这是一个c++内web实现模拟登陆，还有获取web事件，以及c++与js的交互。
http://blog.csdn.net/nanjun520/article/details/53024503

MFC程序，UDP广播交互试验平台，获取本机MAC，获取本机主机名，获取发送广播主机的IP。

Java1.8API是Java开发的关键组成部分，它包含了Java标准版（JavaSE）1.8版本的所有核心类库和接口。
这些类库为开发者提供了丰富的功能，支持从基本的数据类型操作到复杂的网络编程、多线程处理以及数据库连接等。
JavaAPI文档是开发者的重要参考资料，它详细解释了每个类、接口、方法和构造函数的功能、用法及参数说明。
在Java1.8中，有许多重要的更新和改进，包括：1.**Lambda表达式**：这是Java1.8引入的一项重大特性，它允许开发者以更简洁的方式处理函数式编程。
Lambda表达式可以作为参数传递，也可以返回，使得代码更加简洁，尤其是在处理集合操作时。
2.**方法引介**：这是一种新的语法糖，允许在类中定义一个方法，该方法的实现是调用另一个已存在的方法。
这有助于减少重复代码并提高可读性。
3.**StreamAPI**：Java1.8引入了StreamAPI，提供了一种新的数据处理方式，可以对集合进行过滤、映射和聚合操作，支持串行和并行处理，大大提高了代码的可读性和性能。
4.**Optional类**：这个类用于表示可能为null的对象引用，从而避免了空指针异常。
它鼓励开发者明确处理空值情况，提高代码的健壮性。
5.**日期和时间API**：Java8改进了日期和时间的处理，引入了`java.time`包，提供了`LocalDate`、`LocalTime`、`LocalDateTime`等类，替代了之前易用性较差的`java.util.Date`和`java.util.Calendar`。
6.**并发更新类**：如`ConcurrentHashMap`和`Atomic*`系列类的增强，使得在多线程环境下进行数据同步更加高效和安全。
7.**NashornJavaScript引擎**：Java1.8集成了JavaScript引擎，允许Java程序直接执行JavaScript代码，促进了Java与JavaScript之间的交互。
8.**默认方法**：在接口中添加的带有实现的方法称为默认方法，允许接口扩展而不会破坏现有的实现。
9.**类型推断**：Java编译器能够根据上下文推断变量的类型，使得代码更加简洁，例如在Lambda表达式中。
10.**新的反射API**：改进了反射机制，提供了更强大的元数据访问能力，比如`MethodHandle`和`MethodType`。
这些只是Java1.8API中部分重要的更新，实际上还包括许多其他改进和优化。
对于开发者来说，深入理解并熟练运用Java1.8API是提升开发效率和代码质量的关键。
通过阅读和查阅“Java1.8-api”提供的帮助文档，开发者可以找到关于每个类、接口和方法的详细说明，从而更好地利用Java1.8的功能。

实验一OpenGL+GLUT开发平台搭建5小实验1：开发环境设置5小实验2：控制窗口位置和大小6小实验3：默认的可视化范围6小实验4：自定义可视化范围7小实验5：几何对象变形的原因8小实验6：视口坐标系及视口定义8小实验7：动态调整长宽比例，保证几何对象不变形9实验二动画和交互10小实验1：单缓冲动画技术10小实验2：双缓冲动画技术11小实验3：键盘控制13小实验4：鼠标控制【试着单击鼠标左键或者右键，试着按下鼠标左键后再移动】14实验三几何变换、观察变换、三维对象16小实验1：二维几何变换16小实验2：建模观察（MODELVIEW）矩阵堆栈17小实验3：正平行投影119小实验4：正平行投影219小实验5：正平行投影320小实验6：透射投影121小实验6：透射投影222小实验7：三维对象24实验四光照模型和纹理映射26小实验1：光照模型1----OpenGL简单光照效果的关键步骤。
26小实验2：光照模型2----光源位置的问题28小实验3：光照模型3----光源位置的问题31小实验4：光照模型4----光源位置的问题33小实验5：光照模型5----光源位置的问题35小实验6：光照模型6----光源位置的问题38小实验7：光照模型7----光源位置的动态变化40小实验8：光照模型8----光源位置的动态变化43小实验9：光照模型9---光源位置的动态变化45小实验10：光照模型10---聚光灯效果模拟48小实验11：光照模型11---多光源效果模拟50小实验12：光照效果和雾效果的结合53小实验13：纹理映射初步—掌握OpenGL纹理映射的一般步骤56小实验13：纹理映射—纹理坐标的自动生成（基于参数的曲面映射）59小实验14：纹理映射—纹理坐标的自动生成（基于参考面距离）61

