互斥缓存-Python一个小型实用程序库，用于基于缓存键动态创建互斥体。
用例假设您正在实现一个graphql服务器，其对象字段彼此独立地异步解析。
多个字段执行相同的操作，因此应使用互斥锁和一些基本缓存来确保数据库查询最多发生一次。
如果您有这些对象的数组，则它们突然都使用相同的互斥量，这可能会降低性能。
动态创建多个短期的互斥对象，而不是使用一个互斥对象来全部统治它们，每个对象可以独立于其他解析对象使用。
通过为互斥锁使用与用于缓存检查相同的缓存键，几乎可以透明地使用动态创建的互斥锁，而不必担心互斥锁的性能或分配/取消分配。
使用互斥锁，如果已经存储了与缓存键关联的互斥锁，则将其返回。
否则，将以静默方式创建新的互斥锁，将其存储以备将来使用并返回。
安装pip3installmutexcache用法MutexCache.get（）返回threading.Lock对

设计很好的希望很实用的通讯录c#通讯录系统c#通讯录系统c#通讯录系统

很实用的绿色星号密码查看工具

一个C#编写的OPC与PLC通讯的例子程序，经测试可用，很实用。

找了很多也下载了很多唯有搜集到的这个最好大家可以下载看看比成千上万的实用的多2分一点都不贵噢

http://blog.csdn.net/shiziaishuijiao/article/details/46746529从以上位置可以查看详细介绍。
网上能找到的QuartzWeb管理的资料都是使用的一个国外人写的QuartzWebApp的东东，功能也很全面。
但是作为自己的应用其实用不了那么多功能，一般我们只要可以定义一个job，指定一个Cron表达式完成工作即可，附带的可以再对任务进行暂停与重启，基本就可以满足应用了。
而且网上那个东西稍微还是有点复杂的，不方便集成的自己的项目中，无论是风格还是样式。
基于这样的原因，也是为了学习一个Quartz（以前还没有用到过）。
就想着做一个简单Quartz的Web管理工具。
包括可以添加一个任务(添加的任务只能是实现了QuartzJob接口的任务)，暂停、启动、删除任务。
基本这些都能满足日常应用了。

电子技术与软件工程-基于web的图书交易系统探析开发一个本系统的开发可以解决企业人事管理遇到的耗费大量资金和人力，管理内容繁复，而且容易丢失的问题。
本系统的开发周期为2个月，耗费资金较少，且实用价值很高，各类企事业单位及学校等部门都可以使用

这是实用最优化方法课程的大作业程序，压缩文件里有6个文档并且是对应于大连理工大学编写的实用最优化方法这本书。

摘　要在现代电子产品中，步进电机广泛应用于ATM机、喷绘机、刻字机、写真机、喷涂设备、医疗仪器及设备、计算机外设及海量存储设备、精密仪器、工业控制系统、办公自动化、机器人等领域。
所以步进电机的控制是一门很实用的技术。
本实验主要是基于唐都——PIT试验箱的步进电机控制的设计。
主要使用到了并行接口电路8255、LED七段数码管电路、8086cpu、步进电机等元件。
主要是通过按键的不同来设置直流电机的转速、运行状态和方向。
软件部分采用了汇编语言编写程序代码和C语言编写的步进电机控制程序，通过判断、跳转、循环、延时等基本技术实现。
此系统可以通过键盘输入相关数据,并根据需要,实时对步进电机工作方式进行设置,具有实时性和交互性的特点。
该设计可应用于步进电机控制的大多数场合目录摘要…………….…………………………………………...…...3一.课程设计目的……………………………………….....…...4二.设计题目名称及要求……………………………….....…….4三.实验设备…………………………………………...…..…….4四.设计的思想和实施方案……………………………..….…….5五.硬件原理图…………………………………………………….11六.典型程序模块及典型编程技巧…………………….…....…13七.课程设计中遇到的问题及解决方法………………...………16八.程序流程图………………………………………….…......19九.汇编程序清单及程序注释…………………………..…..……..23十.C语言程序清单及注释………………………….……..…..…30十一.收获体会………………………………….………..……..…37十二.参考文献………………………………………..….…..……38

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

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。