flink整合Hadoop，注意：以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有Hadoop支持的版本，Hadoop环境需要保证版本在2.2以上，并且集群中安装有HDFS服务。

发错了以下内容摘录https://blog.csdn.net/hx1783942647/article/details/102082158如何在CSDN中免费下载资料下载积分攻略：1.个人设置里进行手机绑定CSDN账户奖励50分（右上角设置-账户安全-手机绑定）2.完成任务送若干分积分http://task.csdn.net/3.上传有效资源获取积分（上传非法，广告资源用户，将被扣除一定积分，严重者封号）。
·上传自己设分资源被下载，下载量×资源分，100分封顶。
·上传0分资源被下载，下载量×系统奖励1分，100封顶4.评论资源获取积分（所下载资源只可以评论一次，请真实有效评论）·对待评论资源进行评分，评分后系统自动返还1分。
·对待评论资源进行评论，评论真实有效，审核通过后返还下载时所消耗的积分。
5.成为VIP会员http://vip.csdn.net/6.论坛可用分可以兑换下载分：论坛可用分:下载资源分=5:1,兑换地址：https://forum.csdn.net/PointForum/Forum/PointExchange.aspx7.举报违规资源，管理员确认后奖励20下载积分。
详见：http://download.csdn.net/help————————————————版权声明：本文为CSDN博主「hx1783942647」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/hx1783942647/article/details/102082158

1、用户可以自定义级别（初级、中级、高级）并且可以任意输入雷区行列数；
2、具有计时功能，既显示用户完成所有扫雷数也能计时用户所做任务所需要的时间；
3、具有鼠标左右键同时按下求救功能。

SparxSystems的EnterpriseArchitect是一个完整生命周期的UML工具：·设计和建造一个广泛的软件系统·业务分析，业务流程建模，管理要求·系统建模，系统架构建模，组件设计，仿真·广义域特定建模·构建基于UML的特定领域的建模语言·可视化广泛的系统，流程，数据，活动和结构·仿真行为过程，状态机和交互过程·协作和共享信息和模型·复杂系统的测试，质量控制和终端到终端的核查/可追溯性·管理开发任务，工作和进程本指南可帮助您了解可用的选项，当您启动EnterpriseArchitect后，并快速了解如何使用这些选项来创建模型。

在目标机上可以运行uClinux了，接着就需要开发完成特定任务的应用程序了。
由于嵌入式uClinux的特殊开发环境(主机——目标机),其应用程序的开发模式也有多种。
一种是在主机上编写程序，然后编译、连接、调试，成功后将程序和内核一同编译并下载到目标板。
这种模式中不利于开发的问题有：主机和目标机的运行环境(如指令集，函数库等)不同。
另一种是通过网线或串口线将目标机和主机连起来，直接在目标机上开发调试。
这种模式使用NFS将主机的特定目录mount到目标机上，对主机的操作就是对目标机的操作。
采用NFS模式可以方便应用程序的开发，减少映像文件的下载次数和对flash的烧写次数。
这对于缩短开发周期

本人自己写的一个小游戏控制台类型，由于地图过大导致刷屏会比较慢，运行需要vs2005以上，使用了xml来保存游戏进度，游戏中有任务系统，技能，打怪。
游戏结束的条件是打死魔王wasd控制上下左右h键呼出菜单，请注意不要使用大写asdwh键只能用小写

培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都

PyQt5结合Socket聊天室功能开发，项目中使用线程进行不同任务处理，是学习Scoket及线程非常好的案例。

线程池

全民健康信息平台互联互通测评标准（2020版）:依据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》、《中华人民共和国标准化法》、国务院《关于实施健康中国行动的意见》（国发〔2019〕13号）、国务院办公厅《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》（国办发〔2018〕26号）、国务院办公厅《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（国办发〔2016〕47号）等相关政策文件，为落实新医改相关工作任务，加强并持续推进卫生健康信息标准的制定和实施，提高跨机构、跨地域健康诊疗信息交互共享和医疗服务协同水平和信息惠民成效，国家卫生健康委统计信息中心开展国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评。

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。