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浅谈QoE的研究方法

所以我们看到,现在有关用户体验质量评估方法研究无一例外都采用了伪主观评价法。 在这里的难点则是使用什么样的方法建立QoE和QoS的映射关系,现有的研究方法中大多采用了层次分析法(AHP)。 在比较同层诸因素的相对重要性时,要根据各层次特点采用不同的方法,例如调查问卷统计方法、专家评判方法或设计专用算法进行评判。 除层次分析法外,也有学者指出可以使用机器学习的方法来确立映射关系,并认为这种方法更加客观高效,但是稍显复杂,故暂时不予考虑。 同时我们也看到,诸多的研究方法都专注于网络性能指标这样的客观值,反而忽略了更容易评定的主观因素,而主观因素与客观因素的权重分配也没有提到。

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Android流量监控方法研究

1、常用的测试流量方法: (1)使用wireshark进行抓包: Wireshark(前称Ethereal)是一个网络封包分析软件。 同时据我所知wireshark无法通过命令行来获取某些数据包的流量统计(如果哪位同仁知道怎么处理希望能告诉我J) (2)通过已有的工具,比如手机管家、360手机卫士或其他统计工具 使用现场工具是最为简便的方法 其实,TrafficStats类本身也是读取Linux提供的文件对象系统类型的文本进行解析,其中有的方法也是读取别的文件。 TrafficStats类中,提供了多种静态方法,比如getMobileRxByte()可以直接调用获取通过Mobile连接收到的字节总数,getUidRxBytes()返回的是某个进程流量数据,这两个函数返回值均为

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    ALV面向对象方法研究:实现方法(一)

    目前实现ALV的形式报表主要有2种:调用函数REUSE_ALV_GRID_DISPLAY和用面向对象的方法实现。前一种比较普遍,不过性能好像不太高,如果查询语句写得不太精妙,很容易出现卡的情况。 现在着重介绍第二种方法

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    ALV面向对象方法研究:添加双击方法(二)

    本文讲解如何添加双击的方法。       * 定义事件属性跟方法 CLASS LCL_EVENT_RECEIVER DEFINITION. PUBLIC SECTION. METHODS: * 双击方法 HANDLE_DOUBLE_CLICK FOR EVENT DOUBLE_CLICK OF CL_GUI_ALV_GRID IMPORTING LCL_EVENT_RECEIVER IMPLEMENTATION *----------------------------------------------------------------------* * * 双击方法实现

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    文本特征提取方法研究

    这个方法是基于这样一个假设,即出现频率小的词对过滤的影响也较小。但是在信息检索的研究中认为,有时频率小的词含有更多的信息。因此,在特征选择的过程中不宜简单地根据词频大幅度删词。 但是bigram切分方法在处理20%左右的中文多字词时,往往产生语义和语序方面的偏差。而对于专业研究领域,多字词常常是文本的核心特征,处理错误会导致较大的负面影响。 因此,在评估函数选择问题上,提高对域外类别文本的区分度是十分重要的研究课题。 因此,理想的自动主题提取模型应当将两种方法相结合。应当将语义分析融入统计算法,基本的方法仍然是“统计-抽取”模型,因为这一技术已经相对成熟并拥有丰富的研究成果。 但是字、词、短语更多体现的是文档的词汇信息,而不是它的语义信息,因而无法准确表达文档的内容;大多数关于文本特征提取的研究方法只偏重考虑特征发生的概率和所处的位置,而缺乏语义方面的分析;向量空间模型最基本的假设是各个分量间正交

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    ant design源码分析 1 研究方法

    我会根据 使用文档 一个个组件的去研究。从小到大,从简单到复杂。 需要注意的是: 很多组件是基于 基础组件 构造的,我不会对基础组件做深入研究

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    利用PUT方式上传文件的方法研究

    虽然没有POST方法使用广泛,但是PUT方法却是向服务器上传文件最有效率的方法。 而PUT方法则允许你通过与服务器建立的socket链接传递文件的内容,而不附带其他的信息。 > 这个脚本,使用PHP手册中的接收PUT方式的方法,详细的使用,GOOGLE的时候,并没有找到很多,所以可能对于错误情况,考虑的也不是很全面,如果有使用过这个方法的欢迎和我讨论。

