大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能在数据处理、网络安全、网络管理等应用方面发挥着重要的作用,通过深度学习和机器学习,人工智能技术显著提升了网络系统的处理效率和安全性,同时实现了服务的个性化,为计算机网络技术的创新和发展提供了强有力的支持。计算机网络技术作为信息社会的基础设施,面临着前所未有的挑战和机遇。数据量的爆炸式增长要求计算机网络不仅要高效传输数据,还需要智能化处理和分析海量信息,同时保障网络环境的安全、稳定。人工智能作为一种能够模拟、延伸和扩展人类智能的技术,为计算机网络技术的发展提供了新的思路和方法。

计算机科学与技术专业实践教学体系建设研究

我国计算机信息技术发展迅速,社会对高校计算机专业人才的培养提出了更高要求。为更好地适应社会发展,各高校要进一步加强计算机科学与技术专业实践教学的落实,注重对学生实践能力的培养,提升学生就业能力。本文阐述了计算机科学与技术专业开展实践教学的意义,进而分析了当下计算机专业实践教学存在的问题,提出了有关优化实践教学体系的措施。

数据挖掘在高职院校学生成绩分析中的应用

伴随着中国高等教育的快速发展,高等职业教育进入高速发展期.如何保证教学质量是重中之重.找出与学生成绩有关因素不但对改进课堂教学和教育管理具有指导作用,而且对保证教学质量也有重要意义.应用数据挖掘技术对学生成绩数据库进行分析,探索哪些因素与学生成绩有关,能为课程设置、课堂教学及教育管理提供参考意见.

改进机器学习算法在网络数据安全风险预测中的应用

为了提高网络的数据安全传输性能,需要进行网络数据安全风险预测,提出一种基于改进机器学习算法的网络数据安全风险预测算法.构建网络的数据传输信道分布模型,提取网络传输码元比特流的安全风险数据统计特征量,根据风险统计分布特征提取结果进行融合聚类处理,构建网络数据安全风险预测的量化回归分析模型,结合关联特征挖掘方法进行网络数据的安全风险指向性预测,采用机器学习算法进行网络安全风险预测中的收敛性控制,实现网络数据安全风险预测.仿真结果表明,采用该方法进行网络数据安全风险预测的准确性较高,对入侵信息的检测能力较强,提高了网络安全性.

基于“钉钉+学习通”平台的线上教学实践分析——以《Linux操作系统》课程为例

疫情期间,各大高校积极响应教育部"停课不停学"号召,纷纷组织师生开展在线教学工作,充分利用在线教学平台和资源,解决学生的居家学习问题。如何有效提升在线教学质量,备受社会各界广泛关注。本文以借助"钉钉+学习通"相结合的方式开展《Linux操作系统》课程的线上教学工作,通过不断摸索、调整与改进、逐步形成了"四备、四学、两导两思"的线上教学模式。

以图像处理课程提升数媒专业学生设计思想的教学探索

针对工科类数字媒体技术专业在课程设置上缺少设计基础课的现状,为提升该专业学生的审美眼光及设计思想,提出通过图像处理课程来补充该专业学生设计基础知识的方法。这是由于图像处理课程中接触到的图形编辑、文字制作、色彩处理、构图排版等与设计基础知识的吻合度很高。图像处理课程在课程引入、案例选择及学生实践三个教学环节,通过优秀案例赏析、结合课程内容,介绍设计技巧及半开放式作业命题来提升学生的审美眼光,培养学生的设计思想,加强学生的设计创新能力。

栈在二叉树遍历中的应用

利用非递归后序遍历算法访问二叉树,不仅能更好的理解二叉树中的每个结点是如何访问的;同时使"栈"的"后进先出"的特点得到充分的体现,更好的表达出"栈"的神奇之处。