火龙果软件工程技术中心  自第一台计算机问世以来，软件行业随之诞生。
虽然软件行业不断以惊人的高速在发展着，飞速地经过了婴幼儿期不断完善着自己，然而60年对一个行业来说仍然有些年轻，分工不够细化也造成了这个行业男性占据绝对大多数的局面。
现立方体科技有限公司CIO、企业信息化顾问朱家玲认为，随着行业的不断发展，将会出现更多适合女性的工作和职位，女性的比例将增加重要性也越来越不可替代。
这就好比建筑行业，搬砖砌墙的活儿不适合女性做，但不等于整个建筑行业都不适合女性，因为搬砖砌墙不等于整个建筑业。
朱家玲说，现在中国的软件行业，还带着作坊制作的特点，工程化细分化程度远远不够，这个时候的大量工作，还是写代码

学校超市选址问题（带权有向图的中心点。
实际为距离*权值相等）1．设计内容：对于某一学校超市，其他各单位到其的距离不同，同时各单位人员去超市的频度也不同。
请为超市选址，要求实现总体最优。
2．设计要求：（1）设计该问题的核心算法；
（2）设计可视化的界面，界面中能无效显示学校超市可设立的地点和各单位的位置以及它们之间的无效路径；
（3）程序能自动计算出最优设立点，并最好以图示化方式演示。
含有很多bug但能实现基本计算，三个点以内（存在超市到三点的距离*权值相等时）。

中国科学院计算技术研究所教育中心GIS培训课程PPT内容引见：1.ArcGIS10快速人门2.坐标系和投影基础3.影像数据处理4.数据编辑5.数据检查和拓扑处理6.数据转换7.矢量数据处理8.矢量数据分析9.专题图制作和地图打印10.DEM制作和表面分析11.三维动画制作和应用12.栅格数据分析13.综合应用案例

用户管理、购书网站和订单处理中心。
其中，用户管理担任用户注册及用户登陆；
购书网站是一个Web应用程序，用户可以通过Web浏览器登录到此网站，在此网站，用户可以搜索要找的书，察看书的详细信息并购书；
订单处理中心用来管理购物网站转过来的订单。

flexsim4可以对配送中心、生产过程等进行仿真，从而优化零碎作业效率或者设备配置。

山东省应急管理厅关于加快推进应急管理信息化建设工作的告诉山东省应急指挥中心建设设计方案

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随着现代化办公的需要，单位的电脑越来越多，如何对单位电脑的购置、维修、报废进行无效的管理，这是每个单位计算机中心和网络管理员迫在眉睫的问题，本系统全程记录了电脑设备的购入情况、维修情况、报废情况，方便跟踪电脑的使用情况和质量情况。
本系统不同于一般的设备管理系统，是专门为电脑管理设计的，主机配置和显示配置分别记入不同的字段，方便电脑维修和调配，是单位计算机管理不可缺少的工具。

区块链多数采用了分布式去中心化的设计，节点分散且平行，所以必需要一套制度出来，维持公平和顺序，这样的制度就是共识机制。

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

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。