职工信息表的C++实现，实现如下功能：（1） 建立职工信息数据，包括职工编号、姓名、性别、工资、出生时间、参加工作时间和年龄（必须计算得到）。
（2） 根据职工信息表，建立只含有姓名和年龄的职工信息简表。
（可选功能）（3） 使用继承的方法构造3个类，（即雇员类——虚基类，教师类和工人类——派生类）使用相应的对象放置10个职工信息。
（4） 编写同名display()成员函数，用来输出数组的内容。
（5） 要求对“＜＜”和“＞＞”运算符进行重载。
考虑到输人职工编号时，也会因不小心引人空格，而且名字中也需要有空格，所以重载“＞＞’’运算符时，需要满足这个要求。
（6） 抽取并计算职工的平均年龄。
（7） 检索（查找）指定信息。
（如按姓名检索、按年龄检索）。
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（2） 根据职工信息表，建立只含有姓名和年龄的职工信息简表。
（可选功能）（3） 使用继承的方法构造3个类，（即雇员类——虚基类，教师类和工人类——派生类）使用相应的对象放置10个职工信息。
（4） 编写同名display()成员函数，用来输出数组的内容。
（5） 要求对“＜＜”和“＞＞”运算符进行重载。
考虑到输人职工编号时，也会因不小心引人空格，而且名字中也需要有空格，所以重载“＞＞’’运算符时，需要满足这个要求。
（6） 抽取并计算职工的平均年龄。
（7） 检索（查找）指定信息。
（如按姓名检索、按年龄检索）。
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2024/12/21 5:40:17
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复杂网络与我们的生活息息相关，它常常包括三类特征参数：度分布、聚类系数、平均路径长度，该文档是关于聚类系数计算的简单程序，很有用。
2024/12/20 17:15:36
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为了研究合成射流激励器处于NACA0015翼型回流区时对其分离流动的控制，采用商用计算流体力学软件Fluent6.1求解Reynolds平均Navier-Stokes方程，通过对翼型气动力特性、脱落漩涡结构以及射流孔口附近流动结构的分析，揭示了合成射流处于分离区时对边界层控制的机理．结果表明：当合成射流孔口处于回流区时仍可有效推迟翼面边界层分离点，缩小回流区范围，从而有效提高翼型的升力．当射流方向垂直于壁面，无量纲频率以及吹气速度比都等于1时，翼型平均升力系数提高40％左右．
2024/12/14 17:40:16
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资源包括：源代码，可执行文件。
1.问题描述设计散列表实现电话号码查找系统。
2.基本要求1)设每个记录有下列数据项：用户姓名、地址、电话号码；
2)从文件输入各记录，分别以电话号码和用户名为关键字建立散列表；
（假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式zhoukunxiao）3)采用一定的方法解决冲突；
（哈希函数可以用数字分析法和除留余数法构造，用线性探测再散列法或链地址法处理冲突）4)查找并显示给定电话号码的记录；
（显示比较次数）5)查找并显示给定用户姓名的记录；
（显示比较次数）6)输出相应的哈希表，计算平均查找长度；
7)设计一个菜单，上述操作要求都作为菜单中的主要菜单项。
3.测试数据取所在班级的n(n＞=20)个同学记录。
1.问题描述设计散列表实现电话号码查找系统。
2.基本要求1)设每个记录有下列数据项：用户姓名、地址、电话号码；
2)从文件输入各记录，分别以电话号码和用户名为关键字建立散列表；
（假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式zhoukunxiao）3)采用一定的方法解决冲突；
（哈希函数可以用数字分析法和除留余数法构造，用线性探测再散列法或链地址法处理冲突）4)查找并显示给定电话号码的记录；
（显示比较次数）5)查找并显示给定用户姓名的记录；
（显示比较次数）6)输出相应的哈希表，计算平均查找长度；
7)设计一个菜单，上述操作要求都作为菜单中的主要菜单项。
3.测试数据取所在班级的n(n＞=20)个同学记录。
2024/12/13 22:04:14
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针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。
2024/12/10 4:56:21
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南阳陶岔作为南水北调中线工程的渠首闸所在地，掌握其水质变化情况、预防污染事件的发生至关重要。
基于环保部门的水质检测数据，选取pH、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮作为研究指标，通过主成份加权分析模型和BP神经网络模型，对陶岔的水质进行了有效的评价和较高精度的预测。
结果表明，陶岔水质总体较好，可达II级以上，评价准确率为81.25%；
预测的最大误差为4.75%，平均误差0.7%，预测精度较高。
基于环保部门的水质检测数据，选取pH、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮作为研究指标，通过主成份加权分析模型和BP神经网络模型，对陶岔的水质进行了有效的评价和较高精度的预测。
结果表明，陶岔水质总体较好，可达II级以上，评价准确率为81.25%；
预测的最大误差为4.75%，平均误差0.7%，预测精度较高。
2024/12/5 8:10:12
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图像的几何变换包括图像的缩放、平移和旋转。
1.2、图像的正交变换包括图像的傅里叶变换，离散变换。
1.3、将信源分别哈夫曼编码和香龙范诺编码并分别计算信源的熵、平均码长及编码效率。
1.2、图像的正交变换包括图像的傅里叶变换，离散变换。
1.3、将信源分别哈夫曼编码和香龙范诺编码并分别计算信源的熵、平均码长及编码效率。
2024/12/2 14:51:14
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量化交易(QuantitativeTrading)也称自动化交易、程序化交易、算法交易。
是指借助先进的统计学方法和数学模型，利用计算机技术来进行程序化交易的投资方式。
量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数学模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
是指借助先进的统计学方法和数学模型，利用计算机技术来进行程序化交易的投资方式。
量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数学模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
2024/11/28 20:36:54
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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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