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    基于實訓(xùn)云平臺的開發(fā)及算法研究

    2021-04-13 19:14:09劉赟
    電腦知識與技術(shù) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:開發(fā)職業(yè)教育算法

    劉赟

    摘要:隨著教育體制的改革,國家對職業(yè)教育的發(fā)展更加重視。為了滿足社會上對職業(yè)技能人才的需求,職業(yè)院校與社會企業(yè)之間建立的共同教育的模式,通過校企合作來為學(xué)生提供更多的實訓(xùn)機(jī)會。基于云技術(shù)開發(fā)的實訓(xùn)云平臺,能夠為職業(yè)教育提供新的教學(xué)方式,通過實訓(xùn)云平臺的開發(fā)與設(shè)計,優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘算法,提高實訓(xùn)管理水平。

    關(guān)鍵詞:職業(yè)教育;實訓(xùn)云平臺;開發(fā);算法

    在職業(yè)教育的實訓(xùn)管理中,需要綜合考慮到院校方面、學(xué)生方面以及企業(yè)方面的需求,在設(shè)計開發(fā)實訓(xùn)云平臺時,要堅持校企教育的實踐性,強化實訓(xùn)信息的統(tǒng)一管理,并以實訓(xùn)云平臺為紐帶,增強職業(yè)院校、學(xué)生以及企業(yè)的溝通,也讓職業(yè)院校能夠更加全面準(zhǔn)確地評估實訓(xùn)效果。

    1基于實訓(xùn)云平臺系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計

    1.1院系管理模塊設(shè)計

    基于實訓(xùn)云平臺的開發(fā),需要在職業(yè)學(xué)校統(tǒng)一管理下,構(gòu)建起有效的運行模式。由于現(xiàn)代職業(yè)教育發(fā)展中,校企合作發(fā)揮著重要的作用,在安排學(xué)生開展實訓(xùn)時,學(xué)校教務(wù)負(fù)責(zé)人,要對整個實訓(xùn)過程進(jìn)行全面的了解和掌握,才能夠更加深入地評價整個實訓(xùn)過程的效果,以便職業(yè)院??梢苑e累實訓(xùn)經(jīng)驗,提高實訓(xùn)管理水平,完善實訓(xùn)管理機(jī)制,為學(xué)生提供積極有效的實訓(xùn)指導(dǎo)[1]。在院系管理模塊設(shè)計中,需要從學(xué)生實訓(xùn)的目標(biāo)以及流程的角度,去安排實訓(xùn)方案,如學(xué)生實訓(xùn)的條件、環(huán)境、壓力以及后續(xù)的合同簽訂等,這些都是院系管理模塊所必須包括的內(nèi)容。

    1.2學(xué)生實訓(xùn)模塊設(shè)計

    1.2.1學(xué)生實訓(xùn)云報名

    實訓(xùn)云平臺的主要服務(wù)對象是職業(yè)院校的學(xué)生,因此在學(xué)生實訓(xùn)模塊設(shè)計中,應(yīng)當(dāng)以學(xué)生需求為核心,從學(xué)生報名到學(xué)生參與實訓(xùn),以及最后的學(xué)生實訓(xùn)成績等方面,要通過詳細(xì)的實訓(xùn)業(yè)務(wù)流程來進(jìn)行說明和指導(dǎo),如讓學(xué)生在實訓(xùn)云平臺上先詳細(xì)查詢并了解企業(yè)的相關(guān)信息,在選擇適當(dāng)?shù)膶嵱?xùn)企業(yè)后,再選擇實訓(xùn)崗位,最后進(jìn)行實訓(xùn)報名及確認(rèn)[2]。

    1.2.2 學(xué)生實訓(xùn)的云平臺管理

    學(xué)生實訓(xùn)模塊設(shè)計,還要綜合考慮到實訓(xùn)報告管理、實訓(xùn)質(zhì)量評估、實訓(xùn)問題交流等內(nèi)容。在實訓(xùn)報告的管理中,應(yīng)當(dāng)能夠為學(xué)生提供實訓(xùn)報告模塊,學(xué)生根據(jù)自身的實訓(xùn)情況,對實訓(xùn)環(huán)節(jié)進(jìn)行闡述,并對實訓(xùn)結(jié)論進(jìn)行總結(jié)。學(xué)生實訓(xùn)模塊中的實訓(xùn)報告,可以在云平臺上進(jìn)行錄入和提交,而實訓(xùn)老師則可以在云平臺上瀏覽學(xué)生的實訓(xùn)報告,并進(jìn)行評價打分,學(xué)生的實訓(xùn)報告以及評分會統(tǒng)一存儲于云平臺中,以便后期對學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)綜合評定[3]。

