因服务器部署，需将原2000SERVER上的共享文件转移到另一2003SERVER中，因文件夹权限设置比较复杂，故从微软官方网站下载了FSMT工具，安装要求得先安装.NETFramework2.0以上版本，然后就是安装FSMT工具了，将FSMT安装在2003SERVER中，完成之后运行FSMT，新建项目，指定存储记录的位置，省略DFS，指定迁移的目标位置（如E:），然后是加入服务器，输入2000SERVER名称确定，此时2000SERVER下的共享文件夹就都出来了，选择要转移的共享文件夹，然后是继续，一直到文件迁移完成，还可以查看迁移过程中有没错误。
当然还可以使用备份的方法（BackupExce、BES)DFS……例如：用NTBackup备份后再恢复至目标盘上，文件权限也不改变，具体操作我没实际操作过，感觉所花费的时间相对FSMT要长些。
成功案例、具体操作如下：网上转接目的:把在DC上的文件服务器,迁移到一台成员服务器.环境如下:先在DC上创建用户a,建立共享文件夹share,在共享文件夹的子文件夹赋与a权限做成个人文件夹.在share文件夹上给everyone共享权限是更改,NTFS权限如图.子文件夹权限也如下目的是用于验让权限的转移.a文件夹放一些文件.建立完了一个文件服务器,接下来就是把权限内容转移到成员服务器啦.现在到成员服务器以administrator的身份登录，安装ＦＳＭＴ工具包.输入使用信息，安装类型．安装成功．打开FSMT用于迁移文件服务器的工具，还可用于DFS,在这里我就不详细介绍．打开以后，如图，弹出一个欢迎向导，创建一个用于保存转移文件服务器日志的位置，名称．去掉DFS按钮，因为我没用到DFS.输入保存文件服务器的新位置，会以DC的FQDN作为文件夹，完成向导．这时候就可以做转移的操作啦，选择要转移的服务器，转移的文件夹．就是DC的FQDN名称，共享文件夹share.接着按继续，执行下一步的操作．检查完，准备复制．最后签定，弹出警告信息，说之前的共享将会被停掉，进行转移工作．成功转移，按报告可以看到更多信息结果如下：在C盘生成文件夹．权限验证．子文件夹权限以及文件．Ok，到这里就结束了，一切看起来都很美妙。
不过需要注意的是，此工具是迁移域环境下的文件服务器，其他环境不实用。

编写一个单处理机下的进程调度程序，模拟操作系统对进程的调度。
要求：1.能够创建指定数量的进程，每个进程由一个进程控制块表示。
2.实现先来先服务调度算法：进程到达时间可由进程创建时间表示。
3.实现短作业优先调度算法：可指定进程要求的运行时间。
（说明：对不可剥夺的短作业优先算法，当作业运行时间相等时，优先调度进程号小的进程执行；
对可剥夺式的短作业优先算法，即选最短剩余时间的进程进行运行，在剩余时间相同的情况下，选择到达时间早的进程进行运行）4.实现时间片轮转调度算法：可指定生成时间片大小。
（说明：新进程到来时插入到就绪队列的队尾，当进程P运行完一个时间片时，若同时有进程Q到达，则先在就绪队列队尾插入新到达的进程Q，之后再插入进程P)5.实现动态优先级调度算法：可指定进程的初始优先级（优先级与优先数成反比，优先级最高为0），优先级改变遵循下列原则：进程在就绪队列中每停留一个时间片，优先级加1，进程每运行一个时间片，优先级减3。
（说明：本算法在优先级相同的情况下，选择到达时间早的进程进行运行）测试用例格式如下：输入：调度算法　　　进程号/到达时间/运行时间/优先级/时间片输出：调度顺序/进程号/开始运行时间/结束运行时间/优先级其中调度算法选项为：1----先来先服务，2----短作业优先，3----最短剩余时间优先，4----时间片轮转，5----动态优先级

