01_基础规范；
02_辅助规范；
03_产品规范；
中国银联IC卡技术规范升级公告及实施指南2017。
纯规范类文档

使用jsoup，抓取整个网站，保存在本地。
包括网站的“css、js、图片、页面”，都会保存在本地。
并且保存的路径痛网站上的路径。
经过测试，一般的基础网站都可以抓取。

旋转、缩放、滤波、锐化、各种图像处理算法代码

《多媒体技术基础(第3版)》在第2版的基础上，《多媒体技术基础(第3版)》对部分章节的内容做了更新，增加了MPEG-4AVI/H.264和多媒体传输方面的内容。
为保持多媒体技术基础课程内容的完整性，《多媒体技术基础》仍由四个部分组成：一是多媒体压缩和编码(第2-13章)，主要介绍声音、图像和数字电视媒体的基本知识、压缩和编码方法；
二是多媒体存储(第14-16章)，主要介绍CD、DVD、HD-DVD和Blu-rayDisc存储器的存储原理和存储格式；
三是多媒体传输(第17-20章)，主要介绍多媒体网络应用、服务质量(QoS)、因特网、TCP/IP协议和多媒体传输的基础知识；
四是多媒体内容处理语言(第21-22章)，主要介绍HTML和XML的基础知识。
每章附有练习和思考题以及参考文献和站点。
　　《多媒体技术基础》适合大学本科或本科以上学生使用，可作为多媒体爱好者的自学教材，也可作为信息技术工作者的参考书。
林福宗，清华大学计算机科学与技术系教授，1970年毕业于清华大学自动控制系。
从1989年开始对多媒体产生兴趣，其后一直从事多媒体技术基础的教学与应用研究，出版图书9本，包括《英汉多媒体技术辞典》、《多媒体技术基础》和《多媒体与CD-ROM》，在国内外学术期刊和会议上发表文章70多篇。

嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可cai剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。
总结，留存资源

本设计通过模拟计算机操作系统中经典的“生产者—消费者问题”，巩固在操作系统原理课上所学的知识，加深对操作系统中进程同步和互斥、临界区管理，管程等问题的认识和理解。
前期主要利用P、V信号量来控制各进程间的同步于互斥关系，确保各进程有序正确的进行。
然而，我们也知道，使用信号量和P、V操作在实现进程同步时，对共享资源的管理分散于各个进程中，进程能够直接对共享变量进行处理，不利于系统对系统资源的管理，容易造成程序设计错误。
因此，在后期我们改用管程来实现，目的是想把资源集中起来统一管理，即把相关的共享变量及其操作集中在一起统一的控制和管理，使各并发进程间的相互作用更为清晰。
当然，我们本次课程设计也为我们了解软件设计的流程、方法以及思想，提高分析设计以及编程的能力提供了基础。

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

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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。