    1.3信息云公告模塊設(shè)計

    實訓(xùn)云平臺的信息云公告模塊設(shè)計,需要具備及時性,能夠?qū)⒙殬I(yè)院校以及企業(yè)需要發(fā)布的信息,及時準(zhǔn)確地呈現(xiàn)在實訓(xùn)云平臺上,使學(xué)生能夠了解最新的實訓(xùn)信息。在信息云公告發(fā)布前,需要提前創(chuàng)建好信息模板[5]。信息云公告模塊設(shè)計中,應(yīng)當(dāng)能夠提高信息發(fā)布時間的選擇功能,在系統(tǒng)中設(shè)定發(fā)布日期、公告性質(zhì)等,并面向所有的實訓(xùn)參與者。

    2校企合作模式下的實訓(xùn)云平臺功能實現(xiàn)

    2.1實訓(xùn)云平臺服務(wù)器環(huán)境

    校企合作模式下的實訓(xùn)云平臺,需要有一個基于互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)器集群,能夠完成平臺上的邏輯處理指令。根據(jù)實訓(xùn)云平臺服務(wù)器類型,可以分為集群化云服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。云服務(wù)器作為主要的實訓(xùn)信息處理核心,應(yīng)能具有操作系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫的信息調(diào)用能力,并通過代碼解析來完成數(shù)據(jù)處理。

    2.2實訓(xùn)云平臺各功能實現(xiàn)

    2.2.1實訓(xùn)云平臺登錄功能實現(xiàn)

    在實訓(xùn)平臺管理中,擁有登錄權(quán)限的使用者,需要向平臺系統(tǒng)提出登錄申請。登錄申請轉(zhuǎn)化為指令形式后,傳輸至服務(wù)器。服務(wù)器會根據(jù)預(yù)先設(shè)置的參數(shù),對申請進(jìn)行判斷。如果申請信息包含了參數(shù)中沒有的內(nèi)容,那么請求會被拒絕,反之申請會被接受,用戶即可進(jìn)入實訓(xùn)平臺系統(tǒng)。

    2.2.2 實訓(xùn)云平臺信息功能實現(xiàn)

    職業(yè)院校在校企合作中,主要是將企業(yè)所提供的實訓(xùn)崗位信息等,錄入到平臺上以供學(xué)生進(jìn)行選擇,并將學(xué)生的實訓(xùn)信息反映在平臺上。實訓(xùn)云平臺功能實現(xiàn),將建立數(shù)據(jù)信息之間的連接,通過將操作代碼附加在動態(tài)數(shù)據(jù)之上。在實訓(xùn)信息構(gòu)建中,通過系統(tǒng)參數(shù)和查詢對象的對應(yīng)關(guān)系,可以對學(xué)生實訓(xùn)的信息進(jìn)行編輯和存儲。

    3實訓(xùn)云平臺數(shù)據(jù)挖掘的算法優(yōu)化

    3.1實訓(xùn)云平臺數(shù)據(jù)挖掘的作用

    3.1.1 概念描述

    并非對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單枚舉,而是泛化數(shù)據(jù)的一種形式。通過采用準(zhǔn)確的、匯總的及精煉的模式對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述。

    3.1.2關(guān)聯(lián)分析

    通常情況下,數(shù)據(jù)倉庫中各種數(shù)據(jù)都存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系,這些管理常常錯綜復(fù)雜,乃至蘊藏在表層信息之下。通過關(guān)聯(lián)分析發(fā)掘各數(shù)據(jù)間各類隱含的信息,就能夠有效提升數(shù)據(jù)的利用價值。對事務(wù)數(shù)據(jù)庫實施關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時,用戶合理設(shè)置挖掘參數(shù),就可從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)項之間的相關(guān)關(guān)系,從而分析出一些蘊藏的有用信息。

