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搜索结果: 1-15 共查到知识库 数据结构相关记录434条 . 查询时间(2.172 秒)
“数据结构”是计算机专业一门重要的专业技术基础课程。本课程较系统地介绍了软件设计中常用的数据结构以及相应的存储结构和实现算法;介绍了常用的多种查找和排序技术,并对其性能进行分析和比较,内容非常丰富。本课程的学习将为后续课程的学习以及软件设计水平的提高打下良好的基础,数据结构课程是计算机专业的一门核心的关键性课程。
现实世界中存在很多目标函数的计算非常昂贵,甚至目标函数难以建模的复杂优化问题.常规优化方法在解决此类问题时要么无从入手,要么效率低下.离线数据驱动的进化优化方法不需对真实目标函数进行评估,跳出了传统优化方法的固铚,极大推动了昂贵优化问题和不可建模优化问题的求解.但离线数据驱动进化优化的效果严重依赖于所采用代理模型的质量.为提升离线数据驱动进化优化的性能,提出了一个基于剪枝堆栈泛化(Stacked ...
针对大数据应用中用户共享数据的访问控制由半可信云服务商实施所带来的隐私泄露、策略和访问日志易被篡改等问题,提出一种基于区块链的策略隐藏大数据访问控制方法(A policy-hidden big data access control method based on blockchain,PHAC).该方法采用区块链技术实施访问控制以减少对服务商的信任依赖,引入属性基加密(Attribute-bas...
为推进我国科学数据管理政策体系的完善和政策内容的深化细化,有必要对国内外科学数据管理政策的发展状况进行全面调研、比较和分析。本文从政策发展视角出发,借鉴数据生命周期理论和政策要素理论,构建科学数据管理政策分析框架,采用统计描述、定量主题分析与定性内容分析方法,从政策发展历程、政策利益相关者责任、政策主题相似度及关键内容要素等方面对美国、英国、澳大利亚和中国的181份科学数据管理政策进行分析与比较。
高性能计算与大数据处理团队的主要研究方向是高性能计算、大数据处理与分析,智能硬件与边缘计算、网络与云计算、嵌入式与物联网应用方向的研究工作,现有教师10人,其中教授3人,副教授5人,讲师1人,特别资助类博士后1人,包括泰山学者特聘教授1人,齐鲁青年学者1人。近几年来,团队师生已在IEEE TPDS、Bioinformatics、TC、TOS、TCAD、TECS、TMC,TDSC,Ubicomp,T...
《大数据与中国历史研究》由华中师范大学人文社会科学高等研究院和历史文化学院共同主办。自2013年开始,华中师范大学与香港科技大学开始在大数据历史研究以及人才培养方面进行合作,在专业课程设置方面,大数据历史专业开设了诸多较有特色的专业课程,其中“大数据与中国历史”系列讲座系高等研究院、历史文化学院共同举办,邀请在量化历史研究、数字人文研究方面素有专长的资深教授、新锐青年学者做专题讲座,本书即部分学者...
针对Hyperledger Fabric使用固定背书节点处理交易所带来的安全风险和性能瓶颈问题,提出了一种非交互、可验证的随机化背书节点优化方案.基于“背书−排序−验证”的Hyperledger fabric共识模型,引入背书节点候选集,使用可验证随机函数随机抽取背书节点进行交易背书,实现了背书节点的非交互式可验证随机选取和背书过程的并行处理.分析和实验表明,优化后的共识机...
数据科学经历了近50年的发展与变革,对知识创新和社会进步产生了深远的影响。现阶段对数据科学的研究,除应探讨数据科学的内涵和外延之外,还需要回答一系列深层次的问题:数据科学的核心理论和代表性实践是什么,它们是如何演化而来的,仍存在的问题和挑战是什么,未来的发展趋势是什么。为此,本文从核心理论和典型实践两个维度,将数据科学的发展历程划分为萌芽期、快速发展期和逐步成熟期三个阶段并进行总结分析。

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