将该压缩包解压，其中的9个文件就和maven仓库中某个依赖的9个文件类型完全一致，然后将其放到本人maven的本地仓库中，具体路径如下：“maven本地仓库位置\com\infiniteautomation\modbus4j”，然后在本人的maven项目中引入该依赖，具体代码如下：com.infiniteautomationmodbus4j3.0.4

Android快速开发框架Afinal已经迁移至github，地址是：https://github.com/yangfuhai/afinalAfinal是一个orm、ioc框架，遵循约定大于配置原则，无需任何配置即可完成所有工作，但也可以通过配置达到个人的个性化需求。
Afinal提倡代码快速简约，尽量一行代码完成的事情不会用两行。
Afinal里面目前包含了四大组件：FinalHttp：用于请求http数据，直接ajax方式请求，文件上传，断点续传下载文件等FinalBitmap：用于显示bitmap图片，而无需考虑线程并发和oom等问题。
FinalActivity：完全可以通过注解方式绑定控件和事件，无需编写代码。
FinalDb：android中sqlite的orm框架，一行代码搞定增删改查。
此次更新内容如下：1、finalDb修复排序查询的bug2、FinalDB添加dropDb方法（感谢kvgnt在github上push代码）3、FinalBitmap重新设计了缓存框架，加载图片速度明显提升4、FinalBitmap支持任何view的图片加载，不在仅仅只是imageview（非imageView设置加载完成后设置其背景，用在常用语一些布局文件背景中）5、FinalBtimap支持加载本地图片，不仅仅只是网络图片6、FinalBitmap添加弱引用的支持（永远不会oom，这个开关由用户配置）7、FinalHttp添加出现网络异常的时候，返回网络异常编号，方便用户进行自己的业务逻辑这次更新finalBitmap改动较大，跳过0.4直接到0.5。
感谢大家对afinal的支持。
以上是0.5版本更新，本人在其基础上增加了加载apk包中assets文件夹下图片的加载问题。
更新此版本纯属学习交流，如有冒犯请内信本人，有问题资源将于24小时内删除。
用法：原来在WaterFallItem中添加的是网址资源，比如String[]data={"http://iting.in/1.jpg","http://iting.in/2.jpg"}现要加载assets目录下资源是的数据构造为String[]data={"assets://iting/1.jpg","assets://iting/2.jpg"}(assets://后面加的是图片相对于assets的路径)

假设每个页面中可存放10条指令，分配给作业的内存块数为4。
用C语言语言模仿一个作业的执行过程，该作业共有320条指令，即它的地址空间为32页，目前它的所有页都还未调入内存。
在模仿过程中，如果所访问的指令已在内存，则显示其物理地址，并转下一条指令。
如果所访问的指令还未装入内存，则发生缺页，此时需要记录缺页的次数，并将相应页调入内存。
如果4个内存块均已装入该作业，则需要进行页面置换，最后显示其物理地址，并转向下一条指令。
在所有320条指令执行完毕后，请计算并显示作业运行过程中发生的缺页率。
置换算法：请分别考虑最佳置换算法（OPT）、先进先出（FIFO）算法和最近最久未使用算法（LRU）。
作业中指令的访问次序按下述原则生成：50%的指令是顺序执行的；
25%的指令是均匀分布在前地址部分；
25%的指令是均匀分布在后地址部分；
具体的实施方法是：　　　在[0，319]的指令地址之间随机选取一起点m；
　　　顺序执行下一条指令，即执行地址序号为m+1的指令；
　　　通过随机数，跳转到前地址部分[0,m+1]中的某条指令处，其序号为m1；
　　　顺序执行下一条指令，其地址序号为m1+1的指令；
　　　通过随机数，跳转到后地址部分[m1+2，319]中的某条指令处，其序号为m2；
　　　顺序执行下一条指令，其地址序号为m2+1的指令；
重复跳转到前地址部分，顺序执行，跳转到后地址部分，顺序执行的过程直至执行320条指令。

读秀下载器v0.0.5能够下载传到邮箱里的读秀网的书

基于步进电机的按键控制，整个电梯楼层的控制误差或许在0.5cm左右

NT39016E_V0.5_20081107.pdf

0.5间距1.0间距4~50pin的应该都有卧式，立式封装都有，如果缺哪个可以在下方评论由于怕不全满足不了你们，所以少收点积分好了。

本人本人设计的一款PCB直尺，开发环境为AltiumDesigner16.0.5/Windows764Bit

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

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。