简介:近10年来,随着社会发展的需求和大学课程的规划,大学计算机基础教育课程被日渐重视,甚至被有些院校设立为重点精品课程,从师资力量配备到软硬件的配置都有了质的飞跃。众多服务于本领域的教职员工对于大学计算机基础课程教育如何能够更好的开展献计献策,这其中"基于任务驱动"的教育教学方法脱颖而出,成为了开展大学计算机基础课程教学的代表,并基本获得广大师生的认可。实践证明,基于任务驱动的大学计算机基础课程教学方法能够有效明确学习任务和学习方向,让学生带着探索的目的去学习,最大限度的激发了学习的热情和兴趣。该文围绕此教学实践模式,设计了一堂大学计算机基础课程展示,希望以此为例,对基于任务驱动的大学计算机基础课程教学模式进行更多的深入了解和掌握,将其有效运用到大学生教育教学中,达到更好的教学效果。
简介:随着我国城市社区公共服务体系的日臻完善,城市社区日益成为切实增强人民群众获得感,进而更好满足人民群众美好生活需要的重要发力点。城市社区对人民群众美好生活追求的满足需要获得社区思想政治工作在思想观念、价值秩序和精神动力等层面的回应和支持。城市社区思想政治工作对社区居民美好生活追求的积极回应集中体现在其主要任务的变化上,包括引导居民形塑科学信仰、规范居民的基本价值秩序、涵育居民的公共品质、疏导居民的消极情绪、宣传党和国家的方针政策、建构社区利益调处机制等方面。
简介:为了在ad-hoc移动朵云中高效率地解决任务分配这一核心问题,提出了一种基于启发式算法的任务分配算法.粒子群优化和模拟退火优化的任务分配算法(PSO-SA)将任务之间的依赖关系转化为有向无环图(DAG)模型,其中各个节点上的数值表示任务产生的负载,DAG的各个边的数值表示传输产生的负载.为了模拟ad-hoc移动朵云的任务分配环境,建立了数学模型来描述各个子任务之间的依赖关系并定义各个子任务的卸载成本.PSO-SA用于任务分配决策并最小化所有移动设备的成本,能耗和时间延迟同时作为卸载成本.PSO-SA结合了粒子群优化和模拟退火优化的优势,通过以一定概率选取最优解的方式,避免算法过早落入局部最优解,同时保证算法收敛速度.仿真结果表明,与其他现有算法相比,PSO-SA算法产生的卸载成本较低并且其结果可以非常接近最优解.