1、JavaSE：Java入门2、JavaSE：基本语法3、JavaSE：流程控制4、JavaSE：方法5、JavaSE：数组6、JavaSE：面向对象。
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41、Docker下遇见狂神说涵盖大部分内容笔记，从javaee到web到前端到后端框架到微服务一应俱全2020年7月份PDF笔记，从Java基本内容到微服务，分布式相关笔记，docker相关笔记；

HOMEREnergy公司的HOMERPro微电网软件是优化微电网设计的全球标准，适用于从乡村电力和岛屿公用事业到联网校园和军事基地的所有领域。
HOMER(多能源混合优化模型)最初由国家可再生能源实验室开发的，并由HOMEREnergy公司扩展功能和分销，它将三种强大的工具嵌套在一个软件产品中，使得工程和经济可以并行工作。
HOMER的核心是一个仿真模型。
它试图模仿一个可行的系统，为您希望考虑的所有可能提供设备组合。
根据您设置问题的方式，HOMER可以模仿数百甚至数千个系统。
HOMER模仿了混合微电网一整年的运行，时间步长从一分钟到一小时不等。
HOMER在一次运行中检查所有可能的系统类型组合，然后根据所选择的优化变量对系统进行排序。
HOMERPro采用了新优化算法，大大简化了为微电网或其他分布式发电系统确定最低成本选项的设计过程。
HOMEROptimizer是一种专有的“无衍生”优化算法，专门为在HOMER中工作而设计。
HOMER支持用户可以随意提出很多问题，因为您无法控制系统的所有方面，而且如果不运行数百或数千次模仿并比较结果，您就无法知道特定变量或选项的重要性。

CWSS(C++WebServiceServer)是用于开发、集成、部署和管理大型分布式应用、网络应用和数据库应用的C/C++应用服务器。
将C/C++的高效稳定和各种通讯标准(UDP/TCP/HTTP/SOAP等)引入大型网络应用的开发、集成、部署和管理之中。
CWSS拥有处理关键分布式应用系统问题所需的功能、可扩展性和高可用性。
CWSS所需的多种特色和优势，包括：1)领先的标准对业内多种通讯标准的全面支持，包括TCP、UDP、HTTP(POST)、WebService(SOAP)，使分布式应用系统的实施更为简单，并且保护了投资，同时也使基于标准的解决方案的开发更加简便。
2)无限可扩展性CWSS以其高扩展的架构体系闻名，包括内置SOTP通讯协议、访问用户管理和后台多种群集功能。
3)快速开发CWSS独特的设计体系模式，可简化开发，加速投放市场速度。
并可利用已有技能，迅速部署应用系统。
4)部署更趋灵活一次开发，支持多平台运行，如Windows和Linux系统。
对客户端系统没有任何限制和要求。
5)体系结构CWSS是专门为企业分布式网络应用系统开发的。
企业分布式网络应用系统需要快速开发，并要求服务器端组件具有良好的灵活性和安全性，同时还要支持关键任务所必需的扩展、功能、和高可用性。
CWSS简化了可移植及可扩展的应用系统的开发，并为其它应用系统和系统提供了丰富的互操作性。
CWSS拥有最高水平的可扩展性和可用性。
CWSS内置标准通讯语言SOTP，轻松实现访问验证功能、负载平衡和群集功能，而且不需要任何专门的硬件或操作系统支持。
6)开放源代码完全开放源代码，永久免费使用和更新；

（1）尽可能对系统更新最新补丁，降低漏洞利用风险（2）采取合适的安全域划分，配置防火墙，入侵检测和防备系统，减缓攻击（3）采用分布式网络，负载均衡，提升系统

matlab终止以下代码分布式遗传算法（DGA）内容概述分布式遗传算法（DGA）是MATLAB脚本，其中包含搜索最佳/次优单极性二进制代码序列（以下称为遗传优化代码（GO-code））所需的所有功能，旨在提供最大可能的编码增益。
在此脚本中，一组输入参数是可调的，其中能量增强因子F_E可以根据给定系统进行修改。
与搜索过程相关的其他参数是固定的（请参阅“输入参数”一节），这归功于DGA的鲁棒性，它们在不同的搜索目标中保持高效。
另外，在演示中，我们提供了一种衰减趋势，以考虑到EDFA增益饱和，从而对代码序列包络进行衰减。
在实际系统中，这种衰减趋势由EDFA的规格确定，可以通过测量编码序列来估计。
系统要求硬体需求DGA只需要一台具有足够内存以支持内存中操作的标准计算机。
为了获得最佳功能，我们建议您使用以下规格的计算机：内存：16+GBCPU：4+核心，2.5+GHz/核心以下运行时来自具有推荐规格的计算机（16GB，4核@2.5GHz）。
软件需求DGA通过仅需要工作版本的MATLAB的MATLAB脚本来实现。
我们建议使用高于MATLABR2015

近年来，联邦学习作为处理数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。
从3个层面系统阐述联邦学习算法。
首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；
然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；
最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和处理方案，以及对未来的期望。

仿真平台：MATALAB参考文档（基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略）可在初始原始数据基础上更改Untitled是主函数运行，其余子函数，注释清晰双层优化电热综合能源系统的动态定价问题，采用主从博弈方法上领导者问题上，以综合能源系统整体的收益作为目标函数，考虑电价以及热价等相关约束，在下层运营商和负荷聚合商作为跟随者，构建了领导者-跟随者Stackelberg博弈模型，同时还考虑了系统的功率平衡条件以及热能平衡条件等约束，模型的上层求解DE优化算法，下层求解采用CPLEX求解器，将CPLEX求解嵌入到DE优化算法中，程序运行时间423.73s，考虑该代码具有一定的创新性，适合新手学习以及在此基础上进行拓展，在不同主体之间相互交互求解，代码质量高处理了多主体间交互问题

摘要随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产买卖越来越火，尤其二手房买卖市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房买卖网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。
本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。
本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。
经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。
关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

18、分布式配置中心nacos完整源码参考地址：https://blog.csdn.net/qq23001186/article/details/126083648-**附录**：资源包含了YApi的json导入，nacos的配置集导入 -user_srv/main.go：健康监查与注册对象的ip地址需求修改为本机的ip地址

目录：01云管理园区网络处理方案一本通(pdf)02云管理园区网络处理方案一本通(chm)03云管理园区处理方案产品文档(chm)04云管理园区处理方案方案概述05（多媒体）智简园区网络处理方案大中型园区UnderLay网络自动化部署06（多媒体）大中型园区网络如何抵抗外部威胁之加密通信检测（ECA）07（多媒体）云管理园区处理方案简版介绍08大中型园区网络设计与部署指南（非虚拟化场景）09大中型园区网络设计与部署指南（虚拟化场景）10多园区网络互联设计与部署指南11CloudCampusIP+POL方案配置指南12大中型园区网络典型配置案例（虚拟化集中式网关场景）13大中型园区网络典型配置案例（虚拟化分布式网关场景）14多园区网络互联典型配置案例（本地部署场景）15多园区网络互联典型配置案例（公有云场景）16中小型园区网络典型配置案例17大中型园区网络虚拟化部署最佳实践18大中型园区网络接入控制部署最佳实践19大中型园区网络堆叠纳管最佳实践20云管理园区网络公有

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。