仿京东购物商城

需求文档 1、  普通用户可以通过系统浏览商品（按类别） ； 2、  普通用户可以通过系统搜索商品（按类别、价位、日期等） ； 3、  普通用户可以通过系统下订单（享受市场价） ；

可实现波形图，柱状图，饼图等各种图形包括股票的折线图 目前该套图表主要包括以下组件： 网格图(gird chart) 线图(line charts)，包含单线图和多线图 柱状图(stick charts),包含基本柱状图和特殊柱状图 支持显示均线 K线或蜡烛线图(candle stick-chart) 支持显示均线 饼图(pie chart or pizza chart) 包括基本饼图和分割饼图 雷达图或蛛网图(radar chart or spider web chart) 包含面积雷达图

主要是一个小型购买书籍的网站，可登录注册，对已买商品的查看，购物车的查看，订单的生成以及增删该查操作。界面简单清晰，通过Java，HTML，CSS，JS，sevlet,jsp,filter,数据库等技术实现。MVC模式，非常清晰，

网络聊天，比如A跟B聊天，首先A和B都必须连接到公用的服务器，然后服务器根据消息的接受者来讲消息转发给对应的人。比如A给B发消息，A首先将消息发送个服务器，服务器接收到该消息，然后看到是A给B发的消息，然后将消息转发给B。A和B不能直接通信，而是用服务器周转。所以你需要实现一个服务端，一个客户端，然后服务端可以同时与多个客户端建立连接，然后服务端实现消息的转发。

这个项目的开发参数化的方法来检测网络异常使用只有总通信量统计数据，与其他工程，须流动分离，甚至当异常是一小部分的总的交通。通过采用简单的统计模型异常和背景交通在时间域中，可以估计模型参数在真正的时间，从而不需要长时间训练阶段或手动参数整定。拟议的二元参数检测机制 （bPDM） 使用序贯概率比检验，允许为假阳性率的控制，同时检查检测时间和强度的一种异常现象之间的权衡。 此外，它还使用交通率和数据包大小的统计数据，产生一个二元模型，消除了大多数误报。使用的比特率信号信噪比 （SNR） 度量，被证明是有效的度量的异常检测，分析了的方法。BPDM 的性能三个方面。第一，综合生成的交通提供作为函数的异常交通的水平，检测时间对照比较。第二，该方法是证明能够检测控制人工攻击在南加州大学 （USC），洛杉矶，校园网络在不同的实际交通混合。第三，所提出的算法实现快速检测确定以前捕获的网络跟踪的重播的真正拒绝服务攻击。本文提出的方法是能够在几秒钟内，在这些场景中检测所有攻击或更少。

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