java管理系统源码，网上收集的，有：高校毕业就业分析系统、进销存管理系统、图书管理系统、学生信息管理系统和图书管理系统

说明地址；
http://www.pudn.com/Download/item/id/3670502.html；
某高校现有两个地理位置分离的分校区，每个校区入网信息点有2000多个，现准备通过科教网接入因特网，但从科教网只申请到4个C类网络（202.96.1.0——202.96.4.0），为了安全，要求每个分校区的学生公寓子网和教师子网不在同一广播域。
同时，学校有若干台应用服务器，同时对内和对外提供Web等网络服务。
(Therearetwoseparatecampusesinacertainuniversity.Therearemorethan2000intranetinformationpointsineachcampus.NowwearereadytoaccesstheInternetthroughthescienceandeducationnetwork,butonly4Cnetworks(202.96.1.0-202.96.4.0)areappliedfromthescienceandeducationnetwork.Inordertobesafe,thestudents'apartmentnetworkandtheteachersubnetineachsubcampusarenotthesame.Broadcastdomain.Atthesametime,thereareseveralapplicationserversintheschool,andWebandotherInternetservicesareprovidedinternallyandexternally.)

高校助学贷款管理系统是学生助学贷款申请、查询、审核、贷款、还款以及申请贷款统计等一系列操作的自动化助学贷款申请系统的功能。
学生申请、申请查询、贷款金额、还款金额、欠款金额，助学贷款政策的发布，用户留言及数据库的管理维护功能。
本系统是建立一个针对学生助学贷款的小型校园网络管理平台，是根据高校学生助学贷款的流程进行开发的。
基本B/S模式的高校学生助学贷款管理系统实现了网络化管理。
这样可以将助学贷款的政策信息及时地发布到网上，供广大学生浏览，真正实现了助学贷款申请方式的灵活性与方便性。
高校学生助学贷款管理系统是利用ASP.NET为开发平台，以SQLSERVER2000作为后台数据库开发的方便、快捷、操作灵活的申请系统。
关键词：ASP.NET；
助学贷款；
B/S结构；
数据库

台湾高焕堂编著，真是中国式《HeadFirstUML》。
　尽管是快速读完本书，也觉得作者用浅显易懂的文字来描述比得上我大二上了一整个学期的UML课程。
虽然是专门讲UML中的USECASE，但的确是分析系统功能要求、系统外部视图的更好手段。
比那复杂笼统的UML课程要实用得多。
　　　　尤其是作者特地讲述了“活动的分解”，流程图、数据流图与USECASE的差异，没看书之前的确是把这些概念混淆起来理解了。
　　　　~USECASE就类似于黑箱，是对一个系统内部实现机制、原理的封装，时刻保持以用户(User)的观点来看待一个系统，这是获取用户需求的重要手段。
书中提到：USECASE是表达黑箱观点的高校途径。
　　　　USECASE与WebService的相似性。
　　　　还有更有价值的是，书中有一半的纸张用于详尽的实例，包括：需求描述、USECASE图、类图、时序图、完整代码，非常有价值。
或许，我要学会像书中那样子以“需求描述、USECASE图、类图、时序图”的流程来分析问题。

EES注册机，能个性化生成个人的ees.dft，生成的ees.dft需放到EES的安装目录下。
适合于32位版，不适合EESAV（高校教育版）以及64位版

高校《地理信息系统导论》最新版本教材，值得拥有

ROSTCM6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。
该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析,遍布海内外100多所大学,包括剑桥大学、日本北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学众多高校。
写论文的一把利器。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

基于遗传算法的高校排课系统设计与分析基于遗传算法的高校排课系统设计与分析

各个高校ICPC-ACM集训队模版完整资料（浙大、吉大、交大、中大）涵盖所有常用算法模版，直接使用哈希、匈牙利、K_M、KMP、Dijstra```

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。