精通并发与netty视频教程(2018)视频教程。
精通并发与netty视频教程(2018)视频教程netty视频教程Java视频教程目录：1_学习的要义2_Netty宏观理解3_Netty课程大纲深度解读4_项目环境搭建与Gradle配置5_Netty执行流程分析与重要组件介绍6_Netty回调与Channel执行流程分析7_Netty的Socket编程详解8_Netty多客户端连接与通信9_Netty读写检测机制与长连接要素10_Netty对WebSocket的支援11_Netty实现服务器端与客户端的长连接通信12_GoogleProtobuf详解13_定义Protobuf文件及消息详解14_Protobuf完整实例详解15_Protobuf集成Netty与多协议消息传递16_Protobuf多协议消息支援与工程最佳实践17_Protobuf使用最佳实践与ApacheThrift介绍18_ApacheThrift应用详解与实例剖析19_ApacheThrift原理与架构解析20_通过ApacheThrift实现Java与Python的RPC调用21_gRPC深入详解22_gRPC实践23_GradleWrapper在Gradle项目构建中的最佳实践24_gRPC整合Gradle与代码生成25_gRPC通信示例与JVM回调钩子26_gRPC服务器流式调用实现27_gRPC双向流式数据通信详解28_gRPC与Gradle流畅整合及问题处理的完整过程与思考29_Gradle插件问题处理方案与Nodejs环境搭建30_通过gRPC实现Java与Nodejs异构平台的RPC调用31_gRPC在Nodejs领域中的静态代码生成及与Java之间的RPC通信32_IO体系架构系统回顾与装饰模式的具体应用33_JavaNIO深入详解与体系分析34_Buffer中各重要状态属性的含义与关系图解35_JavaNIO核心类源码解读与分析36_文件通道用法详解37_Buffer深入详解38_NIO堆外内存与零拷贝深入讲解39_NIO中Scattering与Gathering深度解析40_Selector源码深入分析41_NIO网络访问模式分析42_NIO网络编程实例剖析43_NIO网络编程深度解析44_NIO网络客户端编写详解45_深入探索Java字符集编解码46_字符集编解码全方位解析47_Netty服务器与客户端编码模式回顾及源码分析准备48_Netty与NIO系统总结及NIO与Netty之间的关联关系分析49_零拷贝深入剖析及用户空间与内核空间切换方式50_零拷贝实例深度剖析51_NIO零拷贝彻底分析与Gather操作在零拷贝中的作用详解52_NioEventLoopGroup源码分析与线程数设定53_Netty对Executor的实现机制源码分析54_Netty服务端初始化过程与反射在其中的应用分析55_Netty提供的Future与ChannelFuture优势分析与源码讲解56_Netty服务器地址绑定底层源码分析57_Reactor模式透彻理解及其在Netty中的应用58_Reactor模式与Netty之间的关系详解59_Acceptor与Dispatcher角色分析60_Netty的自适应缓冲区分配策略与堆外内存创建方式61_Reactor模式5大角色彻底分析62_Reactor模式组件调用关系全景分析63_Reactor模式与Netty组件对比及Acceptor组件的作用分析64_Channel与ChannelPipeline关联关系及模式运用65_ChannelPipeline创建时机与高级拦截过滤器模式的运用66_Netty常量池实现及ChannelOption与Attribute作用分析67_Channel与ChannelHandler及ChannelHandlerContext之间的关系分析68_Netty核心四大组件关系与构建方式深度解读69_Netty初始化流程总结及Channel与ChannelHandlerContext作用域分析70_Channel注册流程深度解读71_Channel选择器工厂与轮询算法及注册底层实现72_Netty线程模型深度解读与架构设计原则73_Netty底层架构系统总结与应用实践74_Netty对于异步读写操作的架构思想与观察者模式的重要应用75_适配器模式与模板方法模式在入站处理器中的应用76_Netty项目开发过程中常见且重要事项分析77_JavaNIOBuffer总结回顾与难点拓展78_Netty数

