软件项目的估算历来是一个难题。
由于软件开发活动还无法实现土建工程那种成熟度，所以也无法像做土建工程那样通过预算速查手册来评估。
但是，对于一项投资来说，总要说出要投资多少吧，软件开发也要给出投资额，这就需要做估算了。
本文主要讨论敏捷软件开发中的用户故事（UserStory）估算。
估算方法有很多，但大体上分为绝对估算和相对估算。
在本文中，“绝对估算”就是指以绝对时间（如小时或天）为单位进行估算。
而“相对估算”就是通过用户故事之间的大小对比进行估算，估算后的结果没有时间单位（它们之间的差异，不在本文讨论范围之内）。
在相对估算方法中，也有很多种不同方式。
而相对估算的过程中常常会出现下面的现象，尤其是对

自己花钱买的电子书，高清完整版！很实用的教材，读起来一点也不晦涩。
目录译者序前言第1章概论1.1推动因素1.2基本计算机组成1.3分布式系统的定义1.4我们的模型1.5互连网络1.6应用与标准1.7范围1.8参考资料来源参考文献习题第2章分布式程序设计语言2.1分布式程序设计支持的需求2.2并行/分布式程序设计语言概述2.3并行性的表示2.4进程通信与同步2.5远程过程调用2.6健壮性第3章分布式系统设计的形式方法3.1模型的介绍3.1.1状态机模型3.1.2佩特里网3.2因果相关事件3.2.1发生在先关系3.2.2时空视图3.2.3交叉视图3.3全局状态3.3.1时空视图中的全局状态3.3.2全局状态：一个形式定义3.3.3全局状态的“快照”3.3.4一致全局状态的充要条件3.4逻辑时钟3.4.1标量逻辑时钟3.4.2扩展3.4.3有效实现3.4.4物理时钟3.5应用3.5.1一个全序应用：分布式互斥3.5.2一个逻辑向量时钟应用：消息的排序3.6分布式控制算法的分类3.7分布式算法的复杂性第4章互斥和选举算法4.1互斥4.2非基于令牌的解决方案4.2.1Lamport算法的简单扩展4.2.2Ricart和Agrawala的第一个算法4.2.3Maekawa的算法4.3基于令牌的解决方案4.3.1Ricart和Agrawala的第二个算法4.3.2一个简单的基于令牌环的算法4.3.3一个基于令牌环的容错算法4.3.4基于令牌的使用其他逻辑结构的互斥4.4选举4.4.1Chang和Roberts的算法4.4.2非基于比较的算法4.5投标4.6自稳定第5章死锁的预防、避免和检测5.1死锁问题5.1.1死锁发生的条件5.1.2图论模型5.1.3处理死锁的策略5.1.4请求模型5.1.5资源和进程模型5.1.6死锁条件5.2死锁预防5.3一个死锁预防的例子：分布式数据库系统5.4死锁避免5.5一个死锁避免的例子：多机器人的灵活装配单元5.6死锁检测和恢复5.6.1集中式方法5.6.2分布式方法5.6.3等级式方法5.7死锁检测和恢复的例子5.7.1AND模型下的Chandy，Misra和Hass算法5.7.2AND模型下的Mitchell和Merritt算法5.7.3OR模型下的Chandy，Misra和Hass算法第6章分布式路由算法6.1导论6.1.1拓扑6.1.2交换6.1.3通信类型6.1.4路由6.1.5路由函数6.2一般类型的最短路径路由6.2.1Dijkstra集中式算法6.2.2Ford的分布式算法6.2.3ARPAnet的路由策略6.3特殊类型网络中的单播6.3.1双向环6.3.2网格和圆环6.3.3超立方6.4特殊类型网络中的广播6.4.1环6.4.22维网格和圆环6.4.3超立方6.5特殊类型网络中的组播6.5.1一般方法6.5.2基于路径的方法6.5.3基于树的方法第7章自适应、无死锁和容错路由7.1虚信道和虚网络7.2完全自适应和无死锁路由7.2.1虚信道类7.2.2逃逸信道7.3部分自适应和无死锁路由7.4