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1.
高速网络内容检测与过滤依赖于快速多模式匹配算法按预先定义的模式集对分组的任意位置内容进行匹配。模式集往往有成千上万条,长短不一且十分复杂。多模式匹配算法对存贮器的访问速度很敏感,算法的好坏往往成为系统的性能瓶颈。另外,新的攻击层出不穷导致模式内容不断变化,如何在检测的同时有效地更新模式集合对网络安全设备在不停机检测条件下实现规则的升级与更新尤其重要。针对上述问题,提出了一种松散耦合的双通道线速动态内容检测方法,快速通道利用可动态查询的并行Counting Bloom filter引擎过滤网络分组。过滤出的嫌疑分组送慢速通道利用高效动态模式匹配算法一步准确鉴别和分析,从而避免对正常分组的阻碍达到线速检测。基于程序局部性原理,采用了额定长度前缀的方法实现了对长模式的可扩展性。分析与模拟试验表明,检测方法具有较高的吞吐性能,可以实现线速动态深度分组检测,同时减少了硬件资源开销,提高了可扩展性。  相似文献   
2.
提出了基于局部供求平衡的数据缓存模型,并利用分布式一致性算法实现了模型的分布式求解.实验表明,在适当的邻居选择机制配合下,该模型能够有效提升P2P流媒体系统的播放性能,减少区域间的网络流量.  相似文献   
3.
五年一贯制的英语教学存在着"费时低效"、"重复教学",教学效果差,中专和大专英语教学不连贯等问题。而要解决这些问题,提高英语教学效益,加强中专、大专的英语教学连贯性,就应完善课程设置、改革英语教学模式、加强师资培训。  相似文献   
4.
记者与作家作为两种都以写作为主的职业,有着千丝万缕的联系。本文试从海明威的记者经历与文学成就进行考察,探究记者工作对文学创作的影响。海明威从记者开始走出文学创作的第一步,记者生涯构成了他文学世界中不可或缺的生命体验,而且为他形成独特文风奠定了基石。是记者工作使他拥有比别人更多的机会走进战场那个特殊的世界,也是新闻写作的特殊要求使他形成了独特的“电报体”风格。这也许是他自己都未能察觉到的。无可否认的是,海明威成长为优秀作家与他的记者生涯是休戚相关的。  相似文献   
5.
物理是一门以实验、观察为基础的学科。创设物理情景,是有效提高教学效果的手段。论文将主要从五个方面阐述创设物理情景在教学中的妙用:用生活中的物理现象、小故事设置情景,培养学生的学习兴趣;设计问题情景,激发学生的求知欲望;用实验再现物理情景,提高学生分析、解决问题的能力;巧用模拟情景。增强学生的记忆力;灵活运用多媒体,发展学生的非智力因素。  相似文献   
6.
提出了多租户系统的构架模型,给出了基于多租户构架的精品课程网站系统的设计方案,重点介绍了功能配置、页面自定义、消息驱动等机制的设计.针对多租户系统的海量访问需求,阐述了数据缓存、读写分离、数据库水平分割等系统优化设计.最后,通过原型系统的运行,验证了方案的可行性和有效性.  相似文献   
7.
分析了B2C交易中协商主体和协商过程的特点,基于带优先级的模糊约束理论为买方协商主体建立了认知模型,能够根据买方主观需求的满足程度和主观忍受程度,综合评估买方的偏好,由此出发设计双方协商策略和协商交互流程,建立了B2C交易自动协商模型,并论证其模型的优越性.  相似文献   
8.
为解决网络攻击流量检测中使用的有监督学习方法严重依赖标签数据规模的问题,针对一种少样本且不均衡的攻击流量检测场景,即训练数据仅包含少量蜜罐捕获的攻击流量且无正常流量,设计了一个攻击流量检测系统,并构建了基于孪生网络和深度学习卷积神经网络(CNN)的网络攻击流量检测模型(CNN-Siamese),以实现少样本且不均衡的攻...  相似文献   
9.
从动物比喻入手,在风俗习惯、文化传统、地域环境和寓言故事四个方面说明文化差异导致语言理解的误差,并指出翻译的最终目的是达到文化交流。  相似文献   
10.
一种基于Bloom Filter的正则表达式集合快速搜索算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
正则表达式搜索算法的性能与从非确定性有限状态自动机(NFA)的初始状态到终止状态的最短路径Lmin成正比,与正则表达式所表达的语言的前缀集合Pref(RE)成反比,而一般情况下Pref(RE)较大,确定Pref(RE)中的元素在目标文本中的出现位置比较困难.文中提出了一种基于Bloom Filter的正则表达式集合搜索算法,此算法利用Bloom Filter集合查询时间与集合大小无关的特点,可以快速准备定位Pref(RE)的出现位置,使得搜索速度不受Pref(RE)的影响,如果采用多个Bloom Filter并行,还可以间接增大Lmin.分析与测试结果表明,该算法较大地加快了正则表达式的搜索速度,对于正则表达式集合,算法性能改善尤其明显,在Lmin较长、Pref(RE)较大时,搜索速度可以提高数倍至数十倍,适合大规模的多正则表达式的快速搜索.  相似文献   
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