高职“Linux操作系统”课程建设与实践

以高职“Linux操作系统”课程为例,以专业教师、思政教师与企业导师相互配合,组建高素质结构化教学团队、建设“双师型”教师队伍为基础,以开发校企合编新型活页式教材、在线课程和数字化实训室等数字资源为载体,依托校企共建的“华为信息与网络技术学院”“北斗导航协同创新中心”,融入“云、大、物、智”等新一代信息技术,采用任务驱动、理实一体、行动导向教学理论开展教学。应用研究表明,课程实施教师、教法、教材的“三教”改革对培养学生的知识、技能、素质等方面有明显的促进作用,有效达成了人才培养既定教学目标。

基于虚拟机自省的Linux恶意软件检测方案

随着物联网和云计算技术的快速发展,Linux恶意软件的数量和种类急剧增加,因此如何有效检测Linux恶意软件成为安全领域的重要研究方向之一。为了解决这一问题,文章提出一种基于虚拟机自省的Linux恶意软件检测方案。该方案利用虚拟机自省技术在沙箱外部安全获取内部运行状态,在实现全方位监控的同时,规避了恶意软件的反动态分析问题。与其他沙箱监控方案相比,文章所提方案增加了恶意软件在沙箱中的恶意行为表现的数量。针对特征之间的时序性,采用时序处理模型对沙箱获取的特征信息进行建模和训练,旨在判断Linux应用是否属于恶意软件。文章使用了3种神经网络,包括循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元网络。实验结果表明,长短期记忆网络在该应用场景下检测效果更好,准确率达98.02%,同时具有较高的召回率,将虚拟机自省技术与神经网络模型结合应用于恶意软件检测,既能在虚拟机外部监控虚拟机内部,又考虑特征之间的时序性。

模块化教学模式探析--以“Hadoop大数据处理”课程模块化教学设计为例

课程模块化教学是对课程内容的重组以及整合,利用教学平台,引入企业项目案例资源,把传统的教学模式转变为以学生为主体、教师为主导的模式。本文以高等职业院校“Hadoop大数据处理”课程为例,采用模块化教学模式以适应大数据专业的工作岗位,介绍了模块化教学模式的概念、国内外研究现状,进行了“Hadoop大数据处理”课程模块化设计,分别是教学主体转换、内容模块化设计、教师分工协作模块化设计、应用信息化教学平台。以“Hadoop大数据处理”课程中大数据计算分析模块中“微博精准广告营销”为例说明课程模块化教学设计的具体实施步骤和最终的教学效果。

基于Hadoop的高校教学质量评测系统构建与评估方法

为了确保高校教学质量评估的客观性、系统性和全面性,提出利用大数据全面服务教育评估,并基于Hadoop构建评测系统,在Hadoop分布式架构基础上,提出利用分布式算法对高校教学质量各方面进行评估。评测系统主要从学校管理质量、教师教学过程、学生的学习行为以及学业质量等4个方面对高校教学质量进行评估,自下而上划分为数据访问层、业务逻辑层和表示层,各功能子系统均采用模块化设计;针对不同大数据的特点,提出利用主成分分析法对学校管理质量大数据进行评估,采用分布式算法对教师教学过程、学生学习行为和学业质量进行评估;当数据量较小时传统单机算法运行效率较高,当数据量较大(大数据样本)时分布式算法的运行时间明显少于单机算法,且随着数据量的增大,运行效率优势越明显。

一种混合式架构的Linux实验室云广播教学系统的设计与实现

针对专业的Linux实验室,给出了一种基于“Windows+Linux”混合式架构的云广播教学系统的解决方案。利用KVM与Virtual Machine Manager构建了Linux实验室多虚拟机环境,提高了实验室PC机的利用率;借助于VNC及Xshell技术,实现了局域网内部Linux主机间的屏幕广播式教学,取代了传统的投影仪和幕布;通过设置双网络,将局域网内的机房教学转变成实时同步的云教学。该方案可以广泛应用于各院校的Linux专业实验室,具有很强的实践意义与推广价值。

基于Hadoop的设施蔬菜产销大数据架构分析

随着现代科技的发展,物联网、大数据的广泛普及与使用,百姓赖以生活与生存的设施蔬菜发展迅猛快速,从传统的“看天吃饭”到现代化的“四季不断”的转变,实现时不分冬夏、地不分南北的天时地利供应不断,提高了百姓的生活质量。在整个过程中,由于各环节产生数据量极大,种植销售分散,规模大小不一,分类也不统一,采集数据还不是很精准,有限数据利用率不高,造成统计数据还不够完善,数据分析存在偏差,甚至失误。文章主要从研究设施蔬菜的产销,利用传感器技术,从蔬菜分类、销售量等方面准确采集数据,并使用hadoop对数据进行分析。实现HDFS分布式存储、MapReduce实现数据处理过程到利用Hive数据仓库工具,对HDFS中存储的数据进行提取、查询、汇总,对设施蔬菜大数据产销进行架构分析,得到的结果反哺蔬菜种植源头,更好地指导种植生产销售,服务现代农业,服务万千百姓。

