文档内包含BurpSuite_v2.0工具及教程下载链接，关于BurpSuite,它是进行Web应用安全测试的一个集成平台，无缝融合各种安全工具并提供全面的接口适配，支持完整的Web应用测试流程，从最后的映射和应用程序的攻击面分析到发现和利用安全漏洞等领域均适用

1、首先，Matlab产生16QAM映射方式的OFDM符号，然后在产生ACO-OFDM信号。
2、在每个ACO-OFDM符号前添加循环前缀，然后编写ACO-OFDM信号发送接收程序。
3、信道运用高斯白噪声（AWGN）信道。
4、Matlab绘出时域ACO-OFDM信号，均衡后的接收信号的星座图。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运转。

流形学习算法之一，具有较强的数据发掘能力，能够用于模式识别。

采用文件映射(CreateFileMapping与MapViewOfFile)可快速实现大文件（＞4G）的逆序输入，并且能快速根据行号索引行号内容！

博客地址：http://blog.csdn.net/vipbooks不断以来根据数据库表结构自动生成JavaBean、自动生成MyBaits的Mapper映射配置文件、自动生成数据库设计文档都是一件让人很头痛的事情，既浪费时间又很繁琐，看着几十上百个表的成千上万个字段，真是一件让人痛苦的事情。
我们也想过很多办法解决这个问题，包括用MyEclipse连接数据库生成JavaBean，但多多少少还是会有一些不尽人意的地方，包括表和表字段的comment总是无法生成，而且还会生成很多无用的注释代码，让代码看起来一点都不干净，配置非常繁琐等等问题。
于是一怒之下，自己动手丰衣足食，于是就自己用Swing写了一个基于数据库的自动化生成工具，支持MySQL、Oracle、SQLServce、PostgreSQL，完美支持JPA注解，可以同时生成Entity和DTO等，可以自动去除表前缀，支持单个和批量生成JavaBean，现在不但成员变量上能生成备注了，而且在Getter和Setter上也能有注释了。
更重要的是还能自动生成数据库设计文档和MyBaits的Mapper映射配置文件，如果有多个数据源还能批量生成，使用非常方便。
所有的配置都保存在本地，只要配置过一次，下次使用的时候完全可以秒生成JavaBean、MyBaits的Mapper映射配置文件和数据库设计文档，并且还集成各种实用工具，使得工作效率瞬间爆棚，生产力瞬间爆表！

Ubuntu桌面pycharm开辟的docker-compose文件，包括磁盘映射、分辨率配置、端口映射和网络配置！

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

数据结构可视化工具:动态数组链表栈队列二叉树二叉搜索树AVL树B树汇合红黑树映射哈希表二叉堆优先级队列哈夫曼树等

第一章绪论1.1天体力学的发展简史与研究内容；
1.2现代天体力学的主要研究领域第二章二体问题2.1任意外形天体的引力势；
2.2二体运动方程与经典积分；
2.3二体运动轨道类型；
2.4空间与质心系中二体运动轨道；
2.5椭圆展开与平均值；
2.6椭圆运动的正则根数第三章限制性三体问题3.1N体问题地经典积分与特解；
3.2N体运动的Jacobi坐标；
3.3限制性三体问题；
3.4圆型限制性三体问题；
3.5平动点的线性稳定性；
3.6限制性三体问题中的混沌运动第四章受摄二体问题4.1Gauss型受摄运动方程；
4.2正则受摄运动方程；
4.3第三体摄动的摄动函数展开；
4.4线性长期摄动理论；
4.5主天体外形摄动；
4.6太阳系中主要耗散力第五章天体运动中的共振现象5.1轨道共振的基本模型；
5.2低阶轨道共振的相空间结构；
5.3小行星带的3:1Kirkwood共振；
5.4长期共振；
5.5自转－轨道共振；
5.6潮汐演化第六章保守系统中的有序与混沌运动6.1Hamilton系统相流的特点及奇点稳定性；
6.2可积Hamilton系统；
6.3有心力势场下质点的运动；
6.4近可积Hmailton系统6.5标准映射

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。