工作过程导向下高职计算机课程的教学改革研究

在计算机技术日益普及的背景下,高等职业教育中计算机课程需紧密对接就业市场需求。本研究致力于探索工作过程方法在高等职业计算机课程中的应用,以构建与技术应用型人才培养相适应的新模式。通过采用文献研究、访谈、问卷调查等多种方法,本研究深入剖析了现有计算机课程教学模式,并探讨了工作过程教学法在其中的应用效果,为高等职业计算机课程教学的改革与发展提供了有力支持。研究结果显示,通过结合工作过程的教学方式,能够有效地提升学生的实践能力和应用技能,有利于其更好的适应社会需求和提高就业竞争力。基于此,本研究对高等职业教育中计算机课程的教学方式进行了改革尝试,提出并验证了基于工作过程教学方法的计算机课程教学模式,从课程设置、教学方法到考核方式等多个环节进行全方位的改革,以满足时代发展的新需求。此项研究不仅对我国高等职业教育计算机课程教学方式的改革具有重要的理论价值,同时也为相关课程设置和改革提供了有效的教学实践和建议,具有广泛的应用前景和意义。

虚拟机环境下Hadoop集群部署与简化配置的研究与实现

Hadoop集群是学习与研究大数据不可或缺的操作平台。部署Hadoop集群需要多台计算机,在具体实践上有一定难度,也给用户带来不小的经济负担。从降低经济压力和简化Hadoop集群的部署方法着手,在低配电脑上实现Hadoop集群虚拟机的安装与优化配置。通过VMware和CentOS在单机环境下,搭建分布式Hadoop集群的方法,并给出了详细的搭建步骤。通过节点网络的配置,实现节点之间的免密登录。最后,作者简要介绍了Hadoop在安装和配置过程中常见的问题和解决方案。

一种数据挖掘算法在Hadoop集群上的研究与实现

近年来,采集和处理大容量数据,从大量数据中提取出有价值数据的技术在不断提升。用户对庞大的数据迅速获取、发掘和分析处理,洞察有价值的数据、获得商业价值、帮助用户识别、实时决策、预测趋势并做出响应是数据挖掘的本质。根据用户的网络行为确定用户的品位与爱好,推荐给用户可能感兴趣的物品、新闻或好友,向企业提供实时状态更新的依据等,是数据挖掘的目标。协同过滤算法是数据挖掘的案例,也是最为热门的机器学习算法。阐述了基于物品的协同过滤算法在虚拟机Hadoop集群上的实现,探讨大数据挖掘技术的实现过程。

基于深度学习的监控视频中船舶识别方法

针对当前监控视频中船舶识别成功率低、无法进行在线识别的难题,为了对监控视频中船舶进行准确识别,提出基于深度学习的监控视频中船舶识别方法。首先对监控视频中船舶识别原理进行分析,采集船舶识别的监控视频,将船舶识别从背景中分割,然后提取船舶识别的不变矩特征,将不变矩特征输入深度学习算法中进行训练,建立监控视频中船舶识别模型,最后进行了多个监控视频中船舶识别验证性实验。实验结果表明深度学习算法可以准确对监控视频中的船舶进行识别,提高了监控视频中船舶识别成功率,误识率急剧下降,远低于当前其它监控视频中船舶识别方法,实时性要也要高于其它识别方法,是一种速度快、结果可信的监控视频中船舶识别方法。

计算机专业项目教学“精细化”的改革与研究

计算机专业随着科技发展面临着新的格局,一贯的项目教学在实际应用中存在一些不当。为了改革课堂教学方法,积累教学经验,笔者在实施项目教学过程中采用“精细化”的教学方法,对课堂教学模式进行改革,实现理论与实践教学双深入,有效的弥补教师教学与学生学习方式之间的差异,较为全面的分析和整理了课堂教学环节中存在的不足。

高职C语言课程理论与实践教学融合的研究——“精细化交互式”模式

在高职C语言课程教学中,“精细化交互式”模式能够衔接理论与实践教学,不仅能够为课程建设与改革创新准备物质基础、使理论与实践教学相融、提升知识传播效率,而且能够有效指导学生,让学生在互助合作的氛围中学习,提升学生自主学习能力。

C语言基本点解析

本文主要针对C语言的几个要点,进行透彻分析,挖掘C语言与较为流行的程序设计语言java的共同点,突出C语言的基础性地位,从而为C语言学习者提供便捷的学习方法。

高职计算机专业实践课堂研究与实践——基于“交互式学习模型”

在高职计算机专业实践课堂中,借助于同群效应进行分组,通过“交互式学习模型”构建学习环境,能够从多维度激发每一位学生的学习热情,完成了知识由“教师—学生”的单项传播向“生—生”之间的网状传播转化的过程,实现以学促学的教学模式改革,提升了整体学生的学习能力。现将其在实践课堂的具体实施过程做具体介绍,以期对实施分层教学的教育工作者有一定的借鉴意义。