Ⅰ 参加Java培训一般每天的学习时间有多长
java培训一般每天的学习时间正常是在10个小时左右，其他的时间自己可以自由安排。一周学习通常也都是五天，其中有两天是自习或者是休息。不同的java培训机构安排的学习时间也是有所差别的，实际情况是怎么样的需要具体去咨询才能够了解。
首先，Java课程的学习时长是根据诸多因素而整体设定的。其中，比较关键的一个因素就是课程内容的量，如果课程包含的内容比较多，技术范围比较广的话，在一定的学习周期之内，每天安排学习的内容就会比较多，学习时间也就相对来说比较长。如果是内容比较少的话，可能每天安排的学习时间就比较短，可能就是课程学习一天，然后自习一天这样的方式。
其次，根据学习效果安排每天的学习时间，这样每天就需要留有足够的时间让学员实操练习，更好地巩固所学习到的内容。为了让学员尽可能真正吸收老师课上讲解的知识，一些java培训机构也会专门设置晚自习，让学员巩固一天学习的知识，所以一天下来学习的时间就比较长。
最后，就是对于一些理解能力比较差的同学需要即使的辅导跟进，有些时候如果大家对某一个知识点都不太明白的话，老师也会加时进行讲解。这样一来一天的学习时间也同样会延长，所以对于java培训每天的学习时长也是需要根据实际情况决定的。
综上考虑，不管是怎么样安排学习，最后的学习时长一般都是处于5-6个月之间，这中间也会根据学员的实际学习情况进行时间的延长，缩短。
Ⅱ 计算机专业有哪些就业方向
计算机专业有以下几个方面的就业方向：
1设计方向：这个专业包括了计算机图形学Computer Graphics，主要研究图像的表达、处理等。计算机成像、三维动画、网络影像传播都属于这个方向的范畴。现在的生活离不开图形图像的数字表达处理，也就离不开学多媒体，计算机图形学的同学。
2网络程序员：网络程序员这个群体应该能占到计算机领域70%以上的研发人员。
前端开发：广义的前端就是指呈现在用户视觉的领域，直接可以让用户感受到的开发，往下会细分为Web，Andoroid，iOS等。
后端开发：后端开发指的是，在为前端提供数据支撑的一个大的总类，包括数据库，业务逻辑处理，数据处理等。主要的开发语言分两个方向：编译型语言，如Java，C/C++等，特点就是运行效率高，相同机器配置的情况下能支撑更大的访问量，适用于超高并发度。另一种就是以PHP、Python等解释性语言，他们的特点就是开发效率高，无需编译，写完就能运行，主要针对一些运算量不大的中小型网站，比如说你的个人博客，管理后台。
3运维工程师：主要是他的开发任务比较少，当数量达到一定程度，数据库服务器都有上千台的时候，就需要专业的人士做做数据维护的工作了，如性能调优、容灾备份，热替换等。而且目前的趋势都是服务化，组件化，虚拟化。而一般小型创业公司都是托管到各种云，然后由后台工程师兼任。
4测试工程师：产品测试工程师：一个产品或者一个新的功能需要上线，必须要经过完备的测试，测试工程师目前其实有两种，一种是纯测试，另一种是他的升级版测试开发工程师，它能在测试的过程的顺手把小bug改了而不需要返工。好的测试开发工程师工资也可以比做开发的工资高。
安全测试工程师：同样一个产品或者一个新的功能需要上线，不仅需要经过完备的功能测试，还有一向就是安全性测试。或者你们也许更喜欢叫他们黑客（坏孩子），白帽子（好孩子）。
5架构师：已经算是程序员界的高富帅了，可以称的上是半个科学家。架构师的工作差不多已经基本脱离代码了，他的主要工具从VIM，EClipse变成了Word，PPT。他主要负责技术选型，针对大容量高并发的问题制定解决方案。基本上他们都是由后台工程师升级打怪升上来的。
6算法工程师：这类人，基本都是中学参加NOI奥赛，或大学参加ACM竞赛拿过奖，或者本身思维逻辑严密性高，数学基础扎实，算法牛逼。如果你是一个数学系或者物理系的优秀毕业生想转IT，这个可以作为你的主要方向。这个算是建筑系里的学院派，从学校毕业之后就直接达到了这个等级，起薪很高。
6数据分析师：作用就是从一堆数据中挖去你你想要的信息，一般分三步走：爬数据，建模，写算法验证。
爬虫工程师，就是从各种国家统计局网站，电子商务网站去爬数据，存储为结构化的数据。数学建模，建立各种数据之间的影响关系，影响因子。写算法验证，大部分数据挖掘工程师好像都是用Python或R，工具比较多，语法简单。
难点其实不是在写代码部分，而在于建模，如何设计一个有效的模型来量化这些数据间的联系。他们一般自称“调参侠”，顾名思义，就是天天调整参数，让模型运算结果来匹配实际情况。
7硬件工程师：计算机硬件工程师的工作范围在弱电，工作内容主要有PCB设计（印制电路板），IC（芯片）设计，FPGA工程师，还有针对特定硬件做系统开发维护的嵌入式工程师。硬件工程师有一定的市场需求，但是也不多。从技能需求来看，要求数学知识扎实，逻辑严密，电子电路知识更多。从未来的发展前景来看，随着智能硬件物联网的推广，会有一波大红利。
8人工智能与人机交互方向：人工智能是很综合的学科，里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习系统，计算机语言，图像处理，语音识别，机器人，人机交互等等。一般对计算机科学背景要求较高，包括数据结构、算法之类纯计算机专业的课程，都有一定要求。人工智能的产品包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这个方向最近很热，凭借着扎实的计算机科学相关专业功底，可以在大量工作机会中寻找突破口。
Ⅲ 大展信息科技有限公司怎么样啊。我指做java开发这方面。
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学习Java应该掌握的技巧：
1.JVM
三年开发面试必问，这是你编好的程序如何在计算机内存中操作数据的重要知识模块，jvm内存模型，类加载机制，垃圾回收机制，内存调优理解越深你的段位越高！
2.Linux命令
mkdir,rm-rf(这个不能瞎整)，free,top,tail等等一大堆哈哈
3.主流开发框架
开发框架：spring，MVC模式，springboot,springcloud等等。持久层框架：ibatis,struts,hibernate,mybatis等等（ibatis和struts了解发展历史即可）工作流框架：activiti等等
4.数据库
主流的几种：Oracle,Mysql,SqlServer,MongoDB,Redis。要掌握：sql语法基础，sql优化方案，存储过程基本读写，索引原理及优化，底层读写原理等等。
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Ⅳ 暑假到电脑公司去打短工，一般需要什么技能
