根据ITIL V3整理的导图，希望对大家有用，根据学习所得绘制而成，更加清晰明了的了解ITIL整体架构和理念

雷达模糊度函数是雷达信号处理中的一个重要概念，它与雷达系统的分辨率、探测能力和目标识别紧密相关。在雷达系统中，发射的电磁波经过目标反射后返回接收器，根据接收到的回波信号，我们可以推断出目标的距离、速度等信息。然而，由于多径传播、脉冲宽度、采样率等因素的影响，信号会存在一定的模糊性，这就是所谓的雷达模糊度。 我们需要理解什么是模糊函数。在雷达系统中，模糊函数描述了雷达系统对不同距离和速度目标的响应特性。它是一个复杂的函数，通常与雷达的工作参数（如脉冲重复频率、脉冲宽度、采样间隔等）和目标的运动状态有关。模糊函数的形状直接影响着雷达的分辨能力和探测性能。 雷达模糊度函数的计算涉及到几个关键参数： 1. 脉冲重复频率（PRF）：PRF决定了雷达在一个周期内发射脉冲的数量，它影响着雷达的距离分辨率。高PRF可以提高距离分辨率，但可能导致距离模糊；低PRF则反之。 2. 脉冲宽度（PW）：脉冲宽度决定了雷达的测速范围。较窄的脉冲可以提供更高的速度分辨率，但可能降低距离分辨率。 3. 采样率：合适的采样率能确保雷达系统能够准确捕获回波信号，避免因过低采样率导致的混叠现象。 4. 目标运动：目标的速度和角度变化会影响雷达接收到的回波，从而影响模糊函数的形状。 为了解决模糊问题，雷达系统通常采用各种算法和技术，例如匹配滤波器、多普勒处理和快速傅里叶变换（FFT）。这些方法可以改善雷达的探测性能，减少或消除模糊现象。 匹配滤波器是最常用的一种方法，它通过设计一个与期望信号形状相匹配的滤波器来优化雷达的检测性能。多普勒处理利用目标相对雷达的多普勒频移来区分不同速度的目标，而FFT则用于将时域信号转换到频域，有助于解析雷达回波的频率成分，从而获取目标的信息。 在实际应用中，为了更好地理解和分析雷达模糊度函数，我们通常会绘制雷达模糊度图，这有助于直观地展示雷达在不同参数下的响应特性。思维导图作为一种有效的学习工具，可以帮助我们梳理和记忆这些复杂的关系，加深对雷达模糊度函数的理解。 雷达模糊度函数是雷达系统性能的关键因素，涉及到多个参数的相互作用。通过深入研究和优化模糊函数，我们可以提高雷达的探测能力，实现更精确的目标定位和识别。在实际工作中，运用思维导图进行学习和记录，可以帮助我们更好地掌握这一领域的知识。

