Dijkstra提出的银行家算法，是最具代表性的避免死锁的算法。
本文对如何用银行家算法来处理操作系统给进程分配资源做了详细的说明，包括需求分析、概要设计、详细设计、测试与分析、总结、源程序清单。

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。
统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如果保证在节点不可用的时候数据不丢失。
传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制。
由于NFS中，文件是存储在单机上，因此无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFSServer时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈。
另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。
某种程度上，NFS不是一种典型的分布式系统，虽然

目前市面上已经绝版的书，非常经典的多线程编程书籍，非常实用，故本人整理成PDF上传来贡献给大家，觉得会对大家有帮助。
首先是中文版，其次是PDF精美版，投入一定的时间精力搞到的！对得起这些资源分了，希望尊重本人劳动。
POSIX多线程程序设计(ProgrammingwithPOSIXThreads)作者:(美)布腾霍夫(ButenhofDavidR.)译者:于磊曾刚出版社:中国电力出版社出版日期:2003年4月页数:321装帧:平装开本:开版次:1内容简介：本书深入描述了IEEE的开放系统接口标准-PWSIX线程，通常称为Ptherads标准。
本书首先解释了线程的基本概念，包括异步编程、线程的生命周期和同步机制；
然后讨论了题，并给出了避免错误和提高性等问题的有价值的建议。
本书使用了大量注释过的实例来解释实际的概念，并包括Pthreads的简装索引和对标准化的展望。
本书适合有经验的C语言程序员阅读，也适合多线程编程人员参考。
--------------------------------------------------------------------------------媒体推荐书评通过学习这本实用的参考书，你将理解有关线程的坚实基础，并学会如何将这一强大的编程模型应用到实际工作……--------------------------------------------------------------------------------目录序言第1章概述第2章线程第3章同步第4章使用线程的几种方式第5章线程高级编程第6章POSIX针对线程的调整第7章Pealcode第8章避免调试的提示第9章POSIX多线程快速参考第10章标准化过程展望参考文献因特网上的线程资源

随着信息技术全球化的深入发展，我国的软件产业将不可避免地融入全球软件产业。
一方面，更多地大型跨国软件公司加大对中国市场的投入，对产品和服务本地化的需求快速增加。
另一方面，越来越多地国内大型软件公司正加速国际化发展的步伐，它们逐步走出国门，加入全球竞争行列。
软件质量表示软件符合用户使用要求的程度，这种程度不仅表现在软件产品自身的功能性和性能方面，也表现在软件的国际化和本地化能力等方面。
软件企业只有提高软件质量，不断改进质量管理的方法和流程，提供具有符合国际市场和用户要求的高质量软件产品，才能具备进军国际市场的实力。
提高软件测试在软件生命周期中的地位是保证软件质量的关键，做好软件测试工作是解决软件质量问题的根本，为了保证国际化软件的产品质量，进行有效的国际化测试成为必不可少的生产过程。
由于目前我国软件企业的规模普遍较小，而且主要面向国内用户市场，对软件国际化和本地化发展战略和实现技术认识不足，重视不够，特别是在保证国际化软件的质量管理和测试技术方面，与国外同行相比还存在较大差距。
国内软件测试的成熟度不高，特别在国际化软件测试方面的滞后，在一定程度上，影响着我国软件在国际市场上的竞争力，也影响着我们承接软件外包服务的规模。
因此，探讨和研究软件测试技术，成为摆在国内软件界的新课题。

在Connection-＞Data增加了Auto-loginpassword的输入项，可以保存登录账号、密码。
账号密码保存在配置文件中而不是注册表里，迁移方便！严重提示：1.考虑安排问题，不建议在服务上使用。
2.如果管理员使用，请保护好配置文件，避免密码泄露。
小BUG：Savesession时session名里包含:号会导致配置保存失败。

革命交换Revolut类似于ExchangeUI的实现，使用：用于服务器端渲染的作为UI框架用于原子CSS生成和用于远程数据获取fordataviz和用于单元测试用于端到端测试的视觉发展了解汇率部署：在本地尝试设置源代码➜git@github.com:Meemaw/revolut-exchange.git➜cdrevolut-exchange➜yarn启动开发服务器➜yarndev笔记当process.env.NODE_ENV!=='production'时，将使用模拟API以避免免费配额的使用。
历史数据完全被嘲笑，因

用来解密zend混淆的PHP文件。
本人所开发的软件均为绿色版，无任何插件。
因转载本人软件的网站过多，中途可能会被捆绑木马程序，为避免感染木马或病毒，请勿从其他站点下载本人程序。
本程序无需使用命令方式进行解密，也无需任何配置即可使用。

一个帮助你在微信抢红包时战无不胜的Android应用。
自动检测并且拆开红包，速度超乎你的想象。
支持中英文。
前往Release下载最新版本。
已下载用户可直接在设置里面更新。
特性监视选项任意组合，满足多样化的使用需求[?]提供了系统通知/聊天列表/聊天页面三档选项，无论是想要谨慎不被察觉，还是想要高效志在必得，这个插件如你所愿。
不仅快人一步，红包识别更加智能多种特征标识，聊天时不再重复点击红包。
智能过滤红包关键字[?]，避免落入“专属红包”、“抢到翻倍”的陷阱。
还可以设置延时抢红包和自动回复感谢语[?]。
紧跟微信更新第一时间适配最新版本微信，应用内即可一键更新。
轻量、安全、值得信赖安装包仅1M，无需ROOT，下载即用。
代码公开透明，活跃的社区讨论，数万用户下载，值得你的信赖。
使用方法打开『微信红包』应用，开启插件。
做你想做的事。
坐等红包进账。
实现原理请见技术文档，注意文档描述的是dev分支(已弃用)的具体实现，而不是stable分支。
若有疑问，请在ISSUES中提出。
更新日志完整的更新日志请见CHANGELOG。
版权及免责声明本项目源自小米去年秋季发布会时演示的MIUI7抢红包测试代码。
插件可能会在一定程度上改变微信的交互方式。
使用本项目中包含的代码及其生成物时，使用者自行承担随之而来的各种风险，包括但不限于“禁用红包功能”、“微信封号”。
本项目使用MIT许可证。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

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。