个人在讲计算机网络这门课程中收集到的50多个flash演示动画，不敢独享，公布于此。
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一、课程设计目的在多道程序环境下，进程同步问题十分重要，通过解决“生产者-消费者”问题，可以帮助我们更好的理解进程同步的概念及实现方法。
掌握线程创建和终止的方法，加深对线程和进程概念的理解，会用同步与互斥方法实现线程之间的进行操作。
在学习操作系统课程的基础上，通过实践加深对进程同步的认识，同时，可以提高运用操作系统知识解决实际问题的能力；
锻炼实际的编程能力、创新能力及团队组织、协作开发软件的能力；
还能提高调查研究、查阅技术文献、资料以及编写软件设计文档的能力。
二、课程设计内容模拟仿真“生产者-消费者”问题的解决过程及方法。
三、系统分析与设计1、系统分析在OS中引入进程后，虽然提高了资源的利用率和系统的吞吐量，但由于进程的异步性，也会给系统造成混乱，尤其是在他们争用临界资源时。
为了对多个相关进程在执行次序上进行协调，以使并发执行的诸程序之间能有效地共享资源和相互合作，使程序的执行具有可再现性，所以引入了进程同步的概念。
信号量机制是一种卓有成效的进程同步工具。
在生产者---消费者问题中应注意（信号量名称以多个生产者和多个消费者中的为例）：首先，在每个程序中用于互斥的wait(mutex)和signal(mutex)必须成对出现；
其次，对资源信号量empty和full的wait和signal操作，同样需要成对地出现，但它们分别处于不同的程序中。
生产者与消费者进程共享一个大小固定的缓冲区。
其中，一个或多个生产者生产数据，并将生产的数据存入缓冲区，并有一个或多个消费者从缓冲区中取数据。
2、系统设计：系统的设计必须要体现进程之间的同步关系，所以本系统采用2个生产者、2个消费者和20个缓冲区的框架体系设计。
为了更能体现该系统进程之间的同步关系，系统的生产者、消费者的速度应该可控，以更好更明显的表现出结果。
为了使本系统以更加简单、直观的形式把“消费者-生产者”问题表现出来，我选择了使用可视化界面编程。

我们经常会使用一些别人游戏中的资源，网上找别人的apk包，经过解压，但是资源图片往往都是打包后的，这个工具可以把打包后的图片，还原成小图。

尼尼软件包ini在Go中提供了INI文件读取和写入功能。
产品特点从多个数据源（文件，[]byte，io.Reader和io.ReadCloser）进行覆盖io.ReadCloser。
读取递归值。
阅读带有父子部分的内容。
使用自动增量键名称进行读取。
用多行值读取。
阅读大量的助手方法。
读取值并将其转换为Go类型。
阅读并编写部分和键的注释。
轻松操作各节，按键和注释。
在解析和保存时，使节和键保持顺序。
安装Go的最低要求为1.6。
$gogetgopkg.in/ini.v1请添加-u标志以供将来更新。
获得帮助中国大陆所有人：://ini.unknwon.cn执照该项目受Apachev2许可。
有关完整的许可证文本，请参阅文件。

操作者框架是一个支持多个相互通信的独立VI的软件库。
在应用中，每个VI都是系统中某个操作者的一个独立任务。
操作者可以记录自身状态，可以向其他操作者发送消息。
创建这种应用程序，用到了LabVIEW中的许多技术。
操作者框架易于学习（相对于其他可能更强大的工具），降低了死锁、竞争的风险，最大限度的提高了代码重用度。

MI424WRI路由PandoraBox固件-含多个刷机教程，TTL刷入。
注意，这个是I版本的。

本文来自于csdn，主要讲解了对话系统技能、现状、机器学习和深度学习、对话机器人的等等。
对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。
它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。
图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。
图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。
图1对话系统技能树矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。
机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。
人工智能领域的很多工具都是以矩阵语言来编程的，比如主流的深度学习

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

.NETWinForm和WPF的UI界面库，收集整合多个优秀库及示例。

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

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。