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计算机网络复习（思维导图）

PMP-PMBOK第七版思维导图 PMP（Project Management Professional）是美国项目管理协会（Project Management Institute，简称PMI）颁发的一种职业资格认证，旨在认证项目经理的技能和知识。PMBOK（Project Management Body of Knowledge）是PMI发布的一份项目管理知识体系指南，第七版是最新的版本。 思维导图是一种视觉化的知识表达方式，能帮助学习者更好地理解和记忆知识点。本文基于PMBOK第七版，创建了一份思维导图，旨在帮助PMP考生更好地理解项目管理的知识体系。 以下是PMBOK第七版思维导图的主要知识点： 一、项目管理的五大过程组：启动、规划、执行、监控、收尾 * 启动过程组：定义项目的目标、范围和deliverables * 规划过程组：制定项目计划、设置项目的假设和限制 * 执行过程组：执行项目计划、资源分配和任务执行 * 监控过程组：监控项目的进度、成本和质量 * 收尾过程组：结束项目、总结经验和编写项目报告 二、项目管理的十大知识领域： * 集成管理：项目范围、项目调度、项目预算、项目质量和项目风险等 * 范围管理：项目范围的定义、范围的改变和范围的控制 * 时程管理：项目进度的计划、执行和控制 * 成本管理：项目预算的计划、执行和控制 * 质量管理：项目质量的计划、执行和控制 * 资源管理：项目资源的计划、执行和控制 * 通信管理：项目交流的计划、执行和控制 * 风险管理：项目风险的识别、评估和控制 * 采购管理：项目采购的计划、执行和控制 * 项目干系人管理：项目干系人的识别、分析和管理 三、项目管理的工具和技术： * 工作分解结构（WBS）：将项目任务分解成小的工作单元 * 甘特图：一种项目进度图表，显示项目的任务、时间和依赖关系 * 资源分配：将项目资源分配给不同的任务和活动 * earned value management（EVM）：一种项目性能衡量方法，衡量项目的进度、成本和质量 四、项目管理的 best practices： * 项目经理的角色和职责 * 项目团队的建立和管理 * 项目沟通的计划和执行 * 项目风险的识别和管理 * 项目监控和控制 通过学习PMBOK第七版思维导图，PMP考生可以系统地了解项目管理的知识体系，掌握项目管理的工具和技术，并在实际工作中应用这些知识和技能。

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计算机体系结构是理解计算机系统运作基础的关键概念，它定义了程序员所看到的计算机属性，包括概念结构和功能特性。冯诺依曼结构是现代计算机的基础，它规定了存储式计算机的特点，即数据和指令存储在同一内存中，通过中央处理器执行指令来完成计算任务。计算机体系结构的设计不仅仅是硬件层面的，还包括了软件兼容性和指令系统的设计。 计算机体系结构设计的三个方面包括：概念设计、逻辑设计和物理设计。概念设计关注的是用户接口和总体系统行为；逻辑设计则涉及硬件和软件之间的接口，即软硬件界面；物理设计则深入到具体元件和电路层面。 冯诺依曼结构的计算机中，指令操作是有序的，按照程序计数器PC指示的顺序执行。计算机系统结构、组成和实现是密切相关的，其中计算机组成是体系结构的逻辑实现，而实现则是组成的物理实现。这意味着相同的体系结构可以有不同的组成方式，而不同的组成方式又可以有不同的实现方式。 随着软件技术的发展，存储器容量的需求逐年增长，这对体系结构提出了新的挑战。并行处理是解决这一问题的有效手段，它可以分为指令内部并行、指令间并行、线程级并行、任务级或过程级并行以及作业或程序级并行。并行性的实现可以通过时间重叠、资源重叠和资源共享来提高系统性能。 Amdahl定律指出，系统性能的提升受限于可改进部分的比例和加速比，而优化策略应遵循大概率事件优先原则，优先优化最常执行的部分以获取最大效益。此外，程序局部性原理（时间局部性和空间局部性）是指导存储器设计的重要理论，它表明程序访问的地址往往呈现一定的聚集性。 指令系统是计算机体系结构的核心组成部分，寻址方式是其中的关键。寻址技术涉及从形式地址到实际地址的转换，包括直接寻址、间接寻址等多种方式。指令集的优化和设计考虑因素包括操作数的存储、操作数个数、寻址方式、操作类型以及操作数的类型和大小。 RISC（精简指令集计算机）和CISC（复杂指令集计算机）是两种主要的指令集架构。RISC追求简洁高效，而CISC则倾向于在硬件中实现更多复杂功能。现代指令系统通常会结合两者优点，根据目标程序、高级语言和编译程序、操作系统的优化需求进行设计。例如，增加对高级语言的支持，优化中断处理和进程管理，以及利用流水技术和多级缓存来提高性能。 在数据表示方面，整数、浮点数、字符和字符串通常采用二进制补码表示，浮点数遵循IEEE 754标准。这些基本的数据类型和表示方法构成了计算机处理信息的基础。 总结来说，计算机体系结构思维导图涵盖了从计算机的基本工作原理到高级的系统优化设计，是学习和复习计算机科学的重要工具，有助于理解和掌握计算机系统的核心概念。

