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论Web 2

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论Web 2

.0 ——将互联网带入人类社会发展的新时代。

Web 2.0，是在2004年首次被提出的概念，代表了互联网的新一代发展模式。相比于Web 1.0时代的静态页面和单向信息传输，Web 2.0时代有着更强大的交互性和用户参与性。它让互联网真正成为了一个人与人、人与机器、机器与机器之间互动的平台，使得信息和知识的获取、分享和交流变得更加便捷和高效。在Web

2.0的时代，互联网已经彻底改变了人们的生活方式、消费习惯和社交行为。

Web 2.0的出现，让互联网得以进一步地拓展和利用，使得其在人类社会发展中的地位也随之得以提升。以传统的在线购物为例，Web 1.0时代的在线商店只是单向的展示商品，用户只能查看商品信息和价格，而顶多能在网上下订单。而在Web 2.0时代，互联网商店变得更加智能和互动化，用户可以通过产品评价和社交媒体的分享来帮助其他人做出更好的消费决策。这样不仅有助于提高消费者的购物体验，同时也能够增强消费者的信任感，促进商家和消费者之间的互动。

Web 2.0的另一个显著特征，是社交网络的兴起和壮大。社交网络不再只是一个简单的交友平台，它还成为人们获取信息、分享经验、互相帮助和交流观点的重要场所。特别是在疫情期间，社交媒体的应用更是被推到了前所未有的高度，无论是人与人之间的情感交流还是企业与消费者之间的销售和服务都已经数字化了。另外，社交媒体工具也在为广告主提供个性化投放、品牌营销、危机公关等增值服务。

在Web 2.0的时代，移动互联网的普及和技术的快速发展，为企业提供了更多针对用户的个性化服务。比如，机场的手机短信提醒、机票网站的个性化推送、互联网银行的一键开户、金融App的全自动投资、物流企业的智能派单等等。这些个性化服务不仅能够提高企业的服务质量和竞争力，同时也有助于提高客户的忠诚度和满意度。

除了对企业服务的影响，Web 2.0也给传统教育模式带来了新的变化。网络教育已经成为了广受欢迎的学习模式，翻转课堂、直播教学、在线测试等教育形式，也在逐步改变着学习者的学习体验和学习习惯。

Web 2.0的发展，对整个信息产业也带来了深远的影响。著名的科技企业，如Google、Facebook、Amazon等，几乎都是在Web 2.0时代崛起的，这些企业不仅推动了互联网技术的进步，还对整个信息产业的格局和规则产生了深刻的影响。特别是在数据和人工智能领域，Web 2.0的发展引发了一场信息产业的革命。这种变化不仅改变了企业的商业模式，同时也改变了人类信息获取和处理的方式。以机器学习为例，只有在充分获取大量数据的基础上，才能够不断训练模型和优化算法，才能不断提高机器的学习和预测能力。在这个过程中，Web 2.0所提供的海量、多样、实时的数据，起到了至关重要的作用。

总之，Web 2.0作为互联网的新一代发展模式，深刻地改变了人们的社会生活、商业生态、信息共享和处理方式。大量的概念和技术，如社交网络、个性化服务、在线学习、大数据和人工智能等，都是在Web 2.0时代得以迅速发展和广泛应用的。Web 2.0的到来，带领我们进入了一个信息化、数字化和智能化的新时代，同时也为未来的信息产业和人类社会发展带来了无限的想象空间。

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科技英语NP_1beNP_2句的汉译

科技英语NP_1beNP_2句的汉译

第37卷第3期2015年9月上海理工大学学报（社会科学版）JournalofUniversityofShanghaiforScienceandTechnologyVol．37No．3Sept．2015

收稿日期：2014－07－23作者简介：方洪民（1966－），男，副研究员。研究方向：科技翻译。E-mail：fhm117@126．com科技英语NP1beNP2句的汉译

方洪民，李冠，王彩红，阮刘青

（中国水稻研究所科技信息中心，杭州310006）

摘要：英语NP1beNP2判断句表达主项NP1、谓项NP2两个概念外延相容的逻辑语义关系。表达抽

象概念的抽象名词短语赋予NP1beNP2句概括、客观和静态表达的句式意义，将抽象名词短语逆

转换为具体表达是识解NP1beNP2句语义的关键。NP1beNP2句按NP1、NP2不同的语义表达，可

汉译为“是”字句、及物动词谓语句、不及物动词谓语句、形容词谓语句、主谓谓语句或无主句等

多种情况。通过翻译实例分析，为汉英科技翻译实践中恰当运用NP1beNP2句式提供参考依据。

关键词：判断句；名词性谓语判断句；抽象名词；科技翻译；科技英语

中图分类号：H314．3文献标志码：A文章编号：1009－895X（2015）03－0206－05

DOI：10．13256/j．cnki．jusst．sse．2015．03．002

ChineseTranslationoftheNP1beNP2Construction

inEnglishScientificWritings

FangHongmin，LiGuan，WangCaihong，ＲuanLiuqing

（ScientificInformationCenter，ChinaNationalＲiceＲesearchInstitute，Hangzhou310006，China）

Abstract：ThesyntacticconstructionofNP1beNP2inEnglishinvolvesacompatibilityrelationbetween