采用POI技术完成EXCEL和数据库的交互，即导入导出完美兼容xls/xlsx两种工作簿表格。
而且包含了，将地址转换为经纬度的百度接口调用（请自行注册百度API秘钥），同时修正了操作不当，接口崩溃的Java空指针错误java.lang.NullPointerException

Rabbitmq-aws这已迁移到该存储库已移至主要的RabbitMQ统一“monorepo”，包括所有未解决的问题。
您可以在下找到源。
所有问题均已转移。
概述一个分支，用于构建与AmazonWebServicesAPI交互的RabbitMQ插件。
支持的Erlang版本配置可以通过多种方式提供Rabbitmq-aws的配置。
在提供区域和配置信息方面，它的行为类似于。
此外，它有两种方法，rabbitmq_aws:set_region/1和rabbitmq_aws:set_credentials/2以允许应用程序特定的配置，从而绕过自动配置行为。
配置优先级配置值具有以下优先级：通过API明确配置环境变量配置文件EC2实例元数据服务（如果适用）凭证优先凭证值具有以下优先级：通过API明确配置环境变量凭证文件EC2实例元数据服务环境变

Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。
在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。
换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。
节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(DataRedistribution)。
与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。
这就是看通信时间占用计算时

前言第1章　绪论第2章　算法复杂度与问题的下界2.1　算法的时间复杂度2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析2.3　问题的下界2.4　排序的最坏情况下界2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法2.6　排序的平均情况下界2.7　通过神谕改进下界2.8　通过问题转换求下界2.9　注释与参考2.10　进一步的阅读资料习题第3章　贪心法3.1　生成最小生成树的Kruka1算法3.2　生成最小生成树的Prim算法3.3　单源最短路径问题3.4　二路归并问题3.5　用贪心法解决最小圈基问题3.6　用贪心法解决2终端一对多问题3.7　用贪心法解决1螺旋多边形最小合作警卫问题3.8　实验结果3.9　注释与参考3.10　进一步的阅读资料习题第4章　分治策略4.1　求2维极大点问题4.2　最近点对问题4.3　凸包问题4.4　用分冶策略构造Voronoi图4.5　voronoi图的应用4.6　快速傅里叶变换4.7　实验结果4.8　注释与参考4.9　进一步的阅读资料习题第5章　树搜索策略5.1　广度优先搜索5.2　深度优先搜索5.3　爬山法5.4　最佳优先搜素策略5.5　分支限界策略5.6　用分支限界策略解决人员分配问题5.7　用分支限界策略解决旅行商优化问题5.8　用分支限界策略解决O，1背包问题5.9　用分支限界方法解决作业调度问题5.10　A*算法5.11　用特殊的A*算法解决通道路线问题5.12　用A*算法解决线性分块编码译码问题5.13　实验结果5.14　注释与参考5.15　进一步的阅读资料习题第6章　剪枝搜索方法6.1　方法概述6.2　选择问题6.3　两变量线性规划6.4　圆心问题6.5　实验结果6.6　注释与参考6.7　进一步的闷读瓷料习题弟7章　动态规划方法7.1　资源配置问题7.2　最长公共f序列问题7.3　2序列比对问题7.4　RNA最大碱基对匹配问题7.5　0，1背包问题7.6　最优二卫树问题7.7　树的带权完垒支配问题7.8　树的带权单步图边的搜索问题7.9　用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题7.10　实验结果7.11　注释与参考7.12　进一步的阅读资料习题第8章　NP完全性理论8.1　