    3.1.3 分類與預(yù)測

    分類目標(biāo)就是建立具有區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫且給予描述的模型,以此對未知對象類進(jìn)行區(qū)分與標(biāo)記。通過分析或者使用訓(xùn)練集建立一個描述,對數(shù)據(jù)或概念進(jìn)行預(yù)先定義,然后采用分類器對未知數(shù)據(jù)類進(jìn)行分析。

    3.2 K-means算法的優(yōu)化

    數(shù)據(jù)挖掘有多種算法方式,主要有K-means、KNN、EM及Naive Bayes等各種算法,在這些算法中,K-means屬于最經(jīng)典更是使用最廣泛的方法。因此,本文選用K-means算法的優(yōu)化進(jìn)行研究具有代表性。

    傳統(tǒng)K-means算法運行過程中,用戶要提前提供出聚類數(shù)目K,通常情況下,需要針對相關(guān)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果及經(jīng)驗,確定一個比較合適的k值,如果先驗經(jīng)驗缺失,可以交叉驗證的方式確定k值。

    待k值個數(shù)確定之后,應(yīng)當(dāng)選擇k個初始化質(zhì)心??紤]到本研究中用到的是啟發(fā)式的方法,因此運行時間及最后的聚類結(jié)果將會受到相關(guān)數(shù)量初始化質(zhì)心具體位置的影響。因此,要對質(zhì)心數(shù)量k的合理性進(jìn)行評估,并且確保相關(guān)質(zhì)心不能過近。

    以傳統(tǒng)的K-Means算法流程來看:

    首先輸入樣本集D={x1,x2,...,xm}D={x1,x2,...,xm},其中最大迭代次數(shù)為N,聚類的簇樹為k,再輸出簇劃分C={C1,C2,...,Ck}C={C1,C2,...,Ck}

    1)在數(shù)據(jù)集D當(dāng)中,隨機(jī)選擇k個樣本,并以其作為初始的k個質(zhì)心向量:{μ1,μ2,...,μk}

    2)對于n=1,2,...,N

    a)將簇劃分C初始化為Ct=φt=1,2,...,k

    b)針對i=1,2,...,m,計算樣本xi與各個質(zhì)心向量μj(j=1,2,...,k)的距離:dij=∥xi?μj∥2/2;將xi標(biāo)記最小的為dij所對應(yīng)的類別λi,此時更新Cλi=Cλi∪{xi}

    c)針對j=1,2,...,m,對Cj當(dāng)中全部樣本點,重新計算新質(zhì)心μj=1/∣cj∣∑x∈cj

    d)在研究當(dāng)中,若發(fā)現(xiàn)所有k個質(zhì)心向量都保持不變,則可以進(jìn)行下一計算環(huán)節(jié)。

    3)輸出簇劃分C={C1,C2,...,Ck}C={C1,C2,...,Ck}

    3.3 優(yōu)化后的elkan K- Means與Mini Batch K-Means算法

    在以往的K-Means算法當(dāng)中,在每個環(huán)節(jié)迭代時,需要對所有樣本點到質(zhì)心間的距離進(jìn)行計算,往往會花費較多的時間和精力。為此,專業(yè)人士致力于尋求更簡便的計算方法,而elkan K-Means算法則是實踐證明比較好用的方法之一,有助于減少冗余的距離計算流程。

    具體來講,elkan K-Means在減少距離計算方面,沖利用了以下兩點三角形性質(zhì):其一,兩邊之和大于等于第三邊;其二,兩邊之差小于第三邊。該性質(zhì)的應(yīng)用,可以有效減少距離的計算流程,達(dá)到簡化計算的目的。其主要規(guī)律及原理如下。

    規(guī)律一,主要是針對一個樣本點x以及兩個質(zhì)心μj1,μj2。在計算研究之前,可以先計算出兩個質(zhì)心的距離:D(j1,j2),在計算期間若發(fā)現(xiàn)2D(x,j1)≤D(j1,j2),便可以分析出以下結(jié)論:D(x,j1)≤D(x,j2)。為此,無須再對 D(x,j2)進(jìn)行計算,減少了計算步驟。

    規(guī)律二,主要是針對一個樣本點x以及兩個質(zhì)心μj1,μj2。通過計算可與得出D(x,j2)≥max{0,D(x,j1)?D(j1,j2)},而該規(guī)律是從三角形任意一邊大于等于其他兩邊之差這一性質(zhì)中得出的。