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    研究人员发明“完美”数据外泄方法

    来自以色列SafeBreach公司的研究人员对隐蔽数据外泄方法进行了广泛的分析,并且发明了他们心目中“完美” 的方法。 SafeBreach的研究人员从2015年就开始寻找高度安全的组织中窃取少量机密信息的完美方法。 完美方法的要求和条件 上周在阿姆斯特丹举行的HITB大会上,SafeBreach公司CTO、联合创始人ItzikKotler和公司安全研究副总裁AmitKlein向大家展示了完美的数据外泄方法和其中的因素 几乎完美的数据外泄 过去几年,研究人员描述了几种可以被用来泄露几比特(bits)数据而不会引起注意的方法。这些方法只对小规模数据有效,比如密码或者加密密钥,因为他们要想传输一个字符就要用到8比特。 这种方法还十分高效,因为它只是用了常规的web流量,不需要额外的软件,网络监控系统也不会发现任何可疑情况。 虽然这应该是完美的数据泄漏方法 ,但研究人员称,还有一些其他因素需要考虑。

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    常见android app加固厂商脱壳方法研究

    目录简述(脱壳前学习的知识、壳的历史、脱壳方法) 第一代壳 第二代壳 第三代壳 第N代壳 简述Apk文件结构Dex文件结构壳史壳的识别Apk文件结构 ? Dex文件结构 ?

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    一项针对学习方法研究

    研究了哪些学习方法,各自策略和目的是什么? 测试。自测或练习。 分散练习。少量多次地练习。 混合练习。从一开始就用不同类别的问题来学习。 多问 Why 和 How。 哪些学习方法比较有效? 测试。 不只是学完知识之后的考试。测试可以立刻执行:比如阅读完一段文字之后,遮住文字,问自己刚刚那一段讲了什么,用回忆的方式来加深记忆与理解更有效。 研究表明,即使花同样的时间,分散练习的效果也远好于集中练习。但集中练习会有一种幻觉,感觉好像在短时间内学到了很多,而事实上忘得也会非常快。 混合练习。 但是提问的方式不是简单的总结或者转述(当然,总结和转述也是很好的学习方法。)而应该问内容之外的事情,比如这个概念对我来说意味着什么,作者为什么要提这部分内容。 哪些学习方法其实并没有想象中的有效? 重读。单独地重新读一遍教材或者笔记并不能有效地帮助学习。辅助以其他策略比如回忆和练习,会更好。 划重点。

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    【陆勤学习】文本特征提取方法研究

    这个方法是基于这样一个假设,即出现频率小的词对过滤的影响也较小。但是在信息检索的研究中认为,有时频率小的词含有更多的信息。因此,在特征选择的过程中不宜简单地根据词频大幅度删词。 但是bigram切分方法在处理20%左右的中文多字词时,往往产生语义和语序方面的偏差。而对于专业研究领域,多字词常常是文本的核心特征,处理错误会导致较大的负面影响。 因此,在评估函数选择问题上,提高对域外类别文本的区分度是十分重要的研究课题。 因此,理想的自动主题提取模型应当将两种方法相结合。应当将语义分析融入统计算法,基本的方法仍然是“统计-抽取”模型,因为这一技术已经相对成熟并拥有丰富的研究成果。 但是字、词、短语更多体现的是文档的词汇信息,而不是它的语义信息,因而无法准确表达文档的内容;大多数关于文本特征提取的研究方法只偏重考虑特征发生的概率和所处的位置,而缺乏语义方面的分析;向量空间模型最基本的假设是各个分量间正交

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    安全研究 | 多种方式利用HTTP PUT方法漏洞

