HTML（超文本标记语言）是一种描述文档结构的标注语言，它使用一些约定的标记对 WWW 上的各种信息进行标注。当用户浏览 WWW 上的信息时，浏览器会自动解释这些标 记的含义，并按照一定的格式在屏幕上显示这些被标记的文件。HTML 的优点是其跨平台 性。即任何可以运行浏览器的计算机都能阅读并显示 HTML 文件，不管其操作系统是什么， 并且显示结果相同

XHTML是万维网协会(W3C)定义和推荐的最新一代Web标准。尽管HTML是人们已 经习惯使用的Web网页设计语言,而且采用TML编写的网页已有数以百万计,但由于 XHTML的语法比HTML的语法严谨得多使用 XHTML设计的Web网页更易于在网络上 交换,因此 XHTML立下的目标就是要在不久的将来取代HTML。 XHTML与HTML非常相似,名称上也只是加了一个表示可扩展的字母X

◼ 掌握在WBS字典的基础上，列出活动关 系顺序表。 ◼ 熟练掌握绘制单代号或者双代号图方法， 利用穷举法或计算法找出关键路。 ◼ 熟练掌握将网络图转换成甘特图。 ◼ 初步掌握时间资源优化思路与标准

如何制定一个合理的进度计划? 一、掌握在WBS字典的基础上,列出活动关 系顺序表。 二、熟练掌握绘制单代号或者双代号图方法, 利用穷举法或计算法找出关键路。 三、熟练掌握将网络图转换成甘特图。 四、初步掌握时间资源优化思路与标准

8.1 概述 8.2 流式存储音频/视频 8.2.1 具有元文件的万维网服务器 8.2.2 媒体服务器 8.2.3 实时流式协议 RTSP 8.3 交互式音频/视频 8.3.1 IP 电话概述 8.3.2 IP 电话所需要的几种应用协议 8.3.3 实时运输协议 RTP 8.3.4 实时运输控制协议 RTCP 8.3.5 H.323 8.3.6 会话发起协议 SIP 8.4 改进“尽最大努力交付”的服务 8.4.1 使因特网提供服务质量 8.4.2 调度和管制机制 8.4.3 综合服务IntServ和资源预留协议RSVP 8.4.4 区分服务DiffServ

8.1 概述 8.2 流式存储音频/视频 8.2.1 具有元文件的万维网服务器 8.2.2 媒体服务器 8.2.3 实时流式协议 RTSP 8.3 交互式音频/视频 8.3.1 IP 电话概述 8.3.2 IP 电话所需要的几种应用协议 8.3.3 实时运输协议 RTP 8.3.4 实时运输控制协议 RTCP 8.3.5 H.323 8.3.6 会话发起协议 SIP 8.4 改进“尽最大努力交付”的服务 8.4.1 使因特网提供服务质量 8.4.2 调度和管制机制 8.4.3 综合服务 IntServ 和资源预留协议 RSVP 8.4.4 区分服务 DiffServ

 6.1 域名系统 DNS  6.1.1 域名系统概述  6.1.2 因特网的域名结构  6.1.3 域名服务器  6.2 万维网WWW  6.2.1 概述  6.2.2 统一资源定位符 URL  6.2.3 超文本传送协议 HTTP  6.2.4 万维网的文档  6.2.5 万维网的信息检索系统  6.3 流媒体  6.3.1 流媒体的概述  6.3.2 存储式流媒体  6.1.3 交互式流媒体  6.4 改进“尽最大努力交付”的服务  6.4.1 使因特网提供服务质量  6.4.2 调度和管制机制  6.4.3 综合服务 IntServ 与资源预留协议 RSVP  6.4.4 区分服务 DiffServ

8.1 概述 8.2 流式存储音频/视频 8.2.1 具有元文件的万维网服务器 8.2.2 媒体服务器 8.2.3 实时流式协议 RTSP 8.3 交互式音频/视频 8.3.1 IP 电话概述 8.3.2 IP 电话所需要的几种应用协议 8.3.3 实时运输协议 RTP 8.3.4 实时运输控制协议 RTCP 8.3.5 H.323 8.3.6 会话发起协议 SIP 8.4 改进“尽最大努力交付”的服务 8.4.1 使因特网提供服务质量 8.4.2 调度和管制机制 8.4.3 综合服务 IntServ 和资源预留协议 RSVP 8.4.4 区分服务 DiffServ

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

计算机作为一种信息社会中不可缺少的资源和财产 以予保护,以防止由于窃贼、侵入者和其它的各种原因 造成的损失一直是一个真正的需求。如何保护好计算机 系统、设备以及数据的安全是一种颇为刺激的挑战。 由于计算机和信息产业的快速成长以及对网络和全 球通信的日益重视,计算机安全正变得更为重要然而 、计算机的安全一般来说是较为脆弱的,不管是一个诡 计多端的“黑客”还是一群聪明的学生,或者是一个不满 的雇员所造成的对计算机安全的损害带来的损失往往是 巨大的,影响是严重的