练习数据，使学习者循序渐进地掌握地理信息系统（GIS）的基本功能，特别是通用的空间查询、分析功能。
内容包括：空间、属性信息查询，专题地图显示，地图输出，邻近分析，叠合分析，网络分析，空间插值，考虑成本的空间距离，不规则三角网的应用，空间和属性数据的输入、编辑、转换、维护，元数据查询，等等，涉及矢量、栅格、TIN三种数据模型，最后有综合应用帮助学习者加深理解，还涉及软件的二次应用开发。

spring中文帮助文档，CHM版，中文离线版，该版本为spring2.5,有点低，但是很全很全，适合新手，我上传的资源中有spring3.0的中文版，英文版，大家可以下载对照着看。
免费！目录：2.1.简介2.2.控制反转(IoC)容器2.2.1.新的bean作用域2.2.2.更简单的XML配置2.2.3.可扩展的XML编写2.2.4.Annotation(注解)驱动配置2.2.5.在classpath中自动搜索组件2.3.面向切面编程(AOP)2.3.1.更加简单的AOPXML配置2.3.2.对@AspectJ切面的支持2.3.3.对bean命名pointcut(beannamepointcutelement)的支持2.3.4.对AspectJ装载时织入（AspectJload-timeweaving）的支持2.4.中间层2.4.1.在XML里更为简单的声明性事务配置2.4.2.对Websphere事务管理的完整支持2.4.3.JPA2.4.4.异步的JMS2.4.5.JDBC2.5.Web层2.5.1.SpringMVC合理的默认值2.5.2.Portlet框架2.5.3.基于Annotation的控制器2.5.4.SpringMVC的表单标签库2.5.5.对Tiles2支持2.5.6.对JSF1.2支持2.5.7.JAX-WS支持2.6.其他2.6.1.动态语言支持2.6.2.增强的测试支持2.6.3.JMX支持2.6.4.将Spring应用程序上下文部署为JCAadapter2.6.5.计划任务2.6.6.对Java5(Tiger)支持2.7.移植到Spring2.52.7.1.改变2.8.更新的样例应用2.9.改进的文档I.核心技术3.IoC(控制反转)容器3.1.简介3.2.基本原理-容器和bean3.2.1.容器3.2.2.实例化容器3.2.3.多种bean3.2.4.使用容器3.3.依赖3.3.1.注入依赖3.3.2.依赖配置详解3.3.3.使用depends-on3.3.4.延迟初始化bean3.3.5.自动装配（autowire）协作者3.3.6.依赖检查3.3.7.方法注入3.4.Bean的作用域3.4.1.Singleton作用域3.4.2.Prototype作用域3.4.3.Singletonbeans和prototype-bean的依赖3.4.4.其他作用域3.4.5.自定义作用域3.5.定制bean特性3.5.1.生命周期回调3.5.2.了解自己3.6.bean定义的继承3.7.容器扩展点3.7.1.用BeanPostProcessor定制bean3.7.2.用BeanFactoryPostProcessor定制配置元数据3.7.3.使用FactoryBean定制实例化逻辑3.8.TheApplicationContext3.8.1.BeanFactory还是ApplicationContext?3.8.2.利用MessageSource实现国际化3.8.3.事件3.8.4.底层资源的访问3.8.5.ApplicationContext在WEB应用中的实例化3.9.粘合代码和可怕的singleton3.10.以J2EERAR文件的形式部署SpringApplicationContext3.11.基于注解（Annotation-based）的配置3.11.1.@Autowired3.11.2.基于注解的自动连接微调3.11.3.CustomAutowireConfigurer3.11.4.@Resource3.11.5.@PostConstruct与@PreDestroy3.12.对受管组件的Classpath扫描3.12.1.@Component和更多典型化注解3.12.2.自动检测组件3.12.3.使用过滤器自定义扫描3.12.4.自动检测组件的命名3.12.5.为自动检测的组件提供一个作用域3.12.6.用注解提供限定符元数据3.13.注册一个LoadTimeWeaver4.资源4.1.简介

针对当前数据治理过程中面临的数据标准不统一、数据质量良莠不齐以及数据安全隐私凸显等问题,提出一种基于区块链的数据治理协同方法,将区块链多方协作、安全可信等特性应用到数据标准的构建、数据安全的保障和数据共享过程的控制。
本方法首先根据数据治理要求和区块链特征,提炼形成基于区块链的数据治理协同模型,通过构建多方协作的数据标准流程、数据标准构建和更新机制、安全可靠的数据共享和访问控制等,实现区块链数据治理协同方法,从而提升数据标准化工作的效率和安全性。
实验及分析结果表明,本文提出的方法比传统的数据标准构建方法在标准用语申请时间效率上具有明显的提升,特别是在大数据环境下,基于区块链智能合约的方法对时间效率提升更为明显,基于区块链的分布式存储等特性为系统的安全、用户行为追溯和审计提供了有力依据和保障。
本文方案对于数据治理工作具有良好的应用示范效果,为行业的元数据管理、数据标准的共享和应用提供了借鉴思路。

针对新版本的ASP.NETMVC4，深入剖析底层框架从请求接收到响应回复的整个处理流程（包括URL路由、Controller的激活、Model元数据的解析、Model的绑定、Model的验证、Action的执行、View的呈现和ASP.NETWebAPI等），并在此基础上指导读者如何通过对ASP.NETMVC框架本身的扩展解决应用开发中的实际问题。

最佳选择管理照片元数据信息,EXIF,IPTC编辑和浏览器。
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随着越来越多的企业开始重视数据问题，数据治理的话题也在最近被越来越多的提及和讨论。
只有建立了完整的数据治理体系，保证数据质量，才能真正有效的挖掘企业内部的数据价值，队伍提高竞争力。

ApacheAtlas为组织提供开放式元数据管理和治理功能，用以构建其数据资产目录，对这些资产进行分类和管理，并为数据分析师和数据治理团队，提供围绕这些数据资产的协作功能。

应用流AppStream是一项协作工作，旨在使需要机器可读的软件元数据可轻松地用于需要它的程序。
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AppStream包含一个规范，用于描述XML中的各个软件组件元数据（所谓的MetaInfo文件），以及派生的元数据收集格式规范，以XML或YAML形式提供这些元数据条目的列表，以方便软件使用中心和其他需要了解存储库中可用软件的工具。
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AppStream的此参考实现提供了一个共享库来处理这些元数据文件，快速索引和查询其数据的功能，以及其他有用的相关功能，从而使构建与软件元数据一起使用的程序非常容易。
该存储库包含：AppStream规

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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。