《VMwarevSphere企业运维实战》主要介绍VMwarevSphere企业运维的内容，包括虚拟化的实施规划、从已有物理服务器迁移到虚拟服务器、数据中心实时管理、数据中心动态管理、虚拟机的备份与恢复、VMware虚拟云基础架构vCloudDirector等内容。
　　《VMwarevSphere企业运维实战》介绍了大量先进的虚拟化应用技术，步骤清晰(使用StepByStep的教学方法)，非常容易学习和快速掌握，可供虚拟机技术爱好者、政府信息中心管理员、企业和网站的网络管理员、计算机安装及维护人员、软件测试人员、程序设计人员、教师及学生等作为网络改造、虚拟化应用、网络实验、测试软件、教学演示等用途的参考手册，也可以作为培训机构的教学用书。

matlab用于求解规划问题的工具包推荐把这个工具整合到matlab中去，这个工具是私人的，不过大家都可以免费下载使用。
下载后，只要在matlab中添加路径就可以使用这工具箱。
正在吸引我的是，这个工具箱建立了一种新的数据类型，使所有规划问题都整合在一起。
举例如下：已知非线性整数规划为：Maxz=x1^2+x2^2+3*x3^2+4*x4^2+2*x5^2-8*x1-2*x2-3*x3-x4-2*x5s.t.0＜=xi＜=99(i=1,2,...,5)x1+x2+x3+x4+x5＜=400x1+2*x2+2*x3+x4+6*x5＜=8002*x1+x2+6*x3＜=800x3+x4+5*x5＜=200在matlab中输入x=intvar（1，5）；
f=[11342]*(x'.^2)-[82312]*x';F=set(0＜=x＜=99);F=F+set([11111]*x'＜=400)+set([12216]*x'＜=800)+set(2*x(1)+x(2)+6*x(3)＜=800);F=F+set(x(3)+x(4)+5*x(5)＜=200);solvesdp(F,-f)double(f)80199double(x)539999990intvar（m，n）:生成整数型变量；
sdpvar（m，n）：生产变量；
solvesdp（F，f）：求解最优解（最小值），其中F为约束条件（用set连接），f为目标函数double：显示求解的答案intvar，sdpvar，生成的变量可以像矩阵一样使用，如例题显示。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

基础算法第9章第2节动态规划背包问题(C++版)-2021.02.19.pdf

Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。
作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。
IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。
在2005年早些时候，IBM推出了InformixDynamicServer（IDS）第10版。
目前最新版本的是IDS11（v11.50，代码名为“Cheetah2”），在2008年5月6日全球同步上市

市级国土空间总体规划编制指南印发

广东省数字政府建设总体规划（2018-2020年）实施方案，是为贯彻落实广东省数字政府建设总体规划（2018-2020年），而编写的具体实施安排。
内容包括：1、建立全省一盘棋工作机制；
2、优化营商环境；
3、提升民生服务水平；
4、推进政务服务事项标准化；
5、推进“互联网+政务服务”一体化便捷服务；
6、推动政府内部协同运作；
7、加强业务应用支撑；
8、推动全省一体化政务大数据共享应用；
9、提升基础设施集约化水平。

第一章、前言……………………………………………………………………5第二章、 需求分析………………………………………………………………62.1概括………………………………………………………………………62.2目的及要求………………………………………………………………72.3功能………………………………………………………………………82.4预期目标…………………………………………………………………11第三章、综合布线………………………………………………………………123.1规范和标准………………………………………………………………123.1.1设计规范和标准……………………………………………………123.1.2工业企业通信设计规范……………………………………………133.2设计范围及要求…………………………………………………………133.2.1设计范围……………………………………………………………133.2.2设计规范的确定……………………………………………………133.2.3布线要求…………………………………………………………143.3系统设计…………………………………………………………………143.3.1工作区子系统的设计………………………………………………143.3.2水平子系统的设计…………………………………………………143.3.3管理子系统的设计…………………………………………………153.3.4干线子系统的设计…………………………………………………153.3.5设备间子系统的设计………………………………………………153.3.6建筑群子系统的设计………………………………………………16第四章、 校园网络总体规划设计………………………………………………184.1项目设计原则……………………………………………………………184.2主干网设计………………………………………………………………194.3图书馆网络设计…………………………………………………………194.4宿舍局域网设计…………………………………………………………204.5教学楼区网络设计………………………………………………………204.6学院礼堂网络……………………………………………………………214.7IP地址的分配……………………………………………………………21第五章、 设备选型………………………………………………………………235.1服务器……………………………………………………………………235.2防火墙……………………………………………………………………245.3机柜………………………………………………………………………245.4路由器……………………………………………………………………245.5交换机……………………………………………………………………255.6PC机………………………………………………………………………26第六章、 网络安全与防护技术…………………………………………………276.1计算机网络安全…………………………………………………………276.1.1计算机网络安全的目的和功能…………………………………276.1.2网络安全的潜在威胁……………………………………………286.1.3网络安全的策略………………………………………………286.2防火墙技术……………………………………………………………296.2.1防火墙的概念…………………………………………………296.2.2防火墙的作用和特性…………………………………………296.2.3实现防火墙的主要技术………………………………………296.2.4防火墙的体系结构……………………………………………306.2.5防火墙选择原则………………………………………………316.2.6防火墙的配置…………………………………………………31第七章、 工期及费用…………………………………………………………32第八章、 代码…………………………………………………………………34第九章、 鸣谢…………………………………………………………………36第十章、 参考文献……………………………………………………………37

长春都市圈国土空间规划2020年10月征求意见稿，值得学习借鉴。

一、A*搜索算法一（续）、一（续）、一（续）、A*，DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra，BFSBFSBFS算法性能比较及算法性能比较及A*算法的应用算法的应用二、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法初探算法初探二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法二（再续）、二（再续）、二（再续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+fibonacci+fibonacci+fibonacci+fibonacci堆的逐步堆的逐步c实现二（三续）、二（三续）、二（三续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+Heap+Heap+Heap堆的完整堆的完整c实现源码实现源码实现源码三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法四、BFSBFSBFS和DFSDFSDFS优先搜索算法索算法五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解KMPKMPKMP算法、算法、updatedupdatedupdatedupdated（KMPKMP算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）六（续）、从六（续）、从六（续）、从六（续）、从KMPKMP算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到BM算法六（三续）、六（三续）、六（三续）、KMPKMP算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂KMPKMP）七、遗传算法七、遗传算法七、遗传算法透析GA本质八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之SIFTSIFT算法（SIFTSIFT算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）九（续）、九（续）、九（续）、siftsiftsift算法的编译与实现算法的编译与实现算法的编译与实现算BF和DFS优先搜索算法

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。