暑假到电脑公司去打短工，一般需要什么技能？
3.游戏开发可以说是多种技术的结合，尤其是在图形技术方面，比其他大多数产品都需要更多的技术。除了编写游戏逻辑和网络游戏的交流，越来越多的工程师开始致力于游戏AI、游戏引擎和图形引擎的研发。大部分PC游戏都要求特别熟悉C++，因为大部分终端游戏都是基于C++开发的，毕竟windows。而随着手机游戏时代的到来，越来越多使用Java、Python等语言的公司出现。当然，我们也可以使用基于unity的开发方法，用C#和lua等语言。腾讯网易级别的公司需要你懂图形和脚本语言。同时，越来越多的公司要求学生了解分布式和Linux操作系统。
Ⅳ unityecs没有绘制
性能；
减少不必要的内存使用
放一张图，之前写了demo测试，对于使用ecs，不使用ecs，做instancing优化3中情况下，性能的差别。
可以看到如果你渲染的object在500以内，ecs性能并没有显着提升，当超过1000后，ecs性能有显着的优势，在10000obj下，差不多100的性能差距。
所以对于200内obj的游戏，是不是用ecs差别不大。
另外ecs这是unity提出的一个系统化的方案和标准，我们自己也可以或多或少使用传统方法做出类似的结果，没必要非ecs不可。
demo是如下图（Instancing），根据自带的rotate demo完成对应的instancing和传统方法版本，这个demo是1000个cube，有一个sphere旋转，撞到cube后，cube会自转一段时间，逐渐停止，所以需要1001个物体不停的update：
=========补充公司内分享的完整文章：
不再需要MonoBehaviour、Component和GameObject
以前MonoBehaviour承载了游戏逻辑和数据两部分功能，我们通过创建GameObject然后添加MB（MonoBehaviour，下同）然后通过Update来更新游戏逻辑，往往我们Update里就是更新一些数据，而MB的实现非常复杂，有很多不需要的功能都一股脑的被继承下来，这导致我们一个非常简单的任务可能需要浪费很多内存去应付那些不需要的功能，如果再无节制的使用MB，那基本就是游戏运行效率的噩梦。
之前的Component是继承自MB，大部分时候Component的作用就是提供数据，但是通过Component组织的数组是对CPU cache不够友好的，因为它并没有把需要多次重复计算更新的数据组织到一起，使得CPU在做计算时可能cache miss，如果游戏逻辑需要大量对象需要更新数据，可能这部分消耗是非常大的。
同时MB不能很好的解决执行顺序问题，对于动态创建的GameObject，MB的更新顺序是不确定的，我们往往系统某些MB的Update和Destroy在某些MB之后，以保证相互的依赖关系，但Unity的MB设计上没有更好的解决这个问题，通过调整Script Execution Order既麻烦也没啥卵用（之前测试对于动态创建的MB毫无作用，只能用于场景中静态的MB）。
还有，如果游戏中存在大量的GameObject，上面绑定大量的Component，那么执行大量的Update是非常耗时的，而且这些Update只能运行在主线程，无法并行。
为此，Unity 2018.2 引入了全新的ECS系统，用于解决上面提到的问题。
全数据化驱动
ECS的核心设计目标就是去掉传统的MB，GameObject，Component对象结构，而改为全数据化驱动的代码组织方式，通过这样的改变，可以解决2个问题：
1）将数据更有效的组织，提高CPU cache利用率；
2）并行化。
先简单看一个例子，这个是ECS sample自带的例子：
这个例子可以看到，虽然画面里有超过1000个物体，但并没有对应1000个GameObject，当球体碰到方块的时候，会产生自转后衰减，同时可以保持在300-600的fps运行帧率。这在以前，我们要实现类似的效果需要创建1000个GameObject，然后有1000个MB负责更新GameObject的transform信息，我按照这样的方法来实现，那么这个demo大概只有1/3的fps。
注意到上图会创建更多的GameObject，fps大概100-200fps之间，当然这么实现并不是最优化的，我们还可以使用Instancing优化drawcall，为了对比我又实现了Instancing的版本，对比如下：
fps大概150-300fps，可以看到instancing大概提高了1倍的fps，在1000 objs测试下，不同实现方法之间差别大概1-2倍，貌似差别不是很大，于是我又测试了更高obj数量的fps，在更高的objs测试下，得到如下图表：
可以看到在更高的obj数量下，ECS方法的优势就体现出来了，在10000 obj下，ECS任然可以做到350的高fps，而即便Instance优化，也只剩下4fps，差距几乎100倍。
现在我们回到开头，ECS解决了如下2个问题：
1）将数据更有效的组织，提高CPU cache利用率；
2）并行化。
但是如何解决的呢？
将数据更有效的组织，提高CPU cache利用率
传统的方法是将gameobject的数据放在Components上，比如可能是这样（参考1）：
using Unity.Mathematics;
class PlayerData// 48 bytes
{
public string public int[]
public quaternion
public float3
string name; // 8 bytes
someValues; // 8 bytes
}
PlayerData players[];
他的内存布局是这样：
而这样的设计对cpu cache是极度不友好的，当你试图批量更新float3数据时，cpu cache预测总是失败的，因为他们被分配到了内存中不连续的区域，cpu需要几次寻址跳转才能找到对应的数据并操作，如果我们能够将需要批量更新的数据连续的存放到一起，这将大大提高cpu cache的命中率，提升计算速度。
按ECS设计规范，就是将批量的更新的数据抽取出来，在内存中连续排列，从而在cache预读中能够将后续的数据一次性读取进来，提高cpu操作的效率，
在实际计算的时候，通过间接索引，来更新全部entity的各个类型的数据，而不是更新每个entity的全部数据，如图：
可以看到这里，最大的变化是：
在一个system（相当于以前的component）更新计算中，是将所有的entity的position放在一起批量更新的，因为这些position的float3数据在内中是连续的，cpu操作起来是最快的。
并行化
