关于在VCS中SVN和Git之间的迁移（Clone）这个部分网上已经有大批的文章介绍，而且都非常不错，能够满足我们的常见的需求，这里介绍的是我自己整理的一些技巧和使用中出现的一些问题和疑问。
阅读本篇文章，请先有一些Git和SVN的使用经验（又是经验，经验到底是什么？我都不知道）。
今天的实验对象是，把http://code.google.com/p/jdbcdslog-exp/这个使用SVN管理的project迁移到Git上面，Git托管网站选择github。
SVN迁移到Git，当然要清楚git

SSM+MySQL酒店管理系统源码，资源来自网络，比较老的一个项目，Spring使用的是3.1.1版本的，功能比较全面，业务逻辑有点混乱吧。
交个小作业还是可以的。
导入请使用Eclipse，导入其他问题评论或私信。

《图论与网络最优化算法》是计算机科学与工程领域中的一门重要课程，主要研究如何在图结构中寻找最优解。
龚劬教授的这本教材深入浅出地讲解了图论的基本概念、网络最优化算法及其应用。
课后习题和参考答案是学习过程中的重要辅助资料，能够帮助学生巩固理论知识，提升实践能力。
我们要理解什么是图论。
图论是数学的一个分支，研究点（顶点）和点之间的连接（边）组成的结构——图。
在计算机科学中，图常被用来建模各种复杂问题，如网络连接、交通路线、社交关系等。
图的性质包括连通性、树形结构、环、路径、欧拉路径、哈密顿回路等。
网络最优化算法则是图论在实际问题中的应用，比如最小生成树问题（Prim或Kruskal算法）、最短路径问题（Dijkstra或Floyd-Warshall算法）、最大流问题（Ford-Fulkerson或Edmonds-Karp算法）。
这些算法的目标是在满足特定约束条件下找到最优解，如最小化成本、最大化流量等。
课后的习题涵盖了图论的基础概念和网络最优化算法的各个方面。
例如，可能会要求学生构造特定类型的图，分析其性质，或者设计算法解决实际问题。
参考答案提供了正确的解题思路和步骤，有助于学生检查自己的理解和解题技巧。
在"平时作业答案"这个文件中，可能会包含对这些问题的详细解答，包括图的表示方法（邻接矩阵、邻接表等），解题过程中的逻辑推理，以及算法的具体实现。
通过对比参考答案，学生可以发现自己的不足，进一步提高解决问题的能力。
学习《图论与网络最优化算法》不仅可以提升理论素养，还能培养解决实际问题的能力。
在教育和考试场景中，这部分知识是许多计算机专业考试和竞赛的重要部分，如ACM/ICPC编程竞赛、研究生入学考试等。
掌握好这些内容，对于从事计算机网络、数据结构、算法设计等相关工作大有裨益。
《图论与网络最优化算法》不仅是一门理论课程，更是一门实践性强、应用广泛的学科。
通过深入学习和练习，学生能够掌握解决复杂问题的工具，为未来的职业生涯打下坚实基础。

多车场多车型车辆路径问题的改进遗传算法,车辆路径问题(Vehicleroutingproblem,VRP)由Dantzing和Ramser于1959年首次提出,它是指对一系列发货点(或收货点),组织适当的行车路线,满足客户的需求,并在一定的约束条件下,达到一定的目标(诸如路程最短、成本最小、耗费时间尽量少等),属于NP难度问题。

用双向循环链表解决约瑟夫环问题的程序清单

在如今以持续服务交付和运营为主流的世界中，团队之间的协作需要比以前任何时候都要更加紧密。
开发和IT运营团队有自己单独的问题跟踪系统可以为团队带来了便利，但从整个组织层面来看，这样会带来冲突，影响效率。
由代码或架构缺陷引起的生产环境的incident如果存储在开发团队无法访问的问题跟踪系统中，可能会出现修复不完全的情况，因为开发团队不知道具体信息和修改历史。
另一方面，如果把开发的工作项目存储在IT运营团队无法访问的工具中，通常会导致匆忙部署而无法满足任何操作标准。
让开发人员可以看到生产环境的incident，让IT运营人员可以看到目前开发中的变更细节，可以促进早期反馈，更有效地实施DevOps。

原来github上的源码有问题个人优化修改了一部分，修复插入图片没有坐标设置的问题，修复内存泄漏问题。

这个工具可以对连续的图片集或者一个视频进行半自动化标注，可以用来标注目标检测和多目标跟踪需要的数据，所谓半自动化，是针对多目标跟踪数据集的标注来说的，就是不用每一帧都重新标目标，且能通过内置的多目标跟踪算法自动预测出下一帧的目标位置并与上一帧的目标编号一一对应，只需手动对自动预测的框做微调即可，非常快捷，亲测一小时标注500-1000张完全没问题。

mysql分库分表，详细介绍了垂直分表、水平分表、垂直分库、水平分库，包括它们的优缺点，解决的问题，有具体案例

摘要：本文考虑生态博弈题目的要求，查阅了有关本文生态博弈题目的文献，收集了有关本文生态博弈题目的资料，对生态博弈题目中的问题进行了分析，建立了相应的题目数学模型，对题目模型进行了分析,根据题目实际例子，编写了生态博弈程序，在计算机上进行了计算，得到了计算结果，并以图表形式给出。
最后，对生态博弈模型进行了改进，提出了改进的生态博弈数学模型。
对于问题一，本文建立了生态博弈数学模型，对生态博弈问题进行了具体的分析和计算，得到的生态博弈结果以图表形式给出。
并对结果进行了讨论，认为结果符合题目要求。
对于问题二，在生态博弈问题一的模型基础上，本文建立了生态博弈问题二的数学模型，给出了生态博弈模型中相应参数计算值，得到了具体算例的计算结果。
本文的创新之处在于：建立了生态博弈问题的数学模型，对生态博弈数学模型进行了分析，根据具体生态博弈算例进行了计算，提出了改进生态博弈数学模型。

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。