基于Celery和Django的分布式自动化测试系统设计

为了实现快速高效使用计算集群解决大量测试用例管理和执行的问题,文中提出了一种基于Celery和Django的分布式自动化测试系统。该系统提出了由API服务器层、用例管理层、任务调度层和任务执行层组成四层架构,详细描述了每层的功能和具体实现。该系统实现了用例的管理、分布式执行、失败重试等功能。该系统能够快速部署和配置测试执行节点,实现了充分利用计算集群资源、提高测试效率的目的。     

符合认知规律的分布式电网可视化方案设计探讨

电网可视化技术的落后已经成为制约电网企业提高调度管理的精细化、集约化与智能化水平的瓶颈。随着分布式能源的发展,电力系统调度难度增加,亟需研究实现计算机辅助决策与调度员思维过程深度融合与互动的方法,提高调度精细化管理水平。基于可视化技术的基本原理及电网可视化系统设计的基本要求,分别从人类视觉规律、知觉规律、记忆规律和思维规律4个方面对符合认知规律的分布式电网可视化方案设计进行了探讨。     

基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法

针对工业、信息等领域出现的基于较大规模、非平稳变化复杂数据的回归问题,已有算法在计算成本及拟合效果方面无法同时满足要求.因此,文中提出基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法.算法中的假设空间为多个具有不同尺度的高斯核生成的再生核Hilbert空间的和空间.考虑到整个数据集划分的不同互斥子集波动程度不同,建立不同组合系数核函数逼近模型.利用最小二乘正则化方法同时独立求解各逼近模型.最后,通过对所得的各个局部估计子加权合成得到整体逼近模型.在2个模拟数据集和4个真实数据集上的实验表明,文中算法既能保证较优的拟合性能,又能降低运行时间.     

集群环境下分布式索引分析

近年来,随着数据规模的增长,分布式存储已广泛应用。对于分布式存储系统中,应用非主键访问数据存在的性能问题,分析了存储系统中可以实现索引的关键技术。在以分布式索引为基础,探究索引组织形式,提出关于索引的设计,分析分布式索引维护与数据相一致的问题。基于此,利用分布式数据库系统,设计分布式索引组织形式,从而完成索引的性能测试。     

基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。