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高职院校青年教师职业倦怠成因及对策初探 被引量:2
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作者 巢海鲸 《长春教育学院学报》 2014年第8期112-113,共2页
高职院校青年教师面对各种压力而产生的职业倦怠,对社会、个体、教学教育工作都会有不良影响。正确分析高职院校青年教师职业倦怠的诱因并提出有效对策,能有效缓解职业倦怠,提高教师教学教育工作质量。
关键词 高职院校 青年教师 职业倦怠 对策
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网络存储技术的探讨 被引量:1
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作者 沈浅 《福建电脑》 2010年第3期70-70,共1页
信息技术的发展带来了新问题的产生:海量数据如何存储及访问。网络存储技术的出现使这一问题得到了很好的解决。本文将重点介绍传统的几种网络存储技术,分析比较各自的特点,探讨未来网络存储体系结构发展的趋势。
关键词 网络存储 DAS NAS SAN IP—SAN 虚拟存储
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无线局域网安全体系的思考与研究
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作者 沈浅 《电脑知识与技术》 2010年第01Z期296-297,共2页
随着信息技术的发展,无线技术得到了广泛应用,在局域网络中,它作为有线网络的一种补充也起到了举足轻重的作用。但由于无线网络的传输媒介是电磁波,所以网络的安全性也受到了很大的威胁。该文将讨论目前无线局域网中存在的风险,分... 随着信息技术的发展,无线技术得到了广泛应用,在局域网络中,它作为有线网络的一种补充也起到了举足轻重的作用。但由于无线网络的传输媒介是电磁波,所以网络的安全性也受到了很大的威胁。该文将讨论目前无线局域网中存在的风险,分析原因并提出相关策略及应对技术,来保障网络的安全性。 展开更多
关键词 无线局域网 SSID AP 认证
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matlab神经网络在图书资源管理中的应用 被引量:4
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作者 商俊燕 吴正明 《微计算机信息》 北大核心 2006年第02X期63-64,共2页
本文介绍了基于matlab的径向基函数RBF神经网络对于图书馆借书量预测的方法,讨论了RBF神经网络的构造思路、参数和分布密度spread的选择。为图书馆工作人员书籍管理提供了新的思路。
关键词 MATLAB RBF神经网络 样本 分布密度
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VPN隧道协议的研究与探讨 被引量:5
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作者 过林吉 沈浅 《电脑知识与技术》 2010年第01X期609-610,共2页
虚拟企业网(Virtual Private Network)简称VPN,是一种通过使用互联网络基础设施在网络之间传递数据的方式,它能在开放的网络环境下向用户提供专用网络信息传输的服务。如何在公共网络下保障VPN网络的安全性,隧道协议成为了网络的... 虚拟企业网(Virtual Private Network)简称VPN,是一种通过使用互联网络基础设施在网络之间传递数据的方式,它能在开放的网络环境下向用户提供专用网络信息传输的服务。如何在公共网络下保障VPN网络的安全性,隧道协议成为了网络的核心。该文将介绍VPN网络隧道协议的工作原理,比较分析,进一步研究探讨VPN网络技术。 展开更多
关键词 VPN 隧道协议 PPP 核心
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避免电子商务风险的研究 被引量:3
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作者 宋洁 《管理观察》 2009年第3期64-64,共1页
电子商务是网络经济时代的代表,在给人们工作生活带来了巨大的方便的同时,也带来了各种风险。本文对电子商务的风险中表现进行了分析,并结合实际探讨了一些有效措施。
关键词 电子商务 风险 探索 研究
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运用项目教学法实施编程语言教学的教学设计过程 被引量:3
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作者 郝中超 《希望月报(上)》 2007年第10期52-53,共2页
项目教学法符合计算机编程语言的实践性较强的特点,其目的是为了培养学生观察能力、动手能力,提高学生的分析和解决实际问题的能力、小组协作能力等综合素质。本文主要从编程语言教学的教学设计过程、尤其是教学过程的设计角度阐述项目... 项目教学法符合计算机编程语言的实践性较强的特点,其目的是为了培养学生观察能力、动手能力,提高学生的分析和解决实际问题的能力、小组协作能力等综合素质。本文主要从编程语言教学的教学设计过程、尤其是教学过程的设计角度阐述项目教学法在实际教学中的应用。 展开更多
关键词 项目教学法 教学设计 教学过程 评价
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一种改进决策树剪枝算法的研究
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作者 吕伟忠 《微型电脑应用》 2011年第5期62-64,70,共4页
决策树归纳方法的剪枝过程是为了消除最终生成的决策树对训练集的过度适应以及减少结点的数量,但最终生成的决策树依然过于庞大。而有些应用对于决策树的精度要求不是很高。通过对剪枝过程加以优化,使得在牺牲少量精度的同时结点的数量... 决策树归纳方法的剪枝过程是为了消除最终生成的决策树对训练集的过度适应以及减少结点的数量,但最终生成的决策树依然过于庞大。而有些应用对于决策树的精度要求不是很高。通过对剪枝过程加以优化,使得在牺牲少量精度的同时结点的数量大大减少,从而提高生成规则的可理解性。 展开更多
关键词 决策树 剪枝 MDL 分类器 预测精度 C4.5
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