将数据单独提取出来后，接下来的任务就是将这些数据计算并行化，充分利用多核。在以前，几乎逻辑代码都是跑在主线程，当然也有项目组意识到了这个问题，会将一些和显示无关的逻辑放入多线程中并行，但都没有彻底的在数据上抽象形成一套完整的开发框架，而ECS解决了这个问题。
ECS开放了底层的job system系统，在上层提供了c# job system，它是一套多线程调度系统。如果不同的数据是无相互依赖的，仅需要将这些数据通过c# job system放入多个线程并行化计算就可以了，如：
public class RotationSpeedSystem : JobComponentSystem
{
struct RotationSpeedRotation : IJobProcessComponentData<Rotation, RotationSpeed>
{
public float dt;
public void Execute(ref Rotation rotation, [ReadOnly]ref RotationSpeed speed)
{
rotation.Value = math.mul(math.normalize(rotation.Value), quaternion.axisAngle(math.up(), speed.Value * dt));
}
}
protected override JobHandle OnUpdate(JobHandle inputDeps)
{
var job = new RotationSpeedRotation() { dt = Time.deltaTime };
return job.Schele(this, 64, inputDeps);
}
}
如果不同的数据有依赖，需要其他的数据计算完才能完整计算，则可以设置任务依赖，c# job system会自动完成这样任务的调用和依赖关系排序。
混合模式
目前已经存在大量的传统方式开发的代码，如果想享受到ECS带来的高效，势必要将现有代码大幅改造，有没有相对简单的方法既能保持现有代码没有太大变动，又可以提高效率呢，答案是ECS提供一种兼容的混合模式。
例如如下代码（参考2）：
using Unity.Entities;using UnityEngine;
class Rotator : MonoBehaviour{
// The data - editable in the inspector public float Speed;
}
class RotatorSystem : ComponentSystem{
struct Group
{
// Define what components are required for this // ComponentSystem to handle them. public Transform Transform;
public Rotator Rotator;
}
override protected void OnUpdate()
{
float deltaTime = Time.deltaTime;
// ComponentSystem.GetEntities<Group> // lets us efficiently iterate over all GameObjects // that have both a Transform & Rotator component // (as defined above in Group struct). foreach (var e in GetEntities<Group>())
{
e.Transform.rotation *= Quaternion.AngleAxis(e.Rotator.Speed * deltaTime, Vector3.up);
}
}
}
主要的修改是把MB的Update函数移到了ComponentSystem的OnUpdate函数中，同时增加了一个Group的struct，用于在MB和ComponentSystem之间交换数据，同时在原GameObject上添加一个GameObjectEntity组件，这个组件的用途是将GameObject其他全部的Component抽取出来并创建一个Entity，这样就可以通过GetEntities函数在ComponentSystem中遍历对应的GameObject了。
Unity会在启动的时候，把所有挂载了GameObjectEntity组件的GameObject，都创建对应ComponentSystem，这样你任然可是使用以前的GameObject.Instantiate方法来创建GameObject。只是原本MB的Update函数被替换到了ComponentSystem的OnUpdate函数中。
通过这样的修改，你可以混合ECS的部分能力又相对保持原本的代码结果，总结来说：
混合模式可以分离数据和行为，可以批量化更新对象的数据，避免每个对象的virtual方法调用（抽象到了一个函数中），任然可以继续使用inspector来观察GameObject的属性和数据。
但是这样修改并没有彻底改善什么，创建、加载的时间没有改善，数据的访问任然是cache不友好的，并没有把数据在内存中连续排布，也没有并行化。
只能说这样修改是为了进一步靠近纯ECS做的阶段性代码重构，最终还是要完全使用纯ECS才能获得最大的性能提升。
Ⅵ 计算机学院毕业论文题目
我建议你选择：
3.基于SEAM的医院统计分析系统
4.基于FLEX的出生缺陷数据挖掘系统WebGIS系统的设计与实现
其中之一，上面2个太注重于研究，后面2个更重于实际应用，这样的题目不仅更容易找到实际的资料，而且你做的课题更适合你找工作写到简历里去。
第三个题目我觉得对于计算机专业的人来说比第4个更简单一点，这个的难点主要在你对于医院统计分析的功能设计上，这方面的源码你很容易找到，你可以去:http://www.csdn.net里找，实在不愿意费时，你找个进销存的软件功能改改也能凑合及格，而且这样题目的毕业论文很多，你写论文的参考资料也多。
第四个题目涉及到了webgis系统，这个的难点是你不太容易找到嵌入的平台，因为很多该类的都是商用的，我以前接触过一个开源的软件叫mapapi0.4alpha，你网络一下，很多地方有下载，如果这个课题做好了，以后面向的企业又会多很多。
呵呵，课题主要还是看自己兴趣了，你可以针对你自己以后想切入的行业去想毕业题目，做好的毕业设计可以当做你的作品，这样给你的帮助更大，而且兴趣高的话你的毕业设计才会做得更棒，如果有啥可以给我留言
Ⅶ 有哪些比较好的大数据培训机构
大数据培训机构推荐：北京千锋教育、光环大数据、江苏万和计算机培训中心、千锋教育、烟台大数据培训。
