提高专业学位研究生就业质量的方法与途径研究

随着专业学位研究生招生规模的扩大,研究生就业问题受到社会各界越来越多的关注,如何提升研究生就业竞争力促进更好就业,是亟待解决的问题.通过探讨研究生就业方面存在的问题,从社会、学校和研究生自身3个方面给出了提高专业学位研究生就业质量的方法.

2013年以来中国—东盟命运共同体研究综述

命运共同体是人类社会一直追求的价值理念。经过不同学科、不同时代背景的学者的研究和发展,命运共同体的内容更加充实,并逐渐成为人们的未来愿景和生活实践。2013年10月,中国国家主席习近平在印度尼西亚国会发表演讲,首次提出中国—东盟命运共同体倡议。三年来,国内外学者对这一倡议进行了广泛、深入的研究。综合分析近三年来国内外学者对这一课题的研究成果,有助于我们进一步加深对这一课题的认识,推动中国—东盟命运共同体的研究和发展。

“互联网+”视角下纺织服装企业网络营销SWOT分析

互联网经济是信息网络化时代产生的一种崭新的经济现象。其经济主体的生产、交换、分配、消费等经济活动,都越来越多地依赖信息网络。"互联网+"已然成为了一种趋势,其概念已经在各行业中得到广泛推广。网络营销作为一种新的营销方法和经营理念已经被服装领域所接受并迅速应用到服装营销实践中。本文主要对"互联网+"视角下的纺织服装企业营销进行了SWOT分析。

加强学科竞赛管理 促进创新人才培养

学科竞赛能够检验大学生的专业综合能力,是培养大学生学生创新能力的重要载体,针对在培养学生科技创新能力过程中存在的问题,提出以学科竞赛为突破,规范学科竞赛管理,搭建学科竞赛平台,完善学科竞赛体系,加强竞赛团队建设,进一步提高创新人才培养质量。

基于主题网络爬虫的服装信息采集

随着大数据技术的快速发展,许多"沉睡"的数据得以利用,然而数据的来源则是关键之处,以前获取数据的方法已不能满足需求,利用python网络爬虫对京东商城的羽绒服信息(商品编号、主要材质、填充物、含绒量和充绒量)进行爬取,并存入到MongoDB数据库中,用来做服装信息分析的数据源。

基于计算思维的数据结构课程教学改革探索与实践

针对教育信息化的新形势,分析数据结构课程教学现状,讨论计算思维与数据结构的关系,利用MOOC资源开展混合教学模式的方案,对基于计算思维的数据结构课程MOOC教学模式进行深入探讨。

基于k-means聚类算法和决策树算法的服装版型款式数据挖掘

随着现在服装版型的日益多样化,版型数据量越来越大,传统的数据分析方法已经不能满足当前对服装版型款式分析的需要。为全面分析服装版型款式数据,采用用K-means聚类算法对其进行分析,通过对服装版型款式数据进行分类,分析每个类别的服装款式特征,找出各版型款式之间的关系,然后再通过应用决策树算法对服装版型款式的流行度进行预测,可为纺织服装企业生产提供决策参考。