【实验目的】1．通过编写和调试存储管理的模拟程序以加深对存储管理方案的理解；
2．熟悉虚存管理的各种页面淘汰算法；
3．通过编写和调试地址转换过程的模拟程序以加强对地址转换过程的了解。
【实验准备】1．虚拟存储器的管理方式段式管理页式管理段页式管理2．页面置换算法先进先出置换算法最近最久未使用置换算法Clock置换算法其他置换算法【实验内容】1．实验题目设计一个请求页式存储管理方案。
并编写模拟程序实现之。
产生一个需要访问的指令地址流。
它是一系列需要访问的指令的地址。
为不失一般性，你可以适当地（用人工指定地方法或用随机数产生器）生成这个序列，使得50％的指令是顺序执行的。
25％的指令均匀地散布在前地址部分，25％的地址是均匀地散布在后地址部分。
为简单起见。
页面淘汰算法采用FIFO页面淘汰算法，并且在淘汰一页时，只将该页在页表中抹去。
而不再判断它是否被改写过，也不将它写回到辅存。
2．具体做法产生一个需要访问的指令地址流；
指令合适的页面尺寸（例如以1K或2K为1页）；
指定内存页表的最大长度，并对页表进行初始化；
每访问一个地址时，首先要计算该地址所在的页的页号，然后查页表，判断该页是否在主存——如果该页已在主存，则打印页表情况；
如果该页不在主存且页表未满，则调入一页并打印页表情况；
如果该页不足主存且页表已满，则按FIFO页面淘汰算法淘汰一页后调入所需的页，打印页表情况；
逐个地址访问，直到所有地址访问完毕。

《飞鸟嗅探2.0与XP框架及小鸟HOOK工具：安卓QQ数据抓取解析》在移动设备的隐私安全领域，数据抓取和分析工具起着至关重要的作用。
"飞鸟嗅探2.0"是一款针对安卓系统设计的专业嗅探工具，配合"XP框架"和"小鸟HOOK工具"，能够有效地对安卓QQ等应用程序的数据进行深度挖掘和分析。
本文将详细介绍这些工具的功能、使用方法以及其在安卓QQ数据抓取中的应用。
"飞鸟嗅探2.0"是专门为安卓平台开发的一款强大的网络数据包捕获工具。
它能够监听并记录手机上的网络流量，包括应用内部的数据交互，为开发者、安全研究人员或普通用户提供了一种直观查看应用数据流动的途径。
"飞鸟嗅探2.0"的更新迭代，如标题所示，意味着其在功能上可能进行了优化和增强，提供了更高效、更稳定的数据抓取能力。
接下来，"XP框架"是安卓系统的一个插件化框架，它允许用户在不修改系统核心的情况下，安装和运行需要系统权限的应用程序。
XP框架的核心是其对系统API的HOOK机制，通过拦截系统调用，使得第三方应用可以模拟系统行为，实现对其他应用的深度控制和监控。
在飞鸟嗅探2.0的使用过程中，XP框架起到了关键的支持作用，为数据抓取提供了必要的环境和权限。
"小鸟HOOK工具"则是一个与XP框架相辅相成的工具，它专门用于对安卓应用进行动态Hook操作，能够实时监控和修改应用的运行状态。
在安卓QQ数据抓取的场景下，小鸟HOOK工具可以捕获到QQ应用的关键操作，例如消息发送、接收、存储等，为数据的进一步分析提供原始资料。
压缩包内的几个文件是飞鸟嗅探2.0与小鸟HOOK工具运行所必需的组件：1.`protobuf.dll`：ProtocolBuffers（简称protobuf）是Google开发的一种数据序列化协议，常用于网络通信和数据存储，这里可能是飞鸟嗅探2.0用来解析和传输数据的库文件。
2.`zlibwapi.dll`：这是zlib库的一个版本，用于数据压缩和解压缩，有助于减小数据传输的体积。
3.`TeaDll.dll`：TEA（TinyEncryptionAlgorithm）是一个简单的加密算法，此文件可能是用于保护或加密数据的。
4.`birdSniffer.exe`：飞鸟嗅探2.0的主执行文件，启动并运行嗅探功能。
5.`config.ini`：配置文件，用于设置飞鸟嗅探2.0的参数和选项。
6.`bird.lua`和`lua`：Lua是一种轻量级的脚本语言，常常用于游戏开发和系统配置，这里可能是飞鸟嗅探2.0的扩展脚本或配置。
7."XP框架+小鸟"：这可能是一个包含XP框架和小鸟HOOK工具的集成包，方便用户一次性安装和使用。
在实际操作中，用户需要先安装XP框架，然后加载小鸟HOOK工具，并配置好飞鸟嗅探2.0的参数，通过lua脚本来定制特定的嗅探规则。
在一切准备就绪后，就可以启动飞鸟嗅探2.0开始捕获QQ应用的数据。
捕获的数据通常包括但不限于QQ消息内容、用户活动、网络请求等，这些数据经过解析和分析，可以帮助我们了解QQ应用的工作原理，甚至对隐私保护和安全研究提供有价值的信息。
飞鸟嗅探2.0结合XP框架和小鸟HOOK工具，形成了一套强大的安卓QQ数据抓取解决方案。
然而，使用此类工具时，应遵循合法和道德的原则，尊重他人的隐私权，不得用于非法目的，否则可能会引发法律风险。

授课对象：这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程收获预期：可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手课程内容：第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布：秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术：回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介

先对第一帧图像用鼠标框选跟踪区域，双击后开始自动跟踪。
代码可以修改来处理图片序列。

对项目经理，项目总监的项目管理培训明确公司项目管理的基本思路，掌握公司在项目提交方面的管控重点和管理要求；
能够正确立项，并合理制定项目计划（执行进度、费用、人工投入）；
能够整体把控项目实际执行情况和项目计划的匹配程度；
运用OA、Whizible工具对项目进行管理和监控介绍公司对项目督导序列员工的考核方案及指标

C#语言用GDI+实现鼠标绘制流程图的Demo技术点:GDI+序列化与反序列化拖拽ToolStrip应用范围：工作流程图设计器，Visio类似的设计器

EDA期末大作业，1011序列检测器、流水灯、出租车自动计费器、电子密码锁、电话显示计费器、数字钟、交通灯、智能抢答器、食品热量健康秤。
其中有（1）后缀的可以在实体机上运行

（序列图像）16位转8位（OpenCV），可以用来操作序列图像

试写一个算法，判断依次读入的一个以@为结束符的字符序列，是否为回文。
所谓“回文“是指正向读和反向读都一样的一字符串,如“321123”或“ableelba”。

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

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。