云硬盘是IaaS云平台的重要组成部分，云硬盘给虚拟机提供了持久的块存储设备。
目前的AWS的EBS(ElasticBlockstore)给Amazon的EC2实例提供了高可用高可靠的块级存储卷，EBS适合于一些需要访问块设备的应用，比如数据库、文件系统等。
在OpenStack中，可以使用Ceph、Sheepdog、GlusterFS作为云硬盘的开源解决方案，下面我们来了解Ceph的架构。

南京研旭的CCS3.328335DSP开发例程。
例程极其丰富，应用广泛，价值很高。
共计58个例程内容有GPIO、TIMER、WATCHDOG、CAP、QEP、CAN、SPI、MCBSP、I2C、AD、DA、PWM、UCOS、FFT、FIR、EEROM、RAM、FLASH、DMA、TCP等等

内容简介编辑《android的设计与实现：卷i》是android应用开发工程师和android系统工程师进阶修炼的必读之作。
它由资深android内核专家亲自执笔，从源代码角度，系统、深入、透彻剖析android系统框架层（framework）的设计思想和实现原理，为android应用工程师和系统工程师解决实际工作中的各种难题提供了原理性的指导。
为了降低读者的阅读成本，《android的设计与实现：卷i》使用了大量简单的uml类图和序列图来展示类的层次结构和方法的调用流程，使读者能迅速读完《android的设计与实现：卷i》并领会其精髓！“android的设计与实现”系列丛书主要围绕android系统的四层结构展开，通过源代码来分析各层的设计思想与实现原理，卷i则主要是针对framework（框架层）的。
全书共12章，分为六个部分：基础篇（第1～2章）详细讲解了android的体系结构、源代码阅读和调试环境的搭建，以及整个框架的基础；
启动篇（第3～4章）深入分析了android启动过程的机制和实现原理，能帮助读者全面理解框架层系统服务的运行基础；
binder篇（第5～6章）着重分析了binder在native框架层和java框架层的机制和实现，能让读者深入理解进程间的通信模型；
消息通信篇（第7章）重点分析了android的消息驱动和异步处理机制，能让读者深入理解线程间的通信模型；
packagemanager篇（第8～9章）主要讲解了packagemanager的机制与实现，以及apk的安装方法与过程；
activitymanager篇（第10～12章）深入阐述了activitymanagerservice的运行机制、应用程序和进程的启动流程，以及进程管理机制。
《android的设计与实现：卷i》适合中高级的android应用开发工程师、android系统开发工程师、android系统架构师，以及负责对android系统进行调试和优化的工程师们阅读。
3前言编辑为什么要写《Android的设计与实现：卷I》　　Android从2007年问世至今，不仅在各个应用领域发展得如火如荼，其图书市场也是一片“兴旺”，各个层次、各种类型的Android图书的需求都比较旺盛。
目前市场上已经有的图书主要分为以下三类：　　针对AndroidSDKAPI使用的描述　　针对Android系统架构各部分的描述　　针对Kernel移植的描述　　其中鲜有针对Android四层架构中某一层进行深入挖掘的图书，这让读者有一种只能窥其全貌，却不能独得一隅的遗憾。
　　框架层是整个Android系统的灵魂，这一层起着承上启下的作用，是理解整个Android的关键，也是解决Android应用层Bug的关键。
要开发一款精品手机，就必须深入理解这一层。
　　国际知名的手机厂商对手机品质有着近乎苛刻的要求，手机必须在严格的测试环境下运行数百小时无问题方可上市销售。
这期间出现的稳定性（ANR、Crash、Watchdog）、内存（OOM）、性能等问题都让人十分头痛。
这些问题主要来自于应用程序、Framework、Dalvik虚拟机、LinuxKernel、Driver以及Modem，其中相当大一部分问题源自对Framework的错误理解和使用。
举例如下：　　解决KeyDispatchTimeout类型的ANR，需要熟悉ActivityManager、Input消息处理系统的机制。
　　解决应用程序IDLE状态时发生的ANR，需要熟悉ActivityManager、Binder的运行机制。
　　解决框架层的Watchdog问题，需要熟悉Android启动阶段开启的系统服务和Watchdog的运行机制。
　　解决应用程序的性能问题，同样需要理解框架层的运行和调度机制。
　　上述问题只是冰山一角，仅仅停留在使用SDKAPI的层次是不可能解决上述问题的。
因此，非常需要一本能深入挖掘框架层的专著。
　　针对以上问题，编写“Android的设计与实现”系列丛书，对Android核心模块和主要问题进行深入分析。
其中卷I的主题是启动和通信，主要分析Android运行环境、PackageManager、ActivityManager、Binder和消息机制等核心模块。
卷Ⅱ的主题是资源和UI，主要分析ContentProvider、Resource、ViewSystem、WindowManager、SurfaceFlinger等核心模块。
　　读者对象　　《Android的设计与实现：卷I》主要分析了Android框架层主要部分的体系结构和实现原理，让读者对Framework有一个清晰的理解，并以此增强解决

很全的rpm包，包含相互依赖1.安装前可以使用rpm-qa|grep查看各个rpm是否已安装2.如果有已安装和包内冲突但版本不一致的可使用rpm-ivh--force强制安装新版本3.如果安装完成后需使用非root用户，且不想用sudo，可以用root用户创建dockergroup，执行sudogroupadddocker，然后执行sudousermod-a-Gdockerusername(非root用户)，重启docker，使用该非root用户即可使用docker

深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如：最近红遍大街小巷的AlphaGo)，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO

压缩包中包含的具体内容：对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；
请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。
请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。
可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。
图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！

UsbEAm-Hosts-Editor-v3.50_解压密码dogfight360.zip

戈多格在我们达到1.0.0之前，API可能会更改几次。
请阅读完整的自述文件，您可能会发现它非常有用。
并且不要忘记和。
包godog是用于Golang的官方CucumberBDD框架，它将规范和测试文档合并为一个有凝聚力的整体，使用的格式为给定，何时，然后的Gherkin格式。
Godog不干预标准的gotest命令行为。
您可以利用这两个框架对应用程序进行功能测试，同时将所有与测试相关的源代码维护在_test.go文件中。
与Go测试命令相比，Godog的行为与go测试命令相似，它使用go编译器和链接器工具生成测试可执行文件。
Godog上下文需要以与go测试的Test函数相同的方式导出。
请注意，如果使用godog命令工具，它将使用go可执行文件来确定编译器和链接器。
该项目的灵感来自和。
为什么选择Godog/Cucumber单一真理Godog将规范和测试文档合并为一个整体。
生活文件因为它们是由Godog自动测试的，所以您的规格始终是最新的。
关注客户业务和IT并不总是相互理解。
Godog的可执行规范鼓励更紧密的协作，帮助团队始终牢记业务目标。

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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。