构建分布式系统并不容易。
然而，人们日常所使用的应用大多基于分布式系统，在短时间内依赖于分布式系统的现状并不会改变。
ApacheZooKeeper旨在减轻构建健壮的分布式系统的任务。
ZooKeeper基于分布式计算的核心概念而设计，主要目的是给开发人员提供一套容易理解和开发的接口，从而简化分布式系统构建的任务。
然而，人们日常所使用的应用大多基于分布式系统，在短时间内依赖于分布式系统的现状并不会改变。
ApacheZooKeeper旨在减轻构建健壮的分布式系统的任务。
ZooKeeper基于分布式计算的核心概念而设计，主要目的是给开发人员提供一套容易理解和开发的接口，从而简化分布式系统构建的任务。
2025/2/12 15:16:28
3.42MB
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关于渲染，有很多方式。
大致有三类：基于物理学的渲染(Physicallybased)：着力于模拟现实。
就是说，用物理学的原理搭建关于光和物质交互的模型，追求真实感是该类方法的首要任务。
交互式渲染(Interactive)：为了高性能和低延迟而牺牲真实感的渲染。
非真实感的渲染(Nonphotorealistc)。
这是为艺术的自由表达而作的渲染。
该书所描述的pbrt是基于光线追踪算法的物理学渲染系统。
其它相关的书籍只是介绍原理，算法，或许还夹杂些少许源代码。
该书则不同，因为它带了一个完全能工作的完备的渲染系统。
(正是这个原因，有很多人用这个系统为蓝本作研究，甚至有LexRender这样相当高级的系统出现）。
大致有三类：基于物理学的渲染(Physicallybased)：着力于模拟现实。
就是说，用物理学的原理搭建关于光和物质交互的模型，追求真实感是该类方法的首要任务。
交互式渲染(Interactive)：为了高性能和低延迟而牺牲真实感的渲染。
非真实感的渲染(Nonphotorealistc)。
这是为艺术的自由表达而作的渲染。
该书所描述的pbrt是基于光线追踪算法的物理学渲染系统。
其它相关的书籍只是介绍原理，算法，或许还夹杂些少许源代码。
该书则不同，因为它带了一个完全能工作的完备的渲染系统。
(正是这个原因，有很多人用这个系统为蓝本作研究，甚至有LexRender这样相当高级的系统出现）。
2025/2/11 11:49:06
25.25MB
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对条纹处理是很复杂的任务，特别是对噪声图像，现在可以对图像滤波，二值化，细化，在提取条文中心线，方便后续处理，如对条纹宽度估计
2025/2/11 7:10:18
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功能：1、添加管理企业员工；
2、针对某个员工下达工作任务，支持上传各种常见文件。
3、任务下达后，发送提醒至员工邮箱。
4、员工登陆确认任务状态后开始工作。
5、员工提交工作成果，管理员查看工作结果并确认。
6、不符合要求的工作重新处理后提交并可由管理员再次确认。
7、还有一些小功能……说明：这套工作任务管理系统是我突发奇想做的，做了有几个月了。
由于是内部使用，所以很多安全方面的事情就没做，只是满足的基本的需要。
美工方面也是一样。
当然你也可以说我懒。
哈哈！东西只是满足初步使用，具体工作中的效果还不错。
目前系统只是这样了，一直没进行下一步的开发。
注意：使用前请到Common.asp中修改邮箱用户名、密码等相关信息。
欢迎朋友们跟我交流。
2、针对某个员工下达工作任务，支持上传各种常见文件。
3、任务下达后，发送提醒至员工邮箱。
4、员工登陆确认任务状态后开始工作。
5、员工提交工作成果，管理员查看工作结果并确认。
6、不符合要求的工作重新处理后提交并可由管理员再次确认。
7、还有一些小功能……说明：这套工作任务管理系统是我突发奇想做的，做了有几个月了。
由于是内部使用，所以很多安全方面的事情就没做，只是满足的基本的需要。
美工方面也是一样。
当然你也可以说我懒。
哈哈！东西只是满足初步使用，具体工作中的效果还不错。
目前系统只是这样了，一直没进行下一步的开发。
注意：使用前请到Common.asp中修改邮箱用户名、密码等相关信息。
欢迎朋友们跟我交流。
2025/2/10 19:54:25
577KB
1
**DFace**是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。
所有功能都采用 **[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)** 框架开发。
pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。
DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。
DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。
我们建议尝试linuxGPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。
所有功能都采用 **[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)** 框架开发。
pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。
DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。
DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。
我们建议尝试linuxGPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。
2025/2/9 15:56:06
3.71MB
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本文将通过示例介绍Springboot,mybatis,maven,oracle,cassandra,aop事务，定时任务等框架的集成，因此业务不会复杂，供学习使用。
2025/2/7 17:08:38
80KB
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HmDX很萌下载器2.5.2更新日志1.修复批量面板鉴别字符串时，在特定情况下直接启动任务会导致任务名错误的问题。
2.调整批量面板增序默认值为1。
2.调整批量面板增序默认值为1。
2025/2/7 11:05:28
6.25MB
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DynamicC®集成开发环境减少了使用Rabbit®微处理器进行嵌入式系统实时软件开发的工作量和所需时间，可以方便的实现一系列应用开发。
Rabbit将编辑器、编译器、链接器、装载器和调试器集成到一体化的单一开发环境中。
所有这些组件协同工作使你获得一个无缝的环境，无需担心从一步到下一步的兼容性问题。
当设计完成后，你可以在目标硬件上进行调试，查看你的代码是如何工作的。
因为采用C语言，DynamicC的语法和结构与传统的C语言完全相同，只是增加了使实时多任务可靠和简便的一些扩展。
Rabbit将编辑器、编译器、链接器、装载器和调试器集成到一体化的单一开发环境中。
所有这些组件协同工作使你获得一个无缝的环境，无需担心从一步到下一步的兼容性问题。
当设计完成后，你可以在目标硬件上进行调试，查看你的代码是如何工作的。
因为采用C语言，DynamicC的语法和结构与传统的C语言完全相同，只是增加了使实时多任务可靠和简便的一些扩展。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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