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随着大数据、云计算、智慧城市、移动互联网和物联网等应用的快速发展，各行各业对于数据中心场地基础设施的需求也越来越大。
数据中心单体规模越大、系统越复杂，其脆弱性也越高，对于数据中心运行维护管理水平的要求也就越高。
中国数据中心产业发展联盟为了提升整个数据中心行业在数据中心场地基础设施的运维管理水平，特发起了本标准的制定。
本标准适用于：政府及企业信息化管理负责人、数据中心负责人、数据中心场地基础设施的运维管理人员。
本标准可为以上人群进行数据中心场地基础设施的运维管理提供系统性的建议，也可作为用户评价数据中心场地基础设施运维服务水平的参考。
本标准专注于数据中心场地基础设施层面。
本标准从安全、人员、设施以及运行四个角度关注以上界定的场地基础设施，以达到高可用性及经济运行的目标。
考虑到标准的篇幅限制，也考虑到不同数据中心间运维目标等级不同、规模不同、配置的巨大差异性，因此，本标准注重于具有普适性的运维管理系统框架的完整性。
考虑到标准需要为数据中心行业提供更加具体的指导，我们将陆续提供一系列的最佳实践文档作为本标准的补充。

硬件工程师手册目前最全版本（159页)小数分频一种将异步时钟域转换成同步时钟域的方法一种快速无毛刺的时钟倒换方法以太网时钟同步技术_时钟透传技术白皮书VHDL设计风格和实现FPGA设计流程指南FPGA设计规范codingstyleVerilog典型电路设计VerilogHDL华为入门教程Synplify工具使用指南(华为文档)HuaWeiVerilog约束FPGA技巧Xilinx静态时序分析与逻辑华为面经

支持GUI图形界面拖拽功能，快速画图。
WB_v1.5.2_UpdateSite_for_Eclipse4.2.zip

1本课题研究的意义近来随着计算机的快速发展，各种各样的电脑游戏层出不穷，使得我们能有更多的娱乐项目，而棋类游戏能起到锻炼人的思维和修身养性的作用，而且棋类游戏水平颇高，大有与人脑分庭抗礼之势。
其中战胜过国际象棋世界冠军-卡斯帕罗夫的“深蓝”便是最具说服力的代表；
其它像围棋的“手淡”、象棋的“将族”等也以其优秀的人工智能深受棋迷喜爱。
越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，人工智能的重要性如今显而易见。
自己对人工智能比较感兴趣，而五子棋游戏程序的开发实现这个课题，正好提供给我这样一个研究的机会，通过对人工智能中博弈方面的研究（人机对弈），让我在简单的人机对弈全局设计，以及具体到相关算法上有了深入的了解。
人工智能属于计算机科学的领域，它以计算机技术为基础，近几十年来，它的理论和技术已经日益成熟，应用领域也正在不断扩大，显示出强大的生命力。
人工智能大致可以分成几个学科，它们每一个都是独特的，但是它们常常又互相结合起来完成设计任务，这时，这些学科之间的差别就变的很模糊。
人工智能在专家系统，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计，人工智能在机器人学、模式识别、物景分析、数据库的智能检索、机器下棋（实质上是博弈论问题）和家用电器智能化等领域都有广泛的应用。
而这个课题就是和人工智能中的博弈论领域紧密相关的。
这个题目核心是人工智能和Socekt编程，。
并且人工智能中的博弈部分，由于采用了大量的搜索算法，其中很多被利用到各方面。
它的概念、方法和技术，正在各行各业广泛渗透。
智能已经成为当今各种新产品、新装备的发展方向。
所以，趁着这个机会，对人工智能中比较容易实现的人机博弈进行了解研究学习，也是很实用且很有必要的。

ENVI　　ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。
　　创建于1977年的RSI（现为ITTVisualInformationSolutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
　　强大的影像显示、处理和分析系统　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
　　强大的多光谱影像处理功能　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。
同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
　　更便捷地集成栅格和矢量数据　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。
　　地形分析工具　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为MPEG文件格式，便于用户演示成果。
　　准备您的影像　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI，您可以对影像进行以下处理：　　•正射校正　　•影像配准　　•影像定标　　•大气校正　　•创建矢量叠加　　•确定感兴趣区域（ROIs）　　•创建数字高程模型（DEMs）　　•影像融合，掩膜和镶嵌　　•调整大小，旋转，或数据类型转换　　探测影像　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。
　　分析影像　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
　　数据分析工具　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差　　•提取线性特征　　•合成雷达影像　　•主成分计算　　•变化检测　　•空间特征测量　　•地形建模和特征提取　　•应用通用或自定义的滤波器　　•执行自定义的波段和光谱数学函数　　光谱分析工具　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能：　　•监督和非监督方法进行影像分类　　•使用强大的光谱库识别光谱特征　　•检测和识别目标　　•识别感兴趣的特征　　•对感兴趣物质的分析和制图　　•执行像素级和亚像素级的分析　　•使用分类后处理工具完善分类结果　　•使用植被分析工具计算森林健康度　　共享您的信息　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
　　自定义您的地理空间影像应用　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。