《数据挖掘》试题与答案

《数据挖掘》试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分）

1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之

首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘

的 数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；

最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到

企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之

时间序列数据挖掘的方法有：

1）、确定性时间序列预测方法: 对于平稳变化特征的时间序列来

说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来

的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近

一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、 随机时间序列预测方法: 通过建立随机模型，对随机时间序列进

行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto

Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或

自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进

行分析预测。

3）、 其他方法: 可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是

神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布

随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统

计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之

分类方法归结为四种类型：

1）、基于距离的分类方法: 距离的计算方法有多种，最常用的是

《黑客攻防技术宝典web实战篇》第二版----全部答案

《黑客攻防技术宝典web实战篇》第二版----全部答案

《⿊客攻防技术宝典web实战篇》第⼆版----全部答案

第2章：核⼼防御机制

1. 为什么说应⽤程序处理⽤户访问的机制是所有机制中最薄弱的机制？典型的应⽤程序使⽤三重机制（⾝份验证、会话管理和访问控制）来处理访问。这些组件之间⾼度相互依赖，其中任何⼀个组件存在缺陷都会降低整个访问控制机制的效率。例如，攻击者可以利⽤⾝份验证机制中的漏洞以任何⽤户⾝份登录，并因此获得未授权访问权限。如果能够预测令牌，攻击者就可以假冒成任何已登录⽤户并访问他们的数据。如果访问控制不完善，则任何⽤户都可以直接使⽤应该受到保护的功能。2. 会话与会话令牌有何不同？会话是服务器上保存的⼀组数据结构，⽤于追踪⽤户与应⽤程序交互的状态。会话令牌是应⽤程序为会话分配的⼀个特殊字符串，⽤户需要在连接提出请求的过程中提交该字符串，以重新确认⾃⼰的⾝份。3. 为何不可能始终使⽤基于⽩名单的⽅法进⾏输⼊确认？许多时候，应⽤程序可能会被迫接受与已知为“良性”输⼊的列表或模式不匹配的待处理数据。例如，许多⽤户的姓名包含可⽤在各种攻击中的字符。如果应⽤程序希望允许⽤户以真实姓名注册，就需要接受可能的恶意输⼊，并确保安全处理这些输⼊。4. 攻击者正在攻击⼀个执⾏管理功能的应⽤程序，并且不具有使⽤这项功能的任何有效证书。为何他仍然应当密切关注这项功能呢？攻击者可以利⽤任何访问控制核⼼机制中的缺陷未授权访问管理功能。此外，攻击者以低权限⽤户⾝份提交的数据最终将向管理⽤户显⽰，因此，攻击者可以提交⼀些恶意数据，⽤于在管理⽤户查看这些数据时攻破他们的会话，从⽽对管理⽤户实施攻击。5. 旨在阻⽌跨站点脚本攻击的输⼊确认机制按以下顺序处理⼀个输⼊：(1) 删除任何出现的是。如果没有第4步，此机制将是可靠的，能够过滤其旨在阻⽌的特定项⽬。但是，由于输⼊在执⾏过滤步骤后被解码，攻击者只需要对有效载荷中的选定字符进⾏URL编码，就可以避开这种过滤：">如果⾸先执⾏第4步，或根本不执⾏该步骤，攻击者将不可能避开上述过滤。

谷歌webP和webM

谷歌webP和webM

谷歌WebP图像格式评测：压缩率显著提升

本月初，Google 宣布了WebP 图像格式方案， 意欲挑战多年来JPEG图像格式在Web上的权威。根据Google 官方给出的资料，WebP 使用了与 WebM 相同的VP8编码器来压缩图像，利用预测编码技术，通过部分像素块的颜色来预测其邻近块的颜色值，并只记录两者的差值，因为多数情况下两者差距很小，甚至 零差距，因而大大提高了压缩的比率。简单的说，Google 想打造出一种文件体积又小，而且画质和JPEG一样的图像格式，以在保证画质的前提下提高网页图像浏览的速度。

大 家知道，图形压缩技术多年都没有特别明显的更新，而 Google 这一方案的宣布无疑是一颗重磅炸弹，很快Mac 上著名的图片编辑工具 Pixelmator 宣布支持 WebP 图像格式。在 Google 官方都还没有放出浏览器插件的情况下，Nick Zitzmann 率先推出了Mac OS X 平台下的WebP 浏览器插件。那么，现在很多人关心的是，WebP到底能否挑战JPEG在互联网上的权威呢？为此，笔者专门对 WebP 这个图像格式的画质进行了测试。

测试的方法很简单，直接使用 Pixelmator 将从数码相机中导出的原图分别转换成JPEG 和 WebP 格式（画质均设定为100%），然后分别对画质和文件尺寸进行对比，如上图，接下来我们看看测试的结果：

画质对比

整体对比，左边为WebP，右边为JPEG

局部多倍放大对比，可见WebP明显丢失了大量细节

文件尺寸对比

JPEG文件容量5.3MB，WebP文件容量2.3MB，WebP优势明显

再来看第二张照片的对比结果：

画质对比

左边为WebP图像格式，右边为JPEG图像格式

区别最大的区域，WebP格式同样丢失色彩细节

文件尺寸对比

WebP格式压缩率优势明显

通过前面的对比，我们已经可以得出基本结论：WebP格式图像在压缩率方面表现非常优秀，相对于JPEG来说容量小很多，完全符合Web的发展趋势。但在画质表现方面，WebP明显不能与JPEG相比，但整体来看容量的大幅下降完全值得牺牲那一点点画质损失。