这是一份细致描述2017年美赛E题的第四问。
运用您的度量标准，将重新设计的智能增长计划中的各个计划列为最有潜力到最小潜力的计划。
比较和对比两个城市的举措及其排名。

主要功能：打开文件或手工输入获得学生信息；
可以多次添加学生信息；
多种方式查找学生信息；
修改学生信息；
2种模式删除学生信息；
陈列方式有总分排名，平均分排名，单科目排名等；
查看班级信息，本功能将显示班级各科平均分，各个分数档的学生情况，前三名的同学，没有挂科的同学，挂科了的同学等；
总览学生信息；

事件提醒＞信息提醒员工与预约顾客确认到店时间，保证顾客准时，防止爽约＞顾客到店前30分钟，员工会收到提醒信息，方便员工做好准备工作＞顾客结账离店后，第一时间提醒员工将沟通中获取的重要信息记录＞回访工作是维护客情的重要保障，信息提醒员工回访的时间与内容＞顾客预约成功后，员工会收到提醒信息，便于员工安排工作顾客回访＞回访计划分为销售回访计划和服务回访计划，让员工工做更有计划＞管理人员可了解每个员工的回访工作，实现监管＞建立回访监督体制，有效监管员工回访计划与回访结果＞制定回访计划→回访提醒→记录回访情况。
构成完整回访体系、保证无遗漏我的报表＞业绩追踪：让员工清晰自己业绩完成情况，提高业绩目标达成率＞我的提成：员工自助查询销售提成、服务提成，清晰每天的收入＞我的名次：通过各项业绩排名，让员工之间构成良性竞争＞根据各项指标分析出自己的弱项和强项，快速实现自我调整＞我的产能：员工可看到在项目、商品、套盒、办会员卡、续卡充值等所占的业绩比重顾客分析＞顾客数据化分析，有理有据，指标参考，数据全面，分析落地＞软件自动生成全方位分析数据＞员工可利用碎片时间随时做顾客分析，每日工作安排更饱满＞根据顾客分析结果，减少盲目、频繁销售，针对性的制定销售计划＞顾客数据分析可以把顾客数据转化成服务和销售档案完善＞档案查询：解决店里每天大量查找档案过程，减少员工工作量＞档案维护：员工用手机即可完成档案维护，让档案不再成为空白＞档案分析：全方位分析顾客各项指标，为顾客提供更人性化的服务＞解决了顾客档案只储存在员工大脑里的问题，让顾客真正属于店＞顾客档案系统，包括消费档案、护理档案、销售跟进档案、基础档案、私密档案

spark搜狗日志数据饭呢西实战源码（搜索了局和点击排名都是第一）

通过EE214等资料的学习，我们都会觉得gm/id设计方法十分方便直观有效率，但是对于众多使用Cadence作为设计工具的初学者们，Id/w~gm/Id，fT~gm/Id这些设计需要查用的特征曲线怎样得到确实一头雾水。
本人也是刚刚涉及模仿IC的设计，对于Cadence的使用也是相当不咋地，但是该设计方法确实诱人，所以找了一些资料，学习了这些曲线的绘制方法，写出来和大家分享，热烈欢迎批评指正，另外，本文的前半部分主要是对一文献的翻译（参考文献排名第一是也），后半部分为原创。

《营商环境报告》涵盖12个领域的商业法规。
营商环境便利度分数和营商环境便利度排名涵盖了其中的10个领域：开办企业，办理施工许可证，获得电力，登记财产，获得信贷，保护少数投资者，纳税，跨境贸易，执行合同和办理破产。
《营商环境报告》也衡量了有关雇用员工和政府采购的规定，但是这两个目标不包括在营商环境便利度分数计算和排名中。

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

C言语初学者数据结构初学者

a),目的：１，掌握计算机管理信息系统设计的一般方法，主要包括系统分析、系统设计的组织和实施。
２，关系型数据库管理系统的编程技术，并能独立完成一般小系统的程设计、调试运行等工作。
３， 培养把所学知识运用到具体对象，并能求出处理方案的能力。
b),要求：１，E-R图设计；
２，创建数据库、数据表等；
３，完成下面部分功能：a) 对全校的班级进行汇总，以及增加，修改，删除，按条件查询，班级信息b) 对各个班级的学生进行管理，具有档案信息增加，修改，按条件等c) 对本学期所有学费的设置、修改，以及每个学生交费信息的管理、查询d) 设置本学期全校开设的课程和配套的教材，以及指定各个年级的开设的课程信息e) 每学期学生成绩的添加，删除，查询，以及总分和单科成绩排名。

目标跟踪算法的代码完成,精度在vot2018排名第一,鲁棒性很强.

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。