7个经典的无线传感网（WSN）节点定位算法的matlab代码，算法包括:RSSI,Centroid,APIT,DV-hop,Amorphous,BoundingBox,GridScan,MDS-MAP，另外还包括：A.场景布置,可设置:1.节点分布区域:正方形C型;2.节点分布方式:随机规则(可设置规则分布的布置误差);3.锚节点比例;4.GPS误差;B.可选择通信模型:1.规则的通信模型(通信区域是一个标准的圆形);2.DOIModel;3.LogarithmicAttenuationModel;可研究算法在不规则通信模型下的性能;C.附3个画图脚本：节点分布图，节点邻居关系图（拓扑图），节点定位误差图

电商数据库详细设计说明书,帮助数据库初学者了解数据库设计原则，熟悉场景，快速上手

C++与openGL编写的显示雪人，有下雪的场景，雪人能转动

VRML的各种场景实例，桌子椅子电脑书本等等

本次主要分享关于迁移实际案例与最佳实践更加深入的探讨。
在迁移过程中，我们遇到了很多的预料之外的问题，如字符集问题，数字进位问题，各种OOM等等，更加深入地了解了Spark和RDMBS之间的差异。
在弥补鸿沟和解决问题的过程中，我们做了很多的实践，贡献给了社区很多的反馈，也解决了很多的bug。
即便对于Spark当前不能处理的场景，比如recurisvequery，也有了一些可行的探索。
此外，我们现在还开发了一套自动化框架来帮助加速迁移工作。
在这次分享中，我们会深入迁移的关键步骤，并分享踩过的一些坑，最后会介绍我们的自动化工具，如SQLConverter等。
相信对正工作在类似的任务或者即将开展类似工作的工程师们会有所帮助。
下面是PPT原文：关注Hadoop技术博文并回复ebay_spark获取本文PPT。

压缩包中包含的具体内容：对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；
请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。
请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。
可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。
图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！

Seagull是一款IMSEPC等信令模拟器，通过脚本配置交互场景，做DiameterSIPH248等LTE协议的压力测试工具。
Seagullisahttp://gull.sourceforge.net/free,OpenSource(GPL)multi-protocoltrafficgeneratortesttool.PrimarilyaimedatIMS(3GPP,TISPAN,CableLabs)protocols(andthusbeingtheperfectcomplementtoSIPpforIMStesting),Seagullisapowerfultrafficgeneratorforfunctional,load,endurance,stressandperformance/benchmarktestsforalmostanykindofprotocol.Inaddition,itsopennessallowstoaddthesupportofabrandnewprotocolinlessthan2hours-withnoprogrammingknowledge.Forthat,Seagullcomeswithseveralprotocolfamiliesembeddedinthesourcecode:•Binary/TLV(Diameter,Radiusandmany3GPPandIETFprotocols)•Externallibrary(TCAP,SCTP)•Text(XCAP,HTTP,H248ASCII)

注：由于该资源较大，故分为两个部分上传，资源共10积分，两个压缩包平均5积分。
需要两部分同时下载，同时解压才能获得完整资源。
（该部分为part1,part2也已上传至我的资源，可在我主页内下载）本资源是《微信公众平台与小程序开发从零搭建套系统》高清PDF扫描版。
该书由张剑明著，中国工信出版集团和人民邮电出版社联合出版，有需要的小伙伴可以下载学习参考。
本书目录如下：第1章　微信生态1.1　微信：是一个生活方式　11.2　微信公众平台　61.2.1　公众平台简介　61.2.2　服务号和订阅号　71.3　企业号　81.4　小程序　81.5　微信开放平台　91.6　微信支付　101.7　表情开放平台　121.8　微信广告　121.9　小结　13第2章　开发环境及技术介绍2.1　集成软件包介绍　142.2　XAMPP的安装与配置　152.3　PhpStorm的安装及配置　202.4　相关技术介绍　232.4.1　HTTP　232.4.2　HTML5　252.5　小结　26第3章　开发前的准备3.1　开发概述　273.1.1　OpenID　273.1.2　公众号使用场景　283.2　公众号消息会话流程　303.3　接入指南　313.4　接口权限及调用频率　333.5　微信网页开发样式库　353.6　小结　37第4章　常用调试方法及工具4.1　微信测试号　384.2　接口在线调试　414.3　微信Web开发者工具　424.3.1　微信网页授权调试　434.3.2　JS-SDK权限校验　454.3.3　网页远程调试　454.4　前端调试工具　464.4.1　谷歌浏览器开发者工具　484.5　移动端抓包与调试　504.5.1　Charles抓包工具　554.6　小结　56第5章　基于CodeIgniter的微信公众平台开发框架5.1　CodeIgniter简介　575.2　工程代码改造　595.3　微信公众号开发配置　605.4　小结　63第6章　微信网页开发6.1　微信网页授权原理　646.1.1　网页授权注意事项　656.1.2　网页授权流程　666.2　微信网页授权实例　676.3　微信网页多域名授权　746.3.1　原理分析　746.3.2　代码实现　766.4　微信JS-SDK　786.4.1　接入准备　796.4.2　JS-SDK接口实例　806.5　小结　85第7章　微信支付7.1　微信支付接入方式　867.2　微信支付准备工作　887.3　微信支付实践　897.3.1　示例代码解析　907.3.2　支付示例　917.3.3　支付结果通知　967.4　聚合支付　997.4.1　聚合支付接入示例　1017.5　小结　105第8章　微信登录8.1　微信开放平台　1078.1.1　UnionID机制　1088.2　微信自动登录　1098.2.1　数据结构设计　1108.2.2　代码实现　1128.2.3　使用UnionID登录　1178.2.4　如何应用到现有站点　1188.3　小结　120第9章　微信小程序9.1　小程序简介　1219.2　开发环境及框架　1229.2.1　开发配置　1259.2.2　HTTPS配置　1269.3.1　iOS/Android开发者　1299.3　如何着手开发小程序　1299.4　页面生命周期　1309.3.2　前端开发者　1309.3.3　后端开发者　1309.5　小程序组件和API　1349.6　小程序登录　1349.7　小程序微信支付　1409.8　小结　145第10章　案例：第一个echoserver程序10.1　接入开发者模式　14610.2　消息响应　14710.2.1　公众号会话保存Session　15310.3　自定义菜单　15410.4　小结　157第11章　案例：微信随手记11.1　需求描述　15911.2　数据库设计　15911.3　代码实现　16111.3.1　添加主题　16111.3.3　主题查看　16311.3.4　图片下载　16611.3.5　图片预览　16911.3.6　聊天机器人　17011.3.7　入口函数　17411.4　运行效果　17511.5　小结　177

《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

FTTBC+HGW组网场景(GPON组网,语音业务由HGW提供)配置案例.zip

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。