本书根据作者数十年设计、培训与工程实践经验编写而成。
全书共分23章和5个附录，作者从20多年设计生涯的浩瀚“产品数据库”中精选出23个既具有工程背景也具有典型性的案例，每个案例为一章，用SolidWorks2008精心设计而成。
通过这23个案例，基本能够反映出SolidWorks2008的大部分功能。
本书以案例为中心，以解决实际问题为目的，将SolidWorks的操作技巧和产品设计紧密结合起来，使读者在设计的过程中自然而然地掌握软件的功能和使用技巧。
本书体系结构新颖，教学内容丰富，案例来源广泛，与实际结合紧密，每章后面都附有思考题供读者回味，附录附有软件的背景知识和大量习题，非常适合作为普通高校本专科、成人教育和培训班的实训教材，也可供机械结构设计人员自学和参考。

ReadInputRegister(0x04)ReadHoldingRegisters(0x03)WriteSingleRegister(0x06)WriteMultipleRegisters(0x10)Read/WriteMultipleRegisters(0x17)ReadCoils(0x01)WriteSingleCoil(0x05)WriteMultipleCoils(0x0F)ReadDiscreteInputs(0x02)ReportSlaveID(0x11)

一、班级基本情况本班共有42名学生，其中男生19人，女生23人。
经过一个学期的学习，培养、教育。
学生对学校生活基本适应，能按时上学，懂得要遵守学校的规章制度，做一个好学生。
我对学生有了一定的了解。
但是一年级学生由于年龄小，自控力差。
因而，我仍把培养学生的良好习惯作为首要任务，着重培养学生的卫生习惯、讲文明礼貌习惯，自主学习的习惯。

设计模式(基于C/C++实现)-王桂林-专题视频课程C++设计模式视频教程李建忠...23种JAVA设计模式经典(推荐必读).pdf23种设计模式详解,23种算法模式视频，还有C++全套C++学习材料

TheGNUCLibraryversion2.23isnowavailableFrom:AdhemervalZanellaTo:GNUCLibraryDate:Fri,19Feb201610:47:20-0200Subject:TheGNUCLibraryversion2.23isnowavailableAuthentication-results:sourceware.org;auth=noneTheGNUCLibrary=================TheGNUCLibraryversion2.23isnowavailable.TheGNUCLibraryisusedas*the*ClibraryintheGNUsystemandinGNU/Linuxsystems,aswellasmanyothersystemsthatuseLinuxasthekernel.TheGNUCLibraryisprimarilydesignedtobeaportableandhighperformanceClibrary.ItfollowsallrelevantstandardsincludingISOC11andPOSIX.1-2008.Itisalsointernationalizedandhasoneofthemostcompleteinternationalizationinterfacesknown.

下载为百度网盘链接1.Hadoop的源起与体系引见2.Hadoop的源起与体系引见3.Hadoop的源起与体系引见4.实施Hadoop集群5.实施Hadoop集群6.实施Hadoop集群7.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战8.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战9.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战10.Map-Reduce体系架构11.Map-Reduce体系架构12.Map-Reduce体系架构13.Map-Reduce数据分析之一，API实战14.Map-Reduce数据分析之一，API实战15.Map-Reduce数据分析之一，API实战16.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例17.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例18.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例19.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例20.HBase体系架构与安装21.HBase体系架构与安装22.HBase体系架构与安装23.HBase体系架构与安装24.HBase数据分析与建模，实战案例剖析25.HBase数据分析与建模，实战案例剖析26.HBase数据分析与建模，实战案例剖析27.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例128.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例229.Pig安装与PigLatin语言，应用案例130.Pig安装与PigLatin语言，应用案例231.Pig安装与PigLatin语言，应用案例332.Pig安装与PigLatin语言，应用案例433.hadoop高级引见34.hadoop高级引见35.hadoop高级引见36.hadoop高级引见37.hadoop高级引见38.hadoop高级应用39.hadoop高级应用40.hadoop高级应用41.hadoop高级应用42.hadoop高级应用43.Hadoop集群安装44.HBASE分布式安装

在自媒体的发展过程种，的的确确诞生出了很多“大牛”人物，也让更多的普通网民都小赚一笔，尤其是自媒体视频的运作。
谈起自媒体视频就不得不说那个操作简单又无需刻意打理，并且不断都具有较高浏览量和收益的“影视剪辑”项目。
“影视剪辑”也是更多无才艺展示的普通网民想要在自媒体行业中能真真切切赚到“RMB”的一个有效方法。
所以最近这几年大量的影视剪辑号如雨后春笋般的涌出，逐渐霸占了百家号、今日头条、大鱼号等各大自媒体视频平台。
毕竟更多的网民还是从内心之中喜欢观看精彩的电影和电视剧的。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

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。