企业工资管理系统引言课题研发的背景课题研发的目的与意义第一章可行性研究1.1.技术可行性分析1.2.社会可行性分析1.3.经济可行性分析1.4.操作可行性1.5可行性研究结论第二章需求分析2.1系统次要功能需求分析2.2数据流分析2.3ER图2.4层次方框2.5工资系统项目简介2.6风险分析及处理政策第三章总体设计3.1系统总体设计3.1.1系统开发思想3.2数据库总体设计第四章详细设计4.1工资系统功能4.2功能模块说明4.3功能模块实现8第五章程序编写及调试程序5.1主窗体的设计5.2工资信息管理窗体的设计第六章系统测试166.1系统测试方案6.2系统运行与维护6.3系统的转换方案第七章使用说明书7.1系统功能简介7.2开发工具和运行环境简介第八章系统评价

目录第一章引言 21.1编写目的和意义 21.2背景及发展史 31.2.1课题背景 31.2.2企业信息管理系统的发展史 31.3定义缩写词略语 41.4参考资料 4第二章需求分析 52.1需求概述 52.1.1设计目标 52.1.2用户的特点 52.2需求描述 62.2.1企业信息管理系统的总需求目标 62.2.2数据需求 62.2.3功能性需求概述 62.2.4假定与约束 72.2.5系统模型 7第三章需求规定 123.1对功能的规定 123.2对功能的规定 123.2.1精度 123.2.2时间特性要求 133.2.3灵活性 133.3软件控制流设计 133.4故障处理要求 133.5其他专门要求 143.5.1数据库 14第四章运行环境规定 15

课程设计的次要内容包括：1引言2设计说明3算法说明4次要变量5次要功能函数6调试说明7心得体会8参考文献9程序清单

课程设计的次要内容包括：1引言2设计说明3算法说明4次要变量5次要功能函数6调试说明7心得体会8参考文献9程序清单

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

摘　　要随着通信、计算机网络等技术的飞速发展,语音压缩编码技术得到了快速发展和广泛应用。
尤其是最近20年，语音压缩编码技术在移动通信、卫星通信、多媒体技术以及IP电话通信中得到普遍应用，起着举足轻重的作用。
人们相互交流的信息量也在不断地急剧增加，庞大的语音信号数据给存储和传输带来了巨大的的压力，使得信道资源变得愈加宝贵。
因而，语音压缩和语音编码技术显得越来越重要。
本课题是基于DSP的G.711语音压缩算法设计与实现，通过DSP将采集到的语音信号进行G.711压缩算法的处理。
最后通过外设输出压缩后的语音信号。
最终实现语音信号的采集、压缩与回放。
本论文根据系统的功能需求，完成了该系统的算法研究，软硬件的设计。
设计出了A律编解码的软件流程框图，在以TMS320VC5502为处理器的硬件开发平台上实现了语音信号的A律压缩解压算法，并给出了压缩程序流程图。
目　　录摘　　要 1Abstract 2引言 31绪论 11.1课题的背景 11.2课题的意义 21.3语音压缩编解码概述 42语音压缩的理论依据与算法 52.1语音压缩的理论依据 52.2语音信号产生的数字模型 62.3语音压缩的算法 82.3.1G.711语音编码标准 82.3.2PCM编码 82.3.3A律压扩标准 93系统的硬件设计 123.1电源电路 133.2复位电路 143.3时钟电路 153.4JTAG电路 153.5语音采集电路 173.6SDRAM电路 183.7FLASH扩展电路 194系统的软件设计 224.1总体程序设计 224.2语音编解码程序设计 234.3程序的调试 24结　　论 25参考文献 26附录A硬件电路图 27附录B源程序清单 28致　　谢 43

目录内容摘要：1关键字：1Abstract：1Keywords：11.引言22.零碎分析22.1可行性分析22.2需求分析33.总体设计113.1功能模块图113.2数据库设计123.3类图184.详细设计及实现194.1界面设计194.2数据输入输出设计234.3代码实现245零碎测试315.1注册测试315.2登陆测试315.3私聊测试325.4群聊测试335.5文件传输测试346总结35

OA系统测试用例1 引言1.1 编写目的本文档的目的在于为执行测试提供用例，指导测试的实施，查找分析缺陷，评估测试质量。
1.2 文档范围本文档包括了功能测试用例、功能测试用例、GUI测试用例、压力测试用例。
1.3 读者对象测试工作组成员，项目经理，个别开发人员

该论文近10000字目录1.绪论1.1引言 11.2发展前景 11.3研讨意义 12.需求分析2.1可行性分析 12.1.1技术可行性 22.1.2经济可行性 22.1.3操作可行性 22.2安全性分析 22.3功能分析 22.4用例图 32.5开发需求 52.5.1开发环境 52.5.2开发平台 53.概要设计3.1功能模块设计 63.2数据库设计 73.2.1概念结构设计 7.....5.测试5.1测试目的 305.2测试实例 305.3测试总结 426.结束语 43参考文献 44致谢.

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。