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软件工程方面的OO

软件工程方面的OO

1、软件工程OO怎么写？软件工程OO主要研究软件体系结构、操作系统、程序设计语言、数据结构等。本文为大家提供5篇软件工程OO范文，供大家参考。批次处理延迟对比批次处理延迟对比软件工程OO选题一：基于DPDK的高速网络存储优化技术研究本文针对于DPDK（Data Plane Development Kit）环境下高速网络存储优化研究,主要做了以下三个方面的工作:,针对基于DPDK下内存数据库存储所存在的速率不一致问题,提出基于管道的多批次并行存储优化方法,在底层DPDK的支撑下实现高速网络数据的缓存操作。该方法实现通过利用接收端扩展技术与数据分发技术实现数据的预处理,将当下单队列单CPU执行转变为多队列多CPU运行。第一章绪论1研究背景及意义2国内外研究现状3研究内容及主要工作4OO组织结构第二章高速网络存储优化技术1 DPDK优化技术1 DPDK优化框架2数据分发策略3数据接收与批处理策略4 DPDK关键库函数介绍2 Redis存储技术1 Redis存储原理2 Redis管道与脚本存储策略3参数配置调优技术4本章小结第三章基于管道的多批次并行数据存储优化1研究背景2问题描述与分析3基于管道的并行多批次数据存储设计1基于管道的并行多批数据存储框架2架构流程与分析4数据存储机制具体实现1数据存储预处理策略2 RSS并行处理3基于管道的多批次存储优化算法5实验与分析1实验环境2实验方法3结果分析6本章小结第四章基于感知模型的存储资源配置优化1研究背景2问题描述与分析3面向Redis的性能感知模型1形式化分析2特征识别3模型原理4模型训练4存储参数配置优化具体实现1面向Redis的配置优化架构2 GTS参数配置优化方法5实验与分析1实验环境2实验方法3结果分析6本章小结第五章基于DPDK的高速网络存储与监控系统1应用场景描述2原型系统设计1系统架构介绍2数据存储模块3存储配置模块4性能监控模块3实验环境搭建1实验环境2实验步骤4实验结果分析5本章小结第六章总结与展望1OO总结2工作展望参考文献软件工程OO选题二：自然图像去雾算法及清晰化客观评价研究本文介绍了去雾算法的相关理论,接着在此基础上,研究了基于改进导向滤波的单幅图像去雾算法,最后从人类视觉感知的角度出发,采用无参考的质量评价方式,研究了去雾图像和模糊图像的清晰化度量方法。具体研究内如下:（1）为了提高有雾图像的去雾效果,针对使用导向滤波器优化介质传输率后去雾图像中部分区域颜色不自然以及物体的轮廓不明显问题,提出了一种基于改进导向滤波的单幅图像去雾算法。第一章绪论1研究背景及意义2国内外研究现状1图像去雾研究现状2图像质量评价研究现状3显著性检测研究现状3OO组织结构第二章图像去雾相关技术综述1雾的形成原理2暗通道理论3导向滤波4本章小结第三章改进导向滤波的图像去雾算法研究与实现1暗通道先验去雾算法1雾天图像物理模型2透射率的粗略估计2基于改进导向滤波的去雾算法的主要思想1大气光的优化2透射率的优化3改进的图像去雾算法3实验结果与分析1主观评价2客观评价4本章小结第四章基于SDSP模型的图像显著性检测1人类视觉系统和显著图1人类视觉注意机制2显著图2传统的显著性检测算法3基于SDSP模型的显著区域二值化提取1 LAB颜色空间2基于SDSP模型的显著性检测算法4实验结果与分析1数据集2性能指标3结果分析5本章小结第五章图像清晰化客观评价1 CPBD算法简介1可觉察模糊阈值的选定2边缘宽度的计算3 CPBD算法的具体实现2图像方差简介3基于显著性加权和融合的模糊图像质量评价1模糊检测评价函数2细节信息评价函数3综合质量评价函数4实验结果与分析1数据集2性能指标3结果分析5本章小结第六章总结与展望1总结2展望参考文献软件工程OO选题三：云平台下多层次自调整的轨迹数据索引方法研究HDFS架构图HDFS架构图为了提高海量轨迹数据存储和索引的扩展性以及查询效率,本文提出一种基于云计算平台的多层次自调整轨迹数据存储和索引方案。