Java不仅具有可移植性、安全性和支持可视化图形界面等特点，而且是一种跨平台、适合于分布式计算环境的面向对象编程语言，它可将网络与多媒体整合，逐步成为网络语言的主流。
本文利用Java的这些特点，开发了应用于Internet上的网络电话系统，该系统能够实现PC到PC之间的语音通话，经测试语音质量和时延都能满足实际的需要。

构建分布式系统并不容易。
然而，人们日常所使用的应用大多基于分布式系统，在短时间内依赖于分布式系统的现状并不会改变。
ApacheZooKeeper旨在减轻构建健壮的分布式系统的任务。
ZooKeeper基于分布式计算的核心概念而设计，主要目的是给开发人员提供一套容易理解和开发的接口，从而简化分布式系统构建的任务。

本书大致分为三个组成部分。
从第1章到第6章为其一，讨论分布式计算系统的基础。
第7章到第10章为其二，涉及分布式系统的数据(信息)存储与共享。
第11章到第14章为其三，讨论分布式计算系统的组织模式。

随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、

关于MPI、并行计算的总结对比，目录如下：1.并行计算1.1.相关背景1.2.什么是并行计算1.3.主要目的1.4.并行计算与分布式计算1.5.并行的基本条件1.6.主要的并行系统1.6.1.共享内存模型1.6.2.消息传递模型1.6.3.数据并行模型1.6.4.对比分析2.MPI2.1.什么是MPI2.2.MPI的实现2.3.MPI基本函数2.4.MPI功能特点2.5.技术对比分析2.5.1.共享内存模型（以OpenMP为例）2.5.2.分布式内存模型2.6.小结3.问题解释3.1.并行计算和MPI是什么关系？为了实现并行计算，是否使用MPI技术即可实现？3.2.MPI技术原理是什么，即基础设施提供什么样的支持能力？3.3.为了实现并行计算，应用软件需要什么样的特殊设计3.4.什么样的软件需要并行计算4.部分参考资料

[图书简介]　本书是一本c#编程方面的优秀教材，全面介绍了c#编程的原理和方法，涉及类与对象、控制语句、方法、数组、继承、多态、异常处理、gui、多线程、多媒体、xml、数据库与sql、asp.net、web服务、网络、查找与排序、数据结构、泛型、集合等基本概念及应用方法。
本书介绍最新c#版本visualc#2008的关键新特性，包括linq特性、使用linqtosql的数据库、wpfgui和图形、wcfweb服务、asp.net3.5与asp.netajax、silverlight2技术、支持linq的新语言特性、隐式类型局部变量和自实现属性。
.　　本书可作为高等院校相关专业的编程语言教材和c#编程教材，也是软件设计人员进行c#程序开发的宝贵参考资料。
...[图书目录]第1章计算机、internet与visualc#简介.1.1简介1.2什么是计算机1.3计算机组织1.4个人计算、分布式计算与客户／服务器计算1.5硬件发展趋势1.6microsoft的windows操作系统1.7机器语言、汇编语言和高级语言1.8visualbasic1.9c、c++和java1.10visualc#1.11其他高级语言1.12结构化编程1.13关键软件发展趋势：对象技术1.14internet与万维网1.15xml1.16microsoft的.net1.17.net框架与公共语言运行环境1.18尝试c#高级绘图程序1.19(必读)软件工程案例研究：对象技术与uml简介.1.20总结1.21web资源第2章visualc#2008express简介2.1简介2.2visualstudio2008ide概述2.3菜单栏与工具栏2.4visualstudioide导航2.5使用帮助2.6用可视编程生成简单程序，显示文本与图形2.7总结2.8web资源第3章c#程序简介3.1简介3.2简单c#程序：显示一行文本3.3在visualc#express中创建简单程序3.6另一个c#程序：整数相加第4章类与对象简介4.1简介4.2类、对象、方法、属性和实例变量4.3声明带方法的类和实例化类的对象4.4声明带参数的方法4.5实例化变量与属性4.6带属性的uml类框图4.7带属性和set与get访问方法的软件工程4.8自实现属性4.9值类型与引用类型4.10用构造函数初始化对象4.11浮点数与decimal类型4.12(选读)软件工程案例研究：确定atm需求文档中的类4.13总结第5章控制语句：第一部分5.1简介5.2算法5.3伪代码5.4控制结构5.5订单选择语句5.6ifelse双选择结构5.7while重复语句5.8构造算法：计数器控制重复5.9构造算法：标记控制重复5.10构造算法：嵌套控制语句5.11复合赋值运算符5.12自增和自减运算符5.13简单类型5.14(选读)软件工程案例研究：确定atm系统的类属性5.15总结第6章控制语句：第二部分6.1简介6.3for循环语句6.4for循环使用举例6.5dowhile重复语句6.6switch多选择语句6.7break与continue语句6.8逻辑运算符6.9结构化编程小结6.10(选读)软件工程案例研究：确定atm系统中对象的状态和活动6.11总结第7章方法详述7.1简介7.2c#代码包装7.3静态方法，静态变量和math类7.4声明多参数方法7.3关于方法声明与使用7.6方法调用堆栈与激活记录7.7变元提升与类型转换7.8.net框架类库7.9案例研究：随机数生成7.10案例研究：机会游戏(引入枚举)7.11声明作用域7.12方法重载7.13递归7.14按值与按引用传递变元7.15(选读)软件工程案例研究：确定atm的类操作7.16总结第8章数组8.1简介8.2数组8.3声明与创建数组8.4数组使用举例8.5案例研究：洗牌与发牌模拟8.6foreach语句8.7将数组与数组元素传人方法8.8按值与按引用传递数组8.9案例研究：gradebo

