本书讨论了操作系统中的基本概念与算法，并对大量实例（如Linux系统）进行了研究。
全书内容共分七部分，第一部分概要解释了操作系统是什么、做什么、是怎样设计与构造的，也解释了操作系统概念是如何发展起来的，操作系统的公共特性是什么。
第二部分进程管理描述了作为现代操作系统核心的进程以及并发的概念。
第三部分存储管理描述了存储管理的经典结构与算法以及不同的存储管理方案。
第四部分I/O系统对I/O进行了深入的讨论，包括I/O系统设计、接口、内部结构与功能等。
第五部分分布式系统介绍了分布式系统的一般结构以及连接它们的网络，讨论了分布存取策略、分布式文件系统及分布式系统中同步、通信等机制。
第六部分保护与安全介绍了操作系统中对文件、内存、CPU及其他资源进行操作的安全与保护机制。
第七部分案例研究，分析与讨论了Linux系统、Windows2000、WindowsXP、FreeBSD、Mach及Nachos等实例。
本书作为操作系统的入门教材，适合所有对操作系统这门学科感兴趣的读者参考，尤其适合高等院校计算机专业及相关专业的学生用做操作系统课程的教材或教学参考书。

《电路基础》是一本深入浅出的电路理论学习资料，被广泛用于国内外的高等教育课程中。
这份PDF版本是由经典教材经过整理，包含了丰富的书签，方便读者快速定位和查阅相关章节，是学习电路理论的理想资源。
电路基础是电子工程、通信技术、自动化等多个领域的基石，它涵盖了电阻、电容、电感、电压、电流等基本概念，以及欧姆定律、基尔霍夫定律等基本定律。
以下是这份教材可能涵盖的一些关键知识点：1.**电路元件**：电路中的基本元件包括电阻、电容和电感。
电阻表示元件对电流的阻碍，单位为欧姆（Ω）；
电容储存电荷，单位为法拉（F）；
电感储存磁场能量，单位为亨利（H）。
2.**电路模型**：电路模型是用抽象的元件来代表实际电路的一种方式，如串联电路、并联电路、混联电路等，帮助我们理解和分析电路行为。
3.**电压与电流**：电压是电能传输的原因，单位为伏特（V），电流是电荷流动的现象，单位为安培（A）。
两者之间的关系由欧姆定律描述：电流=电压/电阻。
4.**基尔霍夫定律**：包括电流定律（KCL）和电压定律（KVL）。
KCL指出，任何节点处流入的电流总和等于流出的电流总和；
KVL则表明，闭合回路中的电压降之和等于电源电压之和。
5.**交流电路**：除了直流电路，电路基础还包括交流电路的学习，涉及复数表示、阻抗、相位差、谐振等概念。
6.**电源**：电源提供电路所需的电压或电流，有直流电源（如电池）和交流电源（如发电机）两种。
7.**功率与能量**：功率是电流做功的速率，单位为瓦特（W）；
能量则是电流在一定时间内做的功，单位为焦耳（J）。
8.**网络分析方法**：包括电阻串并联计算、星形-三角形变换、源的等效变换、超前滞后网络分析、诺顿定理和戴维宁定理等。
9.**滤波器设计**：通过选择适当的电容和电感组合，可以设计低通、高通、带通和带阻滤波器，以滤除特定频率范围内的信号。
10.**电路仿真**：利用电路模拟软件，如Multisim或LTSpice，可以帮助学生在不实际搭建电路的情况下理解电路行为。
这本《电路基础》教材将这些知识点系统地组织起来，结合实例和习题，帮助初学者逐步建立起电路理论体系。
书签功能则使得学习者可以迅速找到感兴趣的章节，提高学习效率。
无论是自学还是课堂学习，这本书都是一个宝贵的参考资料。

本书是学习计算理论的教材和参考书，内容包括三部分：可计算性、形式语言与自动机、计算复杂性．主要介绍几种计算模型及它们的等价性，函数、谓词和语言的可计算性等基本概念，形式语言及其对应的自动机模型，时间和空间复杂性，ＮＰ完全性等．本书可作为计算机专业本科生和研究生的教材，也可作为从事计算机科学技术的研究和开发人员的参考书，还可作为对计算理论感兴趣的读者的入门读物．

书名：分布式数据库架构及企业实践——基于Mycat中间件作者：周继锋冯钻优陈胜尊左越宗ISBN：978-7-121-30287-9出版年月：2016年11月定价：79元开本：787×9801/16普通关键词：计算机分布式数据库学科关键词：分布式数据库架构实践编辑推荐讲解分布式数据库的书并不多，讲解其架构及企业实践的就更少了。
本书基于国内知名的开源分布式数据库中间件Mycat讲解了如何实现分布式数据库，很有实践及借鉴意义。
内容简介本书由资深Mycat专家及一线架构师、DBA编写而成。
全书总计8章，首先简单介绍了分布式系统和分布式数据库的需求，然后讲解了分布式数据库的实现原理，并对市场上存在的各种分布式数据库中间件进行了对比，再围绕着如何利用Mycat实现分布式数据库而展开。
本书对Mycat从入门到进阶、从高级技术实践到架构剖析、从网络通信协议解析到系统工作原理的方方面面进行了详细讲解，并剖析了Mycat的SQL路由、跨库联合查询、分布式事务及原生MySQL、PostgreSQL协议等核心技术。
通过本书不仅可以了解Mycat的基本概念，掌握Mycat配置等技术，还能感受到Mycat的架构设计之美，了解Mycat2.0的未来规划。
无论是对于软件工程师、测试工程师、运维工程师、软件架构师、技术经理，还是对于资深IT人士来说，本书都极具参考价值