1、北京千锋教育
千锋教育开设HTML5前端、Java、Python、全链路设计、云计算、软件测试、大数据、智能物联网、Unity游戏开发、Go语言开发、网络安全、互联网营销学科，并推出软考、Adobe认证、PMP认证、红帽RHCE认证课程，千锋年培养优质人才20000余人，全国同期在校学员8000余人。
5、烟台大数据培训
依托于大数据世界论坛（BDWF | Big Data World Forum），大数据培训学院拥有丰富的师资资源、国际同步的课程体系与优质的服务流程。大数据学院教育培训项目的服务人群包括：希望事业和职务发展中更进一步的高级技术人才；未来希望以大数据技术、营销、市场、管理、研究等为事业和职业目标为相关人员等。
Ⅷ 现地控制单元的主要办法
在水电厂计算机监控系统中LCU直接与电厂的生产过程接口，是系统中最具面向对象分布特征的控制设备。现地控制单元的控制对象主要包括以下几个部分：
（1）电厂发电设备，主要有水轮机、发电机、辅机、变压器等；
（2）开关站，主要有母线、断路器、隔离开关、接地刀闸等；
（3）公用设备，主要有厂用电系统、油系统、水系统、直流系统等；
（4）闸门，主要有进水口闸门、泄洪闸门等。
LCU一般布置在电站生产设备附近，就地对被控对象的运行工况进行实时监视和控制，是电站计算机监控系统的较底层控制部分。原始数据在此进行采集和预处理，各种控制调节命令都通过它发出和完成控制闭环，它是整个监控系统中很重要、对可靠性要求很高的控制设备。用于水电厂的LCU按监控对象和安装的位置可分为机组LCU、公用LCU、开关站LCU等。而按照LCU本身的结构和配置来分，则可以分为单板机——线型结构的LCU、以可编程控制器（PLC）为基础的LCU、智能现地控制器等三种。第一种LCU多为水电厂自动化初期的产品，目前已基本不再在新系统中采用。另外尚有极少数的小型水电厂采用基于工业PC机（又称工控机IPC）的控制系统，下面仅讨论处于主流地位的PLC和智能现地控制器（最近几年尚有称为PCC（）、PAC（）的产品，应该也可以归类其中）。
2．1可编程控制器（PLC）
PLC的定义有许多种。国际电工委员会（IEC）对PLC的定义是：可编程控制器是一种数字运算操作的电子系统，专为在工业环境应用而设计的。它采用可编程序的存贮器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算 , 顺序控制，定时，计数与算术操作等面向用户的指令，并通过数字的、模拟的输入和输出，控制各种类型的机械或生产过程。可编程序控制器及其有关设备，都应按易于与工业控制系统形成一个整体，易于扩充其功能的原则设计。
最初，由于美国汽车工业的需要而产生了可以说是原始的PLC。虽然PLC问世时间不算太长，但是随着微处理器的出现，大规模、超大规模集成电路制造技术和数据通讯技术的迅速发展，PLC的应用和技术也得到了飞速的发展，其发展过程大致可分三个阶段：
（1） 早期的PLC（60年代末-70年代中期）： 早期的PLC一般称为可编程逻辑控制器。
（2） 中期的PLC（70年代中期-80年代中，后期）： 在70年代开始采用微处理器作为PLC的中央处理单元（CPU）。 这样，使PLC得功能大大增强。在软件方面，在原有的逻辑运算、定时、计数等功能的基础上增加了算术运算、数据处理和数据通讯、自诊断等功能。在硬件方面，开发了模拟量模块、远程I/O模块以及各种特殊功能模块，使PLC的应用范围得以迅速扩大到需要自动控制的很多行业。
（3） 近期的PLC（80年代中、后期至今） 进入80年代中、后期，由于微处理器硬件制造技术迅速发展，同时市场价格大幅度下降，使得各PLC生产厂家可以采用更高档次的微处理器。为了进一步提高PLC的处理速度，很多制造厂商还研制开发了专用逻辑处理芯片。后来PLC还融入了Ethernet、Web Server等技术，提供了功能丰富的配套软件，使广大用户使用起来更加得心应手。
上世纪80年代至90年代中期，是PLC发展最快的时期，年增长率一直保持为30%~40%。在这时期，PLC的数据采集处理能力、数字运算能力、人机接口和网络通信能力都得到大幅度提高，PLC逐渐进入过程控制领域，与部分工业控制设备相结合后在某些应用上逐渐取代了在过程控制领域处于统治地位的DCS系统。由于PLC具有通用性强、可靠性高、使用方便、编程简单、适应面广等特点，使它在工业自动化控制特别是顺序控制中的得到了非常广泛的应用。
我国将PLC应用于水电厂生产设备的监控始于上世纪80年代，由于PLC一般按照工业使用环境的标准进行设计，可靠性高、抗干扰能力强、编程简单实用、接插性能好很快被电站用户和系统集成商接受，得到了较好的应用。目前在我国水电厂使用较广泛的PLC有：GE Fanuc公司的GE Fanuc 90系列，德国Siemens公司的S5、S7系列，法国Schneider公司的Modicon Premium、Atrium 和Quantum，美国Rockwell公司 PLC5、Control Logix，日本OMRON公司的SU-5、SU-6、SU-8，日本MITSUBISHI公司的FX2系列等。由于各种PLC的设计原理差异较大，产品的功能、性能以及可以构成现地系统的规模有很大的不同。一般来说，根据不同电站在安全性能（包括可靠性、可维护性等）、应用功能、控制规模、系统结构等方面的实际需求进行选择，还是可以找到合适的PLC的。目前我国很大一部分电站的自动化系统都是采用PLC构成现地控制部分的，通过合理的配置和搭配，它们基本上都能在 系统中担负起相应责任，完成相应的功能。
但PLC作为一种通用的自动化装置，并非是为水电厂自动化而专门设计的，在水电自动化这一有着特殊要求的行业应用中不可避免地也会有一些不适合的地方，现列出以下几点：
（1） PLC以“扫描”的方式工作，不能满足事件分辨率和系统时钟同步的要求。水电厂计算机监控系统都是多机系统，为了保证事件分辨率除了PLC本身应具有一定的事件响应能力和高精度时钟外，还要求整个系统内各部分主要设备之间的时钟综合精度也必须保证在毫秒级以内。而以PLC为基础的现地控制装置如果不采取特殊措施，就无法保证水电厂安全运行对事件分辨率和系统时钟同步的要求。
（2） 通用型PLC的起源主要针对机械加工行业，以后逐步扩展到各行各业。现在的PLC虽然具有较强的自诊断功能，但对于输入、输出部分，它只自诊断到模件级。这对于我国电力生产这样一个强调“安全第一”的行业来说，有一定的欠缺，往往需要另加特殊的安全措施。
（3） 通用型PLC一般都具有一定的浪涌抑制能力，基本上可以适合大部分行业应用。但对于水电厂自动化系统来讲，由于设备工作环境的特殊性，通用型PLC的浪涌抑制能力与技术规范所要求的三级浪涌抑制能力还有一些差距。
