第1章简介1．1内存分配的历史1．1．1静态分配1．1．2栈分配1．1．3堆分配1．2状态、存活性和指针可到达性1．3显式堆分配1．3．1一个简单的例子1．3．2垃圾1．3．3悬挂引用1．3．4共享1．3．5失败1．4为什么需要垃圾收集1．4．1语言的需求1．4．2问题的需求1．4．3软件工程的课题1．4．4没有银弹1．5垃圾收集的开销有多大1．6垃圾收集算法比较1．7记法.1．7．1堆1．7．2指针和子女1．7．3伪代码1．8引文注记第2章经典算法2．1引用计数算法2．1．1算法2．1．2一个例子2．1．3引用计数算法的优势和弱点2．1．4环形数据结构2．2标记一清扫算法2．2．1算法2．2．2标记—清扫算法的优势和弱点2．3节点复制算法2．3．1算法2．3．2一个例子2．3．3节点复制算法的优势和弱点2．4比较标记—清扫技术和节点复制技术2．5需要考虑的问题2．6引文注记第3章引用计数3．1非递归的释放3．1．1算法3．1．2延迟释放的优点和代价3．2延迟引用计数3．2．1deutsch-bobrow算法3．2．2一个例子3．2．3zct溢出3．2．4延迟引用计数的效率3．3计数域大小受限的引用计数3．3．1“粘住的”计数值3．3．2追踪式收集恢复计数值3．3．3仅有一位的计数值3．3．4恢复独享信息3．3．5“oughttobetwo”缓冲区3．4硬件引用计数3．5环形引用计数3．5．1函数式程序设计语言3．5．2bobrow的技术3．5．3弱指针算法3．5．4部分标记—清扫算法3．6需要考虑的问题3．7引文注记第4章标记—清扫垃圾收集4．1与引用计数技术的比较4．2使用标记栈4．2．1显式地使用栈来实现递归4．2．2最小化栈的深度4．2．3栈溢出4．3指针反转4．3．1deutsch-schorr-waite算法4．3．2可变大小节点的指针反转4．3．3指针反转的开销4．4位图标记4．5延迟清扫4．5．1hughes的延迟清扫算法4．5．2boehm-demers-weiser清扫器4．5．3zorn的延迟清扫器4．6需要考虑的问题4．7引文注记第5章标记—缩并垃圾收集5．1碎片现象5．2缩并的方式5．3“双指针”算法5．3．1算法5．3．2对“双指针”算法的分析5．3．3可变大小的单元5．4lisp2算法5．5基于表的方法5．5．1算法5．5．2间断表5．5．3更新指针5．6穿线方法5．6．1穿线指针5．6．2jonkers的缩并算法5．6．3前向指针5．6．4后向指针5．7需要考虑的问题5．8引文注记第6章节点复制垃圾收集6．1cheney的节点复制收集器6．1．1三色抽象6．1．2算法6．1．3一个例子6．2廉价地分配6．3多区域收集6．3．1静态区域6．3．2大型对象区域6．3．3渐进的递增缩并垃圾收集6．4垃圾收集器的效率6．5局部性问题6．6重组策略6．6．1深度优先节点复制与广度优先节点复制6．6．2不需要栈的递归式节点复制收集6．6．3近似于深度优先的节点复制6．6．4层次分解6．6．5哈希表6．7需要考虑的问题6．8引文注记第7章分代式垃圾收集7．1分代假设7．2分代式垃圾收集7．2．1一个简单例子7．2．2中断时间7．2．3次级收集的根集合7．2．4性能7．3提升策略7．3．1多个分代7．3．2提升的闽值7．3．3standardmlofnewjersey收集器7．3．4自适应提升7．4分代组织和年龄记录7．4．1每个分代一个半区7．4．2创建空间7．4．3记录年龄7．4．4大型对象区域7．5分代间指针7．5．1写拦截器7．5．2入口表7．5．3记忆集7．5．4顺序保存缓冲区7．5．5硬件支持的页面标记7．5．6虚存系统支持的页面标记7．

