【实验目的】1．理解死锁的概念；
2．用高级语言编写和调试一个银行家算法程序，以加深对死锁的理解。
【实验准备】1．产生死锁的原因竞争资源引起的死锁进程推进顺序不当引起死锁2．产生死锁的必要条件互斥条件请求和保持条件不剥夺条件环路等待条件3．处理死锁的基本方法预防死锁避免死锁检测死锁解除死锁【实验内容】1．实验原理银行家算法是从当前状态出发，逐个按安全序列检查各客户中谁能完成其工作，然后假定其完成工作且归还全部贷款，再进而检查下一个能完成工作的客户。
如果所有客户都能完成工作，则找到一个安全序列，银行家才是安全的。
与预防死锁的几种方法相比较，限制条件少，资源利用程度提高了。
缺点：该算法要求客户数保持固定不变，这在多道程序系统中是难以做到的；
该算法保证所有客户在有限的时间内得到满足，但实时客户要求快速响应，所以要考虑这个因素；
由于要寻找一个安全序列，实际上增加了系统的开销.Bankeralgorithm最重要的一点是：保证操作系统的安全状态！这也是操作系统判断是否分配给一个进程资源的标准！那什么是安全状态？举个小例子，进程P需要申请8个资源（假设都是一样的），已经申请了5个资源，还差3个资源。
若这个时候操作系统还剩下2个资源。
很显然，这个时候操作系统无论如何都不能再分配资源给进程P了，因为即使全部给了他也不够，还很可能会造成死锁。
若这个时候操作系统还有3个资源，无论P这一次申请几个资源，操作系统都可以满足他，因为操作系统可以保证P不死锁，只要他不把剩余的资源分配给别人，进程P就一定能顺利完成任务。
2．实验题目设计五个进程{P0，P1，P2，P3，P4}共享三类资源{A，B，C}的系统，{A，B，C}的资源数量分别为10，5，7。
进程可动态地申请资源和释放资源，系统按各进程的申请动态地分配资源。
要求程序具有显示和打印各进程的某一时刻的资源分配表和安全序列；
显示和打印各进程依次要求申请的资源号以及为某进程分配资源后的有关资源数据。
3．算法描述我们引入了两个向量：Resourse（资源总量）、Available（剩余资源量）以及两个矩阵：Claim（每个进程的最大需求量）、Allocation（已为每个进程分配的数量）。
它们共同构成了任一时刻系统对资源的分配状态。
向量模型：R1R2R3矩阵模型：R1R2P1P2P3这里，我们设置另外一个矩阵：各个进程尚需资源量（Need）,可以看出Need=Claim–Allocation(每个进程的最大需求量-剩余资源量)因此，我们可以这样描述银行家算法：设Request[i]是进程Pi的请求向量。
如果Request[i,j]=k，表示Pi需k个Rj类资源。
当Pi发出资源请求后，系统按下述步骤进行检查:(1)if(Request[i]＜=Need[i])goto(2);elseerror(“overrequest”);(2)if(Request[i]＜=Available[i])goto(3);elsewait();(3)系统试探性把要求资源分给Pi（类似回溯算法）。
并根据分配修改下面数据结构中的值。
剩余资源量：Available[i]=Available[i]–Request[i]；
已为每个进程分配的数量：Allocation[i]=Allocation[i]+Request[i]；
各个进程尚需资源量：Need[i]=Need[i]-Request[i];(4)系统执行安全性检查，检查此次资源分配后，系统是否处于安全状态。
若安全，才正式将资源分配给进程以完成此次分配；
若不安全，试探方案作废，恢复原资源分配表，让进程Pi等待。
系统所执行的安全性检查算法可描述如下：设置两个向量：Free、Finish工作向量Free是一个横向量，表示系统可提供给进程继续运行所需要的各类资源数目，它含有的元素个数等于资源数。
执行安全算法开始时，Free=Available.标记向量Finish是一个纵向量，表示进程在此次检查中中是否被满足，使之运行完成，开始时对当前未满足的进程做Finish[i]=false；
当有足够资源分配给进程(Need[i]＜=Free)时，Finish[i]=true，Pi完成，并释放资源。
(1)从进程集中找一个能满足下述条件的进程Pi①Finish[i]==false(未定)②Need[i]＜=Free(资源够分)(2)当Pi获得资源后，认为它完成，回收资源:Free=Free

1、菜单导航管理2、操作按钮3、角色管理4、部门管理5、用户管理（用户权限）6、用户组管理（设置成员，用户组权限）7、系统配置（动态配置系统参数）8、附加属性（自定义属性）9、系统日志（异常记录）10、数据库备份/还原11、资源管理，（动态数据库）12、个人信息（基本信息，附加信息，用户角色，拥有权限）13、首页快捷14、数据回收站（业务功能删除过数据，全部保留在回收站）15、系统个性化设置（切换菜单导航）系统UI，给人感觉非常好，体积小巧，速度快该源码是适用用于应用系统后台模块的管理（可扩展至支持集中化的权限管理平台），0.支持N级菜单导航，菜单显示方式支持目前支持2种模式分别：菜单（无限级），横向（2级）1.动态切换皮肤，目前有两狂UI蓝色，咖啡色2.表单验证，文本框高亮起来3.可以动态分配权限按钮，分配角色权限，目录结构，栏目的链接都可以修改。
权限管理非常灵活，4.可以隐藏左侧导航栏，打开左侧导航栏，默认是打开，table表格都自应大小的5.动态创建数据表，删除用户表，点击数据表可以查询字段信息6.可以直接执行sql脚本7.兼容IE6，7,8,9/Firefox/GoogleChrome这些浏览器都测试过8.批量删除,自定义复选框样式，可以全选/反选9.角色分级，集团和分公司的关系10.权限横向就是业务部分，具体负责哪块业务，纵向是级别11.动态报表设置,并且可以导出Excel12.登陆日记，操作日记,异常日记13.海量批量删除数据库，调用公共存储过程，参数，表明，主键特点：UI:传统htmlcss，美观漂亮大方实用js框架:jquery系统大部分使用AJAX操作。
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一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

