当前房地产市场不断发展，房产中介市场也在日益壮大。
基于网络的房产中介管理信息系统有利于整合和管理市场的房产资源，极大得方便了房主与客户。
本系统采用B/S(Browser/Server)三层结构，使用jsp网页开发技术进行设计。
本系统旨在提高房产中介系统的工作效率，能够极大得方便房主发布房屋信息，为房屋的租赁和买卖开辟更广泛的市场空间。
会员可以根据自己的需求发布房源信息，并对发布的信息进行管理。
同时会员还能够进行合租匹配查询以及收藏夹管理。

EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

1、哪种CPU调度算法的平均等待时间最短（B）（A）非抢占型（non-preemptive）SJF（B）抢占型（preemptive）SJF（C）FCFS（D）RR2、外部碎片说法正确的是（C）（A）相对于内部碎片，外部碎片在操作系统内核之外。
（B）内部碎片可以合并而外部碎片不行。
（C）相对于内部碎片，外部碎片在进程之外。
（D）是由不连续分配方案导致的空间浪费问题。
3、关于管程（monitor），下列哪一个说法不正确？（B）（A）管程需要编程语言的支持才能实现。
（B）管程不能用信号量来实现。
（C）Java编程语言部分支持管程。
（D）任何时刻只能有一个进程在管程中运行。

【算法设计与分析】是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地解决问题并设计高效计算过程。
这门课程由中国大学MOOC提供，由北京航空航天大学（北航）的专家讲授，旨在帮助学生理解和掌握基础算法及其分析方法。
通过学习这门课程，学生将能够运用所学知识解决实际问题，提升编程能力，以及对复杂度理论有深入的理解。
课程内容可能涵盖以下几个方面：1.**排序算法**：包括经典的冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等，以及更高效的算法如计数排序、桶排序和基数排序。
这些算法的比较和分析有助于理解不同情况下的最佳选择。
2.**搜索算法**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决图论问题和最短路径寻找。
3.**动态规划**：这是解决多阶段决策问题的有效方法，例如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列和最短编辑距离等。
4.**贪心算法**：在每一步都选择局部最优解，以期达到全局最优。
典型应用如霍夫曼编码和Prim或Kruskal的最小生成树算法。
5.**分治策略**：将大问题分解为小问题，然后递归地解决。
典型的例子有归并排序、快速排序和大整数乘法。
6.**回溯法与分支限界**：用于在大规模搜索空间中找到解决方案，如八皇后问题和N皇后问题。
7.**图论与网络流**：包括最大流问题、最小割问题，以及Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法。
8.**数据结构**：如链表、队列、栈、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、哈希表等，它们是算法的基础。
9.**复杂度理论**：介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，以及P类和NP类问题，理解算法效率的重要性。
课程链接提供的博客可能包含课程的代码实现，这对于理解算法的实际操作和优化至关重要。
实践是检验和加深理论知识的最好方式。
学生可以通过这些代码实现来锻炼编程技能，同时理解算法在真实场景中的表现。
"中国大学MOOC-算法设计与分析"是一门全面介绍算法和分析技巧的课程，对于计算机科学专业的学生以及对算法感兴趣的任何人都极具价值。
通过学习，不仅可以掌握多种算法，还能培养问题解决和分析能力，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。

全息成像

在一个10X10X10的三维空间，有一部分障碍物，从一端出发到另一端的最优路径。
规定在水平方向可以走斜线，在竖直方向只能走直线。
A*的启发式函数采用曼哈顿距离结合对角线距离。

国际标准SFR算法，标准文档ISO12233，SFR（spatialfrequencyresponse）表示空间频率响应，表示的也是相机的解像能力

基于asp.net的网上银行开发，针对于三层架构，代码的增删改查而写，对于初级学者，适合去看看，有较好的学习空间

Photoshop的色相/饱和度调整，可以对全图、红、黄、绿、青、蓝、洋红六个通道进行设置。
每个通道可设置：　色相（hue）,饱和度(satuation),明度(Lightness)三个调整值。
另包含多个颜色空间转换函数

顺序存储空间表示的稀疏矩阵的创建和矩阵运算

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。