2．2 智能现地控制器
在我国水电厂自动化系统中应用较多的另一类现地控制单元应该就是智能现地控制器，如ABB公司AC450，南瑞集团的SJ-600系列，Elin公司的SAT1703等。
其中AC450是ABB公司生产的适用于工业环境的Advant Controller系列现地控制单元中的一种，主要应用于其它行业的DCS中。它包括了以Motorola 68040为主处理器的CPU模件和I/O、MasterBus等多种可选的模件，支持集中的I/O和分布式I/O，可根据不同的应用需求采用不同的模件来构成适用的现地子系统。
SAT1703是奥地利Elin公司生产的多处理器系统，它包括3个装有不同接口处理器的子系统AK1703、AME1703和AM1703。每个子系统由主处理器、接口模板（模块）、通信模块等构成，能实现数据处理、控制和通信功能，在LCU内部采用SMI（Serial Mole Interconnector）进行通信。SAT1703现地控制单元采用OS/2操作系统，运行的控制软件为ToolBox。
SJ-600系列是国电自动化研究院上世纪九十年代末为在恶劣工业环境下运行而生产的国产智能分布式现地控制单元，由主控模件、智能I/O模件、电源模件以及连接各模件与主控模件的现场总线网组成。已在全国数十个大中型水电厂可靠地运行。SJ-600具有以下主要特点：
（1） 其中，主控模件采用符合IEEE1996.1的嵌入式模块标准PC104，具有可靠性高、现场环境适应性强等特点。使用低功耗嵌入式CPU，可选CPU型号从486至Pentium系列。
（2） 32位智能I/O模件。所有模件采用32位嵌入式CPU，该CPU专门为嵌入式控制而设计，软件上采用板级实时操作系统和统一的程序代码，只是按模件的不同而运行相应的任务。采用了大规模可编程逻辑芯片（EPLD）及Flash存储器，简化了系统设计，提高了可靠性。智能化的I/O模件除了可独立完成数据采集和预处理，还具备很强的自诊断功能，提供了可靠的控制安全性和方便的故障定位能力。
（3） 具有现场总线网络的体系结构，系统采用两层网络结构，第一层是厂级控制网，连接LCU和厂级计算机，构成分布式计算机监控系统；第二层是I/O总线网络，连接主控模件和智能I/O模件（现地或远程），构成分布式现地控制子系统。所有I/O模件均配备两个现场总线网络接口，这些模件都可以分散布置，形成高可靠性的分布式冗余系统。
（4） LCU直接连接高速网。网络已成为计算机监控系统中的重要部分，它涉及到电站控制策略和运行方式。以前现地控制器多是使用专用网络与上位机系统进行连接，而不是符合开放性标准的网络。如AC450采用MB300网络与上位机系统连接，而与采用TCP/IP协议的系统连接只能通过专用模件以VIP的方式进行受限制的数据传输。
（5） 提供了直接的GPS同步时钟接口，无需编程和设置。GPS对时可直达模件级，满足了对时钟有特殊要求的场合，如SOE等。
（6） 提供基于IEC61131-3标准的控制语言，在保留了梯形图、结构文本、指令表等编程语言的基础上，开发了采用“所见即所得”技术设计的可视化流程图编程语言。支持控制流程的在线调试和回放，非常适合复杂的控制流程的生成和维护。
（7） 针对水电厂自动化专业应用开发的专用功能模块。
3. LCU的发展趋势
在全球计算机工业控制领域围绕着计算机和控制系统硬件/软件、网络技术、通信技术、自动控制技术等方面都在迅速地发展，同时，我国水电自动化领域的技术也不断取得长足的发展。随着全国水电厂”无人值班”（少人值守）工作的推进，以及多个单机容量700MW的特大型水电厂的建设，要求水电厂自动化系统及其自动控制装置应具备高度可靠性、自治性、开放性，发展成为一个集计算机、控制、通信、网络、电力电子等新技术为一体的综合系统，LCU应具备完备可靠的硬件结构，开放的软硬件平台和强大的应用系统。完成对电厂生产设备有效的安全监控和经济运行。
PLC和智能现地控制器都在朝着适应新的应用需求的方向发展，如PLC根据传统PLC的不足，开发新的功能模件或者结合PLC技术和IPC技术开发出相当于智能现地控制器的新产品。Schneider公司开发了ERT模件，GE公司融入了第三方的产品以满足水电自动化对SOE的要求，GE Fanuc 2003年推出了新产品PACSystem，分别为90-70的升级产品RX7i和90-30的升级产品RX3i两个系列。与以前的GE PLC相比，最主要的是CPU部分彻底更换了。RX7i系列仍然采用VME64总线机架方式安装，CPU采用Intel PIII-700处理器，集成2个10/100M自适应以太网卡，不需要另配以太网模件。主机架采用新型17槽VME机架，而扩展机架、I/O模块、Genius网络仍采用原90-70产品。从而使其在兼容以前产品的同时，性能得到了很大地提高。可以看出自动化设备生产商都在不断努力开发新的产品，但有些改进并不是针对水电自动化这个有一定特殊性的行业的，对水电自动化来说重要的几点是：
（1） CPU模件宜采用符合IEEE1996.1的嵌入式模块标准的低功耗CPU，或符合工业环境使用的通用型低功耗CPU。运行实时多任务的操作系统，以利于提高现地控制单元对实时事件的即时响应和处理能力，方便增加、集成水电行业的专用模块和特殊需求的功能。传统的PLC由于受其运行模式的限制，在测点数量大量增加、逻辑任务处理量或任务数增加的时候，会对运行处理周期产生较大影响；对现场的实时事件的响应也不够即时。这对实现大容量特别是单机容量700MW的大型水轮发电机组的高质量现地实时监控有着一定的欠缺。
（2） 采用智能化的I/O模件，它除了可独立完成数据采集和预处理，方便分散布置，还可具备很强的自诊断功能，提供了可靠的控制安全性和方便的故障定位能力。
（3） 标准化的网络连接，这里包括现场总线网和常用的以太网。LCU往往通过现场总线（常用的有CAN、ProfiBus-DP等）向下连接着各种智能仪表、智能传感器和分级监控的子系统（如大型机组的温度、水系统等），通过高速网络（TCP/IP、工业以太网）连接厂级计算机监控系统
。所以LCU必须遵循严格的国际开放标准（如IEC 61158等），对这两种网络提供有效的支持，提高现场不同厂家设备的组网能力、方便性和可维护性。
（4） 提供对SOE既方便又有良好性价比的支持，提高现场事件信号分辨率，以满足水电厂“无人值班（少人值守）管理模式下对故障的产生原因进行准确分析的需求。目前大部分传统PLC对此需求还有所欠缺。
（5）提高控制安全性，应在LCU软硬件故障或异常的任何情况下，都不会有错误的控制信号输出。否则，就会造成电厂生产设备损坏，甚至会造成电力系统事故。这是至关重要的一点，一般LCU对此尚无足够的重视。
