云数据中心服务器能耗建模及量化计算

构建精确的服务器能耗模型有助于资源提供者预测和优化数据中心的能耗.针对以往数据中心服务器因未考虑“负载的特征”而导致能耗模型精度低的问题,本文提出一种新的能耗建模及量化计算方法,其主要思路如下:根据数据中心服务器所处理任务特征的不同将其分成三类,分别为计算密集型任务、Web事务型任务和I/O密集型任务;针对每一种类型任务,分析其对服务器各部件能耗的影响;利用“主成分分析法”分析各部件参数对能耗的贡献并选择最具代表性的参数,进而结合多元线性回归和非线性回归方法建立能耗模型.实验结果表明,本文建立的能耗模型预测精度能达到95%以上;与其它模型相比,精度可提高3%左右.

政务公开演变问题的可视化分析

本文运用VOSviewer和Excel数据分析工具对6682条政务公开CNKI论文数据进行可视化研究,以此探讨政务公开演变问题。研究表明:政务公开演变过程共历经初始阶段、信息化阶段、数字化阶段,而以现代信息技术发展的逻辑预测政务公开在未来将会迈向智能化阶段,呈现公开对象的精准性、公开内容的高质量、公开方式的智能化等特征。此外,本文在政务公开关键词聚类分析的基础上对其演变过程的核心概念进行了全面的梳理和界定。

基于计算机类大学生社会实践视角探索K12编程师资培养路径

互联网时代中国的K12编程教育商业市场风起云涌,但现实却面临着师资体系不完善、师资配比不平衡等多种问题。该文运用社会实践视角分析了将计算机类大学生作为K12编程师资来源的必要性,并实际调查,通过问卷分析等有效方深度挖掘了高校计算机类大学生人才培养过程中存在对K12编程行业认知度低、缺乏培养途径等深层痛点问题。并就如何将计算机类大学生纳入K12编程教师培养范畴,加强高校学生编程教育的职业引导和实践能力培养路径和方法提出有效建议和对策。