1.本课题的目的及意义本次课题开发的目的是建立一个网络系统把一些资源整合在一起而形成一个网络资源，从而给用户提供资源。
网络硬盘，是一种可以用户基于互联网登录网站的进行信息数据上传、下载、共享等操作的信息数据存储空间。
也称为：网络磁盘、网络空间、网络U盘、网络优盘等等。
目前网络硬盘有很多种，主要分成免费和收费的。
免费的网络硬盘的可用空间较少，一般对文件大小、下载速度、存放时间等限制；
收费的网盘能提供大容量空间，文件大小、下载速度、存放时间及格式都不限制。
把大量的资源集合在一起，对不同的用户提供不同的资源及材料，给需求者带来很大的方便。
2.本课题在国内外的研究动态随着现代信息技术的迅速发展，自动化和信息化的管理方式已经扩展到了各行各业。
网络硬盘是存储信息的一种存储资源，有着三个阶段的发展。
第一阶段，上世纪90年代之前，网络硬盘的主要功能是存储功能，及用户只能上传下载信息数据简单操作。
提供网络硬盘产品的服务商较少，以电信营业商为主，赢利模式以有偿服务（收费）为主。
第二阶段，上世纪90年代至21世纪初，随着信息技术不断发展，网络硬盘功能逐步加强，很多互联网纷纷推出网络硬盘产品作为营销亮点，吸引留着用户，功能丰富，与其他互联网产品兼容方便，这个阶段网络硬盘产品的提供者主要以邮箱服务提供商为主。
赢利模式以免费和收费共存。
第三阶段，21世纪初至2009年，互联网的迅猛发展，为网络硬盘发展提供了广阔的市场前景，这时出现了专业提供网络硬盘服务的营运商，但在收费还没有被培养起来的市场竞争环境中，营运商一直难于摆脱亏损的窘境。
直到云计算（存储）技术的应用，才给网络硬盘营运商带来了一丝曙光，最具代表性的就是数据银行的出现，数据银行是一个构建在高速分布式存储网络上的数据中心，它将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，形成一个安全的数据存储和访问的系统，适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。
数据银行最大优势在于将存储产品转换为存储服务，甚至，在未来数据银行可能像传统银行储蓄有利息一样衍生出更多信息数据增值服务，比如：用户通过存储数据并共享，从中受益。
3.本课题的研究内容本课题将深入了解网络硬盘及网络硬盘的作用，上传或者下载资源，从而使更多的用户从中获取更加丰富的资源。
利用网络的普遍，提高网络资源的利用率及为普遍的用户带来方便。
本课题研究的内容包括有：（1）上传和下载资源：上传的资源及下载限制的速度及一些内容。
（2）设置资源的共享方式：免费制.者收费制或者设置VIP会员。
（3）开发出一个安全简单而又实在的网络硬盘系统。
4.本课题的实行方案本课题利用ASP.NET技术开发一个网络硬盘系统。
实行方案如下：（1）构建基本系统结构及对系统进行需求分析（2）收集资料，认识系统开发工具并利用开发ASP.NET建立网页。
（3）规划系统模块，设计系统模块功能，包括文件的上传，资料的下载，设计各种用户管理等。
（4）测试系统各个模块，优化系统模块并美化外观。
（5）系统开发完成。
（6）撰写论文。
5.已查阅参考文献：

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用C#.NET+SqlServer2005开发的，基于B/S三层架构的工厂模式。
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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Jsp的校园租赁系统本科毕业设计及论文，主要是为了纪念

汽车租赁系统是专门针对汽车租赁企业所开发的一种实现以经营管理为基础、以决策分析为核心的企业信息管理系统，它涵盖了汽车租赁业务的所有环节，将原始的人工统计方法转换为先进的电脑管理模式。
本章就将介绍一个简单的汽车租赁系统的建模方法。
4.1需求分析汽车租赁系统的需求分析简述如下：（1）客户可以通过电话、网上和前台预订租借车辆。
（2）客户填写预订单后，职员查看客户租赁记录，如果记录无问题，同意客户的预订。
如果记录情况不佳，拒绝预订的请求。
如果没有客户记录查到，建立新的客户记录后，办理租借手续，并通知客户。
（3）客户取车时出示通知，职员查看无误后，要求客户支付押金，填写工作记录并更新车辆状态，将车借于客户。
（4）客户换还车时，结清租借车辆的金额，职员更新车辆状态，填写客户记录，更新工作记录。
4.2系统建模4.2.1创建系统用例模型4.2.2创建系统静态模型4.2.3创建系统动态模型4.2.3.1创建序列图和协作图14.2.3.2创建活动图4.2.3.3创建状态图4.2.4创建系统部署模型

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主要内容有：1需求分析ATM自动取款机系统的需求分析简述如下：（1）客户将银行卡插入读卡器，读卡器识别卡的真伪，并在显示器上提示输入密码。
（2）客户通过键盘输入密码，取款机验证密码是否有效。
如果密码错误提示错误信息，如果正确，提示客户进行选择操作的业务。
（3）客户根据自己的需要可进行存款、取款、查询账户、转账、修改密码的操作。
（4）在客户选择后显示器进行交互提示和操作确认等信息。
（5）操作完毕后，客户可自由选择打印或不打印凭条。
（6）银行职员可进行对ATM自动取款机的硬件维护和添加现金的操作。
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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。