容错单播：一般方法7.52维网格和圆环中的容错单播7.5.1基于局部信息的路由7.5.2基于有限全局信息的路由7.5.3基于其他故障模型的路由7.6超立方中的容错单播7.6.1基于局部信息的模型7.6.2基于有限全局信息的模型：安全等级7.6.3基于扩展安全等级模型的路由：安全向量7.7容错广播7.7.1一般方法7.7.2使用全局信息的广播7.7.3使用安全等级进行广播7.8容错组播7.8.1一般方法7.8.2基于路径的路由7.8.3使用安全等级在超立方中进行组播第8章分布式系统的可靠性8.1基本模型8.2容错系统设计的构件模块8.2.1稳定存储器8.2.2故障-停止处理器8.2.3原子操作8.3节点故障的处理8.3.1向后式恢复8.3.2前卷式恢复8.4向后恢复中的问题8.4.1检查点的存储8.4.2检查点方法8.5处理拜占庭式故障8.5.1同步系统中的一致协议8.5.2对一个发送者的一致8.5.3对多个发送者的一致8.5.4不同模型下的一致8.5.5对验证消息的一致8.6处理通信故障8.7处理软件故障第9章静态负载分配9.1负载分配的分类9.2静态负载分配9.2.1处理器互连9.2.2任务划分9.2.3任务分配9.3不同调度模型概述9.4基于任务优先图的任务调度9.5案例学习：两种最优调度算法9.6基于任务相互关系图的任务调度9.7案例学习：域划分9.8使用其他模型和目标的调度9.8.1网络流量技术：有不同处理器能力的任务相互关系图9.8.2速率单调优先调度和期限驱动调度：带实时限制的定期任务9.8.3通过任务复制实现故障安全调度：树结构的任务优先图9.9未来的研究方向第10章动态负载分配10.1动态负载分配10.1.1动态负载分配的组成要素10.1.2动态负载分配算法10.2负载平衡设计决策10.2.1静态算法对动态算法10.2.2多样化信息策略10.2.3集中控制算法和分散控制算法10.2.4移植启动策略10.2.5资源复制10.2.6进程分类10.2.7操作系统和独立任务启动策略10.2.8开环控制和闭环控制10.2.9使用硬件和使用软件10.3移植策略：发送者启动和接收者启动10.4负载平衡使用的参数10.4.1系统大小10.4.2系统负载10.4.3系统交通强度10.4.4移植阈值10.4.5任务大小10.4.6管理成本10.4.7响应时间10.4.8负载平衡视界10.4.9资源要求10.5其他相关因素10.5.1编码文件和数据文件10.5.2系统稳定性10.5.3系统体系结构10.6负载平衡算法实例10.6.1直接算法10.6.2最近邻居算法：扩散10.6.3最近邻居算法：梯度10.6.4最近邻居算法：维交换10.7案例学习：超立方体多计算机上的负载平衡10.8未来的研究方向第11章分布式数据管理11.1基本概念11.2可串行性理论11.3并发控制11.3.1基于锁的并发控制11.3.2基于时戳的并发控制11.3.3乐观的并发控制11.4复制和一致性管理11.4.1主站点方法11.4.2活动复制11.4.3选举协议11.4.4网络划分的乐观方法：版本号向量11.4.5网络分割的悲观方法：动态选举11.5分布式可靠性协议第12章分布式系统的应用12.1分布式操作系统12.1.1服务器结构12.1.2八种服务类型12.1.3基于微内核的系统12.2分布式文件系统12.2.1文件存取模型12.2.2文件共享语义12.2.3文件系统合并12.2.4保护12.2.5命名和名字服务12.2.6加密12.2.7缓存12.3分布式共享内存12.3.1内存相关性问题12.3.2Stumm和Zhou的分类12.3.3Li和Hudak的分类12.4分布式数据库系统12.5异型处理12.6分布式系统的未来研究方向附录DCDL中的通用符号列表

