【摘 要】
：
毕业生就业质量是学校专业教学实施效果的最终考核,从麦可思公司对某高职学校2016届～2020届毕业生的就业质量年度报告中梳理出与计算机专业相关的数据,从升学率、毕业生收入和专业满意度等方面做横向和纵向的比较,从而了解该校计算机专业的发展情况,数据显示各项主要指标中,计算机专业的评分值一般高于学校的平均值.
【机 构】
：
苏州市职业大学计算机工程学院,江苏苏州215104
论文部分内容阅读
毕业生就业质量是学校专业教学实施效果的最终考核,从麦可思公司对某高职学校2016届～2020届毕业生的就业质量年度报告中梳理出与计算机专业相关的数据,从升学率、毕业生收入和专业满意度等方面做横向和纵向的比较,从而了解该校计算机专业的发展情况,数据显示各项主要指标中,计算机专业的评分值一般高于学校的平均值.
其他文献
针对现存的大学生综合体质评价模型在不均衡数据集下泛化能力受限问题,提出了一种基于三层数据挖掘和遗传算法的体质评价模型.从身体形态、身体素质和身体机能三个方面出发,构建了包含八个测量指标的学生体质评价指标体系.依照评价指标采集相关数据,利用数据挖掘技术中的K-means、Apriori和ACI构建三层数据挖掘结构,基于遗传算法优化过程对指标数据进行训练,输出学生体质评价结果.与近年来在体质预测研究中相对优异的3个模型作为基准模型进行对比,实验结果表明,该模型能够有效地提高泛化能力,宏F1、准确率分别达到81
微信小程序是依靠微信这个社交平台应运而生的一种不需要安装、直接使用的一种开发工具,用户只需在微信平台扫描二维码或者搜索名称就可以打开应用.微信小程序开发简单,操作方便,同时因具有广大的用户基数,这也让开发者们和用户都感觉到方便快捷、实现共赢.而私人定制旅游攻略平台是一种基于微信小程序的从旅游行业的发展以及当今人们的精神需求出发的小程序开发设计,用户不但可以通过输入关键字获取想要去的景点的图片、介绍,浏览景点周边的餐厅酒店,而且根据选择的景点,平台通过算法来为用户规划出一条距离与顺序最优的路线.开发基于微信
随着电影行业的日益发展,电影院每天会产生大量的数据,数据管理是电影院管理系统中十分重要的部分,数据库是存储数据和处理数据的必要工具.电影院管理组织庞大,服务项目多,信息量大,要想提高劳动生产,降低成本,提高服务质量和管理水平,进而促进经济效益,必须借助计算机来进行现代化的信息管理[1].该文从电影院系统数据库的需求分析,概念设计,逻辑设计,物理设计,数据库实现等方面详细阐述了电影院系统的建立和实现过程,为电影院中信息的数据化提供技术上的支持,本文使用SQL语言,设计并实现了针对电影院数据管理的数据库.
移动互联网技术在支付方式中的应用,给人们带来了极大便利,也促进了支付行业的蓬勃发展,而且支付方式也随着移动技术的发展,产生多种支付模式,如何增强用户对移动支付的选择、提高人们支付的便利性,是大数据环境下人们关注移动支付的重点.通过构建大数据环境下移动支付用户选择的模型,详细分析了影响移动支付用户选择的因素及其主要原因,并提出了提高移动支付用户选择的相应促进措施.
随着国家电网公司分布式数据中心建设数量的不断增加,受困于分布式机房的规模、距离等客观因素,运维人员疲于奔波应付巡检和故障检修,导致分布式数据机房运维效率低下,运维人员工作量日益加大.为了提升分布式数据中心监控管理和故障处置能力,该文将研究一套分布式数据中心统一运营支撑平台,通过对数据中心机房设施进行统一管理,对故障告警进行分级派单处置,对数据中心的可用资源以及运维专责灵活调度,提高运维效率,保持分布式数据中心的安全稳定运行.
基于Python的网页数据爬取与可视化分析是Python爬虫的应用及Python数据分析的应用实战.该文首先介绍了有关Python网络爬虫的相关知识,其次运用Requests和BeautifulSoup爬取旅游景点信息,并运用Excel和Tableau对数据进行分析,将分析结果进行可视化呈现,得出有关旅游景点价格、销量、地区分布等方面的结论,为用户合理选择相关景点提供了建议.
物联网作为依托传统通信网络与互联网的信息载体,将能够被寻址的独立物理个体之间通过信息交互连接起来,同时也加大了数据收集与管理维护的难度.该文基于当前国企与事业单位在数据安全方面的问题,从物联网当前的发展与概况出发,综合我国当前企业行业大数据采集系统的构建现状,提出基于物联网的统计大数据安全采集系统的构建方案,以期为行业人员提供参考与借鉴.
随着互联网+医疗业务的不断发展,医院内部网络与外部网络的互联需求不断增长.互联网病毒攻击、计算机犯罪威胁日益严峻,内外网隔离技术越来越受到重视,如何在安全可靠的基础上实现内网和外网的安全交互成为越来越多的医院重点关注的问题.该文介绍了一种基于光的单向传输特性,利用单向光纤网卡进行外部网络与内部网络之间的物理隔离技术,在安全隔离的基础上,实现内外网之间有效、安全、受控的数据单向传输.
为了降低由于数据特征差异引起的数据辨识分类结果精确度较低的问题,提出基于深度学习的多源数据自动分类算法设计.首先提取了不同数据域数据的特征,在最小化数据特征损失的基础上,采用深度学习的方法,对多源数据的特征进行分析,将分析结果作为数据分类的依据,实现数据的高精度分类.通过试验对其进行测试,结果表明,所提方法在不影响分类效率的前提下,分类精度可达到95％以上,具有良好的实际应用价值.
大数据与云计算技术的普及遍及我国诸多领域,特别是在教学领域的应用,更是教学改革的重点所在.智慧校园这一理念,目前正在被我国越来越多的院校所认识并认可,但是因智慧校园的概念宽泛,包含诸多内容,因此目前依然处于研究完善的过程中.该文主要基于大数据及云计算技术思考智慧校园的设计与实现,希望智慧校园能够逐渐普及到我国更多院校,成为教学助力.