（6） 网络安全性，随着对通过Ethernet进行数据交换的需求日益提高，很多LCU厂家已经提供或正在开发LCU的Ethernet模件或者在LCU中内嵌Ethernet功能和Web服务。无论外挂或内嵌式的Ethernet功能和Web支持都为应用提供了极大的便利，但是在用户得到应用便利的同时也受到网络安全的极大危险。攻击、入侵、病毒等都可能对控制系统造成致命的危害，所以，必须按照国家相关部委关于“电力二次系统安全防护“的规定认真执行。
（7） 提高可靠性和可用性，由于水电厂的特殊应用环境，要求LCU应具有很强的抗电磁干扰能力、抗浪涌能力和一定的抗振动能力。可以按要求组成冗余的热备系统，确保在监控系统中，无论是不相同的单部件故障还是主机和备机的切换都不会对控制造成影响。部分厂家的LCU还无法满足这些要求或指标太低。
（8） 提高易用性，这也是用户考虑的一个重要方面。南瑞自控公司的SJ-600提供了功能强大的可视化交换式组态工具软件MBPro，可以帮助用户方便的进行生产控制应用的生成、调试和维护。Schneider公司的也提供了支持Modicon Premium、Atrium 和Quantum PLC系列产品完全重新设计的自动化软件Unity。其他LCU厂家也提供了或正在开发不同功能的非常有用工具软件，用户在使用LCU方面将越来越方便。
现在我们可以确信的是，在各LCU生产厂家全面透彻地理解我国水电自动化领域对LCU的真正需求以后，都会认真的进行新产品开发。无论PLC、智能现地控制器，还是PCC、PAC尽管它们在硬件结构、系统构成、工作原理、系统软件、应用功能等方面都存在大大小小的差异，它们都可能在广泛的水电自动化应用中找到不同的定位（如一些LCU可以在要求比较低的小水电中得到应用）。但是，要在大型、超大型电站得到很好的应用，则必须结合计算机技术、工业控制技术、通信技术、工业网络技术等方面的发展，不断进行LCU软硬件的技术更新。在未来几年内，对标准化、安全性、可靠性、开放性、可互操作性、可移植性的要求将是水电用户至为关心的自动化产品的重要特征。我们相信自动化产品生产商在最近几年将会推出更多适合各领域个性化应用的控制器及新的功能，以满足不同用户广泛和不断增长的需求。
Ⅸ 超融合一体机的机器性能如何，好用吗
性能如何？
超融合在性能方面的架构优势也非常明显，当然代价就是消耗计算资源，所以计算资源的消耗是检验超融合专业性的一个重要因素。以下给出详细的性能机制对比。
超融合架构与传统IT架构性能对比分析
性能相关的特性中，多节点并发和性能扩展依旧是分布式存储带来的。而数据本地化是超融合架构独有的，分离式的架构无法实现，当然代价就是计算资源的占用。SSD是即使传统架构存储都会使用的，但双控无法发挥SSD的性能。
比如EMC Unity 650F，8:2 8K混合随机读写性能最大27万IOPS，而对于类似Nutanix、SmartX等性能比较好的超融合产品，一个节点8:2 8K混合随机读写很容易达到3万以上IOPS，通过线性扩展，10个左右节点就可以达到EMC Unity 650F的最大性能。而10个节点只是非常小的用户规模。
2.好用吗？
超融合一体机是指厂商根据客户的需求，和自身的产品策略，为用户提供的开箱即用，一体机化的交付方式，一体机包含了软件和 厂商选定并适配的 x86 服务器。可见开箱即用，一体化交付是其最大优势。在简化部署、维护，以及可用性，可靠性等方面优势更明显。具体如下：
简化了部署，加快了业务上线时间
降低了运维难度和成本
提高了设备的可靠性和可用性
以前企业在部署自己的IT系统时，往往需要采购不同的设备，安装调试过程比较长，甚至会影响业务的上线时间。有了超融合一体机，企业只需要购买一台这样的产品即可，安装和调试过程非常方便，大大简化了部署难度，加快了业务的上线时间。
以前公司有多少种不同的硬件设备，就需要多少个不同专业的技术人员，采用超融合一体机后，系统管理难度降低，一个技术人员就可以轻松搞定，降低了运维的难度和成本。
超融合一体机在设备故障方面要低很多，即使出现问题，解决起来也相对比较简单和快速，这就很好的提高了它的可靠性和可用性。
Ⅹ 如何在Visual Studio中配置git
用 Visual Studio 可以配合 Git 工具做版本管理。也可以直接将工程同步到 GitHub 上。配置过程非常简单。
首先你要安装 GIt，安装和配置步骤见 安装 Git，Windows 上只要替换其中的安装步骤，其他类似。
在 Visual Studio 安装插件 Git Source Control Provider
然后在 tools->options->source control 中配置源代码管理，将默认的修改为 Git Source Control Provider
配置好后会弹出选择 Git 的 bin 目录，将安装目录填上即可，以后也可以在选项中再次填上
因为用户名，还有 GItHub 的 ssh key 已经在 安装 Git 中完成了，这里不需要再做一边。
我们新建一个工程，然后可以在解决方案的右键菜单中看到多出来的一项。这里如果你选择 TortoiseGit 的话，弹出的菜单是不一样的，会比较丰富。我安装的是最简单的。
选择 Pending Changes 就可以 commit changes 了，这里要勾选改变的源文件，相当于 git add ....
如果要 push 到 GitHub 的远程仓库 ，我还没找到选项，还是只能用 Git Bash 命令行。不过，push 不是经常做的，所以影响不大。如果嫌烦的话，可以装 TortoiseGit，在 Visual Studio 中就能有相应的选项，完全不要命令行啦。
1. VS2015在对Git的支持
VS2015是微软IDE集成开发环境的重量级升级，微软除了将触角延伸至iOS和Android平台以及Unity，Unreal和Cocos等游戏开发领域中。而且在进一步集成Git。
可以说在不需要第三方插件的前提下，就可以使用Git来进行团队开发。
2. 在VS2015中使用Git
下面介绍如何在VS2015中使用Git进行团队开发。
2.1 在Git服务器上新建版本库
在使用VS2015进行团队开发前，我们先在Git服务器上创建新的版本库。
打开我们已经安装好的GitStack(如查直接看本篇的同学，可以先看一下服务端环境搭建一文URL:使用GitStack+TortoiseGit 图形界面搭建Git环境)
在GitStack中创建新的版本库，名为“MyGitForVsObject”，并新建两个用户"yubinfeng"和“zhangsan”,再新建一个组"MyGitGroup",将这两个用户加入到该组，并给版本库授权该组。具体操作这里不再赘述，不了解的朋友请看上面的URL.
