详细阐述信息安全建设基本原则以及从实践角度看信息安全体系建设、信息安全管理与信息安全技术的关系，从战略及战术角度阐述信息安全如何建设。

xml课程实验题解答，打开附件中提供的Flights-Data.xml文档，编写下列XQuery查询计划，要求所得的结果必须是良构的XML文档：①.列出2005-12-24日从NorthPole出发的所有航班（dataQ1.xquery）

下载地址：我看的书是谭浩强的《C++面向对象程序设计》相对计科的书少了前六章直接从对象讲起，这本书也是本班使用人数最多的一本。
B打头的是《C++面向对象程序设计》书中的例子我写了注释和重要的地方一二章免了太简单从关于类与对象的进一步讨论开始写的后期还会更新。
数字打头的是每张后头规模大一点的习题前三章的后期也会更新。
编译环境：microsoftvisualstudio2005或以上版本devc++vc6.0都不可以。
vs2005下载地址ftp://222.199.239.199/Pub/4-Software/8_编程开发/VisualStudio2005/(本校ftp免流量)。
注意：调试程序时多线程调试一定要设为mtd银行排队叫号系统演示开发环境为microsoftvisualstudio2005C++窗体应用程序有mfc基础和vb基础理解实践触发编程的同学可以看看

ANSYS14.0土木工程从入门到精通.pdf

HBUpdater关于HBUpdater是一站式商店，用于管理和更新NintendoSwitchHomebrew。
产品特点直接从github下载软件包轻松安装大量流行的自制软件RCM注入器（从github下载的有效载荷）跟踪与HomebrewAppstore兼容的自制软件以及已安装的版本内容包括工具，仿真器，媒体查看器，游戏等不再访问17.53个不同的地方，以确保您拥有所有内容的最新版本查看更新说明并安装旧/旧版本内置RCM喷油器演示版（转到youtube）要求：Workson:macOS,Windows,LinuxPython3.6orgreater如何使用：视窗：解压HBUpdater.zip安装如果进行自定义安装，请记住要安装tcl/tk，将python添加到路径中，并包含pip在命令提示符下，键入pipinstall-rrequirements以安装依赖项双击startHBUpdater.batMacintosh：解压HBUpdater.zipMac用户可能已经安装了兼容版本的pyt

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。
为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。
在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。
服务器架构业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。
一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能

程序Demo是实现一个简单的C/S聊天室的应用，每个客户端该包含两条线程：一条负责生成主界面，响应用户动作，并将用户输入的数据写入Socket对应的输出流中；
另一条负责读取Socket对应的输入流中的数据（从服务器发送过来的数据），并负责将这些数据在程序界面上显示出来。
客户端程序是一个Android应用，因此需要创建一个Android项目，这个Android应用的界面中包含两个文本框：一个用于接收用户的输入；
另一个用于显示聊天信息。
界面中还有一个按钮，当用户单击该按钮时，程序向服务器发送聊天信息。

最近接触了很多产品经理，很多PM都说，作为创业团队的产品，必须要懂运营：不运营，甚至不能确定产品在正确的方向，在做正确的投入。
那么我就来根据我们之间的谈话，说说我用产品经理的角度对运营的理解：目标用户在哪里?(用户画像)多少次的曝光能引发一次新用户的使用?(转化漏斗模型)曝光-使用过程中，有什么障碍需要克服?(如何优化转化率)什么会引发产品卸载?如何克服?(用户流失模型)如何可以提高使用频率?(让用户需求成为高频)当别人问起的时候，会推荐产品。
(口碑传播)用得太爽了，见人就主动安利。
(使命感)其实一开始没有分什么产品经理产品运营的。
有一句老话，“闭门造车，出门合辙”，大家现在对产品和运营的区隔

人机对抗ERP电子沙盘V2.0软件说明：破解说明，运行ERPChess_Creak.exe，生动生成当前系统的注册码。
“人机对抗ERP电子沙盘V2.0”跟目前各个高校使用的用友ERP沙盘和金蝶工业ERP沙盘原理完全相同，规则一致，只是将手工要分成6组以上的团队进行企业经营模拟对抗的课程完全搬到了电脑上，电脑操作者为一个小组，电脑里虚拟了五个小组，从沙盘软件系统中进行6个小组间的对抗，经营6年后会通过一个综合成绩进行组间排名，评比出优胜者，同时该综合成绩可以作为沙盘实验课程的结课成绩内有注册机，除了标题显示V1.0外其他均与2.0一样，不喜勿下

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。