Details

Title: Разработка и исследование системы передачи файлов больших размеров на основе методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа магистра: 02.04.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; 02.04.03_02 - Проектирование и разработка информационных систем
Creators: Семенюк Андрей Евгеньевич
Scientific adviser: Сабинин Олег Юрьевич
Other creators: Молчанова Мария Евгеньевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Файлы; машинное обучение
UDC: 004.63(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 02.04.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-47
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объектом исследования являются способы оптимизации передачи файлов больших размеров по сети на основе методов машинного обучения. Цель работы - разработка и исследование системы передачи файлов больших размеров на основе методов машинного обучения. В результате тестирования работы данной системы определено, что система передачи файлов больших размеров на основе методов машинного обучения работает эффективнее, чем копирование файлов на хост клиента библиотекой QFtp без оптимизации копирования на 4% от общего числа файлов или на 1576 мб. Разработанная система передачи файлов больших размеров на основе методов машинного обучения может быть применена в различных областях, например, в государственном, коммерческом секторе, а также в программных продуктах для массового пользователя.

The object of the study is methods to optimize the transfer of large file sizes over the network based on machine learning algorithms. Objective – to develop and research transfer system of large file based on machine learning algorithms. As a result of testing this system, it was found that the transfer system of large file based on machine learning algorithms more efficiently than transfer files to the client’s host with the QFtp library without copy optimization by 4% of the total count of files or 1576 MB. The transfer system of large file based on machine learning algorithms can be applied in various areas, for example, in government and commerce area, as well as in software products for a wide range of users.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 127
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics