基于Flask+Vue的在线考试系统设计与实现

在线考试平台借助计算机技术,采用Flask+Vue框架并基于浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)结构,通过整合课程学习流程和相关信息资料,科学设计课程和考核内容,旨在提升知识获取的便捷性和效率。该平台为解决在线学习和考核等问题提供了切实可行的解决方案,为用户提供了更多样性的选择,实现了在线知识学习和考核全过程的智能化。

基于机器学习的恶意网站分类研究

随着社会信息化的发展,各类网站不断增多,为人们提供信息获取、购物和日常生活所需的便利。然而,随之而来的是恶意网络攻击的不断增加。目前,基于Web的攻击已成为网络安全主要威胁之一,恶意网站识别问题迫在眉睫。该研究以机器学习为基础,结合文献综述与模式识别,选择适用于需求场景的机器学习模型。采用支持向量机、logistic回归、随机森林、决策树、KNN等多种有监督学习算法,构建恶意网站检测模型并在数据集上进行训练,对恶意网站分类问题进行研究与探讨。