学生成绩管理系统，分三个模块：学生，教师和管理员。
管理员模块：负责学生、老师信息的增删改；
发布课程信息的增删改，以便让学生选课；
审核老师提交的学生成绩并且打印成绩存档；
按照课号查询每个课号的学生成绩统计，同时也可以按学号查看学生的成绩情况，方便做教学总结。
教师模块：修改自己的信息；
查看自己所教的课程及选择该课程的学生并且给该课号的学生录入平时成绩，考试成绩，系统可以按照该课程的比例自动算出总分，提交给管理员，等待审核；
查询课号的成绩情况。
学生模块：修改自己的信息；
根据学年选课、退课，查询选课信息；
查询已取得学分，查询课程成绩以及学分绩，打印自己各门课成绩的统计报表。
项目中含有大量图片，下载项目的时间可能会比较久。
下载项目后，新建数据库bookstore，然后导入bookstore.sql即可。
导入项目后,在resource文件夹下修改db.properties将数据库账号和密码修改成自己MYSQL数据库的账号密码即可。
技术总结：前端：htmlcssjsjQuerybootstrap后台：控制器：springMVCDependenceInjection:springORM:mybatis数据库：mysql首页地址http://localhost:8080/index.do后台管理地址http://localhost:8080/backLoginPage.do

程序亮点1.VASP使用PAW方法或超软赝势，因此基组尺寸非常小，描述体材料一般需要每原子不超过100个平面波，大多数情况下甚至每原子50个平面波就能得到可靠结果。
2.在平面波程序中，某些部分代码的执行是三次标度。
在VASP中，三次标度部分的前因子足可忽略，导致关于体系尺寸的高效标度。
因此可以在实空间求解势的非局域贡献，并使正交化的次数最少。
当体系具有大约2000个电子能带时，三次标度部分与其它部分可比，因此VASP可用于直到4000个价电子的体系。
3.VASP使用传统的自洽场循环计算电子基态。
这一方案与数值方法组合会实现有效、稳定、快速的Kohn-Sham方程自洽求解方案。
程序使用的迭代矩阵对角化方案(RMM-DISS和分块Davidson)可能是目前最快的方案。
4.VASP包含全功能的对称性代码，可以自动确定任意构型的对称性。
5.对称性代码还用于设定Monkhorst-Pack特殊点，可以有效计算体材料和对称的团簇。
Brillouin区的积分使用模糊方法或四面体方法。
四面体方法可以用Blöchl校正去掉线性四面体方法的二次误差，实现更快的k点收敛速度。

MI-ELM：基于分层极限学习机的高效多实例学习

小程序自定义选择分页组件.三个参数max_page:最大分页数page：当前选择页show：是否显示bind:selectPage分页选择事件引入组件即可使用

内容包括：空间结构与映射、非线性泛函分析和现代变分法的基础、非线性动力系统基础知识、分岔与奇异性理论以及混沌和分形的基础知识。
[1]本书注重相关概念和理论之间的联系，保持了较严谨的数学体系，将学习非线性理论基础知识与提高现代数学修养这两个目的有机结合，可供高等院校非数学类专业博士生或对数学要求较高的硕士生选用部分或全部内容作为教材或教学参考书，也可供有关教师或科技工作者参考。

MB-200真题我用此卷考了850分。
Thisexamisaprerequisiteforthefollowingrole-basedMicrosoftDynamics365certifications:MicrosoftCertified:Dynamics365SalesFunctionalConsultantAssociate,MicrosoftCertified:Dynamics365CustomerServiceFunctionalConsultantAssociate,MicrosoftCertified:Dynamics365MarketingFunctionalConsultantAssociate,MicrosoftCertified:Dynamics365FieldServiceFunctionalConsultantAssociateandMicrosoftCertified:PowerApps+Dynamics365DeveloperAssociate.AsaFunctionalConsultant,thecandidateforthisexamisawareofbundledversionsoffeaturesbutdoesnotprimarilyworkwiththesebundledproducts.Candidatesareprimarilyresponsibleforconfiguringthesystemtomeetclientneeds,performingdesigntasksrelatedtoimplementingnewfeaturesandfunctionality,andimplementingandtestingsystemchanges.Candidatesplanthefunctionaldesignforsolutions,implementanapplicationlifecyclemanagement(ALM)process,migratedataandobjectsfromlegacyandexternalsystems,integratePowerPlatformwithothersystems,andmanagethePowerPlatformenvironment.

MB-200真题我用此卷考了850分。
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基于TDOA定位的Chan算法，han算法是TDOA定位方法的一个很赞的trick。
但是很多方法一旦从学术的角度去看，就罩上了奇异的光环。
TDOA，thetimedifferncesofarrival，到达时间差。
Chan算法1是非递归双曲线方程组解法，具有解析表达式解。
其主要的特点为在测量误差服从理想高斯分布时，它的定位精度高、计算量小，并且可以通过增加基站数量来提高算法精度。
该算法的推导的前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量，对于实际环境中误差较大的测量值，比如在有非视距误差的环境下，该算法的性能会有显著下降。
Chan算法在考虑二维的情况下，可分为只有三个BS参与定位和三个以上BS定位两种。

Eviews计算CoVaR的步骤，分位数回归方法和GARCH方法。

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。