自己花钱买的电子书，高清完整版！很实用的教材，读起来一点也不晦涩。
目录译者序前言第1章概论1.1推动因素1.2基本计算机组成1.3分布式系统的定义1.4我们的模型1.5互连网络1.6应用与标准1.7范围1.8参考资料来源参考文献习题第2章分布式程序设计语言2.1分布式程序设计支持的需求2.2并行/分布式程序设计语言概述2.3并行性的表示2.4进程通信与同步2.5远程过程调用2.6健壮性第3章分布式系统设计的形式方法3.1模型的介绍3.1.1状态机模型3.1.2佩特里网3.2因果相关事件3.2.1发生在先关系3.2.2时空视图3.2.3交叉视图3.3全局状态3.3.1时空视图中的全局状态3.3.2全局状态：一个形式定义3.3.3全局状态的“快照”3.3.4一致全局状态的充要条件3.4逻辑时钟3.4.1标量逻辑时钟3.4.2扩展3.4.3有效实现3.4.4物理时钟3.5应用3.5.1一个全序应用：分布式互斥3.5.2一个逻辑向量时钟应用：消息的排序3.6分布式控制算法的分类3.7分布式算法的复杂性第4章互斥和选举算法4.1互斥4.2非基于令牌的解决方案4.2.1Lamport算法的简单扩展4.2.2Ricart和Agrawala的第一个算法4.2.3Maekawa的算法4.3基于令牌的解决方案4.3.1Ricart和Agrawala的第二个算法4.3.2一个简单的基于令牌环的算法4.3.3一个基于令牌环的容错算法4.3.4基于令牌的使用其他逻辑结构的互斥4.4选举4.4.1Chang和Roberts的算法4.4.2非基于比较的算法4.5投标4.6自稳定第5章死锁的预防、避免和检测5.1死锁问题5.1.1死锁发生的条件5.1.2图论模型5.1.3处理死锁的策略5.1.4请求模型5.1.5资源和进程模型5.1.6死锁条件5.2死锁预防5.3一个死锁预防的例子：分布式数据库系统5.4死锁避免5.5一个死锁避免的例子：多机器人的灵活装配单元5.6死锁检测和恢复5.6.1集中式方法5.6.2分布式方法5.6.3等级式方法5.7死锁检测和恢复的例子5.7.1AND模型下的Chandy，Misra和Hass算法5.7.2AND模型下的Mitchell和Merritt算法5.7.3OR模型下的Chandy，Misra和Hass算法第6章分布式路由算法6.1导论6.1.1拓扑6.1.2交换6.1.3通信类型6.1.4路由6.1.5路由函数6.2一般类型的最短路径路由6.2.1Dijkstra集中式算法6.2.2Ford的分布式算法6.2.3ARPAnet的路由策略6.3特殊类型网络中的单播6.3.1双向环6.3.2网格和圆环6.3.3超立方6.4特殊类型网络中的广播6.4.1环6.4.22维网格和圆环6.4.3超立方6.5特殊类型网络中的组播6.5.1一般方法6.5.2基于路径的方法6.5.3基于树的方法第7章自适应、无死锁和容错路由7.1虚信道和虚网络7.2完全自适应和无死锁路由7.2.1虚信道类7.2.2逃逸信道7.3部分自适应和无死锁路由7.4容错单播：一般方法7.52维网格和圆环中的容错单播7.5.1基于局部信息的路由7.5.2基于有限全局信息的路由7.5.3基于其他故障模型的路由7.6超立方中的容错单播7.6.1基于局部信息的模型7.6.2基于有限全局信息的模型：安全等级7.6.3基于扩展安全等级模型的路由：安全向量7.7容错广播7.7.1一般方法7.7.2使用全局信息的广播7.7.3使用安全等级进行广播7.8容错组播7.8.1一般方法7.8.2基于路径的路由7.8.3使用安全等级在超立方中进行组播第8章分布式系统的可靠性8.1基本模型8.2容错系统设计的构件模块8.2.1稳定存储器8.2.2故障-停止处理器8.2.3原子操作8.3节点故障的处理8.3.1向后式恢复8.3.2前卷式恢复8.4向后恢复中的问题8.4.1检查点的存储8.4.2检查点方法8.5处理拜占庭式故障8.5.1同步系统中的一致协议8.5.2对一个发送者的一致8.5.3对多个发送者的一致8.5.4不同模型下的一致8.5.5对验证消息的一致8.6处理通信故障8.7处理软件故障第9章静态负载分配9.1负载分配的分类9.2静态负载分配9.2.1处理器互连9.2.2任务划分9.2.3任务分配9.3不同调度模型概述9.4基于任务优先图的任务调度9.5案例学习：两种最优调度算法9.6基于任务相互关系图的任务调度9.7案例学习：域划分9.8使用其他模型和目标的调度9.8.1网络流量技术：有不同处理器能力的任务相互关系图9.8.2速率单调优先调度和期限驱动调度：带实时限制的定期任务9.8.3通过任务复制实现故障安全调度：树结构的任务优先图9.9未来的研究方向第10章动态负载分配10.1动态负载分配10.1.1动态负载分配的组成要素10.1.2动态负载分配算法10.2负载平衡设计决策10.2.1静态算法对动态算法10.2.2多样化信息策略10.2.3集中控制算法和分散控制算法10.2.4移植启动策略10.2.5资源复制10.2.6进程分类10.2.7操作系统和独立任务启动策略10.2.8开环控制和闭环控制10.2.9使用硬件和使用软件10.3移植策略：发送者启动和接收者启动10.4负载平衡使用的参数10.4.1系统大小10.4.2系统负载10.4.3系统交通强度10.4.4移植阈值10.4.5任务大小10.4.6管理成本10.4.7响应时间10.4.8负载平衡视界10.4.9资源要求10.5其他相关因素10.5.1编码文件和数据文件10.5.2系统稳定性10.5.3系统体系结构10.6负载平衡算法实例10.6.1直接算法10.6.2最近邻居算法：扩散10.6.3最近邻居算法：梯度10.6.4最近邻居算法：维交换10.7案例学习：超立方体多计算机上的负载平衡10.8未来的研究方向第11章分布式数据管理11.1基本概念11.2可串行性理论11.3并发控制11.3.1基于锁的并发控制11.3.2基于时戳的并发控制11.3.3乐观的并发控制11.4复制和一致性管理11.4.1主站点方法11.4.2活动复制11.4.3选举协议11.4.4网络划分的乐观方法：版本号向量11.4.5网络分割的悲观方法：动态选举11.5分布式可靠性协议第12章分布式系统的应用12.1分布式操作系统12.1.1服务器结构12.1.2八种服务类型12.1.3基于微内核的系统12.2分布式文件系统12.2.1文件存取模型12.2.2文件共享语义12.2.3文件系统合并12.2.4保护12.2.5命名和名字服务12.2.6加密12.2.7缓存12.3分布式共享内存12.3.1内存相关性问题12.3.2Stumm和Zhou的分类12.3.3Li和Hudak的分类12.4分布式数据库系统12.5异型处理12.6分布式系统的未来研究方向附录DCDL中的通用符号列表

