云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，处理任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

WM8978是一个低功耗、高质量的立体声多媒体数字信号编译码器。
它主要应用于便携式应用，比如数码照相机、可携式数码摄像机。
它结合了立体声差分麦克风的前置放大与扬声器、耳机和差分、立体声线输出的驱动，减少了应用时必需的外部组件，比如不需要单独的麦克风或者耳机的放大器。
高级的片上数字信号处理功能，包含一个5路均衡功能，一个用于ADC和麦克风或者线路输入之间的混合信号的电平自动控制功能，一个纯粹的录音或者重放的数字限幅功能。
另外在ADC的线路上提供了一个数字滤波的功能，可以更好的应用滤波，比如“减少风噪声”。
WM8978可以被应用为一个主机或者一个从机。
基于共同的参考时钟频率，比如12MHz和13MHz，内部的PLL可以为编译码器提供所有需要的音频时钟。
WM8978工作在模拟电源电压2.5V到3.3V，虽然它的数字核心部分为了节省电能可以把工作电压下降到1.62V。
如果需要增大输出功率，扬声器和OUT3/4线输出可以在5V电源运行。
芯片的个别部分也可以通过软件进行断电控制。

一种三相四线制Svg控制策略，能够补偿无功、电流不均衡等。

用matlab语言做的用判决反馈的方法实现的均衡器，对学习均衡的朋友很有协助

负载均衡！！！HAProxy是一个使用C语言编写的自在及开放源代码软件[1]，其提供高可用性、负载均衡，以及基于TCP和HTTP的应用程序代理。
HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点，这些站点通常又需要会话保持或七层处理。
HAProxy运行在当前的硬件上，完全可以支持数以万计的并发连接。
并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中，同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。

大型网站架构演化 大型网站软件系统的特点 大型网站架构演化发展历程 初始阶段 应用服务和数据服务分离 使用缓存改善网站功能 缓存类型 本地缓存 分布式缓存 缓存产品 redis 业界主流 memcached 解决问题 数据库访问 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 问题:负载均衡情况下session状态的保持? 解决方案: 基于DNS的负载均衡 反向代理 ngix JK2 数据库的读写分离 问题:读库与写库的数据同步 解决方案:不同的数据库都有自己的数据库的主从复制功能 使用反向代理与CDN加速网站响应 反向代理产品 ngix 使用分布式文件系统和分布式数据库系统 使用no-sql和搜索引擎 站内搜索 lucene nutch 分词器 no-sql库 mongodb hadoop 业务拆分 webservice restful 分布式服务 大型网站架构演化的价值观 核心价值：随网站所需灵活应对 驱动力量：网站的业务发展 网站架构设计误区 一味追随大公司的解决方案 为技术而技术 企图用技术解决一切问题大型网站架构模式 架构模式 分层 分割 分布式 分布式应用和服务 分布式静态资源 分布式数据和存储 分布式计算 集群 缓存 CDN 反向代理 本地缓存 分布式缓存 异步 冗佘 冷备份 主从分离，实时同步实现热备份 灾备数据中心 自动化 发布过程自动化 ant maven. 自动化代码管理 svn cvs github 自动化测试 loadrunner hudson. 自动化安全测试 自动化部署 自动化报警 自动化失效转移 自动化失效恢复 自动化降级 自动化分配资源 安全 密码和手机校验码 数据库中的密码加密后存-＞不可ni-＞md5 加密 子主题1 验证码 防止机器登录 对于攻击网站的XSS攻击，SQL注入，进行编码转换 对垃圾信息，敏感信息进行过滤 对交易转账等重要操作根据交易模式和交易信息进行风险控制 Sina微博的应用大型网站架构要素 功能 可用性 伸缩性 扩展性 安全性瞬时响应：网站的高功能架构 网站的功能测试 不同的视角 用户的视角 开发人员的视角 运维人员的视角 功能测试指标 响应时间 并发数 吞吐量 功能测试方法 功能测试 负载测试 压力测试 稳定性测试 web前端功能优化 浏览器优化 减少http请求 使用浏览器缓存 启用压缩 css上，js下 减少cookie传输，静态资源使用独立域名访问 CDN加速 反向代理 应用服务器功能优化 分布式缓存 缓存的原理 合理使用缓存 频繁修改的数据 没有热点的访问 数据不一致和脏读 缓存可用性 缓存预热 缓存穿透 缓存架构 jbosscache为代表的需要更新同步的分布式级缓存 以memcached为代表的不互相通信的分布式缓存 异步操作 使用集群 代码优化 多线程 资源复用 单例 对象池 数据结构 垃圾回收 存储功能优化 固态硬盘 RAID与HDFS万无一失：网站的高可用性 高可性的度量与考核 度量 考核 高可用的网站架构 高可用的应用 高可用的服务 高可用的数据 CAP原理 数据备份 失效转移 高可用网站的软件质量保证 网站发布 自动化测试 预发布验证 代码控制 自动化发布 灰度发布 网站运行临控 临控数据采集 临控管理永无止境：网站的可伸缩性 网站架构的伸缩性设计 不同功能进行物理分离实现伸缩 单一功能通过集群规模实现伸缩 应用服务器集群的伸缩性设计 http重定向负载均衡 DNS域名解析负载均衡 反向代理负载均衡 ip负载均衡 数据链路层负载均衡 负载均衡算法 分布式缓存集群的伸缩性设计 mem

在VC下对遥感图像进行处理，内容实现比较丰富，包括：灰度与彩色图像的线性拉伸，直方图均衡，旋转缩放平移，RGB-＞HIS,HIS-＞RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强，腐蚀，膨胀，开闭运算，五种植被指数，变化检测（比值法，灰度分割法，相关系数法），空间域加权融合，不加权融合，HIS融合，K均值分类附有测试图片，可对灰度图与彩色图进行处理

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随着计算机技术的迅猛发展，学校教学和管理的信息化发展也有长足的进步，这就要求各个环节都均衡发展，从软硬件双方面把学校建设成一流的信息管理、教育教学的平台。
本文设计开发的在线考试系统也是其中重要的一个方面。
该系统本着减轻教师工作负担、提高工作效率、优化用户考试的流程，加强参加考试用户的身份识别，比传统的考试模式节省人力财力和时间。

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。