基于机器学习的网络流量分析与通信性能优化

文章提出一种基于机器学习的网络流量分析与通信性能优化方法,旨在提升网络管理的安全性和效率。通过设计有效的特征提取方法,将网络流量数据转化为可处理的特征矩阵,并进行数据预处理和标签设置,以构建具有代表性和均衡性的数据集。采用卷积神经网络模型进行协议识别,并通过模型训练和参数调优技术优化通信性能。该方法在网络流量分析中具有有效性和应用潜力,为提升网络安全防御能力和通信性能提供了新的思路和方法。

基于MapReduce和上采样的两类非平衡大数据集成分类

提出了一种基于MapReduce和上采样的两类非平衡大数据分类方法,该方法分为5步:(1)对于每一个正类样例,用MapReduce寻找其异类最近临;(2)在两个样例点之间的直线上生成若干个正类样例;(3)以新的正类样例子集的大小为基准,将负类样例随机划分为若干子集;(4)用负类样例子集和正类样例子集构造若干个平衡数据子集;(5)用平衡数据子集训练若干个分类器,并对训练好的分类器进行集成。在5个两类非平衡大数据集上与3种相关方法进行了实验比较,实验结果表明本文提出的优于这3种方法。

我的爸爸

我的爸爸是一位老师，他身材挺拔，眼睛炯炯有神，眼角还有一些岁月留下的痕迹。

科学活动:“吃水怪”

设计意图:在开展自主游戏的过程中,幼儿往往会有很多神奇的发现,“吃水怪”这一名词正是源于幼儿的发现。玩沙活动中,几名幼儿合作挖了一个沙洞,然后把水倒进洞里,不一会儿,水就被沙子吸光了。幼儿见状纷纷大喊道:“沙子下面有‘吃水怪’!”幼儿们都围了上去,个个沉浸在寻找“吃水怪”的乐趣中。