关十NP完垒性理论的非形式化讨论8.2　判定问题8.3　可满足性问题8.4　NP问题8.5　库克定理8.6　NP完全问题8.7　证明NP完全性的例子8.8　2可满足性问题8.9　注释与参考8.10　进一步的阅读资料习题第9章　近似算法9.1　顶点覆盖问题的近似算珐9.2　欧几里得旅行商问题的近似算法9.3　特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐9.4　特殊瓶颈加权K供应商问题的近似算法9.5　装箱问题的近似算法9.6　直线m中心问题的最优近似算法9.7　多序列比对问题的近似算珐9.8　对换排序问题的2近似算法9.9　多项式时间近似方案9.10　最小路径代价生成树问题的2近似算法9.11　最小路径代价生成树问题的Pns9.12　NP0完全性9.13　注释与参考9.14　进一步的阅读资料习题第10章　分摊分析10.1　使用势能函数的例子10.2　斜堆的分摊分析10.3　Av1树的分摊分析10.4　自组织顺序检索启发式方法的分摊分析10.5　配对堆及其分摊分析10.6　不相交集合并算法的分摊分析10.7　一些磁盘调度算法的分摊分析10.8　实验结果10.9　注释与参考10.10　进步的阅读资料习题第11章　随机算法11.1　解决最近点对问题的随机算珐11.2　随机最近点对问题的平均性能11.3　素数测试的随机算法11.4　模式匹配的随机算法11.5　交互证明的随机算法11.6　最小生成树的随机线性时间算法11.7　注释与参考11.8　进一步的阅读资料习题第12章　在线算法12.1　用贪心法解决在线欧几里得生成树问题12.2　在线K服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法12.3　基于平衡策略的在线穿越障碍算法12.4　用补偿策略求解在线二分匹配问题12.5　用适中策略解决在线m台机器调度问题12.6　基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法12.7　基于随机策略的在线生成树算法12.8　注释与参考12.

作为主流的动态语言，python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。
此外，python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用c/c++编写python的扩展模块，还能将python嵌入到c/c++程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。
　　为了更好地利用python语言，无论是使用python语言本身，还是将python与c/c++交互使用，深刻理解python的运行原理都是非常重要的。
本书以cpython为研究对象，在c代码一级，深入细致地剖析了python的实现。
书中不仅包括了对大量python内置对象的剖析，更将大量的篇幅用于对python虚拟机及python高级特性的剖析。
通过此书，读者能够透彻地理解python中的一般表达式、控制结构、异常机制、类机制、多线程机制、模块的动态加载机制、内存管理机制等核心技术的运行原理，同时，本书所揭示的动态语言的核心技术对于理解其他动态语言，如javascript、ruby等也有较大的参考价值。
　　本书适合于python程序员、动态语言爱好者、c程序员阅读。

准备需求分析的考试组织要解决什么问题？——业务建模为了解决组织的问题，新系统应提供什么功能和性能？——需求为了提供功能，系统内部应该有什么样的核心机制？——分析为了满足性能，系统的核心机制如何选定技术实现？——设计需求目标是提升销售，设计的目标降低成本。
开发人员喜欢画“草图”，是以形式的粗陋，遮掩内容的粗陋。
过程改进（战术）需要技能（技术）的支撑，所以需要UML作为技能（技术）。
用例图描述结构的：类图、对象图、组件图、部署图、包图、组合结构图描述行为的：序列图、通信图、状态图、活动图、交互概述图、时间图总则图愿景是在老大看来，引进这个系统的目的。
愿景必须来自老大。
愿景必须指出度量的指标。
愿景描

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。