BerneseGPS数据处理软件在2004年12月推出的5.0版本，主要针对大学、研究机构和高精度的国家测绘机构等用户，与BerneseV4.2版本相比其界面更加友好，模块条理更为清晰，并且对非差模型作了较大改动，使其精度更高。
BerneseV5.0软件既可用非差方法进行精密单点定位，又可用双差方法进行整网平差。
而且它能对GPS数据和GIONASS数据同时处理。
其中BPE具有自动处理功能且满足GPS高精度定位应用。

snort是一个被动的轻量级入侵检测系统。
介绍了什么是入侵检测系统、snort的安装、对数据的处理

总结了数据分析处理过程中可能会遇到的各种不良数据，并对不良数据的处理方式提供了建议。
让数据的更加的合理，让数据分析的结果有精准有意义。

不多说，如果你需要学习Extjs或者是不懂Extjs，这门视频能对你有很大的帮助，文件过大，上传乃是下载链接，下面上目录：1、ExtJs初识及其环境搭建2、开始ExtJs梦想之旅#n8}:~+d4X+V1c3、ExtJS工具栏、菜单栏0Q'y0E.yE4、ExtJS最常用的表单之textfield控件4|4]8~/d3Y&k#X5、ExtJs最常用表单组件Number、CheckBox、Radio*s,r%~+k;y#W6、ExtJs最常用表单组件ComboBox、time、date7、ExtJS面板Panelt1E(w8g6?/L'A8、EXtJS布局模式-Auto布局、Fit布局、Accordion布局9、ExtJS布局模式-Card、Anchor、Absolute(r!k$G/Q,u!c'U11、ExtJS布局模式-Box布局、使用ViewPort布局首页0j(d'o{.g$T12、ExtJS之Ext常用函数4{,o8W1s!I6^3k13、ExtJS之Ext常用函数（二）'o,e2G$D7@"?-[!E14、初识Ajax&iO,A2I,c6G:c-Q)K%I15、ExtJS对Ajax支持-注册用户实例16、ExtJS对Ajax支持-注册用户实例217、ExtJS之Grid组件*w/o8_-\.Q![*R6s&u0V18、ExtJS之ComboBox获取远程数据、网页计算器5W&].W7?,V/Q19、ExtJS之组件面向对象编程（一）20、ExtJS之组件面向对象编程（一）21、项目实战-需求分析、数据字典、数据库设计)r,`+J(`$l#d7I$h#W:U'r*a22、项目实战-底层框架搭建、创建实体对象23、项目实战-数据访问层处理9W1_1m7_"T.J(N0T+k24、项目实战-数据批处理、分页查询25、项目实战-业务逻辑层、控制器层26、项目实战-控制器层、Spring配置文件编写27、项目实战-Spring配置文件编写、完善底层环境搭建28、项目实战-在线选课系统用户前端界面3|/|-F1T+E5L2@)l29、项目实战-在线选课系统用户前端界面(添加、修改、删除)

近年来,嵌入式技术、网络传输技术以及图像处理技术都得到了不断发展和提高,以嵌入式技术为基础设计的视频采集与处理系统越来越受到人们的关注。
相对于以往以计算机为核心的视频采集与处理系统,嵌入式视频采集与处理系统因为其体积较小、功耗较低以及相对较低的成本价格等特点,基于嵌入式技术的视频采集与处理系统应用的领域也越来越广泛,比如公共交通、移动终端、工业产品检测、视频监控等。
对于嵌入式视频采集与传输系统来说,就是通过嵌入式处理器,在外扩展图像传感器、传输模块等一些相关的外设,实现图像数据的采集、显示、处理、存储与传输等功能。
根据目前图像采集系统的发展趋势,本文设计了一种以ARM芯片为核心的嵌入式图像采集系统。
系统采用ST(意法半导体)公司生产的基于Cortex-M4架构的ARM芯片STM32F407作为微控制器,完成数据的处理功能；
搭配OV(OmniVision)公司生产的CMOS图像传感器OV2640作为图像采集模块,其像素为200万,保证了图像质量；
数据传输模块选择用以太网进行传输,可将采集到的视频发送至PC机进行显示和存储；
同时设计了一个SD卡模块来存储图像数据,图像主要以BMP和JPEG

数据分析实现采用Scala编程语言进行实现，通过SparkSQL进行对数据的处理，并把结果存储到MySQL中，最后通过数据可视化技术把数据展示出来

雾计算是从云计算技术延伸发展出来的，专用于云平台靠近用户终端层面的边缘数据优化存储和调度的一项技术。
主要是针对云端平台上边缘数据的动态存储、响应效率等问题提出的一种数据存储优化解决方案。
由于云端数据存储采用的是集中式的处理方式，对于移动接入端所产生的大量时延性要求较高的数据的处理效果并不理想。
因此这类边缘数据的运算存储需要通过新的计算模型—雾计算来提高数据处理效率，而雾计算中最为核心的技术就是边缘数据存储缓冲置换技术。

云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

本文来自于techweb，介绍了随着边缘计算热度不断升温，边缘计算和雾计算的差别，边缘计算如何分层部署等现实问题。
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数

显示层viewhtml-＞**jsp**控制层control(接到请求决定调用哪个业务)servlet-＞**SpringMVC**业务层:对数据进行处理(如何操作数据库)service-＞**Service**持久层:存入数据库或者文件jdbc-＞**Mybatis****Spring:统一对象(无需在new)**开发:从后向前发请求:从前向后

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。