墨家拳:攻守平衡的武术哲学

源远流长的墨家拳,是独具特色的武术流派,是中国传统文化中一颗璀璨的明珠。据传,伟大的战略家墨子根据止楚救宋的原理,进一步研究武术与战术,最终发明出了旋极术,也被称为墨家拳。目前,墨家拳为枣庄市级非物质文化遗产项目。墨家拳强调防御和策略部署,与鲁班的进攻性战术形成鲜明对比。

基于安卓手机的路况感知系统设计与实现

近年来,随着我国在基础设施建设方面的投资日益增加,新建公路里程持续增长。如何提高路政部门的工作效率并降低路况检测设备成本,成为公路养护部门的一个重要课题。针对这一问题,设计了一个包括安装在智能终端上的路况数据采集应用程序(RCD-APP)和路况后台管理系统的路况感知系统。利用RCD-APP进行实地数据采集并进行应用试验,以验证该方法的可行性与系统的可靠性。经测试,路况感知算法有较高的准确率,路况感知系统运行稳定;路况数据采集、查看路况和道路维修管理等功能操作简单,能广泛应用到路况维护管理业务中。

软件工程实训课程中的敏捷开发应用研究

敏捷开发模型是以人为中心的开发模式,在当前需求不断变更的情况下能够快速产出可用的产品,并且对过程中的风险有很好的把控。针对当前软件工程专业实训课程传统教育模式存在局限性,如不能很好地针对学生的具体情况适时调整教学计划,以及仅使用最终实训报告来考核学生的学习结果,不能对过程以及能力提升进行合理评估的问题。本研究提出将敏捷的方式应用到教学中,以学生为中心,并充分发挥教师的引导和促进作用,旨在培养学生独立思考和解决问题的能力。整个实训过程按照Scrum模型的流程以项目小组的形式进行课程推进,进行分阶段评估,并提出评价标准。这种方式体现了真正以学生为中心的教育理念,增强了学生的内在学习动力,培养了自主学习能力,最终实现培养应用型人才的目标。

地方院校英语专业《教育研究方法》课程学习现状及展望

职前师范生教育研究能力的提升作为各高等院校承载师范生职前职后一体化能力衔接的重要一环,在教育实践中面临诸多问题。该文通过混合研究方法,发现师范生教科研意识相对单薄,欠缺知识的统整能力。因此,该文建议从理论模块化和应用实践阶段化嵌入两个方面入手以实现师范生教育研究能力的有效培养。

大数据下校内搜索引擎优化研究——以六盘水师范学院为例

针对校内搜索引擎检索效率低下,检索方式单一的情况下,提出了一种基于大数据分析技术的针对关键词优化的策略,并对校内搜索引擎进行跟踪分析,研究表明使用学术性关键词优化之后的校内检索质量和数量都得到有效提升。

一种基于高校学生行为数据的改进关联算法

随着高校数字化校园的建立,越来越多的学生行为数据可以通过电子的形式得以存储,针对这些数据提出一些关注的特征值,并针对这些特征值进行进一步的处理达到一种切合实际的数据模型,并针对该模型提出一种改进的Apriori关联算法,通过修改权重,对原始统计数据进行区间化处理等技巧,实现了W_S_Apriori算法,并通过实验严重了该算法的有效性。

基于计算思维的非计算机专业Python课程体系设计

计算思维的培养对于现代大学生至关重要,Python作为非计算机专业的学生踏入计算机编程行业的一个敲门砖显得非常适合,该文分别从数学和美术两个非计算机专业为入口,介绍了Python教学的课程设计及教学方法,通过实践验证该方式得到了良好的效果,为非计算机专业的计算思维教学改革提供参考。

近十年(2008-2017年)大数据下CDIO理念与计算机学科融合研究动态

CDIO的核心理念是"做中学"和"项目化教学",基于CDIO的工程理念展开对计算机专业人才的培养和学科发展的研究越来越受到教育者和研究者的关注。因此,本文基于知网的可视化分析能力通过关键词索引探究近十年来在CDIO理念引导下的计算机学科专业研究趋势与发展方向。

非计算机专业编程模式研究——以六盘水师范学院为例

针对应用型高校六盘水师范学院非计算机专业学生计算机基础实验编程如何进行教学的问题,本文分析了目前主流语言Python作为非计算机专业学生学习的首选语言。并根据不同专业的学生定制不同的教学方案,教学内容,教学方法等方面进行研讨,提出个性化服务编程模式,有助于提升学生的学以致用的能力,真正做到教由学定的目标。

基于BiLG-A-CNN的冷链配送公司评价模型

随着互联网技术的发展,网上购物成为一种大众消费项目,促生了冷链物流产业的大力发展,然而,冷链配送公司良莠不齐。为了便于贵州生鲜电商人员选择最优的冷链配送公司,选取了贵州省500家冷链配送公司作为研究对象,并选取占地面积、月行驶里程、机构设置等18个指标作为评价指标,构建了基于贵州省的冷链配送公司评价模型。首先,模型使用平行的双向长短期记忆(BiLSTM)网络和双向门控循环单元(BiGRU)网络同时记忆短和长的时序特征;然后,模型通过注意力机制(Attention)为不同的特征分配不同的关注度;最后,模型通过卷积神经网络(CNN)提取局部特征和降维。通过多组对比实验可以发现,所建模型的准确(Accuracy)、精确(Precision)、召回(Recall)以及F1分数(F1-score)值分别达到97.75%、98.01%、97.54%以及98.12%,这一结果远高于对比模型。