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　　11、可自定义刀口宽度。

小波复合合阈值新算法具有优越的性能。
利用谱线和噪声在小波域内的不同相关特性，提出了一种小波域复合阈值去噪算法。
首先将小波系数作NeighShrink阈值处理，然后对得到的小波系数进行二值化，在此基础上定义了每一小波系数所对应的横向相关性指数和纵向相关性指数，最后确定出决定小波系数取舍的决策系数。
由于该决策系数是通过多重判据得到的，因此该方法克服了简单阈值方法过保留或过扼杀的缺点，同时可以去除大脉冲噪声，实验结果表明了该方法的有效性。

第1章电磁实际1.0引言1.1复函数体系1.2电磁场能量以及功率的思考1.3各向同性介质中波的传布1.4晶体中波的传布——折射率椭球1.5琼斯盘算及其在双折射晶体光学体系中的使用1.6电磁波的衍射习题参考文献第2章光线以及光束的传布2.0引言2.1透镜波导2.2光线在反射镜面间的传布2.3在类透镜介质中的光线2.4平方律折射率介质中的平稳方程2.5平均介质中的高斯光束2.6在类透镜介质中的基模高斯光束——ABCD定律2.7在透镜波导中的高斯光束2.8在平均介质中的高斯光束高阶模2.9在平方律折射率变更的介质中的高斯光束的高阶模2.10光波在二次型增益漫衍介质中的传布2.11椭圆高斯光束2.12傍轴A，B，C，D体系的衍射积分习题参考文献第3章光束在光纤中的传输3.0引言3.1圆柱坐标系中的平稳方程3.2阶跃折射率圆波导3.3线偏振模3.4光纤中的光脉冲传输与脉冲展宽3.5群速率色散的赔偿3.6空间衍射与功夫色散的类比3.7硅光纤中的损耗习题参考文献第4章光学共振腔4.0引言4.1法布里珀罗尺度具4.2用作光谱阐发仪的法布里珀罗尺度具4.3球面镜光学共振腔4.4模的平稳性判据4.5狭义共振腔中的方式——自洽法4.6光共振腔中的共振频率4.7光学共振腔中的损耗4.8光学共振腔——衍射实际方式4.9模耦合习题参考文献第5章辐射以及原子体系的相互传染5.0引言5.1原子能级之间的盲目跃迁——平均增宽以及非平均增宽5.2受激跃迁5.3排汇以及放大5.4χ′(ν)的推导5.5χ(ν)的物理意思5.6平均激光介质中的增益饱以及5.7非平均激光介质中的增益饱以及习题参考文献第6章激光振荡实际及其在络续区以及脉冲区的抑制6.0引言6.1法布里珀罗激光器6.2振荡频率6.3三能级以及四能级激光器6.4激光振荡器的功率6.5激光振荡器的最佳输入耦合6.6多模激光振荡器以及锁模6.7在平均增宽激光体系中的锁模6.8脉冲宽度的丈量以及啁啾脉冲的收缩6.9巨脉冲(调Q)激光器6.10多普勒增宽气体激光器中的烧孔效应以及兰姆突出习题参考文献第7章一些特殊的激光器体系7.0引言7.1抽运与激光器功能7.2红宝石激光器7.3掺钕钇铝石榴石（Nd3+：YAG）激光器7.4掺钕玻璃激光器7.5氦氖（HeNe）激光器7.6二氧化碳激光器7.7氩离子（Ar+）激光器7.8激基份子激光器7.9有机染料激光器7.10气体激光器的低压操作7.11掺铒硅基激光器习题参考文献第8章二次谐波暴发与参变振荡8.0引言8.1非线性极化的物理来源8.2非线性介质中波传布的公式8.3光的二次谐波暴发8.4激光共振腔内的二次谐波暴发8.5二次谐波暴发的光子模子8.6参变放大8.7参变放大的相位匹配8.8参变振荡8.9参变振荡的频率调谐8.10光参变振荡器中的输入功率以及抽运饱以及8.11频率上转换8.12准相位匹配习题参考文献第9章激光光束的电光调制9.0引言9.1电光效应9.2电光相位提前9.3电光振幅调制9.4光的相位调制9.5横向电光调制器9.6高频调制的思考9.7光束的电光偏转9.8电光调制——耦合波阐发9

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有过名目开拓阅历的朋友都知道：从平台的末了搭建到实现中间破产，都需要有日志平台为种种破产保驾护航。
如上图所示，对于一个约莫的日志使用途景，每一每一会豫备master/slave两个使用。
咱们惟独运行一个Shell脚

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。