С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: 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
Авторы: Семенюк Андрей Евгеньевич
Научный руководитель: Сабинин Олег Юрьевич
Другие авторы: Молчанова Мария Евгеньевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Файлы; машинное обучение
УДК: 004.63(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 02.04.03
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-47
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 124
За последние 30 дней: 3
Подробная статистика