本文介绍了利用Docker和Kubernetes搭建一套具有冗余备份集合的MongoDB服务，从容器对CI和CD引发的改变入手，讨论了容器技术对MongoDB带来的挑战和机会，然后实战如何部署一套稳定的MongoDB服务，非常的干货~想尝试在笔记本电脑上运行MongoDB么？希望通过执行一个简单的命令，然后就有一个轻量级、自组织的沙盒么？并可再通过一条命令就可以移除所有的痕迹么？需要在多个环境中运行相同的应用程序栈？创建自己的容器镜像，使得开发、测试、操作和支持团队启动一份完全相同的环境。
容器正在改变整个软件生命周期；
它覆盖了从最初的技术试验到通过开发、测试、部署和支持的概念证明。
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ArticlecopyrightbySymplicitPTYLTDSymplicitPTYLTD版权所有原作者：SymplicitPTYLTD；
译者：UCD翻译小组，Sophie；
 校审：Angela原文链接：http://www.symplicit.com.au/personas_designing_for_real_people.php原文下载：Personas:DesigningforRealPeople(pdf,316KB)人物角色是虚拟的，也是典型和形象的，它是你的目标用户的一种代表。
它可以提供及时的、易于理解和记忆的用户信息。
人物角色在整个开发周期中都有指导作用。
在需求转化为设计的

MATLAB代码经典功率谱估计，Welch法、协方差法、周期图、burg法及其对比，附完整注释

自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

IntroductiontoPeerSim；
PeerSimProgrammingProject；
PeerSim笔记；
一种通用的P2P模拟器；
事件模拟流程图EDSimulator；
周期模拟流程图CDSimulator；
peersim接口图；
CDSimulator；
EDSimulator；
Network_node_linkable；
Peersim模拟

以石英和不同型号的玻片为基底，系统研究了基底折射率对周期性金银复合纳米阵列的制备及其光学性能的影响。
采用离散偶极子近似(DDA)数值方法研究了复合阵列的局部表面等离子共振(LSPR)光谱特性，计算结果表明，当基底折射率为1.43和1.68时，纳米阵列的折射率灵敏度(RIS)和品质因子(FOM)比较优异。
利用纳米球刻蚀法(NSL)制备了二维周期性复合纳米点阵结构，实验结果表明，当基底折射率为1.43和1.68时，基底与贵金属纳米颗粒有较好的粘合度，纳米阵列结构形貌比较规则清晰。

例子代码适用于，主线程提供gui相关功能，次线程周期触发调用，请求socket服务相关。
在参考了不少国内外代码，实现此功能。
代码在qt5.3vs2010下环境测试通过。
服务器直接用https://github.com/dushibaiyu/QtTcpThreadServer即可。
希望对大家有所帮助。

安卓例程序

Websocket是一个持久化协议，相对于HTTP这种非持久协议而言。
它实现了浏览器与服务器全双工通信，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯的目的,与HTTP一样基于已建立的TCP连接来传输数据。
但是与HTTP协议不同的地方就是：WebSocket是一种双向通信协议，在建立连接后，WebSocket服务器端和客户端都能主动向对方发送或接收数据，就像Socket一样;WebSocket需要像TCP一样，先建立连接，连接成功后才能相互通信。
传统的HTTP客户端与服务器请求响应模式，一个生命周期里只有一个或多个请求和一个或多个与之对应的响应。
如下所示：而WebSocket模式下客户端与服务器响

周期滑移检测是其中涉及载波相位观测的高精度GNSS数据处理的基本步骤之一，例如在精确的点定位（PPP）和精确的轨道确定（POD）中。
自1980年代开发以来，有效地处理了双频GPS。
然而，新兴的北斗导航卫星系统为这些现有算法带来了一些新的挑战，尤其是在小周跳频发的情况下。
在这项研究中，在低海拔北斗GEO载波相位观测中发现了大量的1周期滑动，这些观测是由IGS多GNSS实验的接收者收集的。
如果可能，在PPP和POD处理之前，应识别并修复这种小的周跳。
我们提出了一种基于一系列双频相位无几何组合的增强循环滑移检测方法。
采用鲁棒的多项式拟合算法和一般的自回归条件异方差建模技术来提供自适应检测阈值，从而可以以高可靠性识别出如此小的循环滑动。
仿真和实际数据测试表明，即使在电离层闪烁的情况下，该方法具有较高的灵敏度和较低的误报率。

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。