功能：(1)后台管理员对商品、订单等增删改查(2)后台用户管理(3)用户注册，登录，退出，个人信息修改，订单查询(4)购买商品，搜索商品(模糊搜索)(5)用户充值(6)所有查询相关的页面都要实现分页(7)实现购物车功能(8)用户针对商品进行留言征询，管理员可以回答征询(显示在商品界面)(9)查询商品的时候可以筛选排序(按价格、销量排序，筛选价格区间)等等

GitHub上最火的40个Android开源项目源码，筛选了下，次要是把可以加到我们项目中的下了下来，这里有40个项目的描述，以及12个项目的源码，省的各位童鞋重复下载了，当然如果有童鞋需要其他的项目，我这里也给出了链接，可以直接下载。

将电源电压降低到晶体管阈值电压附近可以无效提高数字电路的能效,而近阈值标准单元库是近阈值数字电路设计的基础。
通过分析逻辑门间静态噪声容限的兼容性、逻辑门在宽电压范围下延时变化情况,并通过求解最大包问题等的相关算法,对现有的商用数字CMOS标准单元库进行无效筛选,得到适用于低电压工作的近阈值数字CMOS标准单元库。
通过一个应用于传感网中的双电压域、双核微控制器流片测试,对此标准单元库进行了验证,结果显示其中工作在0.5V下的高能效核的能量效率相较传统工作电压下提高到2.76倍。

中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。

《农村干部管理系统》适用于县(区)、乡镇(街道)级组织部门对下辖村级干部的管理，具备乡镇（街道）管理、干部管理及信息采集、职务调整备案、查询筛选、综合分析、批量操作、导入导出、生成统计表（花名册）等功能。
详细功能说明：http://www.ehuajing.cn/product/13.html系统基于.netframework4.5开发，使用MVC+EF，Sqlserver2008r2数据库。
本系统无偿使用，如需二次开发，请联系我们：QQ：5808831，电话：15863940166http://www.ehuajing.cn

系统概述：研究生招生信息的管理工作大致分为三个阶段，第一阶段是考生报名，第二阶段是初试阶段，第三阶段是复试阶段，，第三阶段是录取情况统计。
在第一阶段，每个考生都要将自己的简历和报考情况填入一张表中。
这些信息将作为每个考生的档案，由招生人员管理，后两个阶段的统计工作要用到这些信息。
第二阶段是进行初试与复试。
初试设定考生的分数线以对使筛选合格的同学进入复试，初试分数线分单科分数线与总分分数线，任何一个科目不过线或者总分不过线均不能参加复试。
初试后对筛选出来的考生进行复试，复试后公布录取分数线，当考生的总分达到录取线后方会被录取。
此阶段还需要做数据的分析工作，主要是将每个考生的各科成绩汇总起来，计算出总分、平均分，同时统计出各科的及格率、不及格率及各分数段的考生人数来，由此来分析本年考生的质量和水平。
第三阶段的工作是进行录取后的统计。
当录取名单确定之后，招生人员要进行统计、分析本年的录取情况，如统计录取生的成绩、年龄、来源等情况，并进行计划招生数和实际招生数的比较等。
由此获得本年研究生的录取情况。
2.2数据要求：考生档案：考号、姓名、性别、年龄、政治面貌、能否应届、学历、来源、报考专业、报考类别。
初试成绩：考生的政治成绩、考生的外语成绩、专业基础科目。
复试成绩：考生的复试专业科目成绩、考生的面试成绩、考生的上机成绩录取名单：考号、录取系别、初试成绩、复试成绩。
专业字典：专业代码、专业名称、计划内招生数、计划外招生数。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

基于单片机的银行排队叫号系统的设计，毕设论文，查重通过审核，列举了三种方案并进行筛选。
论文中有程序运转截图。
对应代码也已经上传，亲测正确，可实现论文中提及的功能。

参考资源开始npm安装去做待办事项浏览器本地保存，双击编辑，删除，办结任务任务形态根据形态筛选现有事项清空所有办结事项

用python爬虫从百度图片下载的人物图片，再用opencv将人脸部分切割出来，再人工筛选后获得吴彦祖头像340张，刘德华320张

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。