完成后如下所示：
2.2 在VS2015中克隆远程版本库
我们先在VS2015中新建一个解决方案，在工具栏，点“团队”=》“管理连接”
按上图所示，右打开的 团队资源管理器中，输入远程Git URL,点击克隆按钮，即可完成在VS2015中克隆远程版本库了
克隆成功后，可以在 本地Git存储库 中看到 本地版本库已经 从服务器上克隆下来了。
2.3 Git全局设置
完成版本库克隆后，我们需要在Git中进行一次全局设置。
工具栏 - 团队 - 管理连接，打开团队资源管理器
点击主页按钮，如下图
点击设置，选择全局设置，完成如下三项更改，点更新
用户名：将作为你以后版本提交后日志显示的名称
电子邮件：团队联系使用
默认存储库位置：最好进行一下改动，默认在C盘，防止丢失
2.4 Git存储库设置
存储库设置和全局设置类同，如下
工具栏 - 团队 - 管理连接，打开团队资源管理器
点击主页按钮，选择 设置 - 存储库设置
如上图，其他内容不需要设置，主要 添加一下远程 。这将是以后获取新版本和推送到服务器的地址
此时，我们可以看到项目文件前面有一个小锁，并且代码中已经有了Git的信息，表示项目已经已经受到Git控制
2.5 第一次向Git服务器发布项目
我们上面看到的所有Git的受控信息，只是相对于克隆到本地的版本库，此时Git服务器并没有接收到这些工程文件，下面我们要做的将是第一次将本地版本库中的工程文件同步到Git服务器，即项目发布
工具栏 - 团队 - 管理连接，打开团队资源管理器
点击小房子，回到Git主页，点击同步
此时，出现如下界面
+
我们第一次将本地分支发布到远程服务器，点击发布
输入远程URL，发布，即可发布到远程库
我们可以打开GitStack查看日志，如下：
上面显示的时间，为你在本地操作的时间。我们可以看到Git作为分布式版本控制系统，你在离线进行操作，在推送时，显示的均为你操作时间，而非推送时间。
2.6 拉取、获取、合并、提交、推送、同步
项目开发过程中，我们通常进行下面几种操作，我一次性介绍，这个和上篇TortoiseGit类似，直接看本篇的同学，可以参考上篇，URL:图形化Git客户端工具TortoiseGit
拉取（Pull）：将远程版本库合并到本地版本库; 相当于（Fetch+Meger）
获取（Fetch）：从远程版本库获得最新版本
合并（Meger）：将两个版本库进行合并操作
提交（Commit）：将所做的更改，存入本地暂存库
推送（Push）：将所做的更改，存入远程版本库
同步（Pull+Push）：先将远程库拉取，再将本地库推送到远程库 注意这个顺序; 相当于（Pull+Push）
我们对文件进行修改后，文件前有一个小对号，右击，点提交
我们在提交文件时，记得填写备注，在团队开发中，保持一个良好的习惯
提交在这里有三种：
提交：即将文件存入本地版本库
提交和推送：即将文件更改同时存入本地版本库和远程版本库
提交和同步：将文件更改提交到本地库的，再从远程版本库拉取新版本到本地，再推本地库到远程版本库
注意：
这里的操作，不针对当前文件，而是对所有变更进行提交、推送或同步。
2.7 创建分支
对于创建分支在上篇（URL:图形化Git客户端工具TortoiseGit）中已经介绍过了，这里主要介绍一下如何基于Vs2015创建Git分支
工具栏 - 团队 - 管理连接，打开团队资源管理器
点击小房子，回到Git主页，点击分支
打开分支界面，在master分支上右击，选择 "从选定项创建本地分支"
在这里需要注意我们创建分支，有两种：
（1）创建本地分支
（2）创建远程会支
本地分支有创建前，一定要获取最新版本;远程分支，则要求所有成员最好能推送更改。
至于分支的创建是基于远程还是本地，最好能在团队成员之间达成一致。
下面介绍两种分支的创建方法
先看创建本地分支
输入一个分支名称，创建即可。
远程分支，我们需要选择如下
在创建远程分支时，一定要把跟踪远程分支，这个取消选择，否则将创建了一个跟踪分支，我们就不能发布了。
创建完成后，如下：
分支创建成功，接下就是发布到服务器
右击，点发布分支，即可。
可以看到，分支已经发布到服务器上了。
在服务器上通过GitStack也可以看到，多了一个分支。
2.8 切换和合并分支
在VS2015中切换分支非常简单，只要在分支名称上双击，就可以了，项目资源管理器中的文件随之变化。
这里主要看一下合并，
我们先切换到新建的分支"2016-2-7",在分支名称右击,选择 合并自...
选择master ,点击合并，即可完成将master合并到新分支了。
2.9 删除分支
删除分支，首先要从远端删除，如下：
注意，如果要删除刚才新建的分支，和上篇TortoiseGit一样，要切换到另一分支操作。
远端删除后，服务器上的分支就被删除了，本地的分支，直接删除即可。
3. 使用VS2015+HubGit创建开源项目
前面我们介绍了Git作为一个分布式版本控制系统，其最大的优势就是适合开源项目管理。如果你还没有托管一个开源项目，那么你Out了。
目前即于Git开源项目托管平台非常多,Hubgit.com可以说非常知名，只是免费用户，只能托管开源项目。
本篇我介绍一下如何在VS2015中创建并开发自己的开源项目，以Hubgit为例，其他平台使用都差不多。
3.1 创建Github用户
创建完成后，点右上角Sign in进入Github
3.2 在Github上创建版本库
进入GitHub主页，点右上的 + 创建一个版本库
打开以后，如下
按图示完成，就可以了。
点右上角按钮，”your profile“查看你创建的版本库 test,点击进入
接下来的操作，我们已经很熟悉了，就是在VS2015中打开GitHub版本库，进入开源项目的世界了。。。
3.3 在VS2015上发布自己的开源项目
这一步相信，大家一定非常熟悉了，对，就和上面介绍的克隆自己服务器上的版本库一样。
然后，我们新建一个解决方案或打开一个已有的解决方案
创建完成后，
工具栏 - 团队 - 管理连接，打开团队资源管理器
点击小房子，回到Git主页，点击 更改
点击 提交和推送，这时提示一个身份验证，这是必须的，使用 前面注册的用户名和密码即可，当然这是开源项目，只要有Github用户，都可以进行版本克隆和提交代码
推送完成后，我们可以在github上查看
没问题，刚才推送的解决方案已经更新到github服务器了。
提交、获取、推送、分支，这些我就不用再说了吧，和上面介绍的完全一样了
3.4 如何加入别人的开源项目？
如何加入别人的开源项目？也就是别人如何参与你的开源项目，意思是一样的，就是除原创建者之外的人，要如何克隆版本库？
比如比较着名的开源项目Jquery，你如何开发他的项目呢？
你又不能直接在VS 2015中克隆人家的库，其实这个并不难办，看下面的图：
先进入Jquery的项目URL，然后点 右上的 Fork ，就将这个项目加入到你的库里了，相当于直接克隆了一个副本到你的GitHub上。
这下，你就可以用自己的帐号，在VS上克隆你的GitHub中的Jquery项目了，你可以加入自己的idear，如果你希望jquery的官方库能接受你的修改，你就可以在GitHub上发起一个pull request。当然，官方是否接受你的pull request就不一定了。
最后，我忘记说一件事了，我们刚才建的版本库test，别人也可以用同样的方法进行参与，只是你一定要记得，将初始库设为只读。
3.5 如何删除创建的版本库
先进入你的版本库，点右边的setting,进入设置页，拉到最底下
点击 删除该版本库，再输一次版本库名称，即可。
3.6 桌面版的GitHub
如果你在网站上看项目进度等信息，感觉不方便 ，你可以下载安装桌面版的Github
有windows和mac版本，可以通过桌面版完成网站上的所有功能。
使用GitHub进行团队协作的流程，可以参考这个视频，感觉非常好，推荐一下，
(function(A,w){function ma(){if(!c.isReady){try{s.documentElement.doScroll("left")}catch(a){setTimeout(ma,1);return}c.ready()}}function Qa(a,b){b.src?c.ajax({url:b.src,async:false,dataType:"script"}):c.globalEval(b.text||b.textContent||b.innerHTML||"");b.parentNode&&b.parentNode.removeChild(b)}function X(a,b,d,f,e,j){var i=a.length;if(typeof b==="object"){for(var o in b)X(a,o,b[o],f,e,d);return a}if(d!==w){f=!j&&f&&c.isFunction(d);for(o=0;o<i;o++)e(a[o],b,f?d.call(a[o],o,e(a[o],b)):d,j);return a}return i?