    今天分享的文章是对HTTP PUT方法开启漏洞的多种应用讲析,在实战场景中,首先我们要确定目标网站是否启用了HTTP PUT方法,如果启用的话,我们就可以结合多种利用工具和相关方法,向目标网站上传Meterpreter HTTP PUT方法介绍 HTTP PUT方法最早目的用于文件管理操作,可以对网站服务器中的文件实现更改删除的更新操作,该方法往往可以导致各种文件上传漏洞,造成严重的网站攻击事件。 在实际运用中,若必须启用该方法,则需要对该方法涉及的相关文件资源做好严格的访问权限控制。 从探测结果可知,目标机器启用了HTTP PUT方法,那接下来,我们就考虑用多种方法向该目标机器中上传恶意PHP文件,实现进一步渗透控制。 方法,以及相应的请求内容和请求体构造。

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    研究学习Kotlin的一些方法

    虽然Kotlin使用简单快捷,然而由于自己的深入研究的习惯导致每接触到Kotlin的新功能,就马不停蹄的研究它的本质,这里总结一下关于如何研究Kotlin的一些方法来快速研究掌握Kotlin。 也是具有参考和研究价值的。 实践方法有哪些 利用Kotlin插件 利用kotlinc,javap等工具 一些实践 Null Safe Operator实现原理 在Java中,我们经常会遇到空指针的问题,Kotlin特意增加了一个空指针安全操作符 如果字节码没有看懂的话,可以尝试反编译成Java代码来详细研究。 Lambda表达式研究 除此之外,Kotlin也是支持了Lambda表达式的。 ,请参考这篇文章深入探索Java 8 Lambda表达式 除此之外,我们还可以利用上面的方法研究如下Kotlin的特性 lazy初始化 when表达式 方法引用 关于Kotlin的研究方法目前就是这些

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    压缩友好型社区检测方法的实证研究

    在许多压缩图的技术中,一种典型的方法是在图中找到类小团体的穴居人或传统社区,并对这些小团体进行编码来压缩图。 另一方面,另一种方法是将图视为连接辐条的集线器的集合,并利用它来排列节点,从而使得到的图的邻接矩阵能够更有效地压缩。我们对这两种方法进行了实证比较,表明两种方法都能在有利的条件下取得良好的效果。 压缩友好型社区检测方法的实证研究.pdf

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    直线一级倒立摆控制方法研究

    分享一下以前在校做的一个课题-直线一级倒立摆控制方法研究。 1 研究背景 倒立摆是一个开环不稳定的强非线性系统,其控制策略与杂技运动员顶杆平衡表演的技巧有异曲同工之处,目的在于使得摆杆处于临界稳定状态,是进行控制理论研究的典型实验平台。 20世纪50年代,麻省理工学院的控制论专家根据火箭助推器原理设计出了第一套倒立摆实验设备,开启了最初的相关研究工作。 但是在使用该方法时,最优控制的效果取决于加权阵Q和R的选取。 从上述图中可以发现,Q矩阵中,增加Q11、Q33,系统响应时间有明显改善,稳定时间和上升时间变短,并且使摆杆的角度变化减少。 倒立摆系统建模与控制方法研究[D].河南大学,2013. [3]刘文秀,郭伟,余波年. 倒立摆状态反馈极点配置与LQR控制Matlab实现[J].

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    研究一下未知参数的方法

    最近要写一个小方法让组装字符串为一个数组进行下一步的传递,直接写进数组会因为可能数组为空决定写一个多参数的方法 判断就在里面进行判断 对于之前写过测试,但是只记得VA开头,今天再次看一下。

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    类目场馆建设设计方法-交互研究思路总结

    1.3 数据分析 对于数据的收集和研究,我们可以从中提取有用信息和形成结论,在馆区的建设或改版中帮助我们做出判断,以便采取适当的交互规划 分析方向: ? 案例讲解: ?

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    研究人员找到“绑架”神经网络的方法

    【概要】谷歌的研究人员找到了一种方法,可以“绑架”神经网络,迫使它去完成计划之外的任务。 现有的计算机视觉算法并不完美。 谷歌的研究人员在Arxiv.org发表了一篇题为“神经网络的对抗性重编程”的论文,描述了一种能够对机器学习系统进行重新编程的对抗性方法。 科学家在六种模型中测试了该方法研究人员写道:“对抗性程序也可以被用做一种新方法,以实施更传统的计算机黑客行为。 尽管如此,研究人员写道,“未来应该调查如何解决对抗性编程的性质和局限性,以及防范的可能方法。”

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