自包含系统（SCS）与微服务有很多相似的特征。
它们都可以独立部署，并以解耦系统为目的。
不过，SCS一般具有更粗的粒度和更精确的定义。
每一个SCS都是一个自主的Web应用，包含了WebUI、业务逻辑和持久化层。
对于SCS来说，API是一个可选项，而且SCS不应该共享UI，当然，那些调用了多个服务的单页应用（SPA）除外。
在进行领域驱动设计（DDD）时，为了尽可能降低SCS之间的耦合，每个SCS都应该实现一个边界上下文（BoundedContext）。
可以通过对用户故事进行来定义边界上下文。
SCS之间可以通过多种方式进行交互：UI集成，如引用JavaScript文件、ESI或SSI；
异步通信和事件
它们都可以独立部署，并以解耦系统为目的。
不过，SCS一般具有更粗的粒度和更精确的定义。
每一个SCS都是一个自主的Web应用，包含了WebUI、业务逻辑和持久化层。
对于SCS来说，API是一个可选项，而且SCS不应该共享UI，当然，那些调用了多个服务的单页应用（SPA）除外。
在进行领域驱动设计（DDD）时，为了尽可能降低SCS之间的耦合，每个SCS都应该实现一个边界上下文（BoundedContext）。
可以通过对用户故事进行来定义边界上下文。
SCS之间可以通过多种方式进行交互：UI集成，如引用JavaScript文件、ESI或SSI；
异步通信和事件
2025/5/23 14:39:53
174KB
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提取图像灰度信息—＞利用均值哈希算法得到图像的二值编码—＞计算汉明距离判断图像相似性—＞得到最终检索结果
2025/5/22 10:11:22
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将系统不平衡的功率动态分配给各个机组承担，实现了微源即插即用和对等控制的目标，保证了孤岛下微电网内电力平衡和频率的统一，具有简单可靠的特点。
根据微电网的控制目标，采用与传统发电机相似的下垂曲线来达到对微源的控制，
根据微电网的控制目标，采用与传统发电机相似的下垂曲线来达到对微源的控制，
2025/5/20 8:19:42
44KB
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科研分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。
2025/5/6 22:51:42
189KB
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基于文本内容的自动文本聚类技术作为文本信息挖掘技术中的核心技术之一，其目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大，而不同簇之间的相似度尽可能的小。
本文以中文文本作为文本聚类的挖掘对象，对文本集进行了中文文本预处理、文本聚类。
按照文中的方法步骤，设计了一个系统，实现了文本聚类的功能。
本文以中文文本作为文本聚类的挖掘对象，对文本集进行了中文文本预处理、文本聚类。
按照文中的方法步骤，设计了一个系统，实现了文本聚类的功能。
2025/5/2 5:16:46
554KB
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采用动态规划思想，根据最优子结构性质，求出对比代码的最长公共子序列，从而判断对比代码的相似度。
本系统把分词技术和最长公共子序列有机的结合，将对比代码分割成单词或标点符号，以单词和符号为检测单元，有效的提高了检测的精准度
本系统把分词技术和最长公共子序列有机的结合，将对比代码分割成单词或标点符号，以单词和符号为检测单元，有效的提高了检测的精准度
2025/4/30 15:14:58
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平均结构相似性[113]MSSIM(MeanStructuralSIMilarity)表明图像分割结果与参考图像的平均局部结构相似性，其取值也在0到1之间，取值越大表明分割质量越好，当MSSIM=1时，对应图像分割结果与参考图像完全相同。
2025/4/28 10:07:23
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聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
2025/4/23 8:31:55
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SAD(Sumofabsolutedifferences)是一种图像匹配算法。
基本思想：差的绝对值之和。
此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。
该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。
基本思想：差的绝对值之和。
此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。
该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。
2025/4/21 22:19:30
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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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