数据库备份脚本进入编辑任务界面：crontab-e配置定时任务：301***/opt/mongobk.sh每天一点30分备份数据库基本格式:*****　command分　时　日　月　周　命令第1列表示分钟1～59每分钟用*或者*/1表示第2列表示小时1～23（0表示0点）第3列表示日期1～31第4列表示月份1～12第5列标识号星期0～6（0表示星期天）第6列要运行的命令

安装ubuntu系统，解压到opt目录，依次输入命令cd/opt/modifylschmod+xmodify.shchmod+xmksquashfschmod+xpadjffs2chmod+xunsquashfs解包命令,把需要解包的文件放modify文件夹，重命名rom.trx,运行./modify.sherom.trx解包之后，修改可以把解包之后的文件，复制出来，进windows修改，换回去时，注意文件权限。
比较文件差异用BeyondCompare方便也可以直接在ubuntu系统下修改，文件比较安装meld重新打包命令./modify.shcnewrom.trx

操作系统课程FiFO，OPT，LRU三种页面置换算法用C++实现，代码清晰，有少量注释，希望给有上机的孩子们一些参考

因为Androidijkplayer播放rtsp直播流在加载时延迟在5-10秒实在难以接受，再修改后解决了延迟问题，目前已达到2秒甚至秒开的效果添加的方法：VideoOptionModelvideoOptionMode0l=newVideoOptionModel(1,"analyzemaxduration",100);VideoOptionModelvideoOptionMode02=newVideoOptionModel(1,"probesize",10240);VideoOptionModelvideoOptionMode03=newVideoOptionModel(1,"flush_packets",1);VideoOptionModelvideoOptionMode04=newVideoOptionModel(4,"packet-buffering",0);VideoOptionModelvideoOptionMode05=newVideoOptionModel(4,"framedrop",1);VideoOptionModelvideoOptionMode06=newVideoOptionModel(IjkMediaPlayer.OPT_CATEGORY_PLAYER,"framedrop",1);VideoOptionModelvideoOptionMode07=newVideoOptionModel(IjkMediaPlayer.OPT_CATEGORY_FORMAT,"rtsp_transport","tcp");Listlist1=newArrayList();list1.add(videoOptionMode0l);list1.add(videoOptionMode02);list1.add(videoOptionMode03);list1.add(videoOptionMode04);list1.add(videoOptionMode05);list1.add(videoOptionMode06);list1.add(videoOptionMode07);GSYVideoManager.instance().setOptionModelList(list1);

PostgreSQL是一个高度安全稳定的开源数据库系统，一般来说，如果你需要在关键领域做数据存储，在不考虑商业数据库软件的情况下，我们建议你优先考虑使用PostgreSQL数据库，而在一些对于数据安全与稳定要求不是那么高的系统中，我们推荐你使用MySQL数据库。
这个版本应该是全网独一份了。
^_^,将这个压缩包拷贝到/opt/PostgreSQL目录下，执行如下命令展开#gzip-d-cPostgreSQL-11.10-osr507-Binary.tar.gz|tarxvf-其他的部分按照压缩包中的README操作。

1试验目的存储管理的首要成果之一是公平地调配空间恳求页式管理是一种罕用的虚构存储管理本领本试验的目的是经由恳求页式存储管理中页面置换算法模拟方案知道虚构存储本领的特色操作恳求页式管理的页面置换算法2试验申请1经由随机数暴发一个指令序列共320条指令指令的地址按下述原则天生：50%的指令是秩序实施的；
25%的指令是平均漫衍在前地址部份25%的指令是平均漫衍在后地址部份详尽的实执行为是：在[0319]的指令地址之间随机选取一点m；
秩序实施一条指令即实施地址为m+1的指令；
在前地址[0m+1]中随机选取一条指令并实施该指令的地址为m’；
秩序实施一条指令其地址为m’+1；
在后地址[m’+2319]中随机选取一条指令并实施；
重复上述步骤直到实施320次指令2将指令序列变更成页地址流设：页面大小为1K；
用户内存容量为4页到32页；
用户虚存容量为32K；
在用户虚存中按每一K寄存10条指令枚举虚存地址即320条指令在虚存中的寄存方式为：第0条9条指令为第0页（对于应虚存地址为[09]）；
第10条第19条指令为第一页（对于应虚存地址为[1019]）；
第310条第319条指令为第31页（对于应虚存地址为[310319]）；
按以上方式用户指令可组成32页3 盘算并输入下述种种算法在不合内存容量下的命中领先进先出的算法（FIFO）；
迩来起码使用算法（LRR）；
最佳削减算法（OPT）；
先削减最不罕用的页地址；
命中率1页面失效次数页地址流长度在本试验中页地址流长度为320页面失效次数为每一次晤面响应指令时该指令所对于应的页不在内存的次数"＞1试验目的存储管理的首要成果之一是公平地调配空间恳求页式管理是一种罕用的虚构存储管理本领本试验的目的是经由恳求页式存储管理中页面置换算法模拟方案知道虚构存储本领的特色操作恳求页式管理的页[更多]

