CentOS7上部署MariaDB的GaleraCluster集群。
主要是参考官方网站：http://galeracluster.com/documentation-webpages/来进行操作实践，期间遇到了一些头大的问题，最终处理并一起记录到该文档中

Fisco官网描述的Caliper压力测试指南中提及的修正Caliper2.0适配器代码，修正后的3个文件/root/benchmarks/node_modules/@hyperledger/caliper-fisco-bcos/lib/fiscoBcos.js；
/root/benchmarks/node_modules/@hyperledger/caliper-fisco-bcos/lib/channelProhttps://fisco-bcos-documentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/docs/tutorial/caliper.html#id3

Infor10SupplyChainExecution概述Infor10SupplyChainExecution是完整的供应链执行解决方案，其中包括以下模块：Infor10SCEWarehouseManagement(WM)Infor10SCETransportationManagement(TM)Infor10SCEThird-PartyLogisticsBilling(3PL)Infor10SCELaborManagement(LM)有关使用这些模块的信息，请访问Infor10SupplyChainExecution协助“内容”或“搜索”标签中的协助主题。
如果直接从Infor10SupplyChainExecution页面访问协助，联机协助提供了有关如何使用与该页面相关的菜单选项的说明。
如果您是新Infor10SupplyChainExecution用户，请参阅《Infor10SupplyChainExecution介绍和导航-用户指南》，了解如何使用该应用程序。
您还可以在Infor365访问其他文档。
关于Infor文档和联机协助，如果您有什么意见，请联系"documentation@infor.com"。

模型手册，最新版本，内容片面

nRF24lu1+与nRF24le+开发sdk，相较于最新版本v2.3.0，多了usb的demo，而且usb的demo目前只要这个版本才有，示例代码目录如下D:.├─Documentation├─LU1_Bootloader│├─bin││├─Debug││└─Release│├─LibUsbDotNet│└─Properties├─Precompiled_hex├─Source_Code│├─arch││├─nrf24l01p││├─nrf24le1││└─nrf24lu1p│├─compiler││└─c51│├─gazell││├─common││├─nrf24le1││└─nrf24lu1p│├─lib││├─assert││├─crypt││├─display││├─eeprom││└─rf_test│└─projects│├─bootloader-32k││└─hex-files│├─button_demo││├─common││├─nrf24le1│││└─hex-files││└─nrf24lu1p││└─hex-files│├─display_demo││└─nrf24le1││└─hex-files│├─encryption_demo││├─common││├─nrf24le1│││└─hex-files││└─nrf24lu1p││└─hex-files│├─gazell_conf_tool││└─nrf24le1││└─hex-files│├─gazell_demo││├─nrf24le1│││└─hex-files││└─nrf24lu1p││└─hex-files│└─usb_demo│└─nrf24lu1p│├─build│├─hex-files│└─list└─usb_drivers

基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析可以在以下位置找到此应用程序的更新版本：:基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影给出的评论的情绪。
电影的详细信息（标题，类型，放映时间，评分，海报等）是通过TMDB使用API??，//www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDBID来获取的。
API，我进行了网络抓取，以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论，并对这些评论进行了情感分析。
查看现场演示：:链接到youtube演示：:注意电影院我已经开发了一个类似的应用程序，称为“电影院”，它支持所有语言的电影。
但是与此应用程序唯一不同的是，我在“电影院”中使用了TMDB的推荐引擎。
我在此应用程序中开发的推荐部分不支持多语言电影，因为它消耗了200％的RAM（即便将其部署到Heroku之后）也无法为TMDB中的所有700,000部电影生成CountVectorizer矩阵。
链接到“电影院”应用程序：:如果您要查找的电影

研华公司产品-ADAM.NetUtility正版测试软件下载。
更多研华产品信息请登陆官方网站https://support.advantech.com.cn/support/SearchResult.aspx?keyword=ADAM-4118&searchtabs=BIOS,Certificate,Datasheet,Documentation,Driver,Firmware,Manual,Online进行检查。

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。