林平荣
- 作品数：16 被引量：48H指数：4
- 供职机构：华南理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程更多>>
- 网络环境下图书馆随书光盘的管理与利用被引量：1
- 2013年
- 以广州大学华软软件学院为例,介绍了目前图书馆采用的几种随书光盘管理模式,分析了随书光盘管理系统的功能需求以及系统对图书馆工作产生的影响,同时对系统在应用的过程中可能存在的问题做了进一步的讨论。
- 肖森昌林平荣鲁昭鄢玉婷
- 关键词：图书馆随书光盘
- 应用型本科软件工程专业实践教学体系构建与实施——以广州大学华软软件学院为例被引量：6
- 2016年
- 实践教学在培养应用型本科软件工程人才中具有重要的作用。可以在分析应用型人才培养目标定位的基础上,设计基于应用能力培养的"三合一"实践教学体系。实践教学是培养应用型软件工程人才的重要环节,而实践教学体系的构建与完善是一个复杂、艰巨的系统工程,需要在实践的过程中不断的探索与总结,从而促进实践教学的整体优化,真正实现应用型人才的培养目标。
- 林平荣张屹薛建民
- 关键词：应用型本科软件工程实践教学体系
- 基于深度学习的情感识别开放平台被引量：8
- 2016年
- 为降低开发者的开发和推广成本,加快开发者的开发速度,把情感识别技术广泛应用到互联网及其它场景,提出一个基于深度学习的情感识别开放平台,把情感识别关键技术及服务封装成应用程序编程接口开放出去。研究平台的需求和采用的关键技术,据此进行平台设计与实现,重点阐述平台采用的关键技术:Struts2+Spring+JPA框架、卷积神经网络、OpenID+OAuth认证授权等。案例验证了该平台的可行性及算法的有效性。
- 林平荣侯志文贵华
- 关键词：情感识别卷积神经网络SPRING框架
- 高并发多线程竞争共享资源架构被引量：16
- 2020年
- 针对目前高并发场景下多线程竞争共享资源出现的系统性能问题以及共享资源不一致性等问题,提出一种基于数据缓存、分布式锁、消息队列、负载均衡4种技术的高性能系统架构。采用Redis集群实现数据高速缓存和分布式锁操作,利用消息队列实现通信异步和流量削峰,LVS和Nginx实现高可用的负载均衡。实验结果表明,该架构能有效提升系统性能,保证共享资源的安全性和一致性。
- 林平荣林平荣施晓权
- 关键词：数据缓存消息队列负载均衡
- 基于Spring.NET的电子商城系统轻量级框架研究
- 2015年
- 为了有效改善系统的结构,降低系统开发复杂度,提出了以现有开源框架为基础的轻量集成框架,该框架以Spring.Net为核心,与ASP.NET MVC、NHibernate框架进行整合,以多层次结构划分系统,从而实现应用程序的动态构建,减少系统的复杂度,确保系统的可扩展性和可维护性。对该框架进行了技术性分析,实验结果表明了该框架的可行性及有效性。
- 林平荣
- 关键词：电子商城NHIBERNATE
- 在线考试系统的一种随机抽题方法被引量：1
- 2016年
- 随机抽题是在线考试系统设计中的一个关键问题。针对传统随机抽题过程中存在抽题效率低的问题,提出一种基于Random函数的随机索引抽题法。该方法用一个数组来保存题库所有题目编号,通过随机函数Random生成一个[0,数组元素个数-1]范围内的数组索引,接着把该索引位置对应元素值取出来,并把最后一个索引对应元素的值复制到当前位置,然后使随机数的上限减1,继续随机生成数组索引直到满足需要抽取的题目数量为止。通过与传统的抽题方法进行比较,证明该方法的有效性。
- 林平荣鲁昭
- 关键词：随机抽题在线考试
- 高校软件测试自动化教学平台的搭建被引量：4
- 2010年
- 该文从软件测试产业的角度，结合广州大学华软软件学院软件测试专业的建设思路，从测试平台的作用、测试自动化平台的要素等几个方面剖析了软件测试自动化教学平台的搭建，使平台能够真正的满足教学的需求并切实发挥作用。
- 林平荣
- 关键词：软件测试
- 高校图书馆助力“慕课”(MOOCs)发展的方法被引量：1
- 2015年
- 介绍了"慕课"的概念与特点,阐述了"慕课"在中国的发展,探讨了高校图书馆作为教辅部门应该如何利用自身特点助力"慕课"发展,让高校师生能够通过图书馆更好地发展和利用"慕课"。
- 鲁昭林平荣
- 关键词：授课方式
- 浅析信息化教育环境下，高校教师如何提高教学质量被引量：1
- 2008年
- 随着信息技术教育在高校的深入发展，教学质量受到进一步的关注，该文探讨了在高校信息技术教育背号下，作为教师，应该如何提高教学质量。
- 林平荣
- 关键词：信息化教育高校教师教学质量
- 基于判别回归与局部判别分析的维数约简算法
- 2017年
- 线性判别回归分类算法没有考虑到类内距离和类间距离,为此提出一种基于线性判别回归与局部判别分析的维数约简算法(LDRFDR),同时利用类内和类间重构误差、以及类内和局部类间距离获得投影矩阵。其物理含义是为各个类尽量寻找相互之间离得最远的线性子空间,其中类内距离与类间距离还考虑数据的局部性,避免最大化相离太远的类间样本对优化目标造成影响。实验结果表明,LDRFDR算法的维数约简性能优于其它半监督维数约减算法。
- 林平荣孙亚新文贵华
- 关键词：维数约减线性子空间
