检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机教育 2017年第9期 111-113,119页

作者：李莉南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

针对Web技术课程的教学实际,分析传统课堂教学无法满足多层次学习需求、交互方式单一、难以适应快速变化的课程内容等不足,引入以学生为中心的分布式学习模式,旨在打破课堂教学的时空限制。根据课程特点和分布式学习的基本理念,阐述设... 详细信息

针对Web技术课程的教学实际,分析传统课堂教学无法满足多层次学习需求、交互方式单一、难以适应快速变化的课程内容等不足,引入以学生为中心的分布式学习模式,旨在打破课堂教学的时空限制。根据课程特点和分布式学习的基本理念,阐述设计要点、设计方案和实施过程。

关键词： Web编程分布式学习以学生为中心的教学模式

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互联网环境下课程教学模式的改革与实践——以“计算机通信与网络”为例

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计算机教育 2017年第7期 48-51页

作者：杨庚胡素君李鹏王雪梅南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

分析传统课堂教学与互联网+环境下教学模式的差异性和教学要素,以计算机通信与网络课程为例,探讨互联网+环境下课程教学的资源建设、教学平台建设和教学质量监控与评估,以及教学模式的改革探索和过程实施。

关键词：互联网课程教学教学模式计算机通信与网络

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支持树形访问结构的多权威基于属性的签名方案

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通信学报 2017年第7期38卷 96-104页

作者：莫若马建峰刘西蒙李琦西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071 新加坡管理大学信息系统学院新加坡178902 南京邮电大学计算机学院软件学院江苏南京210046

基于属性的签名能够实现细粒度的访问控制,被认为是云计算环境中一种重要的匿名认证手段。但常见的属性基签名只能通过门限结构提供简单的访问控制,无法应对云环境中的大规模用户属性集。同时,用户属性集由唯一的属性权威管理,增加了属... 详细信息

基于属性的签名能够实现细粒度的访问控制,被认为是云计算环境中一种重要的匿名认证手段。但常见的属性基签名只能通过门限结构提供简单的访问控制,无法应对云环境中的大规模用户属性集。同时,用户属性集由唯一的属性权威管理,增加了属性权威的计算和存储开销,一旦属性权威被攻破,整个系统就会面临崩溃的风险。针对以上问题,提出了一种支持树形访问结构的多权威属性签名方案,可以支持任意形式的与、或和门限结构,提供了更灵活的访问控制。将用户属性集由不同属性权威分类管理,减少开销的同时也降低了系统的风险。此外,在随机预言机模型下证明了方案是给定策略选择消息攻击(SP-CMA)安全的。

关键词：基于属性的签名树形访问结构多属性权威随机预言机模型给定策略选择消息攻击

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基于云计算的SPRINT算法研究

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计算机技术与发展 2017年第3期27卷 108-112页

作者：杨洁黄刚南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

决策树是数据挖掘中非常重要的一种技术,常用来做数据分析和预测。传统的决策树算法在处理海量数据挖掘时,受到CPU和内存的限制,导致算法存在消耗时间过长,容错性差,存储量小的缺点。面对海量数据的处理,云计算在这方面具有非常多的优... 详细信息

决策树是数据挖掘中非常重要的一种技术,常用来做数据分析和预测。传统的决策树算法在处理海量数据挖掘时,受到CPU和内存的限制,导致算法存在消耗时间过长,容错性差,存储量小的缺点。面对海量数据的处理,云计算在这方面具有非常多的优势。针对决策树中优秀的SPRINT算法,首先对SPRINT算法进行了优化,然后为了让优化后的算法更好地应用于云计算,对算法实现了并行化。传统的SPRINT算法在生成决策树时,会发生多值偏向问题,在生成一个节点时,通过计算两层的Gini指数来降低多值偏向的影响。在算法并行化时,通过将数据分发到各个处理器执行,然后进行汇总处理,从而减少算法执行的总时间。实验结果表明:基于云计算平台的SPRINT改进算法具有更好的分类正确率,同时算法的执行速度也得到了明显的提高。

关键词：云计算 MapReduce SPRINT算法 Gini指数

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Web应用程序漏洞检测系统设计

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计算机技术与发展 2017年第9期27卷 101-105页

作者：陈春玲张凡余瀚南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

随着Web技术的普及,Web漏洞对网络安全的威胁越来越大。由于很多网站对用户的输入输出内容过滤不严,导致各大网站中普遍存在跨站脚本漏洞,而现有的Web漏洞检测方案及工具存在着效率低、漏检率高、误报率高等缺陷。为解决上述问题,设计... 详细信息

随着Web技术的普及,Web漏洞对网络安全的威胁越来越大。由于很多网站对用户的输入输出内容过滤不严,导致各大网站中普遍存在跨站脚本漏洞,而现有的Web漏洞检测方案及工具存在着效率低、漏检率高、误报率高等缺陷。为解决上述问题,设计并实现了一种Web应用中的跨站脚本漏洞检测系统。该系统在现有Web漏洞检测工具的基础上,添加了模拟用户登陆功能和验证码识别功能,解决了检测期间需要输入验证码或用户登陆后才可向服务器提交数据的问题,并根据现有Web漏洞检测工具的不足,对系统的网络爬虫、漏洞检测模块进行改进,同时根据XSS Filter过滤规则,构造出更多能够绕过XSS Filter的测试用例。实验结果表明,所构建的系统具有低漏检率、低误报率和较高的效率。