本论文首先从CDN基本概念入手，重点介绍了CDN技术的研究背景、研究现状，分析了CDN网络的基本原理和CDN的核心技术之一负载均衡。
其次从CDN关键技术入手，针对现行CDN网络整体架构进行了现有方案比较和问题剖析。
利用现实网络的使用情况分析了构建大型CDN网络的要求，在现有CDN网络架构的基础上设计了CDN融合网络架构，在自适应流媒体透明传输方案的基础上提出了CDN自适应流媒体传输的优化方案。
最后归纳总结了CDN未来发展最可能的趋势、CDN与P2P融合技术的特点和实现融合的两种方案。

μC/OSII是著名的、源码公开的实时内核，是专为嵌入式应用设计的，可用于各类8位、16位和32位单片机或DSP。
从μC/OS算起，该内核已有10余年应用史，在诸多领域得到了广泛应用.本书是MicroC/OSIITheRealTimeKernel一书的第2版本，在第1版本（V2.0）基础上做了重大改进与升级。
通过对μC/OSII源代码的分析与描述，讲述了多任务实时的基本概念、竞争与调度算法、任务间同步与通信、存储与定时的管理以及如何处理优先级反转问题；
介绍如何将μC/OSII移植到不同CPU上，如何调试移植代码.本书可用做高等院校嵌入式实时系统课程教材或工程师培训教材，也可供嵌入式应用开发人员研究与使用。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

《测绘学概论》课程，该课程是武汉大学测绘学院测绘工程专业必修课程之一，由6位院士和4位教授共同讲授，共有10个章节。
01总论掌握测绘学的基本概念、掌握测绘学科的分类和发展历史、了解现代测绘学科的发展状况、了解测绘学的学科地位。
课时：1.1、序言1.3、测绘学的基本概念1.3、测绘学的研究内容1.4、测绘学的现代发展1.5、测绘学的科学地位和作用

强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它让智能体通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化长期奖励。
在这个“强化学习基础算法介绍+Pytorch代码”资料中，我们可以期待了解到强化学习的基本概念、核心算法以及如何用PyTorch实现这些算法。

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。