基于Hadoop的智慧工作岗位分析大数据平台的设计与实现

随着互联网的发展,网上招聘方式日益普及。但当求职者面对海量招聘信息,对不同维度的信息进行综合分析时会变得异常繁杂。鉴于此,文章设计了基于Hadoop的智慧工作岗位分析大数据平台,为用户提供岗位数据整合、归档、检索、浏览和分析挖掘服务。该平台以大数据分析技术为核心,利用Python编程爬取Web页面数据,利用Flume对数据进行聚合和日志采集,采用Kafka对数据进行缓冲,使用Spark对实时数据进行计算,利用MapReduce对清洗后的数据进行运算,最后利用数据大屏对数据进行可视化展示。

基于线上线下混合式教育的LINUX操作系统课程思政探索与实践

“课程思政”是实现“立德树人”根本任务的重要举措。近年来,课程团队基于线上线下混合式教学模式开展了LINUX操作系统课程思政的探索和实践。从课程目标、教师教学能力、线上线下教学各个环节等方面全程全方位将课程思政有机融入,旨在培养“德才兼备”LINUX操作系统人才。

高职《Linux操作系统应用》课程思政的设计与实践——以工匠精神为例

在高职院校专业课程教学中要重视课程思政,贯彻“各门课程都具有育人功能”的精神。本文通过在高职《Linux操作系统应用》课程教学中融入工匠精神,给出了高职专业课程课程思政的设计全过程,包括课前自我思政、课中沉浸思政、课后思政再强化三个环节,使学生逐步感受、认识,从而达到课程思政育人目标。

Linux系统管理课程思政建设实践探析

文章介绍了高职院校立德树人工作面临的新境遇、新诉求、新挑战。课程思政作为解决思想政治教育问题的一种方式已经在高校教学中得到普遍应用。课程思政的实施面临一些问题,如何挖掘课程的思政元素,让课程思政更有实际意义,如何将课程思政灵活应用到实际教学中?文章围绕这些问题,以Linux系统管理为例,对课程思政建设进行实践探析,包括:课程思政建设的思路;课程思政的实施,其步骤包括:课程建设前期的思政目标,建设过程中探索如何挖掘课程相关的思政元素,课程教学过程中如何运用这些思政元素;最后讲述实践考核过程中如何加入思政内容,以增强学习效果,达到学生在学习专业知识的同时还能树立正确的价值观、人生观和世界观,达到人才培养的目的。

基于Hadoop技术的加速器大数据安全存储与高效分析系统设计

为了解决当前加速器控制系统在数据管理方面所面临的海量数据安全存储和高效分析处理的问题,在现有的基础上引入了Hadoop大数据框架,并结合大数据其他相关组件,构建一个分布式数据仓库系统。文章详细阐述了数据仓库的搭建过程,包括软硬件架构以及将数据从现有数据库抽取、转换和加载到数据仓库的方案。特别是针对系统归档数据的存储和分析需求,根据实际应用场景设计一个基于HBase的存储解决方案。在系统部署完成后,进行了吞吐量测试,并与当前使用的传统数据库进行性能对比。测试结果显示,基于Hadoop的数据仓库系统在海量数据存储、高性能查询以及数据分析处理方面都表现出明显的优势。这一改进为加速器控制系统提供了更强大的数据管理和处理能力,有望为加速器在未来的发展提供更多可能性。

对象驱动的Linux内核crash分类技术研究

Crash(程序崩溃)分析是漏洞挖掘与利用的关键阶段,精准的crash分类是crash分析和漏洞利用的前提.针对现有的Linux内核crash存在大量重复的问题,本文提出一种对象驱动的Linux内核crash分类方法.该方法将内核crash与内核对象的关系建模为二部图结构,从而将crash分类问题转化为内核对象的相似性对比问题.首先,通过对crash执行后向污点分析提取crash相关的内核对象;其次,构造内核对象调用图计算内核与根本原因的相关性度量;最后,基于上述结果构造二部图实现crash相似性比较算法.基于上述方法,本文开发出了Linux内核crash分类的原型系统.通过在真实的数据集上进行实验,验证了系统的有效性和可用性,弥补了现有分类方法粒度较粗,存在误报较多的问题.