**Fenics中文教程概述**Fenics是一个强大的开源计算软件，主要用于解决各种科学和工程问题的数值模拟，尤其在偏微分方程（PDEs）求解方面表现出色。
该软件集成了多种工具，包括DOLFIN、UFL、FFC、FFX和PETSc等，为用户提供了灵活、高效且易于使用的界面。
本教程是针对中国用户的Fenics中文教程，旨在帮助初学者快速理解和应用Fenics进行数值模拟。
**Fenics的核心组件**1.**DOLFIN**：这是Fenics的主要接口，用于定义物理问题，如几何、边界条件和方程，并执行求解过程。
DOLFIN通过PythonAPI与用户交互，允许用户用简洁的代码描述复杂的物理模型。
2.**UFL**：通用有限元语言（UnifiedFormLanguage）是Fenics中定义PDEs的高级符号语言。
它允许用户以数学表达式的方式写出方程，简化了代码编写。
3.**FFC**：形式编译器（FormCompiler）将UFL中的符号表达式转换为高效的C++代码，从而实现快速的求解过程。
4.**FFX**：用于生成高效的并行代码，以利用多核处理器或分布式计算资源。
5.**PETSc**：Portable,ExtensibleToolkitforScientificComputation，是一个库，提供了数值算法的高效实现，如线性代数操作，常用于大规模科学计算。
**Fenics中文教程内容**本教程包括以下几个部分：1.**基础知识**：介绍Fenics的基本概念，如有限元方法、变分形式和计算流程，为初学者建立必要的理论背景。
2.**安装与设置**：详细说明如何在不同的操作系统上安装和配置Fenics环境，包括Python环境、依赖库和相关工具的安装。
3.**问题建模**：通过实例讲解如何使用DOLFINAPI定义几何、边界条件和PDEs，以及如何创建计算图谱。
4.**求解器与后处理**：介绍如何选择合适的求解策略，如何调用线性代数库进行求解，并展示如何利用ParaView等工具进行结果可视化。
5.**高级主题**：涵盖并行计算、自适应网格细化、时间依赖问题的处理以及复杂物理模型的建模等进阶内容。
6.**案例研究**：通过实际的工程和科学问题，演示Fenics在热传导、流体力学、弹性力学等领域的应用。
**学习资源与实践**本教程提供的"fenics-中文教程.pdf"是一个完整的PDF文档，包含了详尽的步骤和示例，适合自学。
同时，配合Fenics的官方文档和在线社区，用户可以进一步深化理解和应用。
此外，参与Fenics的开源项目和论坛讨论，也是提高技能和解决问题的有效途径。
Fenics中文教程为中文使用者提供了一个全面了解和掌握这一强大工具的机会，无论是科研人员还是工程技术人员，都能从中受益，利用Fenics解决实际问题，提升工作效率。

本文来自于linkedkeeper.com,本文主要介绍了一下kafka的基本概念，并结合一些实验帮助理解kafka中的一些难点，如多个consumer的容错性机制，offset管理。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应

分布式计算系统导论：原理与组成.pdf

云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

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。