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

鲁棒且无设备的老年人活动识别和分类系统

班级国庆节活动方案

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，状态:construction:emconstrução:construction:导师乔纳塔斯·席尔瓦（JonatasSilva）

基本业务模块为：出租、返还。
同时在这两个模块的基础上，建立的其它功能有：出租图书管理、会员管理、图书缺货管理、系统参数设置、操作员及其权限设置、图书出租收费标准设置、各项数据资料（帐目）的查询、今日盘点。
涵盖了图书出租管理中的绝大部分功能，界面美观，操作上接近于日常手工操作，无需学习就可轻松上手，是您理想的经营管理好帮手。
配置要求：硬件要求：C433以上CPU，64MB以上内存(推荐128MB)，50MB以上活动硬盘空间，（推荐100MB以上），VGA彩色显示器、最佳分辨率800*600、增强色16色，键盘，鼠标。
软件要求：Windows98/Me/2000/XP操作系统。
其它说明：1、首次登陆时，操作员为：Admin，密码为Admin；
2、管理员的初始密码为：Admin（您可以在“个人信息”中的“密码修改”中修改密码）。
3、图书租赁系统采用SQL2005数据库。

以前用Excel2003做了些宏，在网上还有不少粉丝，因一些功能在Excel2010中无法使用，故重新整理，欢迎指正；
本Excel中的宏在Excel2010中测试表现出色;运行宏前，要保证EXCEL没有禁用宏。
MichaelHoQQ:9900060-----------------------本Excel有以下功能：插入图片11.点击执行后，会出现文件夹选择窗，请选择你JPG图片所在文件夹(选择“文件夹”而不是选择文件)；
2.宏会自动复制Sheet2到新工作簿，并插入你所选文件夹中的全部JPG图片到B列，对应的图片名自动填到C列；
3.图片的大小会自动适应Sheet2的B3单元格，因此可以在点击执行前调整Sheet2的B3单元格的大小来控制插入图片的大小。
--------插入图片21.点击执行后，会出现文件夹选择窗，请选择你JPG图片所在文件夹(选择“文件夹”而不是选择文件)；
2.宏会自动复制Sheet3到新工作簿，并插入你所选文件夹中的全部JPG图片制作图册，对应的图片名自动填到图片下方；
--------插入图片3如果用户自己的Excel文件中有一列是型号，该宏可以插入指定文件夹里以型号命名的JPG图片到另一列；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+I(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏InsertPic3）；
4.然后会出现文件夹选择窗，请选择你JPG图片所在文件夹(选择“文件夹”而不是选择文件)；
5.在弹出的对话框中指定型号在第几列，图片要插入到第几列，以及从哪一行开始；
6.图片的大小会自动适应你设定的第一行要插入图片的单元格，因此提前调整那个单元格的大小可以控制插入图片的大小。
-------------删除活动工作表中所有图片Ctrl+d删除活动工作表里所有的JPG图片，（不一定是本工作簿中的工作表）；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+d(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏DelPic）；
-------------导出活动工作表中被选中的一张JPG图片Ctrl+e导出活动工作表中被选中的一张JPG图片，（不一定是本工作簿中的工作表）；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.请选中一张要导出的图片；
4.在你的文件中按Ctrl+e(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏OutputOnePic）；
5.在弹出的对话框中指定图片要保存的名字；
1.不管图片在Excel中是否被缩放过，导出的图片是按图片的原始尺寸进行保存。
2.在桌面上会自动新建一个"OutputPic"的文件夹，导出的图片将会存在那个文夹里；
3.如果文件夹中已有相同名字的文件，则后面导出的文件会自动加上(v1),(v2),(v3)...-------------导出活动工作表中所有JPG图片Ctrl+f导出活动工作表中所有JPG图片，并且图片名自动使用指定列中的图片名；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+f(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏OutputAllPic）；
4.在弹出的对话框中指定图片所在列，图片名所在的列；
1.不管图片在Excel中是否被缩放过，导出的图片是按图片的原始尺寸进行保存；
2.在桌面上会自动新建一个"OutputPic"的文件夹，所有导出的图片将会存在那个文夹里；
3.如果文件夹中已有相同名字的文件，则后面导出的文件会自动加上(v1),(v2),(v3)...----------------对指定文件夹中的JPG图片进行重命名Ctrl+r利用活动工作表中的所有图片的旧名与新名的对照，对指定文件夹中JPG图片进行重命名；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+r(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏RenamePic）；
4.在弹出的对话框中指定图片旧名所在列和图片新名所在的列；
1.可以结合插入图片的宏，

TPCBenchmarkH测试由一系列商业查询组成，这些查询在某种意义上代表复杂的商业分析应用。
这些查询给出了一个实际的环境，描绘了批发商的活动以帮助读者将该基准的组件联系起来。
TPC-H不代表任何特定商业领域里的活动，而是可以被应用到任何需要管理，销售或在全球范围销售某种商品的行业。
（比如汽车租赁，食品销售，供应商等）。
但TPC-H并不是如何构建实际信息分析系统的模型。

PullRequests是Bitbucket上方便开发者之间协作的功能。
提供了一个用户友好的Web界面，在集成提交的变更到正式项目前可以对变更进行讨论。
开发者向团队成员通知功能开发已经完成，PullRequests是最简单的用法。
开发者完成功能开发后，通过Bitbucket账号发起一个PullRequest。
这样让涉及这个功能的所有人知道，要去做CodeReview和合并到master分支。
但是，PullRequest远不止一个简单的通知，而是为讨论提交的功能的一个专门论坛。
如果变更有任何问题，团队成员反馈在PullRequest中，甚至push新的提交微调功能。
所有的这些活动都直接跟踪在Pu

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。