电子商务协作模型

B2B是电子商务的一种重要应用形式,它提供了企业之间通过Internet开展商务活动的手段。但是企业信息系统的异构性使不同系统之间难以实现商务数据的互操作。文章提出一种B2B电子商务的协作模型,通过定义商务信息本体库和分层次地描述商务协作的流程,解决了异构商务系统间协作的问题。     

中小型网络管理平台的设计

研究了当前最为流行的SNMP网络管理技术、基于Web的网络管理技术以及命令行网络管理方式的基础上,结合中小型网络管理平台的特点,提出了有机结合三种网络管理方式的模型结构。并结合实际的嵌入式网络管理系统项目,详细探讨了一种新型网络管理平台的设计。这种新型网络管理平台具有性能稳定,管理功能强大、可功能扩展等优点。     

BBS基础知识讲座：第八讲 讨论会与聊天

在讨论会中聊天 所有的BBS(计算机公告牌系统)的主要部分都是讨论会(Conferences)。它涉及的内容非常广泛,从朋友、古罗马基督教徒到乡下人,无所不包,它为人们提供了在公共场合发表个人观点的机会。那么究竟什么是网络上的讨论会呢?怎样加入呢?等等问题,我们将从下面几个方面叙述: 1.什么是网络上的联机讨论会 计算机网络上的联机讨论会最开始指的是在BBS上予先确定一个地方,人们可在那儿通过电子邮件讨论某一特定的主题,根据讨论会的名字人们可自行挑选他们要交谈的内容、交谈的方式以及交谈的对象     

基于注意力机制改进的LSTM空战目标意图识别方法

空战对抗过程中的目标状态数据呈现时序性、多维性等特征,为进一步提升目标意图识别的准确率,提出了一种基于改进注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)目标识别方法,将空战可能出现的目标意图识别当成一个多分类问题处理。该方法首先通过目标实时的状态数据,生成特征序列;接着采用注意力机制提升目标的特征学习能力,增强空战过程中的主要目标状态特征表示,得到具有权值分配的特征向量;最后利用LSTM网络对目标特征向量进行训练,通过softmax层实现目标意图的识别。仿真实验表明,该方法利用注意力机制有效增强目标的特征学习,进一步提升了LSTM网络的识别精度,具有一定的科学性和有效性。