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ASP基于Web的工资管理系统论文及毕业设计是对四年所学的一次大检测,一般包括一个开题报告.用以介绍研究方向,描述ASP基于Web的工资管理系统论文研究的具体内容,ASP基于Web的工资管理系统毕业设计的进度安排.同时,开题报告也是后期程序设计与实现的主要依据.(附:程序+论文+开题+外文+答辩全套资料)

常见的数学建模因为是关于生活，学习中的数学建模，就联想到我们每学期会进行的选课，而毕业时要求是要修满一定的学分，所以，每个人都想上最少的课程，而得到要求的毕业学分，这样自己才能有更多的时间来安排一些额外的工作。
因此，这样的问题就涉及到最优化模型，利用最优化方法对问题进行求解就能够得到想要的结果，而其中涉及到的软件有Lindo软件

thoughtworks的笔试题：会议安排。
本人使用Java实现，把会议封装成对象，再调用工具类安排会议。
下载后的代码里面包含本人姓名，记得改正！附件有运行成功截图！代码能够完美运行，如不能运行我被车撞死！！请放心下载

本资源为排课表源程序，采用了图形用户界面，可以在输入先行课关系之后进行课表的安排，以及学期的选择安排。

支持合班、连堂支持单双周或大小周支持教室安排支持多教师，多教室，多班级，多课程实现定点课程和课程绝对锁定、课程相对锁定实现临时调课、长期调课功能，能出调课通知单，能看到不同时期的课表（调课有时期的）支持多排课方案支持查看课程课表、教室课表支持密码控制的修改权限支持教师教务活动功能（需要在教师课表上表达）需要支持会议与教研活动需要支持班级的专用教室概念需要支持班级的教管角色：如班主任、辅导员等，课程安排允许关联到教管角色

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

遗传算法的各种应用示例（含源码）问题1求f(x)=x10*sin(5x)7*cos(4x)的最大值，其中0＜=x＜=9问题2求下列函数的最大值%f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)x∈[0,10]%问题3已知n个城市之间的相互距离，现有一个推销员必须遍访这n个城市，并且每个城市只能访问一次，最后又必须返回出发城市。
如何安排他对这些城市的访问次序，可使其旅行路线的总长度最短？用图论的术语来说，假设有一个图g=(v,e)，其中v是顶点集，e是边集，设d=(dij)是由顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵，旅行商问题就是求出一条通过所有顶点且每个顶点只通过一次的具有最短距离的回路。

教学计划编制问题（图的应用）[问题描述]大学的每个专业都要制定教学计划。
假设任何专业都有固定的学习年限，每学年含两学期，每学期的时间长度和学分上限值均相等。
每个专业开设的课程都是确定的，而且课程在开设时间的安排必须满足先修关系。
每门课程有哪些先修课程是确定的，可以有任意多门，也可以没有。
每门课恰好占一个学期。
试在这样的前提下设计一个教学计划编制程序。
[实现提示]输入参数应包括：学期总数，一学期的学分上限，每门课的课程号（可以是固定占3位的字母数字串）、学分和直接先修课的课程号。
应允许用户指定下列两种编排策略之一：一是使学生在各学期中的学习负担尽量均匀；
二是使课程尽可能地集中在前几个学期中。
若根据给定的条件问题无解，则报告适当的信息；
否则将教学计划输出到用户指定的文件中。
计划的表格格式可以自己设计。
可设学期总数不超过12，课程总数不超过100。
如果输入的先修课程号不在该专业开设的课程序列中，则作为错误处理。

作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题，使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。

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。