胡昔祥
- 作品数：23 被引量：77H指数：6
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家杰出青年科学基金教育部“优秀青年教师资助计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 一种基于双主机热备份的Hadoop高可用性系统实现方法
- 本发明涉及一种基于双主机热备份的Hadoop高可用性系统实现方法。本发明包括引入JobTracker备份节点，实时收集并解析JobTracker主节点的作业状态，实现与JobTracker主节点的作业状态同步备份；Job...
- 胡昔祥任祖杰万健张纪林殷昱煜刘明刚
- 文献传递
- 面向设备资源共享的仿真网格技术研究
- 针对目前设备资源共享难以实现的问题,基于网格和仿真建模技术提出一种仿真网格技术。在网格系统中建立共享仪器的仿真模型,通过操作仿真网格中的仿真模型,实现对远程仪器的自动操作和优化调度。仿真网格技术为仪器设备的网上共享与应用...
- 王跃宣刘连臣胡昔祥吴澄
- 关键词：网格技术仿真模型远程调度资源共享
- 文献传递
- 一种动态开放式对话类的设计方法
- 1999年
- 本文提出了一种动态开放式对话类的设计方法，它实现了程序与数据的分离，提高了软件的重用性和效率，降低了代码的复杂度。并且利用该技术开发的应用程序具有高度的开放性，只需修改外部数据就可以达到修改数据窗口界面以满足不同要求，从而提高了软件的灵活性和可维护性。它能适用于各种大型复杂软件对对话类窗口的需求，特别是在电信管理网（ＴＭＮ）的网管系统（ＮＭＳ）中具有重要的应用价值。
- 胡昔祥郑宁任域
- 关键词：动态视图程序设计电信管理网
- 一种基于URL字符串信息学习的主题爬虫系统的实现方法
- 本发明公开一种基于URL字符串信息学习的主题爬虫系统的实现方法，首先，改进了传统的主题爬虫的相关度判断方法，提出了基于URL字符串信息、网页内容、锚信息去判断目标URL与主题相关度的方法，并采用机器学习对URL字符串携带...
- 徐向华任祖杰万健殷昱煜胡昔祥
- 基于P2P和XML内容的发布订阅系统被引量：6
- 2007年
- 介绍了一种面向大规模分布式应用的发布订阅中间件系统,系统采用一种结合了下推树和自下而上树自动机的XPath订阅快速匹配算法,支持XPath多谓词和分支特性。系统事件代理P2P网络节点之间的事件或订阅消息路由采用了扩展的Chord路由协议和订阅聚合、覆盖等多种优化措施。实验结果表明,系统具有较好的效率和性能,能满足面向大规模分布式应用的要求。
- 胡昔祥
- 关键词：树自动机P2P
- 一种动态开放式对话类的设计方法
- 2000年
- 文章提出了一种动态开放式对话类的设计方法，它实现了程序与数据的分离。该方法不仅可以提高软件的重用性、灵活性、可维护性，而且可以降低代码的复杂度，及缩短开发周期。它能适用于各种大型复杂软件对对话类窗口的需求，特别是在电信管理网（ＴＭＮ）的网管系统（ＮＭＳ）中具有重要的应用价值。
- 胡昔祥郑宁任域严晓浪
- 关键词：动态视图WINDOWS电信管理网
- 基于本体的大规模发布订阅流水线匹配方法
- 本发明涉及基于本体的大规模发布订阅流水线匹配方法。现有的匹配方法无法满足大规模发布订阅中间件系统的性能要求。本发明方法首先建立RDF事件图模型和RDF订阅图模式，然后以RDF事件图和RDF订阅图模式中每条弧作为基本语义匹...
- 胡昔祥
- 文献传递
- 基于语义的发布订阅系统匹配算法研究被引量：2
- 2009年
- 结合事件/订阅本体模型,提出了一种高效、基于语义的事件/订阅匹配算法,称为多维索引匹配计数(MIC)算法.将事件和订阅表示成资源描述框架(RDF)图和RDF图模式.根据RDF订阅图模式的特点,采用多维哈希表和二叉排序树分别对RDF订阅图模式中弧和顶点对的概念类型约束,以及谓词条件约束建立多层索引,以加速订阅图模式中弧和顶点对的匹配.并利用订阅图模式之间的概念类型约束、谓词条件约束的覆盖关系减少重复匹配.实验结果表明,该算法的匹配效率优于已有的图模式匹配算法,适合大规模发布/订阅应用的需求.
- 胡昔祥
- 关键词：语义WEB资源描述框架
- TMN中一种完备的故障管理解决方案被引量：7
- 2002年
- 文章提出了一种完备的故障管理解决方案,能把故障对系统的影响降低到最小,保证电信网的正常运行。该解决方案的原理可应用到其它自动化设备中,目前在电信管理网(TMN)的网管系统(NMS)中发挥着极其重要的作用。
- 徐翀葛瀛龙郑宁胡昔祥
- 关键词：故障管理TMN网络管理系统
- 一种基于URL字符串信息学习的主题爬虫系统的实现方法
- 本发明公开一种基于URL字符串信息学习的主题爬虫系统的实现方法，首先，改进了传统的主题爬虫的相关度判断方法，提出了基于URL字符串信息、网页内容、锚信息去判断目标URL与主题相关度的方法，并采用机器学习对URL字符串携带...
- 徐向华任祖杰万健殷昱煜胡昔祥
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