很好的C语言毕业论文，很适合在写毕业论文的学生，目录第一章概述 11.1项目背景 11.2工作环境 1第二章系统分析 22.1系统需求分析 22.2系统功能分析 22.2.1模块实现算法 22.2.2进入主菜单。
32.2.3建立学生表格 32.2.4从表中删除原有纪录 32.2.5显示单链表中所有记录 32.2.6按照姓名查找纪录 32.2.7计算所有学生的总分和均分 42.2.8插入纪录到表中 42.2.9复制文件 42.2.10将所有学生成绩排序 52.2.11分类合计： 52.2.12退出 5第三章总体设计 63.1软件描述 63.2设计方法 63.3软件结构 63.4文件及函数组成 7第五章使用说明 10第六章工作总结 16参考文献（参考书或论文或文章） 17附录源代码 18

美国加利福尼亚大学伯克莱分校应用概率专家，著名教授S.M.Ross所写的“随机过程”一书恰好满足我国广大应用和理论等各方面读者的需要。
十五年来，该书已经被美国的许多著名大学选为包括统计专业在内的各领域的研究生(和本科生)的教科书，是一本公认的优秀的教材，受到各方面的好评。
这本书不需要测度论及高深的数学知识。
微积分和初等概率论的知识对于学会本书是足够的。
尽管如此，该书在第一章还是介绍了虽然不很深，但是很重要的基础知识，给予那些离开课堂较久或手头缺乏概率论参考书的读者以不少方便。
该书以应用为导引但又绝不回避重要的理论概念和数学推导，以加深对问题的理解。
该书的内容包括泊松过程，更新理论，马尔可夫链，随机游动与鞅和随机序关系等常用的随机过程。
所有过程都具有实际背景。
选材宽窄及深度都很合适，为进一步的应用或理论研究打下了可靠的基础。

《现代整流器技术：有源功率因数校正技术》系统地介绍了功率因数校正电路的原理和应用技术。
书中详细介绍了单相功率因数校正电路原理及控制方法（包括CCM单相Boost型功率因数校正电路、CRM单相Boost型功率因数校正电路、交错并联功率因数校正电路、无桥型功率因数校正电路、低频开关功率因数校正电路）和三相功率因数校正电路原理及控制（重点介绍了电压型和电流型三相功率因数校正电路数学模型、锁相、PWM、控制技术）。
此外，《现代整流器技术：有源功率因数校正技术》还介绍了软开关功率因数校正电路的原理，包括单相、三相有源箝位零电压开关功率因数校正电路。
　　《现代整流器技术：有源功率因数校正技术》可作为电气工程与自动化专业、电子信息工程专业的高年级本科生、电气工程学科的研究生参考书，也可作为从事开关电源、变频器、UPS、工业电源等电力电子装置开发、设计工程技术人员的参考书

本书是针对工程中常用且行之有效的算法而编写的，主要内容包括矩阵运算，矩阵特征值与特征向量的计算，线性代数方程组的求解，非线性方程与方程组的求解，插值与逼近，数值积分，常微分方程组的求解，数据处理，极值问题的求解，复数、多项式与特殊函数的计算，查找与排序。
本书可供广大科研人员、工程技术人员及管理工作者阅读使用，也可作为高等院校师生的参考书。
很好的算法哦，免费下载。

《挑战程序设计竞赛（第2版）》是人民邮电出版社出版发行的图书，作者是秋叶拓哉，岩田阳一，北川宜稔。
本书对程序设计竞赛中的基础算法和经典问题进行了汇总，分为准备篇、初级篇、中级篇与高级篇4章。
挑战程序设计竞赛2：算法和数据结构本书分为准备篇、基础篇和应用篇三大部分，借助在线评测系统AizuOnlineJudge以及大量例题，详细讲解了算法与复杂度、初等和高等排序、搜索、递归和分治法、动态规划法、二叉搜索树、堆、图、计算几何学、数论等算法和数据结构的关键知识点，既可以作为挑战程序设计竞赛的参考书，也可以用来引导初学者系统学习算法和数据结构的基础知识。
本书适合所有程序设计人员、程序设计竞赛爱好者以及高校计算机专业师生阅读

本书的目标是对网络分析方法进行综述，为那些对分析关系数据感兴趣的研究者提供一本参考书，也可作为社会网络初学者了解该领域基本情况的教科书。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

本书取材于摩擦学研究最新进展以及作者和同事们长期从事该领域研究的成果,系统地阐述摩擦学的基本原理与应用,全面反映现代摩擦学的研究状况和发展趋势。
全书共18章,由润滑理论与润滑设计、摩擦磨损机理与控制、应用摩擦学等三部分组成。
除摩擦学传统内容外,还论述了摩擦学与相关学科交叉而形成的研究领域。
本书针对工程实际中各种摩擦学现象,着重阐述在摩擦过程中的变化规律和特征,进而介绍基本理论和分析计算方法以及实验测试技术,并说明它们在工程中的实际应用。
本书可作为机械设计与理论专业的研究生教材和高等院校机械工程各类专业师生的教学参考书,亦可供从事机械设计和研究的工程技术人员参考。

本书所覆盖的话题代表了我所看到的程序员新手最容易陷入挣扎的领域。
它们还代表了初级和中级编程中许多跨领域的话题。
但是，我应该强调，这并不是一本用于解决特定问题的算法或模式的“烹调书”。
尽管后面的章节讨论了怎样使用广为人知的算法或模式，但这本书并不适合作为解决特定问题的参考书，所以读者不应该只把注意力集中在直接与自己当前所面临的问题相关的章节中。
反之，读者应该从头研读全书，暂时只跳过那些由于缺乏预备知识而无法直接学习的内容。

手把手教你学DSP--基于TMS320C55x光盘含电路图+代码陈泰红出版社：北京航空航天大学出版社本书(作者陈泰红、任胜杰、魏宇)以TMS320C55x系列高性能低功耗DSP为主，主要介绍了以数字信号处理器(DSP)为核心的实时数字信号处理器的硬件结构和片内外设，论述了eXpress算法标准软件尤其是CCS的使用，详细说明了DSP与外围接口电路的设计以及最小系统的设计，给出了DSP相关软件编程和开发调试，还介绍了MATLAB在数字信号处理中的应用和DSP／BIOS基础知识。
在介绍功能模块的基础上，列出了相应的实战项目开发实例，并讲述了DSP+FPGA复杂系统的设计。
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本书可以作为本科生和研究生学习DSP的教材，也可以作为DSP开发人员、广大电子制作爱好者的参考书。

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。