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第一部分实验目的本实验利用本学期的web基础知识和数据库知识综合运用实现一个关于聊天室的功能，提升自己设计一个动态网站的能力，综合巡礼课程教授的web技术处理实际问题的能力并且为今后的工作积累经验实验内容　创建一个动态网站，实现聊天室的功能，应具备链接数据库，实现增删查改，和使用相应控件的能力。
实验设备

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题，提出将具有全局寻优的萤火虫算法，结合BP算法共同训练神经网络。
在本质上，萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练，避开局部极值点，得到优化后的神经网络初始权值后，利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。
轴承毛病实验表明，萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升，毛病识别率最高达到99.47%。

-在原始BES算法的基础上添加了两种改进策略-改进1：将原先固定的控制因子变为自顺应控制因子，从而平衡算法前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力-改进2：采用折射反向学习机制增加寻找到最优解的概率，提升算法的求解精度和收敛速度-仿真图中包含改进后的IBES算法与原始BES算法的比较-包含23种测试函数

（1）尽可能对系统更新最新补丁，降低漏洞利用风险（2）采取合适的安全域划分，配置防火墙，入侵检测和防备系统，减缓攻击（3）采用分布式网络，负载均衡，提升系统

《算法谜题》是一本经典算法谜题的合集。
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为预测某条微博的具体转发者，在微博是否会被转发的研究基础上，提出了基于社交网络拓扑结构、用户行为及用户间关联三个层面的逻辑回归分类算法，并针对该算法进行真实数据集检测。
实验结果表明，该预测算法与未考虑网络拓扑结构的算法相比功能显著提升，为实现社交媒体信息传播轨迹精准预测打下了重要基础。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。