增强应用在此项目中，您将应用在Azure性能课程中获得的技能来收集和显示有关应用程序的性能和运行状况数据。
这只是成功的一半；
另一半则是就数据做出明智的决定并自动执行修复任务。
您将使用云技术的组合，例如AzureKubernetes服务，VM规模集，应用程序见解，Azure日志分析和AzureRunbook，以展示您在诊断和纠正应用程序和基础结构问题方面的技能。
在这个项目中，您将被要求执行以下操作：在VMSS上设置ApplicationInsights监视，并在应用程序中实施监视以收集遥测数据为VMSS设置自动缩放设置一个Azure自动化帐户并创建RunBook以自动解决性能问题创建警报以触发AKS集群上的自动扩展并触发RunBook执行入门先决条件（在AzurePipelines下单击“免费启动”）安装Python的VSCode扩展（可选）

科尔多瓦·科霍（CordovaCoho）用于ApacheCordova贡献者的命令行工具，用于管理存储库，并帮助发布和提取请求。
该存储库具有以下用途：保留与提交者相关的保留发布自动化脚本例如，cohocreate-archive&&cohoverify-archive存放一般有用的开发脚本例如，cohorepo-clone例如，coho--helpNode.js是先决条件：在OSX和Linux上最简单的方法：:在Windows上最简单的方法：:安装通过npmnpminstall-gcordova-cohocoho在MacOSX/Linux上，如果未使用nvm或n类的节点版本管理器，则可能必须使用sudo运行命令。
或者，您也可以克隆并使用cohomkdir-pcordovacdcordovagitclonehttps://github.com/apache/cordova-cohocdcordova-cohonpminstallnpmlink#Might

性感学长，造福学弟~一下是题干，答案在文件里。
基于MySQL，设计并实现一个简单的旅行预订系统。
该系统涉及的信息有航班、大巴班车、宾馆房间和客户数据等信息。
其关系模式如下：FLIGHTS(StringflightNum,intprice,intnumSeats,intnumAvail,StringFromCity,StringArivCity)；
HOTELS(Stringlocation,intprice,intnumRooms,intnumAvail)；
BUS(Stringlocation,intprice,intnumBus,intnumAvail)；
CUSTOMERS(StringcustName,custID)；
RESERVATIONS(StringcustName,intresvType,StringresvKey)为简单起见，对所实现的应用系统作下列假设：1.在给定的一个班机上，所有的座位价格也一样；
flightNum是表FLIGHTS的一个主码（primarykey）。
2.在同一个地方的所有的宾馆房间价格也一样；
location是表HOTELS的一个主码。
3.在同一个地方的所有大巴车价格一样；
location是表BUS的一个主码。
4.custName是表CUSTOMERS的一个主码。
5.表RESERVATIONS包含着那些和客户预订的航班、大巴车或宾馆房间相应的条目，具体的说，resvType指出预订的类型（1为预订航班，2为预订宾馆房间，3为预订大巴车），而resvKey是表RESERVATIONS的一个主码。
6.在表FLIGHTS中，numAvail表示指定航班上的还可以被预订的座位数。
对于一个给定的航班（flightNum）,数据库一致性的条件之一是，表RESERVATIONS中所有预订该航班的条目数加上该航班的剩余座位数必须等于该航班上总的座位数。
这个条件对于表BUS和表HOTELS同样适用。
应用系统应完成如下基本功能：1．航班，大巴车，宾馆房间和客户基础数据的入库，更新（表中的属性也可以根据你的需要添加）。
2．预定航班，大巴车，宾馆房间。
3．查询航班，大巴车，宾馆房间，客户和预订信息。
4．查询某个客户的旅行线路。
5．检查预定线路的完整性。
6．其他任意你愿意加上的功能。

TRDP(TrainReal-timeDataProtocol)协议,用于轨道交通实时以太网络,对于铁路用以太网，提高实时性、确保可靠性也是必不可少的条件。
研究表明，铁路控制系统需要确保延迟时间在50ms左右，使用以太网TRDP协议即可满足这一要求。
标准将通过行业团体“TCNOpen”，以开源的形式公开。
其目的在于促进相应产品的开发，以及铁路用以太网的普及，同时削减铁路运营商和铁路车辆企业采购构件的成本。

是基于MATLAB的有限元磁场分析，泊松方程为别接条件的，

本篇论文在对无线通信信道进行研究的基础上阐述了信道产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件介绍了奈奎斯特第一准则和时域均衡的原理深入研究了均衡器的结构和自适应算法在均衡器的结构中主要介绍了4种自适应均衡器结构即线性横向均衡器线性格型均衡器判决反馈均衡器和分数间隔均衡器并对这几种结构进行了比较对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法包括LMS算法RLS算法以及盲均衡常用的恒模算法CMA并讨论了它们各自的优缺点最后选用线性横向均衡器结构与上述3种系数调整算法利用MATLAB进行仿真并对结果进行分析与比较"＞本篇论文在对无线通信信道进行研究的基础上阐述了信道产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件介绍了奈奎斯特第一准则和时域均衡的原理深入研究了均衡器的结构和自适应算法在均衡器的结构中主要介绍了4种自[更多]

实验室的极化码编码译码仿真程序，在BSC、BEC、AWGN信道条件下都有。
使用密度进化法和巴氏参数估计信道，仿真性能非常好。
在Matlab下应用非常方便，支持多组仿真。
配有应用说明，非常好用。
希望能给大家带来帮助。

本文介绍了一种工作频率为2143GHz的圆极化四单元矩形微带天线阵的设计方法。
通过对天线单元采用正交馈电激励起两个极化方向正交的、幅度相等的、相位相差90°的线极化波从而使天线单元获得圆极化波。
在利用圆极化条件确定天线尺寸基础上,借助AnsoftHFSS仿真软件对天线进行了仿真,仿真结果和实验结果基本一致。

本文主要讨论ApacheSpark的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与HadoopMapReduce在设计与实现上的区别。
不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解job从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。
讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择问题驱动的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。
从一个典型的job例子入手，逐渐讨论job生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。
也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。
本文档面向的是希望对Spark设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的Geeks。
因为Spark社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与Spark版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。
由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论Sparkcorestandalone版本中的核心功能，而不是全部功能。
诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。
好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学Ng的ML课程的时候，当年好有激情啊。
这次的撰写花了20+days，从暑假写到现在，大部分时间花在debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。
内容本文档首先讨论job如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。
具体内容如下：Overview总体介绍Joblogicalplan介绍job的逻辑执行图（数据依赖图）Jobphysicalplan介绍job的物理执行图Shuffledetails介绍shuffle过程Architecture介绍系统模块如何协调完成整个job的执行CacheandCheckpoint介绍cache和checkpoint功能Broadcast介绍broadcast功能JobScheduling

设计一个环形队列，用front和rear分别作为队头和队尾指针，另外用一个tag表示队列是空（0）还是不空（1），这样就可以用front==rear作为队满的条件。
要求设计队列的相关基本运算算法。

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。