基于云平台和Linux的虚拟FTP服务器搭建方法研究

重要事件的复盘分析工作需要以该过程中的关键数据作为支撑,为了解决利用移动载体、文件共享等方式进行数据传递复杂繁琐且存在安全风险的问题,利用数据中心云平台搭建了基于Linux操作系统的虚拟FTP服务器。依托云平台进行了创建虚拟机实例、安装Linux系统和配置FTP服务等过程,并在实验室环境下对搭建的虚拟FTP服务器进行了用户权限和文件传输功能测试,结果表明,该FTP服务器能够实现对用户的差异化赋权,文件上传和下载速率分别能够达到71.31 MB/s和44.64 MB/s,满足了复盘分析工作的实际需求,达到了预期的设计目标。

基于Linux的Hadoop集群搭建的探索与实现

大数据时代,数据的存储与挖掘至关重要,Hadoop作为分布式计算平台,能够处理海量数据,并对数据进行分析。基于Hadoop集群的特征,文中主要介绍了Hadoop三大核心组件—分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce和资源管理平台YARN,阐述了Hadoop集群搭建的详细过程,并以单词词频统计为例进行了Hadoop集群的实际运用,验证了Hadoop集群的正确性与可行性,给深度学习Hadoop打下坚实的基础。

基于Hadoop的电商数据挖掘技术分析

本文对Hadoop的电商数据挖掘技术的研究过程、理论依据进行了探讨,并对其应用结果进行验证。分析结果表明,基于Hadoop的电商数据挖掘技术具有较大的优势,可以对数据进行高效处理和有效筛选,不仅能提高数据资源的有效利用率,还能提高工作效率和工作质量,因此值得推广和应用。

基于Linux系统多课程融合的教学方法研究

Linux系统作为各种系统、应用软件的开发和支撑平台,在计算机学科体系中发挥了非常基础的作用,是后续多门专业课程的先修课程。为了培养计算机专业学生的实践和创新能力,提升学生整体素质,将“Linux系统管理与编程环境”与多门专业课程进行融合,并通过设计具有生产性、实践性的教学案例来提升学生学习积极性,使课程更具“高阶性、创新性、挑战度”,体现了突出以学生为中心,注重能力培养的教学模式。

基于Hadoop技术的教学数据存储研究

探讨了基于Hadoop技术的高校教学数据存储系统设计。该系统以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce框架为基础,实现了教学数据的高效存储、管理和分析。构建了“数据交互层”“核心处理层”和“数据存储层”三层结构。教学资源网结构和数据库访问层支持多样化的数据类型和访问需求。同时,强调数据安全性与权限管理,以及实时处理与分析能力的重要性。通过这一设计,系统为高校提供了安全、高效、可靠的教学数据解决方案,支持教育的创新和发展。

基于Python和Shell的《Linux实训项目自测平台》软件设计

近年来,Linux操作系统在各国不断地发展与推广,高等院校开设的Linux操作系统课程也越来越受到重视。通过对软件界面设计及在Linux操作系统中检测实训项目的几种常用方式进行分析和研究,给操作系统课程教学提供一种教学思路,同时对Linux教学辅助软件开发者提供一些借鉴和参考。

基于Linux的智能船舶数据采集系统设计

为满足智能船舶数据采集系统的多通信协议传输需求,确保数据传输的实时性、可靠性和稳定性,在采用嵌入式操作系统Linux的工控机上设计一种支持多通信模式的船舶数据采集系统。该系统包含数据传输、数据解析和数据存储等3个模块,其中:数据传输模块采用CAN(Controller Area Network)协议、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)协议和串口RS232协议实现;数据解析模块用于对数据进行格式转换,以TCP/IP协议的形式将其发送给上位机,并在上位机中利用MATLAB软件对其进行解析。以北斗导航接收机为数据源对该系统的有效性进行试验验证,结果表明,基于Linux的多通信模式数据采集系统能满足智能船舶多样化传感器接口,以及数据可靠、准确、实时传输和处理的需求。

基于Hadoop平台的灾害大数据处理及可视化

随着监测技术的进步,地震数据量不断增加,增长速度日渐加快。数据处理过程中原始数据可能存在缺失、异常值和格式问题,需要进行细致处理。HBase是一个适合存储和处理大规模数据的分布式数据库,通过使用MapReduce的Bulk-Load方法,可以更高效地将海量数据导入到HBase中。这样结合Hadoop平台分布式的优势,可以提高运算分析的速度,便于对数据进行研究。通过可视化展示,可以更好地利用数据进行研究分析,为灾害应对提供有力支持。