基于大数据的CDIO模式下Linux程序设计课程改革新思路

CDIO模式是当前国际工程教育改革新兴的教育模式,它的主要特点在于能够把学生所学的理论知识与实践技能的融合。本文基于CDIO模式,以计算机专业Linux程序设计课程为例,分析了当前Linux程序设计课程教学中的问题,提出了CDIO模式下Linux程序设计课改的建议:更新教学理念和教学方法;建立多元的考核评价体系;合理选取教材。

基于SCTP-CMT的改进重传策略

传输层多宿的端到端并行多路径传输(CMT)相比于SCTP能够同时选择多条路径进行数据块的传输。针对CMT的五种重传策略只能够选择多条路径中的一条进行数据块重传的不足,提出了一种改进的数据块重传策略,该策略综合考虑了SSTHRESH、LOSSRATE和CWND对传输路径性能的影响。仿真实验表明,改进策略能进一步减轻由于接收缓冲区拥塞而造成的端到端吞吐量下降的程度。

基于受限缓冲区CMT的自适应路径选择

针对传统多穴端到端传输策略CMT在接收端缓冲区受限的情况下吞吐量出现下降的情况,建立了接收端Peer Rwnd的变化与路径选择的模型,然后基于该模型提出了一种自适应路径选择的算法提出了一种基于CMT的自适应路径选择策略的算法CMT-SAPS(Concurrent Multipath Transfer—Self-adaption Path Selection)来动态的选择数据传输的路径。

基于组合赋权-VIKOR的四参数区间数评价研究

为了提高引黄灌区灌溉用水效率,针对引黄灌区属性值和属性权重均未知的多属性灌溉用水效率评价问题,提出了一种基于四参数区间数的评价方法,并选取工程、环境和管理三方面进行评价。通过改进熵值法和群决策相对熵集结模型计算组合权重,通过VIKOR算法计算待评价对象的排名,然后将算法应用到三义寨灌区引黄灌区灌溉用水效率的评价中,通过评价结果发现在不能人为的影响环境指标的情况下,为了提高引黄灌区灌溉用水效率,应尽量提高管理的投入。

基于Hadoop的协同过滤算法的并行化研究

随着大数据时代的来临,人们正面临着信息过载问题,为用户提供个性化营销和推荐服务成为一种趋势。而传统协同过滤推荐算法已无法应对大数据集,存在执行效率低和可扩展的问题。为此,研究将协同过滤算法改进为适应Hadoop云计算平台的算法,并利用实验对改进后的并行化算法进行测试分析。

基于Hadoop的大数据分析平台构建研究

随着大数据时代到来,传统单机模式在处理大数据集时存在运算效率低、可扩展性差的问题。针对这种情况,研究采用云计算技术构建大数据分析平台,来挖掘数据价值,为企业决策提供科学依据。文章设计大数据分析平台总体架构,对大数据进行分析,并对分析结果进行可视化展示。

CDIO模式下基于云班课的对分课堂教学模式在Java程序设计教学中的应用研究

目前,计算机类的课程的教学改革大都采用CDIO模式。高校中很大一部分学生都存在基础知识掌握不牢固、动手实践能力较差、编程语言杂而不精等问题。因此,针对学生的情况,文章提出了一种基于云班课的对分课堂的教学模式。该模式以CDIO理念为指导,使用蓝墨云班课,把传统课堂分为对分课堂,给学生提供个性化资源。该模式不仅提高了学生的积极性,建立了多元化的考试机制,同时也加强了师生之间的互动,培养了学生的计算思维和创新能力。

混合式教学下的教学设计——以《C语言程序设计》为例

随着互联网、硬件设施、软件技术的飞速发展,线上与线下相结合的混合式教学模式已作为教学形态的新型模式在教学研究和实践中获得充分的应用。线上和线下,各有优缺点,通过对二者的优化组合,能获得更好的教学效果。因此,通过六盘水师范学院教改项目,设计了混合式教学下《C语言程序设计》的教学模式,教师可以充分利用线上线下两种方式结合来培养学生的自学能力,知识灵活运用能力,从而真正地达到培养学生学习兴趣,实现“鸡蛋从内部打破”的蜕变过程。

大数据视域下针对超星慕课选择困难症的分析与对策研究

在当今社会环境下大数据技术凭借其算法优势已成为各行业优先选用的推荐模型。在众多研究者的努力下大数据技术可以很好地帮助社会解决问题,针对当下大学生在超星慕课选择困难上也可以给予很好的解决思路,在超星慕课课程选择上运用大数据技术可以很好地服务全国大学生。要想使选课更具有针对性就离不开大数据的帮助,然而各个高校的选课系统中几乎没有很好地利用大数据推送技术为学生推荐比较感兴趣的慕课课程,导致学生在慕课平台中看得眼花缭乱进而导致选择困难,这就需要我们各个高校真正重视大数据技术的所带来的改变,将其融入选课系统中,建立更加人性化的新型选课机制。

基于微服务架构的数据一致性方法研究

随着微服务架构的兴起,越来越多的应用由单体式向微服务架构转移,由于微服务其分布式的特性,以及微服务架构自身强调数据的独立,整体的数据一致性问题被放大。该文主要针对在微服务通讯过程中引入分布式消息队列进行研究。首先,解决消息和指令的幂等性,保证重复消息的单次执行。其次,在分布式消息队列中对消息数据进行落盘保存通过偏移量的操作实现单方重新上线后的自我补偿,保证消息的投递。最后,人为模拟业务流程和可能出现的问题进行试验,由该机制进行自动处理,实现数据的最终一致性。通过分析实验结果,该机制可以在低时效性业务系统中自动解决由于服务或数据库离线造成的数据不一致,实现微服务整体的数据的最终一致性。