目录1.项目概述………………………………………………………………………31.1开发背景………………………………………………………………………31.2开发目的……………………………………………………………………31.3开发运行境……………………………………………………………………31.4系统功能………………………………………………………………………32.需求分析…………………………………………………………………………32.1系统需求………………………………………………………………………32.2功能需求………………………………………………………………………32.3业务流图………………………………………………………………………33.总体设计…………………………………………………………………………43.1基本设计概念和处理流程……………………………………………………43.2系统层次模图…………………………………………………………………43.3系统层次模块图………………………………………………………………43.4模块设计………………………………………………………………………54.数据库计…………………………………………………………………………54.1数据库的逻辑设计……………………………………………………………54.2数据库的配置……………………………………………………………………65.详细设计………………………………………………………………………85.1学生登录模块的设计与实现…………………………………………………85.2学生注册模块的设计与实现…………………………………………………95.3学生查询模块的设计与实现…………………………………………………95.4学生选课模块的设计与实现…………………………………………………106测试及提交……………………………………………………………………107项目小组成员及详细分工……………………………………………………108附：模块源代码………………………………………………………………111.项目概述1.1开发背景Internet的飞速发展深刻地影响了人们的日常生活和商业运作方式。
人们打开网页浏览当天的新闻，发电子邮件给远方的朋友，使用搜索引擎查找资料，进入网上商城购买商品——这一切都是在使用Internet。
社会的方方面面渗透着互连网的应用，使得一向烦琐的手工程序变得方便，快捷，而学校网上选课系统正是基于这一思想而发展起来的。
1.2开发目的传统的手工选课不仅复杂，也牵涉了很多的人力，对管理也造成了诸多不变，而借助网上选课系统，学生在规定选课时间段内，可以不受地点和时间的限制完成选修课的申请，而学校也可以方便地对系统进行管理和控制，提高工作效率。
1.3开发运行环境:开发工具:java语言开发环境:JDK1.4系统功能：(1)登录、注册功能.(2)选课功能(3)查询功能

为艾米电子的EPM240T100C5-CPLD用户开发手册，有原理图，PCB图，开发步骤，Quartus使用

浅墨出品，零资源分下载，分享精神至上~运行可以看到两幅图中的SURF特征点检测效果，为稍后将放出的特征点匹配做准备~程序的核心部分为OpenCV中的SurfFeatureDetector类和SurfDescriptorExtractor类。
博文《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射&SURF特征点检测合辑》的配套详细注释源代码之一。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/309745131.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.编写环境：VisualStudio20104.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本：2.4.95.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by@浅墨_毛星云

设计步骤：1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；
关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；
（2）单频噪声（正弦干扰）；
（3）多频噪声（多正弦干扰）；
（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；
或者根据如下给定的滤波器性能指标：(1)低通滤波器的性能指标：=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB；
(2)高通滤波器的性能指标：=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

heatmap.js是一个基于HTML5画布的JavaScript库。
它是轻量级的、最先进的可视化热力图插件。
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2013全国大学生数学建模大赛B题第2问（附件2）碎纸还原程序有附件原图，效果图，matlab程序实现的代码

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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。