大型网站技术架构演进之路，从单体应用起源，历经分布式集群、微服务、中台、云原生，最后到servicemesh和serverless。
全程带动画效果。

目的：通过调研目前教学管理系统中的成绩管理子系统，了解成绩管理子系统的业务流程；
通过分析比较，结合用户对成绩管理子系统的改进意见与实现情况，运用面向对象思想方法，设计和实现一个满足功能和性能，并有所创新的成绩管理子系统，以提高成绩管理的自动化、友好性等。
本系统基于.NET平台和SQLServer数据库，通过毕业设计，可以使学生对.NET结构下开发B/S模式的分布式三层数据库系统有一个全面的了解。
本系统从功能上划分可分为以下几大模块：功能模块管理，组权限管理,学生信息管理,课程信息管理,学生成绩管理,授课信息管理,学生信息查询,学生成绩统计等几大模块。
以下将对各子模块进行说明。
功能模块管理：将系统功能模块保存到数据库中以便于动态地进行不同用户组权限的分配等操作。
本模块包括功能模块的添加，删除，修改等。
组权限管理：对用户进行分组，并将权限设置到不同的用户组。
学生信息管理模块：输入学生基本信息，并可以对学生信息进行添加、查询、修改、删除。
还可以关键字查询并从数据库里调出的学生基本信息.输出学生基本信息，学号、班号、姓名查询的信息结果。
课程信息管理：设置课程号，课程名，先修课等课程信息。
成绩信息管理模块：输入成绩信息，并可以对成绩信息进行添加、查询、修改、删除。
还可以用关键字查询并调出数据库里的学生基本成绩信息的修改、删除等。
输出查询的学生成绩信息。
授课信息管理:对教师授课信息的调度，安排等信息的管理。
学生信息查询:本模块是可对学生成绩进行查询，可按学号，姓名，年龄，所在院系，入学年份等不同条件独立查询或进行模糊查询。
学生成绩统计：对学生成绩总分，平均分等进行统计。
系统管理员后台用户名为admin密码为www.mycodes.net普通用户(测试用例)用户名为:user01，密码：111111DB下为Sql数据库，附加即可论文下为该程序的论文及论文目录

ZooKeeper分布式专题与Dubbo微服务入门（完整版）......

通过pscad软件实现对分布式发电的pq控制。

介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmeandecomposition,简称LMD)。
LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Productfunction)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。
本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmodedecomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。

设计了一种应用于KrF准分子激光波面整形的二元光学元件(BOE),实现了将波面整形变换为巴特沃斯(Butternorth)分布。
采用盖师贝格-撒克斯通(Gerchberg-Saxton,GS)算法实现优化设计,使用MATLAB软件模拟入射和出射光场。
通过对比迭代次数分别为10、100和1000次的模拟结果,研究盖师贝格-撒克斯通算法中迭代次数对整形效果的影响。
模拟出迭代次数为106次的整形结果,并且得到二元光学元件的相位分布。
模拟结果表明,出射光场呈巴特沃斯分布,实现了波面整形,矩形光斑能量占总能量的75.62%,能量的利用率较高,其均匀性的均方根(RMS)误差为0.1394%。

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

Docker容器是资源分割和调度的基本单位，封装整个服务的运行时环境，用于构建、发布和运行分布式应用的一个框架。

此系统使用maven搭建分布式架构，blog-web项目继承blog-parent项目，依赖blog-common项目，其中blog-parent项目专门用来管理版本，blog-common专门用来管理工具类。
系统使用Spring,Springmvc及mybatis技术。
资源中包含需要的数据表sql文件

distributedsystemsconceptsanddesign5thInstructor'ssolutions分布式系统概念与设计习题解答第五版

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。