人工智能课程总结转眼之间，研一的上半学期就要结束了，陪伴了自己一学期的人工智能课也在今天结束了最后的考试。
回顾这半个学期来学习人工智能的感受，确实还是有点可说的东西。
我记得自己第一次听AI这个名字是上大二时一个北航软件学院朋友提起的，他特别想去微软做AI方面的研究，然后他热情的向我介绍了这个领域是多么多么好，当时的自己完全没有印象，只觉得可能和机器人有关，AI的目的就是做出和人类一模一样的机器人。
现在看来自己当初的想法是多么的幼稚可笑。
等到了大三的时候，软件学院正好开设了这门课，我便抱着好奇的心态选了这门课，无奈当时授课老师胡晶晶讲解极其乏味，也没有教材，每节课上课就照着PPT念，完全成了可有可无的课程，在这门课上我学到的唯一的知识点就是可以用遗传算法来求解走迷宫问题，因为那次是老师用一个程序在课堂上进行演示的。
当时觉得挺有意思，可惜自己并没有做进一步的学习，结果第一次上人工智能课就这么草草收场。
如今上了研究生，再次碰到了这门课，我又一次选了，因为我觉得计算机学院的老师讲课和软件学院的老师应该不一样，事实证明我的想法是正确的。
在这门课上我学到了很多的知识，了解到了人工智能原来包含这么多内容，根本不是一个简单的机器人所能概括的，计算机图形学，机器学习，模式识别等这些看起来似乎不相关的东西在都被包含在其中。
尽管上课时间有限而且这门课也比较基础，但老师的讲课却毫不含糊。
说实话，在老师快讲完第三章之前我还一直坐在靠后的位置看不清PPT，后来觉得还是要认真听讲，于是每次都是占前两排的座位，当然这种做法事后证明也是对的，看来有时候一念之差能改变很多。
针对这门课的内容没有什么要说的，个人觉得刘峡壁老师的个人魅力较强，能让学生喜欢听这门课，这一点和林永刚老师极其相似，而大学里面缺少的正是这样的老师。
当然，光听课是没用的，课后还需要进行做题，弄不懂的还需要和同学进行讨论，这在做作业时得到了体现。
我觉得人工智能最重要的不是让我们知道这些知识，而是要让我们掌握分析问题，解决问题的方法，正如刘峡壁老师所说“我给你们提供了各种武器，关键看你们遇到问题会不会拿出来用”，而这也是做研究所必须的。
同时，我也在其中体会到了发散思维不局限于某一领域的奇妙之处，例如遗传算法，蚁群算法就是来自生物界，这种跨学科之间的联系已经成为当下的潮流，知识本来就不应该有局限性，联系无处不在。
就写到这里吧，如今我知道了AI无处不在，而且我在以后的学习阶段中会不断接触到AI。
记得之前看过很多AI题材的电影，比如《我，机器人》，《黑客帝国》等等，真希望自己能在有生之年看到这些电影中所展现出来的AI成为现实，人类也一定会因为AI而不断进步。

在线考试系统应具有以下要求：1）由于考试对应的是特定的对象，所以系统需要经过有效的身份验证才可以登陆。
并且系统需要有可以管理会话的功能。
以便在考试过程中全程跟踪考试状态。
2）系统的权限一般分为两种：管理员和学生。
不同的身份使用不同的权限和功能。
3）管理员需要对试题和考生进行有效的管理，负责试题的录入及更新和修改，对试题的分类，每次考试前，需要对试场环境和考生状态进行考前初始化工作。
要注意的是,鉴于考试环境一般为机房，考试者之间的距离很近，为了在线考试做到规范，对于每个应试者来说，试卷的试题和题量都应是相同的，但试题并不相同。
4）系统要有良好的试卷上传和回收功能，确保信息传送的正确性。
5）系统要有一个友善的界面，确保考生考试的顺利进行。
6）因为试卷中的主观题需要老师批改，可能需要一段时间才能查询到成绩。
但如果试卷是由客观题型组成的，考生就可以在考试结束后查询到自己的成绩了。
7）系统提供对考生成绩的统计和查询等管理功能。
8）系统应具有良好的安全性管理。

梅耶尔（MarissaMayer）执掌Yahoo!三个月，第一次出手就用上亿（数据源自TechCrunch）美元收购了一家小公司——Stamped。
之后，Stamped宣布与年底结束其原先服务——敢情Yahoo!花了上亿，只是为了得到一个9人的移动团队？！从成立到转型到被收购，Stamped仅仅用了一年。
与其把原因归结为联合创始人RobbyStein在Google时与梅姐有过共事关系，我更愿意相信是他用产品清楚地告诉了梅姐，这是一个最优秀的团队。
确实，虽然目前iOS平台上的应用数已经达到了百万量级，层出不穷的优秀应用每天都在诞生。
无论是视觉还是UI，或是新奇的想法，Stamped都称不上完美，

对于A题其中有一个关键的问题，就是温度对龙生长的影响，完全可以借鉴过来，修改部分参数，还是很贴题的，比赛快结束，速速下载吧！

程序接收用户键入的一行字符(字符个数不超过80个，该字符串用回车符结束)，并按字母、数字及其它字符进行分类统计，然后将统计结果分别存入以letter、digit和other为名的存储单元中。
分类统计键入的一行字符中字母、数字及其它字符个数

飞机大战图片素材（全）包括飞机敌机以及爆炸的各种形态图片，以及游戏开始界面游戏结束界面，游戏选项界面，有多种敌机以及飞机的形态，以及游戏暂停等待

MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.

python3.5pyqt5eric6计时器源代码。
5个倒计时器，2个正计时器，可同时计时。
计时结束有声音提醒。

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。