e(a[0],b):w}function J(){return(new Date).getTime()}function Y(){return false}function Z(){return true}function na(a,b,d){d[0].type=a;return c.event.handle.apply(b,d)}function oa(a){var b,d=[],f=[],e=arguments,j,i,o,k,n,r;i=c.data(this,"events");if(!(a.liveFired===this||!i||!i.live||a.button&&a.type==="click")){a.liveFired=this;var u=i.live.slice(0);for(k=0;k<u.length;k++){i=u[k];i.origType.replace(O,"")===a.type?f.push(i.selector):u.splice(k--,1)}j=c(a.target).closest(f,a.currentTarget);n=0;for(r=
j.length;n<r;n++)for(k=0;k<u.length;k++){i=u[k];if(j[n].selector===i.selector){o=j[n].elem;f=null;if(i.preType==="mouseenter"||i.preType==="mouseleave")f=c(a.relatedTarget).closest(i.selector)[0];if(!f||f!==o)d.push({elem:o,handleObj:i})}}n=0;for(r=d.length;n<r;n++){j=d[n];a.currentTarget=j.elem;a.data=j.handleObj.data;a.handleObj=j.handleObj;if(j.handleObj.origHandler.apply(j.elem,e)===false){b=false;break}}return b}}function pa(a,b){return"live."+(a&&a!=="*"?a+".":"")+b.replace(/\./g,"`").replace(/ /g,
"&")}function qa(a){return!a||!a.parentNode||a.parentNode.nodeType===11}function ra(a,b){var d=0;b.each(function(){if(this.nodeName===(a[d]&&a[d].nodeName)){var f=c.data(a[d++]),e=c.data(this,f);if(f=f&&f.events){delete e.handle;e.events={};for(var j in f)for(var i in f[j])c.event.add(this,j,f[j][i],f[j][i].data)}}})}function sa(a,b,d){var f,e,j;b=b&&b[0]?b[0].ownerDocument||b[0]:s;if(a.length===1&&typeof a[0]==="string"&&a[0].length<512&&b===s&&!ta.test(a[0])&&(c.support.checkClone||!ua.test(a[0]))){e=
true;if(j=c.fragments[a[0]])if(j!==1)f=j}if(!f){f=b.createDocumentFragment();c.clean(a,b,f,d)}if(e)c.fragments[a[0]]=j?f:1;return{fragment:f,cacheable:e}}function K(a,b){var d={};c.each(va.concat.apply([],va.slice(0,b)),function(){d[this]=a});return d}function wa(a){return"scrollTo"in a&&a.document?a:a.nodeType===9?a.defaultView||a.parentWindow:false}var c=function(a,b){return new c.fn.init(a,b)},Ra=A.jQuery,Sa=A.$,s=A.document,T,Ta=/^[^<]*(<[\w\W]+>)[^>]*$|^#([\w-]+)$/,Ua=/^.[^:#\[\.,]*$/,Va=/\S/,
Wa=/^(\s|\u00A0)+|(\s|\u00A0)+$/g,Xa=/^<(\w+)\s*\/?>(?:<\/\1>)?$/,P=navigator.userAgent,xa=false,Q=[],L,$=Object.prototype.toString,aa=Object.prototype.hasOwnProperty,ba=Array.prototype.push,R=Array.prototype.slice,ya=Array.prototype.indexOf;c.fn=c.prototype={init:function(a,b){var d,f;if(!a)return this;if(a.nodeType){this.context=this[0]=a;this.length=1;return this}if(a==="body"&&!b){this.context=s;this[0]=s.body;this.selector="body";this.length=1;return this}if(typeof a==="string")if((d=Ta.exec(a))&&
(d[1]||!b))if(d[1]){f=b?b.ownerDocument||b:s;if(a=Xa.exec(a))if(c.isPlainObject(b)){a=[s.createElement(a[1])];c.fn.attr.call(a,b,true)}else a=[f.createElementwww.huashijixun.com?else{a=sa([d[1]],[f]);a=(a.cacheable?a.fragment.cloneNode(true):a.fragment).childNodes}return c.merge(this,a)}else{if(b=s.getElementById(d[2])){if(b.id!==d[2])return T.find(a);this.length=1;this[0]=b}this.context=s;this.selector=a;return this}else if(!b&&/^\w+$/.test(a)){this.selector=a;this.context=s;a=s.getElementsByTagName(a);return c.merge(this,
4. 本节要点：
本篇主要介绍了如何在Visual Studio 2015中使用Git，然后介绍了目前流行的一些开源托管平台，最后以GitHub为例，介绍了如何创建自己的开源项目和参与别人的开源项目。
如果你还没有自己的开源项目，快点动手申请一个Github帐号，共享出你的项目吧~开源需要每个人的努力~