可以进行管网平差、管网水力模拟和建立水质模型的软件，EPANET作为一套功能齐全、界面友好、易于使用的优秀免费软件，得到广泛应用，成为许多商业软件的核心，也为输配水系统的科学研究提供了便利。
什么是EPANETH？EPANETH软件是美国环保局软件EPANET的汉化版本，是一个可以执行有压管网水力和水质特性延时模拟的计算机程序。
管网包括管道、节点（管道连接节点）、水泵、阀门和蓄水池（或者水库）等组件。
EPANETH可跟踪延时阶段管道水流、节点压力、水池水位高度以及整个管网中化学物质的浓度。
除了模拟延时阶段的化学成分，也可以模拟水龄和进行源头跟踪。
EPANETH开发的目的是为了改善对配水系统中物质迁移转化规律的理解。
它可以实现许多不同类型的配水系统分析。
采样程序设计、水力模型校验、余氯分析以及用户暴露评价就是一些例子。
EPANETH有助于评价整个系统水质改善的不同管理策略，这些可能包括：改变多水源供水系统的水源配置；
改变水泵提升和水池注水/放水时间调度安排；
水处理的补充措施，例如蓄水池中重新加氯；
管道清洗和替换。
在Windows环境下，EPANETH提供了管网输入数据编辑、水力和水质模拟，以及以各种方式显示计算结果的集成环境。
结果的表达形式包括管网地图颜色表示、数据表格、时间序列图和等值线图等。
水力模拟能力完整和精确的水力模拟是有效水质模拟的先决条件。
EPANETH包含了先进的水力分析引擎，具有以下功能：对管网规模未加限制；
可利用Hazen-Williams,Darcy-Weisbach或Chezy-Manning公式计算摩擦水头损失；
包含了弯头、附件等处的局部水头损失计算；
可模拟恒速和变速水泵；
可进行水泵提升能量和成本分析；
可模拟各种类型的阀门，包括遮蔽阀、止回阀、调压阀和流量控制阀；
允许包含各种形状的蓄水池（即直径可以随高度变化）；
考虑节点多需水量类型，每一节点可具有自己的时变模式；
可模拟依赖于压力的流量，例如扩散器（喷头水头）；
系统运行能够基于简单水池水位或者计时器控制，以及基于规则的复杂控制水质模拟能力EPANETH提供了以下水质模拟能力：模拟管网中非反应性示踪剂随时间的运动；
模拟反应物质的运动变化，它可以随时间增长（例如消毒副产物）或者降低（例如余氯）；
2模拟整个管网的水龄；
跟踪从已知节点来的水流百分比；
模拟主流水体和管壁处的反应；
利用n级反应动力学模拟主流水体中的反应；
利用零级或者一级反应动力学模拟管壁处的反应；
模拟管壁处的反应时可考虑质量转移限值；
允许持续达到一个极限浓度的增长或者衰减反应；
利用全局反应速率系数，可在单管道基础上纠正；
允许管网中任何位置的时间变化浓度或者质量输入；
将蓄水池作为完全混合、柱塞流或者双室反应器进行模拟。
通过利用这些特性，EPANETH能够研究以下水质现象：不同水源来水的混合；
整个系统的水龄；
余氯的损失；
消毒副产物的增长；
污染事件跟踪。

云计算实用之路漫漫其修远兮，当今，各厂商对云计算的定义不一，云计算的标准更是各行其道。
在这云计算的混战时代，产生的有关云计算的术语更是目不暇接，整个IT界似乎正在迎来一个云计算术语爆炸的时代，其中有关于云计算概念本身，也有关于厂商的云策略和云产品的。
本文通过对现有的云计算资料进行梳理，列出了60多条云计算相关的术语及其解释，以供参考。
云计算技术原理图关于云计算的定义，目前为止至少有不下20种，这里选择了一种比较常见的定义：云计算，是分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传

针对某款纯电动客车，对其行驶策略、能量管理策略等整车控制策略进行研究。
在Simulink环境下建立模型并仿真，再对单片机底层驱动模块进行编程，完成整车控制器模型的建立。
通过Simulink中Codegeneration生成软件层的代码，完成控制器软件层的设计。
最后对整车控制器的行驶策略、能量管理策略进行测试。

NBU是VERITAS公司提供的企业级备份管理软件，它支持多种操作系统，包括UNIX、MicrosoftWindows、OS/2以及Macintosh等。
目前,NBU是国际上使用最广的备份管理软件。
NBU采用全图形的管理方式，同时提供命令行接口，适应不同的用户需求。
它提供了众多的性能调整能力，从管理角度看，其高性能特征十分明显。
如提供多作业共享磁带机、大作业并行数据流备份、完善的监控报警、动态备份速度调整等能力，为用户的集中式存储管理提供了灵活和卓有成效的手段。
NBU还能跟BMR集成在一起为用户提供关键业务系统的智能灾难恢复，即无需安装系统，只需执行一条命令就能达到全自动系统恢复，整个过程也无需人工干预，是个简单易行的“傻瓜”过程，简化用户的恢复操作，尽快将应用投入使用，减少用户因停机带来的巨大损失。
通过管理界面，管理员可以设置网络自动备份策略，这些备份可以是完全备份，也可以是增量备份。
管理员也可以手动备份客户端数据。
客户端用户可以从客户端备份(Backup)/恢复(Restore)/归档(Archive)自己的数据。
同时，NBU还管理存储设备。
如果采用磁带库，它可以驱动机械手（磁带库使用机械手作为磁带自动加载工具），管理磁带。

《管理VMwarevSAN》介绍了如何在VMwarevSphere®环境中配置、管理和监控VMwarevSAN群集。
此外，《管理VMwarevSAN》还说明了如何组织在vSAN群集中充当存储容量设备的本地物理存储资源，如何为部署到vSAN数据存储的虚拟机定义存储策略以及如何管理vSAN群集中的故障。

用Python实现一个软件自动升级系统。
设计思路很简单：当有新版本需要发布时，将文件放在服务端，生成一个记录每个文件变化的配置文件。
客户端本地也有一个记录文件信息的配置文件，客户端检查更新时，将服务端的配置文件下载下来，与本地配置文件进行比较，然后下载有变化的文件，覆盖本地文件（如果文件正在使用中，可能无法覆盖，这时候更新前应该先关闭正在运行的客户端），中间有Tkinter做的界面提示更新进度。
更新结束后根据策略决定是否重启客户端。

2.1：基本权限和归属、附加权限、ACL策略管理.docx

根据《ReinforcementLearningAnIntroduction》里的策略梯度方法，控制openAIgym库里的倒立摆。

调度的实质是操作系统按照某种特定的分配策略来分配资源。
进程调度的目的是分配CPU资源。

实验题目设计和实现关于内存管理的内存布局初始化及内存申请分配、内存回收等基本功能操作函数，尝试对用256MB的内存空间进行动态分区方式模拟管理。
内存分配的基本单位为1KB，同时要求支持至少两种分配策略，并进行测试和对不同分配策略的性能展开比较评估。
最佳适应算法（BestFit）：　　它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。
为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。
该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。
因为它要不断地找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，所以比较比较频繁。
但是，对内存的利用率高循环首次适应算法(NextFit)：　　该算法是首次适应算法的变种。
在分配内存空间时，不再每次从表头（链首）开始查找，而是从上次找到空闲区的下一个空闲开始查找，直到找到第一个能满足要求的的空闲区为止，并从中划出一块与请求大小相等的内存空间分配给作业。
该算法能使内存中的空闲区分布得较均匀。
比较次数少于最佳适应算法（BestFit），内存利用率低于最佳适应算法（BestFit）。

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。