这里我并不知道你有没有开发过大型的javascript项目，至今我开发过三个大型的js项目，分为是《课程节点树管理》、《在线制作试卷》和《在线聊天》。
从中我唯一的体会就是javascript的开发难度不是开发编码的过程，而是最后的测试阶段，非常的痛苦，因为你必须使用浏览器自带的调试器去调试，同时也不能自动化测试。
但是后台因为用了vs自带的单元测试，所以修改起来很快。
由此我就想到javascript应该也存在单元测试，所以我搜索了一下，发现了QUnit，它的特点很明显，就是学习周期很短，可以在短时间内上手，并且也拥有非常美观的界面，所以下面我将介绍如何使用QUnit。
既然要学习，我们既然就要有准

买书问题dp实现题目：买书有一书店引进了一套书，共有3卷，每卷书定价是60元，书店为了搞促销，推出一个活动，活动如下：如果单独购买其中一卷，那么可以打9.5折。
如果同时购买两卷不同的，那么可以打9折。
如果同时购买三卷不同的，那么可以打8.5折。
如果小明希望购买第1卷x本，第2卷y本，第3卷z本，那么至少需要多少钱呢？（x、y、z为三个已知整数）。
1、过程为一次一次的购买，每一次购买也许只买一本（这有三种方案），或者买两本（这也有三种方案），或者三本一起买（这有一种方案），最后直到买完所有需要的书。
2、最后一步我必然会在7种购买方案中选择一种，因此我要在7种购买方案中选择一个最佳情况。
3、子问题是，我选择了某个方案后，如何使得购买剩余的书能用最少的钱？并且这个选择不会使得剩余的书为负数。
母问题和子问题都是给定三卷书的购买量，求最少需要用的钱，所以有"子问题重叠"，问题中三个购买量设置为参数，分别为i、j、k。
4、的确符合。
5、边界是一次购买就可以买完所有的书，处理方式请读者自己考虑。
6、每次选择最多有7种方案，并且不会同时实施其中多种，因此方案的选择互不影响，所以有"子问题独立"。
7、我可以用minMoney[i][j][k]来保存购买第1卷i本，第2卷j本，第3卷k本时所需的最少金钱。
8、共有x*y*z个问题，每个问题面对7种选择，时间为：O(x*y*z*7)=O(x*y*z)。
9、用函数MinMoney(i,j,k)来表示购买第1卷i本，第2卷j本，第3卷k本时所需的最少金钱，那么有：MinMoney(i,j,k)=min(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7),其中s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7分别为对应的7种方案使用的最少金钱：s1=60*0.95+MinMoney(i-1,j,k)s2=60*0.95+MinMoney(i,j-1,k)s3=60*0.95+MinMoney(i,j,k-1)s4=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j-1,k)s5=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j,k-1)s6=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j,k-1)s7=(60+60+60)*0.85+MinMoney(i-1,j-1,k-1)

Mybatis是一个优秀的基于Java的持久层框架，它内部封装了Jdbc，使开发者只需要关注sql语句本身，而不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程。
Mybatis通过xml或注解的方式将要执行的各种statement配置起来，并通过java对象和statement中sql的动态参数进行映射生成最终执行的sql语句，最后由Mybatis框架执行sql并将结果映射为java对象并返回。
采用ORM思想解决了实体和数据库映射的问题，对Jdbc进行了封装，屏蔽了JdbcApi底层访问细节，使我们不用与JdbcApi打交道，就可以完成对数据库的持久化操作。
为了我们能够更好掌握框架运行的内部过程，并且有更好的体验，下面我们将从自定义Mybatis框架开始来学习框架。
此时我们将会体验框架从无到有的过程体验，也能够很好的综合前面阶段所学的基础.

基于matlab的m序列生成以及相关性研究，用两种方式生成m序列，最后有生成的图

Android的模糊基准和展示这是一个简单的基准测试和演示应用程序，它说明了Android2016中可能发生的模糊。
值得注意的是，此应用程序使用Android的Renderscriptv8支持库进行快速模糊处理。
另外，请查看我目前正在使用的，该使此处显示的许多功能都可以在您自己的应用中轻松实现。
下载应用程式该应用程序可以在找到。
模糊基准在此视图中，选择了要进行基准测试的图像大小，模糊半径和算法。
最后，您可以通过提供迭代来确定基准结果的准确性。
请注意，某些Java实现非常慢，因此高迭代可能需要一段时间才能完成。
运行一些基准测试后，将显示结果视图，您可以在其中单击每个元素并查看每个回合长度的图表。
这也揭示了通常由堆垃圾收集污染的基准。
稍后，您可以在表视图中检查最新的基准，也可以在具有不同视图选项的图中进行比较。
基准细节基准测试包括对单个图像进行模糊处理，并在一定的像素半径内定义一定数量的回合。
每个基准测试都有几个回合的预热阶段以“预热”虚拟机（如此处推荐的那样，）。
每轮时间将以纳秒为单位（如果SDKAPI级别允许，则以毫秒为单位）。
尽管我尽力

本文详细分析了IEEE1588时钟同步的基本原理，并在此基础上给出一种改进的时间同步方法。
该改进的时钟同步算法针对网络传输路径的不对称性引入加权因子，用一定时间窗内的主从时钟偏差样本的算术平均值而不是直接利用主从时钟偏差来调整从时钟，并根据算法的状态改变时间窗N的大小，同时利用方差阈值滤波的方法过滤跳变过大时钟偏差测量值，保证同步算法的稳定性。
最后给出Alcatel-LucentTSS5R系统在实验室的时间性能实验结果。
实验结果表明TSS5R时钟同步具有稳定的性能，同步精度达到亚微秒级，可满足PTN产品高精度时钟同步的要求。

简单好用，快速破解，绝对能用用于QuartusII8.0：#将sys_cpt.dll覆盖掉安装目录即可。
#把license.dat里的XXXXXXXXXXXX用您老的网卡号替换(在QuartusII8.0的Tools菜单下选择LicenseSetup，下面就有NICID)。
#在QuartusII7.2的Tools菜单下选择LicenseSetup，然后选择Licensefile，最后点击OK。
#注意：license文件存放的路径名称不能包含汉字和空格，空格可以用下划线代替。

C++编写的一个人脸部分美颜算法,人脸检测采用级联分类器，使用导向滤波美化，最后用泊松融合消除边缘融合问题

这是我在一年多研究armgcc编译过程中记录的文档，它详细的标注了stm32启动文件中各个部分的作用，应该能够大家理解stm32启动的过程。
由于是在OneNote中写好的笔记，在导出为PDF之类的文档时中间的部分会被截断，所以最后就以mht的文件格式保存了，大家在阅读时使用自己的浏览器就可以打开。

源码可以进行海量图像检索，采用GIST算法提取图像特征，欧式距离进行相似性度量，最后返回前20幅相似图像，有完整的GUI界面和完整的图像库。
使用者要注意：初试的输入图像的根目录根据需要调整。

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。