    根據(jù)以上兩個重要規(guī)律,通過優(yōu)化后的elkan K-Means迭代速度顯然有明顯提升。

    顯然,傳統(tǒng)K-Means算法在應(yīng)用過程當(dāng)中,計劃計算所有的樣本點到質(zhì)心的距離時如果發(fā)現(xiàn)樣本量過大,尤其是達(dá)到10萬級以上時,顯然傳統(tǒng)的K-Means算法費時費力,同時elkan K-Means優(yōu)化之后也無法保證效率。而在如今大數(shù)據(jù)時代當(dāng)中,出現(xiàn)這種情況的概率更大,所以Mini Batch K-Means的應(yīng)用十分有必要。

    Mini Batch K-Means研究并應(yīng)用了Mini Batch(分批處理)法,來計算數(shù)據(jù)點之間的距離。Mini Batch的突出優(yōu)勢在于計算過程中不必調(diào)用全部的數(shù)據(jù)樣本,可以根據(jù)實際情況和需求,從多種樣本中抽取一部分,以此作為類型代表,開展進(jìn)行計算。這樣一來,得益于較少的計算樣本量,可以有效減少系統(tǒng)運行壓力,但是該方法的缺陷在于會降低準(zhǔn)確度。

    返回x與離得最近的中心的歐式距離,可以運用梯度下降法收斂到局部最優(yōu)值,同時為了提升計算準(zhǔn)確度,通??梢远噙\行幾次Mini Batch K-Means算法,以此來通過多次隨機(jī)采樣得到多種聚類簇,再對其進(jìn)行研究分析,確定最佳聚類簇。

    在實訓(xùn)云平臺評測過程中,采用K-means算法主要是應(yīng)用其聚類分析特征,先確定好初始中心,然后把學(xué)生評測數(shù)據(jù)和初始數(shù)據(jù)實行核對,通過這種核對來分析教師行為,分析這些行為是否可以提高學(xué)生滿意度。

    4結(jié)束語

    校企合作的學(xué)生實訓(xùn)云平臺開發(fā)與設(shè)計,是依托于云計算技術(shù)的一種新型職業(yè)教育模式。在實訓(xùn)系統(tǒng)的設(shè)計中,需要綜合院系管理模塊設(shè)計、學(xué)生實訓(xùn)模塊設(shè)計、企業(yè)信息管理設(shè)計、信息云公告模塊設(shè)計等,以便使實訓(xùn)系統(tǒng)滿足職業(yè)教育的需要。由于實訓(xùn)云平臺的功能復(fù)雜,為了更好地實現(xiàn)各種功能,需要對服務(wù)器以及數(shù)據(jù)庫的性能進(jìn)行有效實現(xiàn),以使實訓(xùn)云平臺成為校企合作的職業(yè)教育媒介。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 鄭闊,李長青,薄志毅,等.結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)與云技術(shù)的測繪實訓(xùn)管理平臺設(shè)計與實現(xiàn)[J].測繪通報,2019(1):132-137.

    [2] 王東云.“互聯(lián)網(wǎng)+”在職業(yè)教育教學(xué)、實訓(xùn)、管理、服務(wù)方面應(yīng)用的調(diào)查研究——以天津市信息工程學(xué)校為例[J].天津職業(yè)院校聯(lián)合學(xué)報,2018,20(12):89-94.

    [3] 鄭義海,馮澤,余思東,等.室內(nèi)設(shè)計信息化過程中虛擬仿真教學(xué)實訓(xùn)管理網(wǎng)絡(luò)軟件難點解析[J].文化創(chuàng)新比較研究,2018,2(28):84-85.

    [4] 冀鋼.基于Strust2+Hibernate+Spring框架的生產(chǎn)性實訓(xùn)平臺的開發(fā)與應(yīng)用[J].科技視界,2017(15):92-95.

    [5] 何理瑞,王建軍,桑迎平.基于生命周期的應(yīng)用型本科院校實訓(xùn)管理平臺建設(shè)[J].浙江水利水電學(xué)院學(xué)報,2016,28(5):88-90.

    【通聯(lián)編輯:光文玲】

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