具有全局能量迁移的太阳能非易失性传感器节点的最初期限感知任务调度

节点zk浏览器node.js中的Zookeeper网络管理员。
它基于和，将Zookeeper的数据显示为延迟加载树，并显示每个路径的统计信息和数据；
并且您可以在登录时创建，编辑或删除路径。
要求您必须从和安装node.js0.8.x。
配置首先，您必须使用npm安装依赖项npminstall-d然后编辑app.js以配置您的zk主机varzkclient=newZkClient("localhost:2181");或者您可以通过环境变量传递它：exportZK_HOST="localhost:2181"在start.sh。
并编辑user.json以配置您的管理员帐户：{"name":"password"}跑输入命令以启动使用./start.sh您现在可以访问node-zk

CNN_classification_feature_extraction该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。
Pytorch预训练的模型已被用于其解释。
该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。
此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。
预训练的模型结构在最初一层有1000个节点。
此代码将所有模型的最初一层修改为可与每个数据集兼容。
可以使用以下模型：'resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50_32x4d','resnext101_32x8d','wide_resnet50_2','wide_resnet101_2','vgg11','vgg11_bn','vgg13'

一键部署高可用Elasticsearch得以实施此安装部署程序运行环境要求：Ansible＞=2.5（es部署调度无须安装，只需确保有SSH登录权限）支持部署的es版本：5.x，6.x，7.x:rocket:快速使用说明初步：修改配置项复制或直接修改example.cfg配置文件，填写集群名称，es版本..等信息。
第二步：ES_HEAP_SIZE配置根据本身环境配置，修改vars目录下，varsjvm_heap_size名称配置文件的jvm_heap_size大小值至合适大小。
master角色节点修改master.yml文件，mix节点修改mix.yml文件......，文件中其他配置项按需也可以修改。
所有相同角色节点使用相同配置。
第三步：一键安装ansible-playbook-iexample.cfgsetup.yml-v第四步：启动实力安装完毕后进入/home/<部署用户＞///elasticsearchelasticsearch目录，内部包含start_elastics

WSN中质心定位算法和基于挪动锚节点的定位算法研究

本文算是个人对Storm应用和学习的一个总结，由于不太懂Clojure语言，所以无法更多地从源码分析，但是参考了官网、好多朋友的文章，以及《StormApplied:Strategiesforreal-timeeventprocessing》这本书，以及结合自己使用Storm的经历，希望对于想深入一点了解Storm原理的朋友能有所协助，有不足之处欢迎拍砖交流。
Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中，架构如下图所示：

9节点潮流计算BPA数据模型，可用PSAW来运转进行计算。

项目简介阿里百秀，内容管理系统，分为内容管理和内容展示两大核心功能。
1.功能模块1.1内容管理模块功能用户登录，退出，用户增删修订改查文章文章管理分类分类管理评论评论管理网站设置关键字，描述，网站徽标，轮播图1.2内容展示模块功能首页导航，文章数据展示列表页根据分类显示文章列表详情页文章详情数据展示，实现评论功能2.开发模式2.1前一级混合开发模式所有HTML代码和数据在服务器端组装好，一次性将所有内容发送到客户端，浏览器执行代码，将内容呈现给用户问题：前一级开发人员对互相的代码都不是别熟悉，混合开发两者在处理互相的代码时非常困难在开发的过程中难免会出现代码互相覆盖，导致工作量倍增2.2前一级分离开发模式好处：职能，分工明确，独立开发，互不影响。
3.项目架构系统分级使用技术数据层mongoDB服务层node.js（表达）客户端art-template，jQuery，font-awesome，swipe4.项目运行环境搭建（运行项目必须知道的事情）安装node.js软件并测试其能否安装成功win+

LIN总线物理层设计评估，次要是计算LIN总线主从节点的电阻/电容合理性，RC常数等参数用来验证LIN总线设计的合理性。

网上有不少使用Qt做界面，OpenNI为库来开发kinect。
或许大家的第一个问题就是询问该怎样使用Kinect来获取颜色信息图和深度信息图呢？这一节就是简单来回答这个问题的。
使用OpenNI读取颜色图和深度图的步骤如下（这个是程序的核心部分）：　　1.定义一个Context对象，并调用该对象的Init()方法来进行初始化。
　　2.定义一个XnMapOutputMode格式对象，设置好分图像分辨率和帧率。
　　3.定义颜色图和深度图的节点对象，并用其Create()方法来创建，参数为Context对象.　　4.设置颜色和深度图的输出模式，调用的方法是SetMapOutputMode();参数为步骤2中定义和设置好了的XnMapOutputMode对象。
　　6.如果深度图和颜色图在一张图上显示，则必须对深度图像进行校正，校正的方法是调用深度图的如下方法：.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint();　　7.调用context对象的StartGeneratingAll()来开启设备读取数据开关。
　　8.调用context对象的更新数据方法，比如WaitAndupdateAll()方法。
　　9.定义颜色图和色彩图的ImageMetaData对象，并利用对应的节点对象的方法GetMetaData()，将获取到的数据保存到对应的ImageMetaData对象中。
　　10.如果需要将深度图转换成灰度图来显示，则需要本人将深度值转换成0~255的单通道或者多通道数据，然后直接用来显示。

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。