Trubka是内置的KafkaCLI工具，可为您提供所需的一切管理，查询和解决您的Kafka群集。
消耗来自Kafka的和纯文本消息。
将协议缓冲区和纯文本消息发布到Kafka。
文献资料致谢特别感谢JoshuaHumphries构建了引人入胜的软件包。
我还要提及一些我用来构建Trubka的令人惊叹的库和软件包：由Shopify队和由AlecThomasNaveenMahalingam的diskvBrian由达斯汀·萨林斯（DastinSallings）由NoahMitchellHashimoto的
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我还要提及一些我用来构建Trubka的令人惊叹的库和软件包：由Shopify队和由AlecThomasNaveenMahalingam的diskvBrian由达斯汀·萨林斯（DastinSallings）由NoahMitchellHashimoto的
2024/9/14 20:41:58
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本资源主要讲解几种常见的量子算法，例如，shor算法、Grover算法，并给出了详细的原理、步骤、复杂度分析等，并附录了两篇参考文献（量子计算和量子信息（量子计算部分，Nielsen等））
19.72MB
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VerilogHDL是硬件描述语言的一种，用于数字电子系统设计。
它允许设计者用它来进行各种级别的逻辑设计，可以用它进行数字逻辑系统的仿真验证、时序分析、逻辑综合。
它是目前应用最广泛的一种硬件描述语言。
据有关文献报道，目前在美国使用VerilogHDL进行设计的工程师大约有60000人，全美国有200多所大学教授用Verilog硬件描述语言的设计方法。
在我国台湾地区几乎所有著名大学的电子和计算机工程系都讲授Verilog有关的课程。
它允许设计者用它来进行各种级别的逻辑设计，可以用它进行数字逻辑系统的仿真验证、时序分析、逻辑综合。
它是目前应用最广泛的一种硬件描述语言。
据有关文献报道，目前在美国使用VerilogHDL进行设计的工程师大约有60000人，全美国有200多所大学教授用Verilog硬件描述语言的设计方法。
在我国台湾地区几乎所有著名大学的电子和计算机工程系都讲授Verilog有关的课程。
2024/9/7 17:41:01
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工资管理系统毕业论文与源码：目录摘要IABSTRACTII第一章 引言11.1项目开发背景11.2国内外研究现状11.3课题研究的意义21.4系统研究方法2第二章开发环境及实现的技术32.1asp技术简介32.2IIS简介32.3SQL简介42.4ADO访问数据库4第三章系统分析63.1可行性分析63.1.1技术可行性63.1.2经济可行性63.1.3操作可行性73.2需求分析73.2.1系统功能需求83.2.2职工需求描述83.2.3管理员需求描述9第四章总体设计104.1系统设计目标104.2系统功能结构104.3数据字典114.4数据流图124.5E-R模型134.5数据库设计15第五章详细设计及编码185.1系统登陆模块的设计185.2系统主页面的设计195.3员工信息管理模块的设计205.4工资计算模块的设计205.5科室信息模块设计22第六章系统测试236.1系统测试方法236.2测试过程236.3测试结果246.4系统的特点246.5系统的缺点25结束语26参考文献27致谢28
2024/8/31 9:44:14
933KB
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总共分为六大章节：分别是第1章绪论；
第2章需求分析；
第3章系统总体设计；
第4章系统设计与实现；
第5章网站测试；
第6章课程设计总结最后附有参考文献；
全篇共计二十多页，内容基本充实。
第2章需求分析；
第3章系统总体设计；
第4章系统设计与实现；
第5章网站测试；
第6章课程设计总结最后附有参考文献；
全篇共计二十多页，内容基本充实。
2024/8/30 6:16:49
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基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。
2024/8/29 18:15:06
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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。
2024-04-09 15:03
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