,针对现有分布式索引设计较为单一的问题,根据轨迹数据中的对象标识和时间属性构建第一层索引;其次,为了解决传统空间索引在处理大量高维数据时的性能下降问题,在第二层索引中对空间属性构建Hilbert空间索引,将二维的空间属性降维,并且采用索引节点的均衡划分方法和最长公共前缀命名法将索引节点中的轨迹数据存储到HBase（Hadoop Database）分布式列数据库;第一章绪论1研究背景和意义2国内外研究现状1云计算和大数据技术的研究现状2轨迹数据存储和索引技术的研究现状3自调整索引技术的研究现状3OO的主要研究内容4OO的章节安排第二章相关背景知识介绍1轨迹数据1轨迹数据特点2轨迹数据模型3常见的查询模式2常见的轨迹索引方法1集中式轨迹索引2分布式轨迹索引3 Hadoop平台介绍1 HDFS分布式文件系统介绍2 Map Reduce并行计算模型介绍3 HBase分布式列数据库介绍4本章小结第三章多层次轨迹数据索引方法1问题分析和存储索引层架构2基于对象标识和时间的轨迹数据索引3基于Hilbert曲线的轨迹数据索引1基于Hilbert曲线的降维2索引节点的均衡划分方法4增量数据处理5本章小结第四章基于自调整索引的轨迹数据索引方法1自调整索引1数据库裂解2自调整合并2自调整轨迹数据索引1自调整轨迹数据索引架构2自调整轨迹数据索引构建流程3基于多层次自调整索引的查询算法1对象标识和时间范围查询2时空范围查询3最近邻查询4本章小结第五章原型系统实现与性能分析1原型系统架构2系统开发与环境部署1系统硬件环境配置2 Hadoop和HBase集群搭建3系统界面展示3实验分析1实验数据介绍2多层次轨迹数据索引性能分析3自调整轨迹数据索引性能分析4本章小结第六章总结与展望1本文工作总结2展望参考文献软件工程OO选题四：Kafka流式计算性能优化算法研究本文重点针对Kafka在对接大规模生产者时的热点问题,做了以下三方面的工作:（1）,针对Kafka对接大规模生产者时的数据分配不均衡问题,分析了聚类算法存在的计算复杂、集群资源利用不充分的OO,提出基于SDG（Sensor Dependency Graph,传感器依赖图）的传感器分布式二次聚类算法DASDG。摘要abstract专用术语注释表第一章绪论1研究背景与意义2国内外研究现状3主要研究内容4OO结构安排第二章相关理论知识1 Kafka原理2流式计算介绍3 Kafka热点问题介绍4 Kafka性能优化技术1数据聚类技术2自适应性能调优技术5本章小结第三章基于Kafka的生产者端性能优化算法研究1研究背景2生产者端聚类算法构建1算法总体设计2传感器依赖图生成算法3 SDG聚类阶段4聚类结果分配阶段3实验与结果分析1实验环境设置2实验结果对比4本章小结第四章基于Kafka的自适应性能调优算法研究1研究背景2自适应性能调优算法设计1问题建模2数据预处理3算法设计3自适应性能调优方法具体实现1高维数据加权采样技术2性能预测模型3 ENLHS性能调优算法4实验与结果分析1实验环境设置2实验结果分析5本章小结第五章基于Kafka的消息队列原型系统设计1应用场景描述2原型系统设计1总体架构设计2架构组件分析3主要模块设计3实验与结果分析1实验环境与设置2实验结果与分析4本章小结第六章总结与展望1总结2展望软件工程OO选题五：基于在线社会网络的用户情感分析研究与实现本文主要研究为设计一套完整的微博情感识别方案。该方案主要通过情感词典匹配的方式实现微博情感分析。本文提出情感识别总体设计方案分为数据采集、文本处理和情感识别等部分。本文对目前流行的数据采集方法进行介绍,比较其优缺点,结合微博的特点选择网络爬虫作为数据采集方法。接着通过对微博数据的分析,设计文本预处理和中文分词方案。摘要abstract第一章绪论1课题背景及研究意义2国内外研究现状1国外研究现状2国内研究现状3现有研究的不足3本文的主要工作及组织结构第二章相关概述与技术介绍1微博相关概述1微博发展现状2微博文本数据特点2微博数据获取1微博API接口2网络爬虫3文本预处理4中文分词1基于词典匹配的分词算法2基于统计模型的分词算法3基于理解的分词算法4优缺点比较5特征选择方法1常用的特征选择算法2各方法的优缺点6本章小结第三章基于情感词典的情感识别方法1情感词典介绍1基础情感词典2程度副词词典3否定词典4连词词典2扩充情感词典3领域情感词典的构建1 SO-PMI算法2基于扩展SO-PMI算法的领域情感词典构建方法3微博领域情感词典构建流程4实验结果与分析5本章小结第四章用户微博情感识别系统的设计与实现1可行性分析2需求分析1系统功能性需求2系统非功能性需求3系统设计1基础模块设计2爬虫模块设计3文本预处理模块设计4情感分析与展示模块设计5数据存储模块设计4系统实现1微博数据采集及展示2系统结果展示5本章小结第五章总结与展望1OO总结2展望及后续工作参考文献