简介：随着多媒体技术的发展，优酷等HTTP视频业务占据越来越大的网络流量。对HTTP视频业务进行有效分类以保证其QoS已成为必要。然而大多数HTFP视频业务以浏览器为客户端，通过端口号难以将HTTP视频业务和其他Web业务区分开来。本文采用机器学习方法对HTTP视频业务进行区分，通过采用流组特征使得识别准确率提高了12％，并对三种机器学习

简介：信息化时代的到来以及物联网的出现，大学生的生活与学习发生了巨大变化，高校思想政治教育面临新的挑战。传统的思想政治教育实效性较差，而物联网技术为思想政治教育提供了一个新的视野。应积极利用物联网最新技术，构建一个应用更加广泛的校园物联网，突破传统的教学管理模式，促进思想政治教育教学手段智能化、大学生学习方式多样化以及学习环境人性化氰

简介：一个好的核函数能提升机器学习模型的有效性,但核函数的选择并不容易,其与问题背景密切相关,且依赖于领域知识和经验。核学习是一种通过训练数据集寻找最优核函数的机器学习方法,能通过有监督学习的方式寻找到一组基核函数的最优加权组合。考虑到训练数据集获取标签的代价,提出一种基于标签传播的半监督核学习方法,该方法能够同时利用有标签数据和无标签数据进行核学习,通过半监督学习中被广泛使用的标签传播方法结合和谐函数获得数据集统一的标签分布。在UCI数据集上对提出的算法进行性能评估,结果表明该方法是有效的。

简介：中职《图形图像photoshop》网络课程学习网站，可以向学生提供大量的优质学习资源以及协作学习交流工具；也可以协助教师开展分层教学，是计算机专业课与现代信息技术的良好结合与运用，设计与建设科学、合理、有效的学习网站，对中职《图形图像photoshop》课程有着重要意义。

简介：本文利用跟踪学习检测（Tracking-Learning-Detection,TLD）算法能够对目标进行长期的持续跟踪的优点,对动态图像序列中的目标进行跟踪。采用了目标被遮挡这种困难情形的图像数据库进行了实验。通过对数据库中的可见光、红外和加权平均融合图像序列的目标跟踪,结果表明,TLD能够对目标进行持续跟踪,即使在可见光下跟踪失效也能够通过红外图像的弥补,从而使跟踪效果达到预期的要求。