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C++工程实践经验谈（陈硕），很好的C++资料

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（1）学会解决帧的同步和频偏校正问题； （2）理解帧的同步和频偏校正的原理； （3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。 【实验原理】  数据帧 数据帧的格式为：保护位+帧同步位+信息位+保护位，其中： 保护位：降低前后帧之间的影响，并提高同步质量（本实验没有加保护位）； 同步位：训练序列，本次实验使用巴克码，要求自相关性好； 信息位：有效的发送信息。  训练序列 训练序列的优劣决定了信道均衡性能的好坏，训练序列越长则信道估计效果越好。一般而言， 用来同步的训练序列有着非常强的自相关性（即自相关峰值高，互相关值低）。训练序列常用于参 考信号，帧同步码。其中，常用的训练序列有 Barker 码、Frank 序列、Zadoff-Chu 序列、Gold 序列 （本次实验采用 Barker 码）。  帧同步

Apollo Cyber RT是世界上第一个专为自动驾驶定制的一个开源、高性能的运行框架。它为自动驾驶场景而设计，并针对自动驾驶的高并发、低延迟、高吞吐量进行了大幅优化。 作为百度自研的无人车计算任务实时并行计算框架，Apollo Cyber RT框架基于组件的概念构建、加载各功能模块。Localization、 Perception、Prediction、Planning、Control等功能模块均作为Apollo Cyber RT框架的一个组件而存在，基于Cyber RT提供的调度程序mainboard加载运行。实际上，在框架中，每个组件代表一个专用的算法模块。 为什么不选用Ros而用Apollo：Ros不适应自动驾驶，它的性能一般，处理高并发、低延迟、高吞吐不行，有些先天性的缺陷，而Apollo从通信功能优化、去中心化网络拓扑以及数据兼容性扩展三个方面做了定制化的改进。

CentOS6.x部署实践 Oracle 11g RAC集群搭建,很详细，不错的文档学习吧

本文来自InfoQ，本文通过对DDD的探讨.依赖和测试，介绍了阿里盒马领域驱动设计实践。设计是把双刃剑，没有最好的，也没有更好的，而是条条大路到杭州。同时不设计和过度设计都是有问题的，恰到好处的设计才是我们追求的极致。DDD（Domain-DrivenDesign，领域驱动设计）只是一个流派，谈不上压倒性优势，更不是完美无缺。我更想跟大家分享的是我们是否关注设计本身，不管什么流派的设计，有设计就是好的。从我看到的代码上来讲，阿里集团内部大部分代码都不属于DDD类型，有设计的也不多，更多的像“面条代码”，从端上一条线杀到数据库完成一个操作，仅有的一些设计集中在数据库上。我们依靠强大的测试保证了软

适用于Visual Studio 2017的μC/ OS-II 修改自Micrium官网适应给VS2017源码，加入卢有亮的《嵌入式实时操作系统μC/ OS原理与实践》移植代码中的实验示例。 包含的MICRIUM产品版本 uC / OS-II v2.92.13 uC / OS-III v3.06.02 uC / CPU v1.31.01 uC / LIB v1.38.02 IDE环境要求 Visual Studio v2017版 VS解决方案文件路径 Microsoft / Windows /内核/OS2/VS/OS2.sln Microsoft / Windows /内核/OS3/VS/OS3.sln 使用说明 在Visual Studio：上方路径的文件 在项目上点快捷，清理已编译的文件 修改Windows SDK Version为可用的版本， 10.0.17134.0 编译并

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