摘要 VABSTRACT VI第一章绪论 1第二章编程环境基础知识 22．1ASP简介 22.1ASP内部6大对象及其功能 32．2IIS简介 32．3数据库系统简介 32．3．1数据库 32．3．2数据库管理系统 32．3．3数据模型 4第三章需求分析 53．1功能需求 53．2系统运行环境 53．3功能需求描述 6第四章总体设计 74．1系统模块结构设计 74．1．1网站内容与网站目录 74．1．2开发与设计的总体思想 84．1．3系统功能设计 94．2数据库设计 10第五章详细设计 155．1家教信息管理系统首页 155．2家教注册模块 165．3学生注册模块 185．4家教信息浏览模块 215．5学生信息浏览模块 225．6家教个人管理模块 235．7信息检索模块 29第6章测试和维护 326．1测试方法 326．2系统维护 32结束语 33致谢 34参考文献 35附件 36
2024/7/2 14:07:05
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在工程项目中各个案例非常丰富，种类繁多，但只要在分析案例时注重调研分析，以用户需求为中心，利用数据库设计的理论指导，定能较好的建立符合你项目的数据模型。
为了使数据库研发人员更好的学习数据库，现提供了10个常见的数据库工程项目分析案例。
为了使数据库研发人员更好的学习数据库，现提供了10个常见的数据库工程项目分析案例。
2024/7/1 21:30:29
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火龙果软件工程技术中心 本文内容包括：为什么使用DynamicEMF？创建动态内存内核模型序列化动态模型反序列化/装载动态模型限制结束语下载参考资料通过本文可以了解如何使用DynamicEclipseModelingFramework(EMF)在不生成Java实现类的情况下根据需要构建动态的基于Ecore的模型。
本文将介绍API，并说明如何序列化并装载动态Ecore模型及其实例。
EclipseModelingFramework(EMF)描述了数据模型并且允许使用各种类型的数据模型工件（例如XMLSchema、RationalRose:registered:模型、Ecore模型或Java注释）轻松生成代码。
在生成代
本文将介绍API，并说明如何序列化并装载动态Ecore模型及其实例。
EclipseModelingFramework(EMF)描述了数据模型并且允许使用各种类型的数据模型工件（例如XMLSchema、RationalRose:registered:模型、Ecore模型或Java注释）轻松生成代码。
在生成代
2024/5/8 2:24:16
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数据科学入门，第二版，介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
2024/3/25 19:37:40
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在工程项目中各个案例非常丰富，种类繁多，但只要在分析案例时注重调研分析，以用户需求为中心，利用数据库设计的理论指导，定能较好的建立符合你项目的数据模型。
为了使数据库研发人员更好的学习数据库，现提供了10个常见的数据库工程项目分析案例。
为了使数据库研发人员更好的学习数据库，现提供了10个常见的数据库工程项目分析案例。
2024/3/25 0:44:16
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企业数据模型3.0是中国电信CTG-MBOSS中EDA分总规范的一个分册，是中国电信企业数据标准体系组成部分，包括概念数据模型、逻辑数据模型。
本次修订重点主要是BSS部分数据模型，涵盖参与人、产品、帐务、市场营销、事件和地域六大主题域。
本次修订重点主要是BSS部分数据模型，涵盖参与人、产品、帐务、市场营销、事件和地域六大主题域。
2024/2/13 5:58:30
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依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2023/12/23 19:05:42
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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。
2024-04-09 15:03
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