假定两个用户A、B，用户A、B的通讯密钥为K，他们的公私钥对分别是KPUa、KPRa和KPUb、KPRb，他们要进行安全通讯，密钥分发与通信过程如1所示。
(1)根据图1所示，实现利用公钥密码算法分发对称密钥的过程。
实现的阶梯任务如下：①以本地两个目录模仿两个用户，采用变量方式直接实现密钥的分发；
②实现算法的图形化方式，用户可以选择算法、参数、工作模式等；
③以文件方式管理密钥及明文、密文；
④采用SSL，建立安全通信过程；
⑤将方案移植到某个web应用中。
(2)按照(1)的阶梯任务，实现基于DH密钥协定的密钥分发。

包括有综合题，vppr实验、路由器重分发、CISco-RIP、OSPF

微信小游戏《果蔬去哪了》线上游戏源码及资源。
本人开发，资源可以直接运用，但不允许再次分发，CSDN擅自涨分数

本文以TwitterStorm官方Wiki为基础，详细描述如何快速搭建一个Storm集群，其中，项目实践中遇到的问题及经验总结，在相应章节以“注意事项”的方式给出。
Storm集群中包含两类节点：主控节点（MasterNode）和工作节点（WorkNode）。
其分别对应的角色如下：主控节点（MasterNode）上运行一个被称为Nimbus的后台程序，它负责在Storm集群内分发代码，分配任务给工作机器，并且负责监控集群运行状态。
Nimbus的作用类似于Hadoop中JobTracker的角色。
每个工作节点（WorkNode）上运行一个被称为Supervisor的后台程序。
Super

《超标量处理器设计》讲述超标量（SuperScalar）处理器的设计，现代的高功能处理器都采用了超标量结构，大至服务器和高功能PC的处理器，小至平板电脑和智能手机的处理器，无一例外。
《超标量处理器设计》以超标量处理器的流水线为主线展开内容介绍。
《超标量处理器设计》主要内容包括超标量处理器的背景知识、流水线、顺序执行和乱序执行两种方式的特点；
Cache的一般性原理、提高Cache功能的方法以及超标量处理器中的Cache，尤其是多端口的Cache；
虚拟存储器的基础知识、页表、TLB和Cache加入流水线后的工作流程；
分支预测的一般性原理、在超标量处理器中使用分支预测时遇到的问题和解决方法以及如何在分支预测失败时对处理器的状态进行恢复；
一般的RISC指令集体系的简单介绍；
指令解码的过程，尤其是超标量处理器中的指令解码；
寄存器重命名的一般性原理、重命名的方式、超标量处理器中使用寄存器重命名时遇到的问题和解决方法以及如何对寄存器重命名的过程实现状态恢复；
指令的分发（Dispatch）和发射（Issue）、发射过程中的流水线、选择电路和唤醒电路的实现过程；
处理器中使用的基本运算单元、旁路网络、Cluster结构以及如何对Load/Store指令的执行过程进行加速；
重排序缓存（ROB）、处理器状态的管理以及超标量处理器中对异常的处理过程；
经典的Alpha21264处理器的介绍。
在本书中使用了一些现实世界的超标量处理器作为例子，以便于读者加深对超标量处理器的理解和认识。
《超标量处理器设计》可用作高等院校电子及计算机专业研究生和高年级本科生教材，也可供自学者阅读。

简单来说，PlatformSymphony是一个提供数据分发、任务调度以及资源管理的企业级分布式计算框架，并且支持异构化的IT环境。
Symphony由两层架构组成，一层是担任资源管理的EGO，另一层是任务管理的SOAM。
在Symphony的集群中，用户需要根据Symphony提供的API实现Client和Service程序。
Symphony涉及的基础模块如下图。
如图所示，Client程序

ASTERGDEM数据由日本METI和美国NASA联合研制并免费面向公众分发。
ASTERGDEM数据产品基于“先进星载热发射和反辐射计(ASTER)”数据计算生成，是目前独一覆盖全球陆地表面的高分辨率高程影像数据。
自2009年6月29日V1版ASTERGDEM数据发布以来，在全球对地观测研究中取得了广泛的应用。
但是，ASTERGDEMV1原始数据局部地区存在异常，所以由ASTERGDEMV1加工的数字高程数据产品也存在个别区域的数据异常现象。
ASTERGDEMV2版则采用了一种先进的算法对V1版GDEM影像进行了改进，提高了数据的空间分辨率精度和高程精度。
该算法重新处理了1,500,000幅影像，其中的250，000幅影像是在V1版GDEM数据发布后新获取的影像。
日本METI和美国NASA两个机构对V2版GDEM的数据精度进行了验证，结果显示V2版对V1版中存在的错误做了很好的矫正。
此资源将山东地区所有DEM已经打包下载完成

基于之前的网络版本（东拼西凑的），本次针对源代码的版本管理、授权访问、复制和传播、代码仓库等进行规范性商定。

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可用多服务器　　前台自带转码，无需重复安装转码端。
　　使用本产品的用户请勿涉黄或者其余违背国家法律的用途上，如有用户不恪守国家法律产生相关法律问题与本站无关，谢谢配合!

Pentaho数据集成Pentaho数据集成（ETL）又名Kettle项目结构程序集：项目分发归档文件在此模块下生成核心：核心实现dbdialog：“数据库”对话框ui：用户界面引擎：PDI引擎engine-ext：PDI引擎扩展PDI核心插件集成：集成测试如何建造PentahoDataIntegration使用maven框架。
构建项目的先决条件：Maven，版本3+JavaJDK1.8/.m2目录中的这个建立它这是一个maven项目，要使用以下命令进行构建$mvncleaninstall（可选）您可以指定-Drelease以触发混淆和/或丑化（根据需要）（可选）您可以指定-Dmaven.test.skip=true跳过测试（即便您不应该知道）构建结果将是位于target的Pentaho软件包。
运行测试单元

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。