*****************************解压密码：buaa*****************************通信原理考题20132014北航北航现代通信原理考题合集（13、12、11、08、07、06）

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PouchContainer现在服务于阿里巴巴集团和蚂蚁金服集团的绝大部分BU，包括交易&中间件，B2B/CBU/ICBU，搜索广告数据库，还有收购或入股的一些公司，比如优酷高德、UC等。
其中体量最大的是交易和电商平台，在2017年双11的时候我们支撑了破纪录的峰值，背后的应用都是跑在PouchContainer里面，整体容器实例已经到了百万级规模。
使用了PouchContainer的应用涵盖了各种各样的场景。
这些场景从运行模式来看，有标准的在线App，还有像购物车、广告、测试环境等比较特殊的场景。
不同的场景对PouchContainer有不同的使用方式和需求。
从编程语言看，实际运行着JAVA

这个是0.11版Linux内核源码，其中每一行都含有中文注释，能够帮且初学者快速入门Linux内核

6、Kubernetes-Service7、Kubernetes-存储8、Kubernetes-集群调度9、Kubernetes-安全10、Kubernetes-Helm及其它功能性组件11、Kubernetes-证书可用时间修改12、Kubernetes-高可用的K8S集群构建

目　录前言 1第1章系统开发技术介绍 3§1.1第1章JavaEE应用体系结构 3§1.1.1JavaEE应用多层体系结构 3§1.1.2JavaEE结构的优势 3§1.2Struts框架 3§1.2.1MVC设计模式 4§1.2.2Struts体系结构 4§1.3Hibernate框架 6§1.3.1ORM(对象关系映射) 6§1.3.2Hibernate简介 6§1.3.3Hibernate体系结构 6§1.4Hibernate框架 8§1.4.1Spring简介 8§1.4.2Spring核心技术 8§1.4.3Spring框架结构 9第2章系统分析 11§2.1系统可行性分析 11§2.1.1技术可行性 11§2.1.2社会可行性 11§2.2系统功能需求分析 12§2.3系统功能组成 13§2.3.1用例模型 13§2.3.2系统前台、后台UML活动图 15第3章数据库设计 17§3.1数据库选择 17§3.2系统表结构设计 17第4章系统详细设计和实现 23§4.1前台设计 23§4.1.1前台主页设计和实现 23§4.1.2登录注册模块 23§4.1.3商品展示模块 25§4.1.4购物车模块 28§4.1.5订单模块 30§4.2后台设计 30§4.2.1用户管理 31§4.2.2商品管理 31§4.2.3订单管理 33§4.2.4库存管理 34结论 36参考文献 37致谢 38

课件一到八章的内容，总复习，作业讲解再有一章课程简介总共十一个幻灯片（ppt）上机实验有代码

此后台管理系统采用了SSH框架，前端采用Struts2的S标签进行表单提交，采用JS进行简单的输入验证。
后台与mysql数据库进行连接，dao-service-action都是一一对应，便于理解。
此后台管理系统，一共有三个表，用户注册表，部门表以及员工表。
主要功能有用户的登录与注册，部门的增查，员工的增删改查。
还采用了session以及request。
这是一个完整的，能够在ecplise直接运行的demo。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

Flink-1.11.2与Hadoop3集成JAR包，放到flink安装包的lib目录下，可以避免Causedby:org.apache.flink.core.fs.UnsupportedFileSystemSchemeException:Hadoopisnotintheclasspath/dependencies.这个报错，实现Flink与Hadoop的集成

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。