机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展，统计学习在机器学习中占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的重要突破，采用多层神经网络模型，通过大量数据和强大的计算能力来训练模型，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如，在医疗领域，机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像，辅助诊断疾病，预测病情发展趋势，并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域，机器学习模型可以分析金融数据，识别潜在风险，预测股票市场的走势等。 未来，随着传感器技术和计算能力的提升，机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时，随着物联网技术的普及，机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域，机器学习也将实现广泛应用，如智能制造、工艺优化和质量控制等。 总之，机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科，它将持续推动人工智能技术的发展，为人类社会的进步做出重要贡献。

中国海洋大学编译原理期末试题+重点+实验报告及代码+作业答案

在VC++6.0下绘制直线的DDA算法，BERHAM算法，中点算法，绘制圆和椭圆的各种算法，填充的4种算法，裁剪的各种算法，以及贝塞尔曲线的绘制和实时动画。

软件开发设计：PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

计算机病毒与入侵检测是网络安全领域中的重要组成部分，其目的是保护计算机系统免受恶意软件的侵害以及非法访问。在本大作业中，我们将深入探讨IP追踪技术，这是一种用于确定网络活动来源的重要工具。IP追踪能够帮助我们识别并定位潜在的攻击者，对网络安全事件进行调查，甚至预防未来的威胁。 I. IP追踪技术概述 IP追踪技术主要依赖于IP地址，它是互联网上的设备身份标识。通过IP地址，我们可以获取到设备的地理位置信息。尽管IP地址在某些协议层次上是隐藏的，但我们可以通过网络嗅探工具、日志分析等方法获取这些信息。IP追踪技术可用于监控、防御和定位网络活动，比如追踪网络入侵者的位置。 1. 动态与静态IP：根据网络连接类型，IP地址可能是动态分配（如Wi-Fi和拨号连接）或静态分配（如光纤连接、服务器和固定网络）。 2. 获取IP地址：操作系统提供的网络工具，如网络连接状态、路由表和日志记录，可以用来查看已连接或曾经连接过的主机IP。 II. 具体分析与实现 2.1 网页IP追踪：当用户访问网站时，服务器会记录请求的源IP地址。通过查看Web服务器日志，我们可以追踪到用户的浏览行为和IP。 2.2 Email IP追踪：发送电子邮件时，邮件服务器会记录发送者的IP地址。通过检查邮件头信息，可以获取发件人的IP。 2.3 获取QQ好友IP：QQ等即时通讯软件通常不会直接显示好友的IP，但可以通过特殊工具或服务来探测，例如发送带有IP追踪功能的消息。 2.4 从日志查找入侵者IP：安全日志是检测入侵者的重要资源。通过对系统、防火墙和应用程序日志的分析，可以发现异常活动并追溯到对应的IP地址。 III. 对IP地址进行定位 IP地址定位通常借助于IP库或第三方服务，它们将IP地址映射到地理位置，精度可能达到城市级别。然而，由于隐私保护和匿名性需求，直接定位到精确的物理地址并不总是可能的。 IV. 高级IP追踪技术 高级IP追踪可能涉及DNS解析、TCP/IP栈分析、网络取证等复杂技术。这些技术可以帮助追踪隐藏的IP，识别代理服务器和Tor网络的使用者，甚至在多层跳转后还原原始IP。 V. 总结与建议 IP追踪在网络安全中发挥着至关重要的作用，但同时也应尊重用户隐私和遵循法律法规。在实施IP追踪时，应确保目的合法，并采取适当的措施避免误判。此外，持续学习和更新网络安全知识，以应对不断演变的网络威胁。 总的来说，IP追踪技术是一种有效的网络安全工具，它结合了网络监控、数据分析和地理定位，帮助我们理解和应对网络世界中的安全挑战。在大连理工大学的计算机病毒与入侵检测课程中，这样的实践作业有助于提升学生的理论知识和实战技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

基于python和贝叶斯的简单垃圾邮件分类源码(作业).zip

表格布局品味咖啡主题网页设计作品 大学介绍学生个人网页作业模板作业 大学生个人网页设计制作作业9页面作业 带有拼图游戏功能的学生网页设计作业模板成品 地方文化旅游景点介绍学生网页设计制作作业之大理巍山 典雅高贵音乐主题切片表格设计个人网页作品 电视剧介绍学生网页作业设计作品成品 仿网易新闻专题单页面网页设计作品 个人设计摄影作品展示DIV+CSS布局40页网页作品 含视频音乐留言表单相册幻灯片大学生个人主页网页作业 新闻门户类北部湾介绍学生DW网页设计作业作品 学生个人简单表格布局网页作业作品 运动系列NBA篮球主题学生网页设计作业作品 MysteryBook切片设计31页个性网页作品

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！

在本作业中，我们主要探讨了如何配置IntelliJ IDEA环境以及使用Scala和Apache Spark实现PageRank算法。PageRank是Google早期用于网页排名的核心算法，它通过迭代计算每个网页的重要性，从而提供搜索引擎的搜索结果排序。 首先，我们需要搭建一个win10系统上的开发环境，包括安装Scala、Spark和Hadoop。完成环境搭建后，可以通过访问`http://127.0.0.1:4040/jobs/`来监控Spark作业的运行状态，确保环境配置成功。 接着，我们需要配置IntelliJ IDEA，这是一个强大的Java开发集成环境，也支持Scala等其他编程语言。配置IDEA主要包括安装Scala插件，设置Scala SDK，创建新的Scala项目，并配置Spark相关依赖。这样，我们就可以在IDEA中编写、编译和运行Scala代码。 PageRank算法是基于迭代的过程，它涉及到两个关键数据集：links和ranks。links数据集存储了页面之间的链接关系，例如(A, [B, C, D])表示页面A链接到B、C和D。而ranks数据集则记录了每个页面的PageRank值，初始时所有页面的PageRank值都设为1.0。 PageRank算法的主要步骤如下： 1. 初始化：将每个页面的PageRank值设为1.0。 2. 迭代计算：在每一轮迭代中，每个页面会将其PageRank值按照链接数量平均分配给相连的页面。假设页面p的PageRank值为PR(p)，链接数为L(p)，则p会给每个相邻页面贡献PR(p)/L(p)的值。 3. 更新PageRank：每个页面的新PageRank值由0.15的“随机跳跃”因子加上接收到的贡献值的0.85倍计算得出。这个公式保证了即使没有被其他页面链接的页面也能获得一定的PageRank值。 4. 迭代直到收敛：算法会重复上述步骤，通常在10轮迭代后，PageRank值会趋于稳定。 在给出的Scala代码中，我们创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名和主节点，然后创建了SparkContext实例。接着，我们使用Spark的parallelize方法创建了一个links的RDD，表示页面间的链接关系。初始ranks RDD中的PageRank值被设为1.0。接下来的for循环进行PageRank迭代计算，使用join、flatMap、reduceByKey等操作处理数据，最后将计算结果保存到"result"文件夹下。 运行结果会被保存在名为"part-000000"的文件中，这是Spark默认的输出格式，包含了每个页面及其对应的PageRank值。在IDEA环境下，可以直接查看这些输出结果，以便分析和验证PageRank算法的正确性。 总之，本作业涵盖了环境配置、Scala编程以及PageRank算法的实现，提供了从理论到实践的完整体验。通过这个过程，我们可以深入理解分布式计算的基本操作，以及PageRank算法如何评估网页的重要性。

pandas Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档 所使用第三方库介绍：numpy 、pandas、matplotlib、seaborn、wordcloud、sklearn