基于事件触发的多智能体一致性算法的研究，本人亲测程序可用

1、本期内容1.1版权申明1.2内容详情1.2.1相关概念简介1.2.2一致性的重要1.2.3Codis的使用经验1.2.4分布式数据库和架构1.2.5现场答疑（Q&A）2、知识扩展2.1CAP理论简介2.1.1CAP的历史2.1.2CAP被上升为定理2.1.3前所未有的质疑2.1.4对质疑的回应2.1.5该如何看待CAP2.1.6参考资料2.2Raft一致性算法2.2.1问题描述2.2.2算法描述2.2.3基本概念2.2.4发展现状2.2.5应用场景2.3Paxos的应用场景2.3.1主要内容2.3.2参考文献2.4GoogleSpanner2.4.1介绍2.4.2实现2.4.3TrueTime2.4.4并发控制2.4.5实验分析2.4.6相关工作2.4.7未来的工作2.4.8总结2.5Codis集群部署实战2.5.1集群概要2.5.2系统架构2.5.3角色分配2.5.4部署安装2.5.5服务启动及初始化集群2.5.6codis-server的HA2.5.7关于集群监控的思考2.5.8使用过程中遇到的问题

DISC课程：多智能体的分布式控制，包括图论、矩阵轮、系统论介绍，多智能体一致性算法的介绍和推导等

文档中包含一个simulink仿真模型和S函数代码文件，在matlab中设置好路径，就可以成功仿真

平均一致性算法，matlab，对于简单一阶系统的一致性设计

随机抽样一致性算法实现

介绍分布式理论的文档：Paxos/Raft分布式一致性算法原理剖析及其在实战中的应用

：随着遥感图像分辨率的日益提高，遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大，同时随着遥感应用的发展，对图像配准的功能也提出越来越高的要求，基于此，提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点

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。