（1）设计一个虚拟存储区和内存工作区，编程序演示下述算法的具体实现过程，并计算各个算法的缺页率。
（2）用C语言实现，要求设计主界面以灵活选择某算法，且以下算法都要实现：a:最佳置换算法(OPT)：将以后永不使用的或许是在最长(未来)时间内不再被访问的页面换出。
b:先进先出算法(FIFO)：淘汰最先进入内存的页面，即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。
c：最近最久未使用算法(LRU)：淘汰最近最久未被使用的页面。
（3）程序采用人工的方法选择，依次换策略选择一个可置换的页，并计算它们的缺页率以便比较。

Memcached1.5.6已发布，这是一个bug修复版本。
同时，由于前段时间因被曝出有攻击者通过设置memcached的最大值，欺骗UDP数据包发起请求，利用Memcached发送的大量庞大的UDP响应数据包进行一些攻击行为，该版本已默认禁用UDP协议。

这是一个电影购票系统，实现用户界面的热播电影展示、场次、购票等，在管理员界面实现对这些表项的增删改查。
主要涉及的知识有scoket通信、数据库的基本操作、简单java中的界面设计，对于新手来说，练手还是挺好的

第一部分根据“实验4说明”文件夹中给出的源程序MainTwo.java，StuList.java（其中的类实现了接口MyList），Student.java（其中的类Student是抽象类，其中，print()方法是抽象方法）。
第二部分编写一个类，该类的功能是可以根据给定的字符串（字符串中单词之间有空格）和子串，计算出字符串中包含多少个子串。
（使用String类的方法。
）第三部分编写一个类，该类的功能是可以根据给定的字符串（字符串中单词之间没有空格）和子串，计算出字符串中包含多少个子串。
（使用String类的方法。
）这一部分的程序框架和第二部分相同，只是voidcountSubString(Strings,Stringsubstring)方法的具体实现不同。

SPI总线时序详解SPI是一种高速的、全双工、同步的通信总线，并且在芯片的管脚上只占用四根线，节约了芯片的管脚，同时为PCB的布局上节省空间，提供方便，正是出于这种简单易用的特性，现在越来越多的芯片集成了这种通信协议。
SPI是一个环形总线结构，由ss(cs)、sck、sdi、sdo构成，其时序其实很简单，主要是在sck的控制下，两个双向移位寄存器进行数据交换。

主要用于解决在使用office的dll操作后台word文件时候，在本机运行可以，但是在IIS服务器上会报一个RetrievingtheCOMclassfactoryfrocomponentwithCLSID{000209FF-0000-C000-000000000046}failedduetothefollowingerror:80070005拒绝访问的问题

SpringMVC+Spring+Hibernate+Oracle实现图书管理（CRUD）一个简单的图书管理系统。

在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。

仿照weka自带的简单K均值聚类算法，实现的一个简单的模糊C均值聚类算法。

学习时写的一个小程序，用的是位图来实现图形的重绘

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。