Word、PPT、Excel，哪一个值得你花精力去学习？我认为是Word，因为Word软件的使用频率高，所以学习以后为你的办公能力带来的提升很大，学会Word能够为你节约很多的工作时间。
有一个段子是这么说的——“我很小的时候就明白了，系鞋带会浪费掉一生中的三年光阴，于是我从不买有鞋带的鞋子。
很多事情你得研究透彻，讲究效率。
”这句话不是我说的，是CNN创办人特德·特纳说的。
花费时间研究常用的软件，可以帮助你节约大量的时间，时间才是人宝贵的财富。
本书精心编排知识点，从正确的使用习惯开始，让你从“以为自己会Word”，成为“真正的Word达人”，从而让你在职场中更高效、更专业。
Chapter1大众误区：为什么我用起来会费劲？11.1Word那么强，你却把它当记事本用？21.2该死的，我又没有保存Word！61.3我保存错了怎么恢复到之前的版本？71.4让你战斗力瞬间飙涨10000+的快捷键！81.5屏幕上你看到的，不一定都会被打印！121.6被滥用的空格键！141.7回车还有软硬之分？161.8回车并不是用来调节段落间距的！181.9靠空格来控制文字位置？看标尺！201.10文字怎么总是对不齐？试试制表位吧！231.11你听说过段落样式吗？281.12拉仇恨的Word自动编号！301.13Word页面忽大忽小，怎么恢复原状？321.14留心观察Word界面，你会发现更多！331.15老板永远打不开的Word！351.16PDF可以完整地转换为Word吗？361.17Word遇到问题还得找Word!38Chapter2排版流程：这样做才专业！392.1排版流程：了解科学排版的过程402.2样式：Word排版工程的灵魂442.3主题：Office永远提供捷径552.4题注：图表自动编号全靠它612.5模板：搞定模板终生受益662.6输出：Word排版定妆术72Chapter3排版之道：怎么排版会好看？793.1好看的版面有规律803.2无声胜有声：留白的魔力843.3该挤的要挤一挤：好身材靠聚拢903.4美人都有齐刘海：对齐很重要933.5山青花欲燃：对比的力量1023.6山重水又复：重复才有氛围1103.7回顾：好看的版面有哪些原则1153.8锦上添花：图片排版术1213.9图表：不止有图和表而已1403.10图文关系的N种可能：图文混排145Chapter4排版特技：被你忽视的排版秘笈1504.1高度自定义的自动目录1514.2特殊位置的多重页码系统1594.3个性化注释的制作和设置1684.4高度自动化的关键词引用和罗列1774.5利用查找和替换迅速完成版面整理183Chapter5学霸之路：长文档编辑技巧1945.1论文（长文档）排版准备篇1955.2排版页面构造及其设置1965.3论文结构及整体规划1995.4段落样式与多级列表2045.5复杂情况下的页眉与页脚（页码）2165.6论文目录与图表编号自动化2255.7科技论文表格的制作与编排2305.8科技论文图片编排2365.9公式录入与编排2425.10参考文献的制作与引用248Chapter6职场之道：不加班，要加薪！2606.1不加班：表格的快速处理2616.2不加班：连席卡都做得又快又好2836.3多加薪：利用邮件发布迅速完成工作2936.4多加薪：有意见一定要用审阅和修订305后记315

傅里叶变换计算类，快速FFT运算，附带频谱图显示部分示例代码。

小米推出的米兔积木机器人是一款可以自由DIY的积木机器人，它通过让玩家自主的进行造型设计、结构设计，电子模块搭建以及程序设计等几个步骤让玩家搭建起自己的机器人。
按照小米一贯的产品思路，这款米兔积木机器人可以称为年轻人的第一台自己建造的机器人。
小米官方给出的文档是叫做平衡战士的978个积木零件，第一次接触这个领域的人有可能会拼装四到五个小时，而大部分玩家在拼好机器人后除了遥控玩几次就当成了摆件，并没有去接触模块化的编程。
有人说仅仅享受了不到50%的乐趣，而真正机器人的乐趣在编程的阶段。
为了引导广大玩家能编程控制自己的机器人，我们推出了这个文档。
力求使用很少的积木零件让大家能快速上手，掌握机器人的编程。

第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。

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。