本页面置换算法搜罗OPT、FIFO、LRU、clock等算法。

本试验使用一下算法使用rand（）函数随机暴发页面号，用数组装入页面号，模拟页面调入内存中暴发页面置换的进程。
全部进程，都是使用数组来实现每一个算法，模拟队列，模拟堆栈的成果，实现每一个置换算法。
页面置换算法最佳置换算法（OPT）：遴选永不使用或者是在最长功夫内再也不被晤面（即距普通最长功夫才会被晤面）的页面削减出内存。
用于算法评估参照。
随机置换算法（S）：暴发一个取值规模在0以及N-1之间的随机数，该随机数就可展现应被削减出内存的页面。
先进先出置换算法（FIFO）：遴选末了进入内存即在内存驻留功夫最久的页面换出到外存。
迩来最久未使用置换算法（LRU）:以“迩来的已经往”作为“迩来的未来”的类似，遴选迩来一段功夫最长功夫未被晤面的页面削减出内存Clock置换算法:为进入内存的页面配置一个晤面位，当内存中某页被晤面，晤面位置一，算法在遴选一页削减时，惟独查验晤面位，若为0，则直接换出，若为1，置该晤面位为0，检测内存中的下一个页面的晤面位。
改善型Clock置换算法：①从查寻指针之后位置起扫描内存分页轮回队列，遴选A=0且M=0的第一个页面削减；
若未找到，转②②末了第二轮扫描，遴选A=0且M=1的第一个页面削减，同时将经由的齐全页面晤面位置0；
若不能找到，转①

#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

intmain(intargc,char*argv[]){ inti=0; boolbOnce=true; charszPath[RH_MAX_PATH]; charszAbsPath[RH_MAX_PATH]; charszOrgPath[RH_MAX_PATH]; charszTemp[RH_MAX_BUFFER]; intiErrorCode=0; CHashManagerhashmgr; getcwd(szOrgPath,RH_MAX_PATH); //Noarguments? if(argc==1) { printInfo(); return(RH_NO_ARGS); } memset(szPath,0,RH_MAX_PATH); bOnce=true; hashmgr.SelectAllAlgorithms(true); for(i=1;i=RH_MAX_BUFFER)continue;//Non-parsableoptionargument,ignore fmtArgument(argv[i],szTemp);//Formattheargument,i.e.removeallspecialchars if(strcmp(szTemp,"help")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"h")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"?")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"version")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"v")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"fullpath")==0)hashmgr.SetOption(OPT_FULLPATH,true); if(strcmp(szTemp,"f")==0)hashmgr.SetOption(OPT_FULLPATH,true); if(strcmp(szTemp,"nopath")==0)hashmgr.SetOption(OPT_FULLPATH,false); if(strcmp(szTemp,"rcrsv")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,true); if(strcmp(szTemp,"norcrsv")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,false); if(strcmp(szTemp,"recur")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,true); if(strcmp(szTemp,"norecur")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,false); if(strcmp(szTemp,"r")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,true); if(strcmp(szTemp,"all")==0)hashmgr.SelectAllAlgorithms(true); if(strcmp(szTemp,"a")==0)hashmgr.SelectAllAlgorithms(true); if(strcmp(szTemp,"none")==0)hashmgr.SelectAllAlgorithms(false); if(strcmp(s

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。