这份代码实现打开PCM裸流文件并用双缓存机制进行播放的，可在VS2013下直接编译运行，其中包含一个PCM裸流文件。

jsp+ssh+mysql实现的Javaweb订餐系统，其中struts版本是struts2，此外还用到了redis缓存，国际化等struts框架特性技术，系统实现了管理员在后台管理菜品类型、菜品信息、菜品图片、用户信息、订单信息等功能。
用户注册、登录，添加菜品到购物车、提交订单、查看订单、修改个人信息等功能

sublimetext中的乱码现象需要gbkencodingsupport插件解决。
但是自带的插件打开文件总是产生.dump缓存，每次需要打开两次，用此资源替换SublimeText2\PristinePackages下面的原有文件即可解决打开缓存文件问题

Covid-19信息模板本地信息模板••入门gitclonehttps://github.com/Jordan-Gilliam/covid-19-template.git克隆项目cdcovid-19-template移至信息目录。
npmi-安装部门。
npmrundev启动开发环境。
喜欢GraphQL吗？检出with-appolo-graphql分支[GRAPHQL端点:warning:WIP]叠放免费的Covid-19Api-React框架-专注于基本体验query-用于在React中获取，缓存和更新的挂钩-用于Grommet2的扩展包-您网

018年1月4日，JannHorn等安全研究者披露了"Meltdown"(CVE-2017-5754)和"Spectre"(CVE-2017-5753&CVE-2017-5715)两组CPU特性漏洞。
相关漏洞利用了芯片硬件层面执行加速机制的实现缺陷实现侧信道攻击，可以间接通过CPU缓存读取系统内存数据，其直接危害是将可能造成CPU运作机制上的信息泄露，低权级的攻击者可以通过漏洞来远程泄露用户信息或本地泄露更高权级的内存信息。
笔者对此进行深入研究

pythonstockV1项目，股市有风险投资需谨慎，本项目只能用于Python代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算BUG。
PythonStockV1是基于Python的pandas，tushare，bokeh，tornado，stockstats，ta-lib等框架开发的全栈股票系统。
1）可以直接使用docker直接本地部署运行，整个项目在dockerhub上压缩后200BM，本地占用500MB磁盘空间。
2）使用Docker解决了Python库安装问题，使用Mariadb（MySQL）存储数据。
借助tushare抓取数据（老API，后续使用tusharepro开发）3）使用corn做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天18点开始进行数据计算，计算当日数据，使用300天数据进行计算，大约需要15分钟计算完毕。
4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近3天数据，每天定时清除，同时使用read_pickleto_pickle的gzip压缩模式存储。
5）使用tornado开发web系统，支持股票数据，沪深300成份股，中证500成份股，龙虎榜数据，每日股票数据，每日大盘指数行情等6）数据展示系统，是通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续自己开发的指标数据可以加入进去。
7）增加曲线数据分析，在查看股票中，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用Bokeh将多达17个指标的数据绘图，进行图表展示。

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

自己做的一个插件，做web测试的同学非常有用，一键删除cookie和缓存

HTTP并不是独自运行在网上的。
很多协议都会在HTTP报文的传输过程中对其数据进行管理。
HTTP只关心旅程的端点(发送者和接收者)，但在包含有镜像服务器、Web代理和缓存的网络世界中，HTTP报文的目的地不一定是直接可达的重定向技术通常可以用来确定报文是否终结于某个代理、缓存或服务器集群中某台特定的服务器。
重定向技术可以将报文发送到客户端没有显式请求的地方去。
本文将详细介绍重定向技术以及负载均衡由于HTTP应用程序需要可靠地执行HTTP事务，最小化时延，并且节约网络带宽，所以在现代网络中重定向是普遍存在的出于这些原因，Web内容通常分布在很多地方。
这么做是出于可靠性的考虑。
这样，如果一个位置

利用SDRAM作为缓存，SDRAM模块为自己写的代码实现。
利用OV7670采集，在VGA上显示流畅，清晰，这个资源为全部的工程文件，确保可以使用

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。