Elixir标准库的扩展侧重于数据结构和数据处理。
数据结构“函数式编程的一个方面是，编译器编写器方面的聪明之处可能不会减轻-使用劣等或不适当的数据结构。
”-（持久向量：A.Vector类似于Clojure的是列表的有效替代方法，在有效的恒定时间内支持附加操作和随机访问等许多操作。
iex＞vector=A.Vector.new(1..10)#Aiex＞A.Vector.append(vector,:foo)#Aiex＞vector[3]4iex＞A.Vector.replace_at(vector,-1,:bar)#

CSS自定义绘画/绘画工作集polyfill一个polyfill，它将Houdini的和PaintWorklets带到所有现代浏览器（Edge，Firefox，Safari和Chrome）。
在Firefox和Safari中，性能特别好，其中该polyfill利用-webkit-canvas()和-moz-element()来优化渲染。
对于其他浏览器，帧速toDataURL()CanvastoDataURL()/toBlob()速度控制。
从版本3开始，此CSS.supports()还包括CSS.supports()，CSS.registerProperty()和CSS

掺稀土元素光纤放大器、半导体光放大器、光纤拉曼放大器对其工作原理、性能特点进行了比较并介绍了其各自的应用和发展方向。

排序作业选择题（每题2分，共22分）。
1．若表R在排序前已按键值递增顺序排列，则（  ）算法的比较次数最少。
A．直接插入排序           B．快速排序     C．归并排序               D．选择排序2．对各种内部排序方法来说，（  ）。
A．快速排序时间性能最佳                           B．归并排序是稳定的排序方法C．快速排序是一种选择排序                        D．堆排序所用的辅助空间比较大3. 排序算法的稳定性是指（  ）。
A．经过排序之后，能使值相同的数据保持原顺序中的相对位置不变。
B．经过排序之后，能使值相同的数据保持原顺序中的绝对位置不变。
C．排序算法的性能与被排序元素的数量关系不大D．排序算法的性能与被排序元素的数量关系密切4.如下序列中，（  ）序列是大顶堆。
A. {4,5,3,2,1}              B. {5,3,4,1,2}       C. {1,2,3,4,5}              D. {1,2,3,5,4}5.若将{3,2,5,4,1}排为升序，则实施快速排序一趟后的结果是（  ）（其中，枢轴记录取首记录）。
A. {1,2,3,4,5}                 B. {1,2,4,5,3}       C. {1,3,5,4,2}                 D. {2,5,4,1,3}.若将{1,2,3,4,5,6,7,9,8}排为升序，则（  ）排序方法的“比较记录”次数最少。
A. 快速排序                  B. 简单选择排序    C. 直接插入排序              D. 冒泡排序7.若将{5,4,3,2,1}排为升序，则（  ）排序方法的“移动记录”次数最多。
A. 快速排序                               B. 冒泡排序C. 直接插入排序                      D. 简单选择排序8.用简单选择排序将顺序表{2,3,1,3′,2′}排为升序，实施排序1趟后结果是{1,3,2,3′,2′}，则排序3趟后的结果是（  ）。
A. {1,2,3,3′,2′}                      B. {1,2,2′,3,3′}C. {1,2′,2,3,3′}                     D. {1,2,2′,3′,3}9．下列排序算法中，（   ）排序在某趟结束后不一定选出一个元素放到其最终的位置上。
A．选择            B．冒泡          C．归并          D．堆10．下列排序算法中，稳定的排序算法是（ ）。
A．堆排序               B．直接插入排序  C．快速排序             D．希尔排序11．堆排序的时间复杂度是（   ）。
A．O(n*n)                B．O(n*logn)      C．O(n)                  D．O(logn)填空题（每空4分，共4分）。
对n个元素进行归并排序，空间复杂度为        。
综合题（共24分）。
1.（共12分）有一组待排序的关键字如下：(54，38，96，23，15，72，60，45，83)分别写出希尔排序(d=5)、快速排序、堆排序、归并排序第一趟升序排序后的结果（其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果）（每个3分）。
希尔排序：  快速排序：堆排序：归并排序： 2.（共12分）已知数据序列为（12，5，9，20，6，31，24），对该项数据序列进行排序，分别写出直接插入排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、二路归并排序及基数排序第一趟升序排序结果（其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果）（每个2分）。
直接插入排序：简单选择排序：快速排序：堆排序：二路归并排序：基数排序：

高阻尼粘弹性阻尼器的有限元数值分析，万志威，陈云，本文对高阻尼粘弹性阻尼器进行研究，采用ABAQUS软件对其进行有限元数值模拟分析，研究了不同应变幅值对其力学性能及应力分布的影响

Hadoop平台基准性能测试研究

nmonanalyserv54.xlsmNMONVisualizer_2020-02-29.jar

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

端点效应的抑制主要在两方面:一是采用其他类型的样条函数,这种方式虽然可以在一定程度上抑制端部发散,但其他样条函数的插值性能通常比三次样条差,一般很少采用;二是对信号或其极值向边界点外延拓,这是目前解决端点效应最行之有效的方式。
Huang等针对端点效应提出了在信号两端增加两组“特征波”的办法延拓,近年来国内外也有不少学者对此问题进行了研究。

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。

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。