操作系统课设做的动态分区分配算法。
第一次上传资源，做的有些乱，献丑了，其中循环首次循环和最佳、最坏分配算法其实只是从首次适应算法改了一点东西。
补充几句，是JAVA做的，分配和回收算法都有，使用数组实现

支持多订少送，只订不送，提前送的订单配送模式，支持客户订单物品关键字记忆功能，即该客户首次订单使用过的物品关键字，现下次订单录入时，同样的关键字会自动匹配历史物品。
单机版提供免费下载，免费使用，真正免费。

本文报道应用XeCl准分子激光和YAG:Nd倍频激光对国内首次合成的新型若丹明染料B560的光谱和激光性能的研究结果.实验中采用大掠角入射光栅选频法以减少线宽,获得0.1(?)输出线宽,并在较宽范围内获得连续可调激光输出.

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。

模拟实现动态可变分区存储管理系统，内存资源的分配情况用一个单链表来表示，每一个节点表示一个可变分区，记录有内存首地址、大小、使用情况等，模拟内存分配动态输入构造空闲区表，键盘接收内存申请尺寸大小，根据申请，实施内存分配，并返回分配所得内存首址。
分配完后，调整空闲区表，并显示调整后的空闲区表和已占用的区表。
如果分配失败，返回分配失败信息。
模拟内存回收。
根据空闲区表，从键盘接收回收区域的内存作业代号。
回收区域，调整空闲区表，并显示调整后的空闲区表。
对于内存区间的分配，移出，合并就是相应的对链表节点信息进行修改，删除和创建相应的节点。
在模拟实现动态可变分区存储管理系统中用到的是“最佳适应算法”与“最坏适应算法”。
所谓“最佳”是指每次为作业分配内存时，总是把满足要求、又是最小的空闲分区分配给作业，避免“大材小用”。
因此保证每次找到的总是空闲分区中最小适应的，但这样会在储存器中留下许多难以利用的小的空闲区。
最坏适应分配算法是要扫描整个空闲分区表或链表，总是挑选最大的一个空闲分区割给作业使用。
进入系统时我们需要内存首地址和大小这些初始化数据。
成功后我们可以自由的使用首次适应算法与最佳适应算法对内存进行分配。
内存经过一系列分配与回收后，系统的内存分配情况不再连续。
首次适应算法与最佳适应算法的差异也就很容易的体现在分配时。
动态可变分区存储管理模拟系统采用最佳适应算法、最坏适应算法内存调度策略，对于采用不同调度算法，作业被分配到不同的内存区间。

量角器基础回声“＃ProtractorBasics”＞＞README.mdgitinitgitaddREADME.mdgitcommit-m“首次提交”gitbranch-Mmaingit远程添加来源gitpush-uoriginmain…或从命令行推送现有存储库gitremoteaddorigingitbranch-Mmaingitpush-uoriginmain

MatriXay是DBAPPSecurity公司在深入分析研究WEB-数据库构架应用系统中，典型安全漏洞以及流行的攻击技术基础上，研制开发的一款WEB应用安全评估工具。
它采用攻击技术的原理和渗透性测试的方法，对WEB应用进行深度漏洞探测，可帮助应用开发者和管理者了解应用系统存在的脆弱性，为改善并提高应用系统安全性提供依据，帮助用户建立安全可靠的WEB应用服务，对WEB应用攻击说“不！”MatriXay于2006年8月的世界安全大会BlackHat和Def-Con上首次发布，被评价为“最佳的WEB安全评估工具”。
其主要功能为：深度扫描：以风险为导向，对指定的WEB进行遍历；
配置审计：透过检测出的弱点对数据库进行配置审计；
渗透测试：尽可能完整地模拟黑客使用的漏洞发现技术和攻击手段，对目标网络/系统/主机/应用的安全性作深入的探测分析，并实施无害攻击，取得系统安全威胁的真实证据。
MatriXay产品的主要特点：支持95%的主流数据库，包括：Oracle、DB2、Sybase、SQLServer、Access和MySQL；
支持自动扫描、被动扫描两种工作模式；
支持SSL：目前世界上唯一一款支持SSL的扫描工具；
方便易用：所有的扫描配置策略均对用户透明；
提供强大的渗透测试功能，通过渗透测试,可以直接看到应用弱点被攻击的后果，比如：获得系统权限、执行系统命令，篡改数据等等；

首次适应算法和最佳适应算法及内存回收，用C语言实现，测试正确。

用于python首次连接STK时的代码。
安装好anaconda后，此代码仅运行一次，运行后，自动在comtypes目录下创建gen目录和相应的模块文件

：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法

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。