以前的分散式认知媒体访问控制（DC-MAC）协议允许次要用户（SU）独立搜索频谱访问机会，而无需中央协调员。
DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。
实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。
因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。
否则，将无法达到预期的检测性能。
在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。

1.构件：是指语义完整，语法正确和有可重用价值的单位软件，是软件重用过程中可以明确辨识的系统；
结构上，它是语义描述通信接口和实现代码的复合体。
2.构件模型：是对构件本质特征的抽象描述。
3.构件组装：是指将库中的构件经适当修改后相互连接，或者将它们与当前开发项目中的软件元素相连接，最终构成新的目标软件。
4.软件体系结构：HayesRoth认为软件体系结构是一个抽象的系统规范，主要包括用其行为来描述的功能构件和构件之间的相互连接、接口和关系。
5.面向服务体系结构（SOA）：本质上是服务的集合，服务间彼此通信，这种通信可能是简单地数据传送，也可能是两个或更多的服务协调进行某些活动。
6.可靠性：是软件系统在应用或系统错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统特性的基本能力。
7.可修改性：是指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
通常以某些具体的变更为基准，通过考察这些变更的代价衡量可修改性。
可修改性包括：可维护性、可扩展性、结构重组、可移植性。
8.敏感点：是一个或多个构件（和/或构件之间的关系）的特性。
9.权衡点：是影响多个质量属性的特性，是多个质量属性的敏感点。
10.软件产品线：就是在一个公共的软件资源集合基础上建立起来的共享同一个特性集合的系统集合。
11.框架：是封装了特定应用族抽象设计的抽象类的集合，框架又是一个模板，关键的方法和其他细节在框架实例中实现。

多线程计算pi，并且做性能分析。
单线程与多线程对比计算量相同，线程数不同例如，N取1000,000，测试使用1、2、3、4……个线程时所需要的时间。
线程数相同，计算量不同例如，只考察单线程和双线程的性能对比，N分别取不同的数值。

**JodConverter2.2.2：JavaOffice文档转换利器**JodConverter是一个基于Java的开源库，专为处理Office文档转换而设计。
在这个压缩包中，我们有两个主要文件：`jodconverter-2.2.2.jar`和`jodconverter-2.2.2说明.txt`。
它们一起提供了在Java环境中转换MicrosoftOffice和OpenOffice文档的能力，同时也支持预览功能。
**核心组件：jodconverter-2.2.2.jar**`jodconverter-2.2.2.jar`是JodConverter的核心库文件，它包含了所有必要的类和方法来实现文档转换。
这个JAR文件可以直接在Java项目中作为依赖引入，使得开发者能够轻松地在代码中调用转换功能。
JodConverter内部依赖于OpenOffice或LibreOffice，这两个开源办公套件能够处理各种Office文档格式，并且JodConverter通过与它们的API交互来实现文档转换。
**文档转换原理**JodConverter的工作原理是通过模拟用户界面与OpenOffice/LibreOffice进行通信，将源文件（如.doc、.ppt或.xlsx）转化为目标格式（如.pdf、.html或.ods）。
这种转换过程是通过ODF（OpenDocumentFormat）进行的，ODF是一种开放的文档标准，被OpenOffice和LibreOffice广泛支持。
**配合OpenOffice使用**为了使JodConverter正常工作，你需要确保在运行环境中已经安装了OpenOffice或LibreOffice，并且其服务正在运行。
JodConverter会连接到本地的OpenOffice/LibreOffice实例，然后利用其转换引擎进行文件转换。
确保正确配置OpenOffice的路径和端口设置，以便JodConverter可以找到并与其建立连接。
**使用JodConverter-2.2.2说明.txt**`jodconverter-2.2.2说明.txt`文件很可能是提供关于如何使用JodConverter的详细指南，包括如何配置、如何在代码中引入JodConverter，以及如何执行实际的转换操作。
这个文件可能包含了一些示例代码和命令行参数，帮助开发者快速上手。
**应用场景**JodConverter适用于多种场景，例如：1.**服务器端文档转换**：在Web应用中，可以使用JodConverter将用户上传的Office文档转换成适合在线预览的格式，如PDF。
2.**批量转换**：对于需要大量文档格式转换的业务流程，JodConverter可以通过编程接口进行批量处理，提高效率。
3.**跨平台兼容**：由于JodConverter是基于Java的，所以它可以运行在任何支持Java的平台上，包括Windows、Linux和MacOS。
**最佳实践**使用JodConverter时，应遵循以下最佳实践：1.**优化性能**：为了提高转换速度，可以考虑启动多个OpenOffice/LibreOffice服务实例，并让JodConverter根据需要分配任务。
2.**错误处理**：在代码中添加适当的错误处理机制，以应对OpenOffice服务未运行或网络连接问题。
3.**版本兼容性**：注意JodConverter与OpenOffice/LibreOffice的版本兼容性，确保使用的转换库与办公套件版本匹配。
4.**资源管理**：及时关闭OpenOffice的连接，避免资源泄露。
JodConverter2.2.2是一个强大且灵活的工具，能够帮助开发者轻松地在Java应用程序中实现Office文档的转换和预览。
通过正确配置和使用，可以大大提高文档处理的效率和便捷性。

利用SIMULINK仿真模块对卷积码的编码及Viterbi译码的全过程进行了设计,然后将译码模块中的Tracebackdepth分别设置为20,35,50并在一幅图中画出这三种方式下的误码性能曲线。

研究了光频域反射技术（OFDR）中因激光线宽有限而造成的激光相位噪声对系统性能的影响。
理论推导了相位噪声的分布函数，仿真分析和实验测试了激光相位噪声与激光相干长度、反射信号强度之间的内在关联性。
研究结果表明，激光相位噪声是OFDR中的重要噪声来源，影响着系统的测试精度和可测距离，当测试距离接近相干长度、链路中存在强的反射信号时，激光相位噪声的影响将更加严重、影响范围也将增加。
因此，在OFDR的设计和应用中必须对激光相位噪声问题予以高度关注和设计考虑。

我们在安卓上进行性能测试时，如果想获取CPU以及内存等常用性能指标，linux系统自身就提供了现成的方法，谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具。
而相比之下，想要获取GPU的相关指标则没那么容易，甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知。
这一方面是由于系统没有提供相关接口与命令，另一方面似乎业界目前对于GPU的关注度不足，相关积累与沉淀较少，鉴于此，个人感觉GPU测试这一块也可以作为终端专项后面需要关注及攻克的课题。
通过这两天的调研，笔者将GPU的测试方法简单的分为两类：安卓官方提供的工具及方法；
GPU厂商提供的工具及方法。
下面将具体介绍这两类测试分析方法。
google

功能齐全的安装程序，具有小巧的尺寸，人性化的设计和高性能。
从SD卡轻松扫描并安装市场和非市场应用程序。
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特点：*安装和删除SD卡中的应用程序。
*自动扫描SD卡中的所有APK文件。
使用内置的缓存机制来提高性能，避免一遍又一遍的扫描。
*支持用于多个APK安装和删除的批处理模式。
*显示完整的应用程序信息，包括名称，版本，路径，大小和日期。
*通过名称即时搜索应用程序。
*通过多种方式（例如Gmail，蓝牙等）将应用程序共享给朋友。
*直接从GooglePlay搜索应用程序信息。
*显示

转速、电流双闭环直流调速系统和调节器的工程设计方法，双闭环直流调速系统的数学模型和动态性能。

在Winform中，使用XML文件实现多语言切换（简体中文，繁体中文，英文），可以同时切换所有打开的窗口的语言，程序对可能出现的异常情况都进行了处理，具有更好的性能

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。