关键词：跨站脚本漏洞 Web应用漏洞检测网络爬虫

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多标签图像的识别分类处理算法

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计算机时代 2017年第10期 9-12页

作者：徐有正黄刚南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

目前卷积神经网络已在单标签图像的识别上得到了高效的应用,而多标签图像的识别需要处理包括尺寸、形状、布局等多个对象,所以单标签图像分类的网络模型架构不能很好地识别出复杂的对象布局和多标签图像场景。文章提出了端到端方式训练... 详细信息

目前卷积神经网络已在单标签图像的识别上得到了高效的应用,而多标签图像的识别需要处理包括尺寸、形状、布局等多个对象,所以单标签图像分类的网络模型架构不能很好地识别出复杂的对象布局和多标签图像场景。文章提出了端到端方式训练的多标签图像识别算法,在对图像进行随机缩放和裁剪后,再进入卷积神经网络,其输出经过池化分类层,筛选出有效区域。同时提出加权、动态的欧式距离损失函数用于神经网络的优化。实验结果显示,该算法有效提高了多标签图像识别的精度。

关键词：多标签图像卷积神经网络图像识别动态损失函数

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基于卷积神经网络的自然场景中数字识别

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计算机技术与发展 2017年第11期27卷 101-105页

作者：周成伟南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

从复杂的图片背景中提取文本信息一直是计算机视觉中的热点与难点问题。近年来,随着卷积神经网络在图像识别研究的突破性进展,传统的人工提取图像特征方式逐渐为深层网络学习特征方式所取代,而应用卷积神经网络(CNN)的场景文本识别方法... 详细信息

从复杂的图片背景中提取文本信息一直是计算机视觉中的热点与难点问题。近年来,随着卷积神经网络在图像识别研究的突破性进展,传统的人工提取图像特征方式逐渐为深层网络学习特征方式所取代,而应用卷积神经网络(CNN)的场景文本识别方法也越来越受到广泛的关注。为此,提出了自然场景下基于卷积网络结构的数字识别改进方法。该方法能够对目标区域进行检测,并进行端到端的数字字符识别训练,数字识别部分提取的特征还可用来初始化目标检测的网络部分,以减少特征的重复提取并提高训练速度。需要处理的图像输入无需固定格式,只需输入原始图像即可,可减少图像预处理过程及其对原始图像数据的不良影响,提高图像识别的精度。基于谷歌街景数据集(SVHN)与MSRA-TD500、ICDAR 2013数据集的数字字符识别验证结果表明,该方法的识别效果优于其他已有的识别方法。

关键词：卷积神经网络自然场景数字识别端到端

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基于语义树与VSM的主题爬取策略研究

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计算机技术与发展 2017年第11期27卷 66-70页

作者：张金倪晓军南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

主题爬虫主要用于解决用户的定制化搜索需求,即在日益增长的网络数据中快速、有效、准确地选取用户关注的主题内容进行爬取。提高爬取特定信息的准确性,需要对网页的内容相关度进行主题相关判断,而主题爬虫关注的核心问题就是相关度计算... 详细信息

主题爬虫主要用于解决用户的定制化搜索需求,即在日益增长的网络数据中快速、有效、准确地选取用户关注的主题内容进行爬取。提高爬取特定信息的准确性,需要对网页的内容相关度进行主题相关判断,而主题爬虫关注的核心问题就是相关度计算,但现有的改进算法大多采用人工智能和机器学习等技术,不仅引起算法复杂度的提高,而且提升效果有限。为此,提出了一种基于语义树与VSM的主题爬取策略,将语义相似度的计算加入到内容相关度计算与链接排序中,并通过对策略中算法细节的改进优化相关度的主题判别。实验结果表明,使用基于语义树与VSM爬取策略的主题爬虫可将爬行路线一直保持在相关度较高的网页链接中,对网页链接进行了相关与不相关的有效分类,显著地提高了爬取的准确率。

关键词：主题爬虫语义树向量空间模型内容相关度链接排序

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一种敏捷的实践教学模式探索

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计算机教育 2017年第10期 117-119页

作者：王娟周剑李洋南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

提出一种基于敏捷开发模式的实践教学框架,分析在实践中采用动态制定实验验收标准、冒泡归并问题反馈、绘制进程统计图等方法保证实践教学质量。

关键词：燃尽图敏捷开发实践教学

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基于密度与最小距离的K-means算法初始中心方法

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计算机技术与发展 2017年第9期27卷 60-63,69页

作者：戚后林顾磊南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

为了克服在传统K-means聚类算法过程中因初始类簇中心的随机性指定所带来的聚类结果波动较大的缺陷,提出了一种基于密度与最小距离作为参数来确定初始类簇中心的算法。该算法根据一定的规则计算数据对象的密度参数,在计算完数据集中每... 详细信息

为了克服在传统K-means聚类算法过程中因初始类簇中心的随机性指定所带来的聚类结果波动较大的缺陷,提出了一种基于密度与最小距离作为参数来确定初始类簇中心的算法。该算法根据一定的规则计算数据对象的密度参数,在计算完数据集中每条数据的单点密度之后,计算每个数据对象与较其密度大的其他数据对象的最小距离,以密度和最小距离作为参数,选取密度和最小距离同时较大的点作为K-means聚类过程的初始类簇中心。实验结果表明,在类簇数目确定的情况下,应用该算法确定的初始K-means类簇中心,在标准的UCI数据集上能够进行K-means聚类,且与随机选择类簇中心和其他使用密度作为参数的算法相比,基于改进后的初始中心方法的K-means聚类算法具有较高的准确率和更快的收敛速度。

关键词： K-means算法类簇中心密度最小距离迭代次数

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