运满满自开始微服务改造以来，线上线下已有数千个微服务的Java实例在运行中。
这些Java实例部署在数百台云服务器或虚机上，除少数访问量较高的关键应用外，大部分实例均混合部署。
这些实例的管理，采用自研平台结合开源软件的方式，已实现通过平台页面按钮菜单执行打包、部署、启动、停止以及回滚指定的版本等基本功能，取得了不错的效果。
但仍然存在如下几个痛点：1.实例间资源隔离，尤其在高峰期或故障期间，单服务器上不同实例间CPU和内存资源的争抢特别明显。
2.线上某个应用实例异常时需要人工干涉，导致较长的故障时间。
3.大批服务端应用新版上线后，如网站关键功能故障，需要针对每个应用，选择对应的版本，执行回滚操作，

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图书馆管理系统实施后，达到以下目标。
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区块链和Web3.0如影随形。
区块链作为新一代信息技术的组成部分，是分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术的新型集结体。
Web3.0引入去中心化互联网，使寻租第三方对用户交互行为和价值转移的控制力减弱。
本质上，Web3.0为p2p通信、领取、服务和市场提供了基础，拥有人工智能、分布式储存协议、以及更安全的密码体系。
而区块链正在当前web3.0的发展中发挥着重要作用。

本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-topsis逻辑回归等数学模型，旨在通过所建模型来选取可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平，从而减少我国火灾事故。
针对问题一，首先根据地址、机号和回路，确定真实火灾数为418起。
接着根据题目要求，基于可靠性和故障率两个指标建立综合评价模型。
由于可靠性为效益型指标，而故障率为成本型指标，故将故障率通过数学公式转换为效益型指标，即完善率。
指标确定后，运用熵权法确定各指标权重，最后利用topsis法构建各类型部件评价模型，对16种部件进行综合评价，帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型，分别为光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器、线性光束感烟。
针对问题二，建立基于logistic回归的区域报警部件类型智能研判模型。
本文选择故障次数、消防大队及探测器类型3个变量作为自变量，误报与否作为因变量，将消防大队和探测器类型两个无序分类变量变为虚拟变量，利用logistic回归模型预测辖区内某类型部件发出报警信息正确的概率，经检验模型的真实性为。
经检验结果有所偏差，故进行模型优化用woe值代替原值计算，使得结果愈加真实可靠。

对于研一同学，数值计算的编程大作业是不可避免的一项任务。
本资源包含以下6个大作业的具体数学原理、实验结论和matlab程序，每一步matlab程序本人都尽做大程度进行标注，不懂的地方可以私信我实验一：利用拉格朗日的插值多项式的振荡景象（等距节点、随机节点、分段二次插值、切比雪夫多项式零点）实验二：最小二乘曲线拟合（直线、抛物线进行最小二乘拟合及验证）实验三：数值积分（变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森、龙贝格法）实验四：线性方程组数值求解（Cholesky分解、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）实验五：非线性方程求根（二分法、Newton法、弦截法）实验六：常微分初值问题数值解法（改进欧拉法、经典四阶龙格库塔法）

Exiv2读取图像扩展属性，内含exiv2-0.26-trunk.tar主程序源码，相关编译所需的包libexpat-R_2_1_0、zlib-1.2.9。
可自行编译。
方便快捷的使用在visualstudio的任何版本上。
图片元数据（Metadata）是嵌入到图片文件中的一些标签。
比较像文件属性，但是种类繁多。
对于数码图像，目前常见的研数据有EXIF,IPTC和XMP三种：EXIF：通常被数码相机在拍摄照片时自动添加，比如相机型号、镜头、曝光、图片尺寸等信息IPTF：比如图片标题、关键字、说明、作者、版权等信息。
次要是由人工在后期通过软件写入的数据。
XMP：XMP实际上是一种元数据存储和管理的标准，可以将Exif，IPTC或其他的数据都按XMP统一的格式存放在图像文件中。

本文档为数字信号处理（DSP）复习文档，参考书籍为高西全老师主编的《数字信号处理——原理、实现及应用》第二版，全文共33页，包含以下内容：一、绪论二、时域离散信号与系统 三、时域离散信号和系统的频域分析四、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）五、模仿信号数字处理六、数字滤波器七、IIR数字滤波器（IIRDF）设计 八、FIR数字滤波器（FIRDF）设计九、少量经典面试题（保研）

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。