数据中心容灾备份华为处理方案内容包括容灾基本常识，以及华为的产品处理方案

mapgis是一款非常出色的地理信息系统。
mapgis能够进行gis数据中心集成，将所有需要的地理信息都进行集成和管理，全体操作起来简单方便，收集信息的效率十分出众，是相关工作的必备工具。

灵敏的数据中心结构-FabricPath/TRILL,OTV,LISP和VXLANRonFuller–CCIE#5851(路由交换/存储)市场技术工程

包含：电池柜大样图、静电地板大样图、机房玻璃隔断大样图、接地铜带做法大样图、机柜大样图、监控中心电视墙、信息发布LED大样图、视频监控零碎安装大样图、桥架安装大样图、会议零碎图、防雷接地零碎大样图、地感线圈施工图、门禁零碎大样图等等

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运转。
TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。

为“绿色数据中心”？在布线行业待了长时间的朋友们可能知道，不仅建筑需要节能，数据中心也是如此，严重的电力不足，使得机房出现能耗危机，绿色数据中心主题突然间从“无人所知”升至“家喻户晓”。
当管理成本、资源整合、业务响应速度、信息安全以及能源管理各方面都凸显危机时，绿色数据中心便顺势而生。
密集的线路，环境的控制，机柜的保护，良好散热的数据中心，都必须要求其具备高密度、高功能、高可靠、高灵活的功能。
绿色数据中心在此基础上，确保对线路布置进行合理管理以实现有效空气活动最大化，帮助实现更高的冷却与供电效率的解决方案。

H3C网络互连故障及排错处理方案

此材料可供运维人员学习使用，内容包含非常完整，包括网络、服务器、物理环境

主要讲述了：1.华为虚拟化、私有云、桌面云三大方案以及每个方案的特点、功能。
2.云数据中心中运维的一些基本知识，并简单介绍了云数据中心运维的工作内容3.迁移的背景，概述，评估，方案的设计与实施以及最后的调优与验收五大方面阐述迁移实施的基本流程。
4.掌握云计算的基础故障处理知识有助于快速定位故障点，从而采取针对性的手段排除故障，保证业务正常运行。
5.讲述华为云计算不同场景处理方案，包含虚拟化、私有云、桌面云三大场景。
通过本章学习，希望大家对不同场景的处理方案架构、主要功能特性等方面有较为清晰的了解。

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。