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P2P流的识别对于网络的维护与运营都具有重要意义，基于机器学习的流识别技术是目前研究的热点和难点内容，但目前仍然存在着建立分类模型需要大量适用的训练数据、训练数据的标记需要依赖领域专家以及因此而导致的

针对思政课程网络教学辅助系统的现状,提出一种基于P2P技术的新教学辅助系统,通过该系统可实现对教育教学资源的精确搜索和共享,并能够让思政课程的学习者可随时、随地进行学习,实现了现代教育理念和信息技术结

分析了基于结构化覆盖网的分布式查询处理模型，支持大量数据流的分布式存储，连续查询间、查询内的并行处理操作，能够在很大程度上消除资源约束问题（主要是内存），提高了查询性能、服务质量，并且该查询模型具有很

针对LEACH算法中，簇头位置分布不合理时导致的簇内通信能耗不均和簇的覆盖区域重叠的问题进行了改进，提出了LEACH_UD算法，一是在簇头的初次选举阶段，要考虑簇头之间的距离，使簇头大致均匀地分布在监

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