本部分规定了IT运维服务支撑系统的应用需求，包括IT运维服务模型与模式、IT运维服务管理体系、以及IT运维服务和管理能力评估与提升途径。
本部分适用于企业理解智控国际IT运维服务管理体系，指导智控国际为客户提供IT运维服务和IT运维服务支撑系统。
一、总则2二、参考标准2三、术语、定义和缩略语33.1.术语和定义33.1.1IT运维服务33.1.2IT运维服务管理流程33.1.3IT运维服务支撑系统33.2.略语3四、编制原则和方法4五、IT运维服务管理体系45.1IT运维服务管理对象65.2IT运维活动角色及IT运维管理组织结构65.2.1IT运维活动角色75.2.2IT运维管理组织结构75.3IT运维服务管理流程85.3.1服务台85.3.2事件管理85.3.3问题管理85.3.4配置管理85.3.5变更管理85.3.6发布管理95.3.7服务级别管理95.3.8财务管理95.3.9能力管理95.3.10可用性管理95.3.11服务持续性管理95.3.12知识管理105.3.13供应商管理105.4IT运维服务支撑系统105.4.1IT运维服务支撑系统分类105.4.2IT运维服务支撑系统基本技术要求105.5IT运维服务115.5.1IT运维服务分类115.5.1.1IT基础设施运维服务115.5.1.2IT应用系统运维服务115.5.1.3安全管理服务11

Java多线程编程实战指南(核心篇)高清pdf带目录随着现代处理器的生产工艺从提升处理器主频频率转向多核化，即在一块芯片上集成多个处理器内核（Core），多核处理器（MulticoreProcessor）离我们越来越近了――如今就连智能手机这样的消费类设备都已配备了4核乃至8核的处理器，更何况商用系统！在此背景下，以往靠单个处理器自身处理能力的提升所带来的软件计算性能提升的那种“免费午餐”已不复存在，这使得多线程编程在充分利用计算资源、提高软件服务质量方面扮演了越来越重要的角色。
故而，掌握多线程编程技能对广大开发人员的重要性亦由此可见一斑。
本书以基本概念、原理与方法为主线，辅以丰富的实战案例和生活化实例，并从Java虚拟机、操作系统和硬件多个层次与角度出发，循序渐进、系统地介绍Java平台下的多线程编程核心技术及相关工具。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

随着我国城市化建设进程的加快，中国社会已不可避免地从传统的“熟人社会”转变为现代的“陌生人社会”，女性单独外出、陌生人约见、旅行、儿童/老年人/病患等弱势群体日常活动等众多生活场景，均存在安全隐患，公共安全管理部门亟待通过优化现有各级公安指挥系统功能，切实丰富和改善监控预警、报警、警民沟通、警情分析等环节操作流程与机制，从公安管理系统侧提升广大公众的体验、培养防患意识和报警习惯、提高接警处警效率

区块链作为一种分布式账本技术，以其多方共识、去中心化存储、难以篡改等特点，可在不同参与方之间快速建立信任关系，促进缺乏信任基础的各方高效协同工作。
随着区块链技术的演化成熟，民众对区块链认知程度的不断提升，区块链逐渐在金融科技、政务民生、司法仲裁、供应链协同、税务发票、版权保护等领域得到广泛应用，为各行各业赋能增效[1]。
发展区块链的愿景是形成一个连接各方的可信网络，连接的成员越多，其网络价值越大；
区块链上的应用越灵活，其生态越繁荣；
链上数据越丰富，其信用放大作用越明显。
但当前各行业均按照自身需求构建起区块链生态，而由于行业早期技术先行、标准滞后，导致生态割裂，不同区块链系统难以实现互联互通，具体表现在以下三个方面：第一，区块链跨链互通涉及数据互通、身份互认、共识转换和治理协同多重因素，不同区块链系统在通信协议、身份管理、共识机制和治理方案方面技术路线各不相同的现实，增加了跨链互通的难度，导致“链岛”问题日益突出。
第二，区块链系统通过接口将所支持的功能暴露给应用开发者、参与方管理员、系统管理员，而不同底层链所提供的接口千差万别、互不兼容的现实，增加了应用与底层链对接适配、切换适配的工作量与工作难度。
第三，通常，链上合约的执行需要链下数据的触发，如跨境结算中的汇率数据需要从链下获取，在链上链下数据交互过程中，尚缺乏规范的数据可信交互方案的现实限制了链上数据的丰富程度，限制了区块链的应用范围。

本资源包内含有打造一款塔防游戏的所有基础物件，能够让你轻松开始创作自己的游戏。
资源包内拥有3种不同的塔：骑士塔-能够创建3位骑士-能够提升骑士的伤害-能够给骑士增加一个盾-拥有一个能放置骑士的小旗射手塔-能够提升弓箭的伤害-能够提升射击的频率-能够提升射击的精准度-能够给箭点火法师塔：-能够使用火进行基本攻击-能够给攻击增加一个额外的火球-能够在地图上的任一位置放置一个陷阱来降低敌军的速度骑士和敌军的动画都包括：行走、攻击、死亡

ECharts(EnterpriseCharts商业产品图表库)提供商业产品常用图表，底层基于ZRender（一个全新的轻量级canvas类库），创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。
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修复了showTip使用像素点位置传入时的问题。
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文档中总结了日常工作中负责效率提升的excel数据分析小技巧

最近把之前学习Scrum的资料整理为一篇文档，在接下来的团队和项目开发中，根据项目的情况引入Scrum的一些实践，提高团队成员之间的协作能力和项目的交付质量。
1.禅道2.JIRA+GreenHopperScrumMaster——项目负责人、项目经理保护团队不受外界干扰，是团队的领导和推进者，负责提升Scrum团队的工作效率，控制Scrum中的“检视和适应”周期过程。
与ProductOwner一起将投资产出最大化，他确保所有的利益相关者都可以理解敏捷和尊重敏捷的理念。
Team——开发人员、测试人员、美工设计、DBA等全职能性团队团队负责交付产品并对其质量负责，团队与所有提出产品需求的人一起工作，

Forcam公司创立于2001年，公司总部位于德国拉芬斯堡，FORCAM是德国工业4.0运动无可争辩的先锋之一。
18年以前，FORCAM崭露头角，在梅赛德斯-奔驰首次部署了其系统，并且启动了职业发展解决方案，这些解决方案在随后的数年里使全球的制造业受益。
在热情驱动下，FORCAM经过了多年向关键制造业经济领域的扩展，并且发展其了合作伙伴网络，始终是行业中最具创新力的IT解决方案提供商。
FORCAM公司获奖的技术套件目前监控着全球超过60,000台机器，活跃于汽车、航空航天和防务、石油和天然气以及医疗设备离散制造行业的一流企业部署了FORCAM公司的技术套件。
客户在不到12个月的时间里实现了远远超过20%的生产力提升。

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。