用springboot集成mybatis多数据源，用aop实现的动态切换，支持事务，不会使aop动态切换失效。
注意：此代码不涉及分布式事务，如果需要分布式事务需要采取其他方案。

冗余技术在分布式控制系统中的应用研究pdf,冗余技术在分布式控制系统中的应用研究

Pivotal研发总监姚延栋《开源大数据引擎：分布式Greenplum数据库内核分析》

《storm实时数据处理》通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。
此外，Storm实时数据处理旨在围绕Storm技术促进DevOps实践，使读者能够开发Storm解决方案，同时可靠地交付有价值的产品。

这是一个用纯C语言写的程序，用到的是TCP/IP网络通信原理，这是个功能比好的程序，包含了用户注册，用户登录，密码保护，修改密码，在线用户查询，用户上线通知等基本功能，我个人也花了比较长的时间来写，由于我个人花了比较多的心血，所以下载的资源分高了点，希望不要见怪上传的包中，包含了所有的源代码，绝对可运行使用，不需要配置任何环境不过里面的fopen打的文件路径，自己按照实际情况改下吧

基于SQL+Server分布式数据库的设计,基于SQL+Server分布式数据库的设计

黑马大型电商项目开发文档，里面涉及阿里dubbo，springboot,docker,分布式，fastdfs文件系统

本程序是分布式算法实现FIR滤波器的VHDL实现部分，与本程序对应的matlab仿真见“FIR滤波器的matlab仿真”程序，说明文档见“FIR滤波器的matlab仿真与VHDL实现”

分布式控制大牛任伟老师的专著英文版非常适合初学者学习

本文主要讨论ApacheSpark的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与HadoopMapReduce在设计与实现上的区别。
不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解job从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。
讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择问题驱动的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。
从一个典型的job例子入手，逐渐讨论job生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。
也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。
本文档面向的是希望对Spark设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的Geeks。
因为Spark社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与Spark版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。
由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论Sparkcorestandalone版本中的核心功能，而不是全部功能。
诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。
好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学Ng的ML课程的时候，当年好有激情啊。
这次的撰写花了20+days，从暑假写到现在，大部分时间花在debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。
内容本文档首先讨论job如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。
具体内容如下：Overview总体介绍Joblogicalplan介绍job的逻辑执行图（数据依赖图）Jobphysicalplan介绍job的物理执行图Shuffledetails介绍shuffle过程Architecture介绍系统模块如何协调完成整个job的执行CacheandCheckpoint介绍cache和checkpoint功能Broadcast介绍broadcast功能JobScheduling

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。