jemalloc5.3.0的资料非常少，代码细节分析及流程图非常少，可参考此资料了解jemalloc5.3.0版本里一个非常重要的概念或者说模块arena。 jemalloc5.3.0的arena的选择逻辑调用链及细节的思维导图，详细分析jemalloc里的选择arena的逻辑细节及流程图 与这份资料对应的博客是 “jemalloc 5.3.0的arena概念及arena的选择逻辑分析” 链接是 https://blog.csdn.net/weixin_42766184/article/details/145622558?sharetype=blogdetail&sharerId=145622558&sharerefer=PC&sharesource=weixin_42766184&spm=1011.2480.3001.8118

《数据挖掘概念与技术》是数据科学领域的一本经典教材，它深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和技术。思维导图作为一种有效的学习工具，能够帮助读者更好地理解和记忆书中的核心内容。在这里，我们重点关注第一章的学习笔记，即"第一章导论"。 在数据挖掘的导论部分，通常会涵盖以下几个关键知识点： 1. 数据挖掘定义：数据挖掘是一种从大量数据中通过算法发现有价值信息的过程。它涉及到模式识别、统计分析和机器学习等多个领域，旨在将原始数据转化为可操作的知识。 2. 数据挖掘任务类型：主要分为五类：分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测。分类是根据已知特征将数据划分为预定义类别；聚类则是将相似的数据分组；关联规则用于发现项集之间的频繁模式；序列模式挖掘关注时间序列数据中的规律；异常检测则寻找数据中的离群点或不寻常模式。 3. 数据挖掘过程：通常包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署六个阶段。业务理解是理解项目目标和背景；数据理解涉及数据探索和初步分析；数据准备包括数据清洗、集成和转换；建模阶段选择合适的算法进行训练；评估通过测试集验证模型效果；最后部署模型到实际应用中。 4. 数据挖掘与知识发现：知识发现是数据挖掘的目标，旨在从数据中提取人类可以理解的、有用的且未知的信息。数据挖掘是知识发现的关键步骤，但并非全部，还包括知识表示、知识评价和知识应用等环节。 5. 数据挖掘技术：常见的数据挖掘技术包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、聚类算法如K-means和DBSCAN，以及关联规则算法如Apriori。这些技术各有优缺点，适用于不同的数据特性和问题场景。 6. 数据挖掘的应用领域：数据挖掘广泛应用于市场营销、金融风控、医疗健康、网络安全、社交媒体分析等多个领域。例如，通过客户行为数据挖掘可以进行精准营销；在金融领域，数据挖掘有助于风险预测和欺诈检测。 7. 数据挖掘面临的挑战：数据的质量、规模、复杂性、实时性以及隐私保护等问题是数据挖掘实践中需要克服的挑战。例如，大数据的处理需要高效的算法和计算资源；数据复杂性可能需要多模式挖掘；实时数据挖掘要求快速响应；而数据隐私则涉及到法律法规和伦理道德。 通过对这一章的学习，读者应能建立起对数据挖掘的基本认识，理解其基本流程和任务类型，为后续章节深入学习打下坚实基础。通过使用MindMaster创建的思维导图，可以帮助读者更直观地掌握知识框架，提升学习效率。

汽车设计开发思维导图 包含内容： 整车集成、开发流程、平台化开发、总体设计、总布置设计、造型设计、底盘设计、电子电器设计、车身设计、内外饰设计、热系统设计、尺寸工程、法规设计、整车试制、整车试验验证。 参考资料： 《汽车整车设计与产品开发》 吴礼军主编 ISBN: 9787111691228 可认为是此书的读书笔记。 适用人群： ① 适合想了解汽车整车开发的人员 ② 适合从事汽车某专业开发的，想要既知树木又见森林的人员 ③ 适合从事汽车某专业开发的，想要了解自己负责模块环境件/对手件的人员 ④ 适合与供应商对接，需要了解汽车事物全貌的人员 ⑤ 适合整车集成项目经理