用于web 多列树形控件（TreeListView）支持自定义列，行高任意调整，结合js可尽情扩展。
　　现在发布2.0版本， 　　1. 重写了全部代码。
　　2. 简化了html。
　　3. 支持自定义列。
　　4. 支持 checkbox　　5. 原理之前文章中已经做过说明，这次主要是改变实现方式。
不在是模板绑定。
全部代码添加数据，更加灵活。
详情见 http://www.cnblogs.com/911362/archive/2009/10/30/1593111.html

vc实现的哈夫曼树及其图形化，需要安装Easyx绘图库，不同环境下可能需要略作调整，仅作参考

python，即跑即用，nobugs，有训练好的model

二叉树的C语言实现，实现二叉树基本功能，建树、遍历、左右子树交换等功能。

用matlab语言的决策树算法源码。
用于数据挖掘的

《树莓派不吃灰》永久开源地址为 https://github.com/zhaoolee/pi ，将Linux融入生活，为喜欢折腾树莓派的人，提供打开思路的资源，寓教于乐，让树莓派造福人类。
The permanent open source address of "Use Pi" is https://github.com/zhaoolee/pi. It integrates Linux into life, provides resources for those who like to play with Raspberry Pi to open up their thinking, educates and entertains, and makes Raspberry Pi benefit mankind.如果你没有树莓派硬件, 也不影响你阅读本系列, 本系列使用了Ubuntu作为基础镜像, 你可以选择在老旧电脑安装Ubuntu, 或者在Windows或macOS系统装个虚拟机, 运行Ubuntu, 保持开机即可。
Even if you dont have

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

#$K+千里马酒店前台管理系统 Pegasus HMS 7.0昨夜西风凋碧树，欲上高楼，望尽天涯路；
衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴；
众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处 宝剑锋从磨砺出、梅花香自苦寒来，三年磨一剑，全新设计的新一代千里马酒店管理系统Pegasus HMS 7.0横空出世。
千里马V7的设计以当前最先进的酒店管理理论为基础，继承了千里马的优秀品质，融合了国内外先进软件的功能特性，吸取了几百家酒店客户的使用意见。
在传统的“以财务为核心、前后台一体化”的基础上，吸收了收益管理、客户关系管理、营销分析、决策支持等先进管理思想，百炼成钢。
V7前台系统之先进的理念、严谨的设计、全面的功能、优异的性能、非常的稳定、友好的界面、快捷的操作等等，必将令你眼前一亮、怦然心动，为你带来无尽的乐趣和动力!V7前台系统包括客房预订、客人接待、收银管理、夜间稽核、客房管家、问讯留言、礼宾服务、公关销售、报表系统、基本设置、系统管理、外围接口、常用工具等功能模块。
酒店前台管理是一个流程复杂、实时性强的系统，是酒店的标志性的关键核心业务。
前台管理的水平，决定了整个酒店管理系统的水平。
因此，前台管理系统是千里马酒店管理系统的核心系统。
通常房务管理（Room Division）分为前厅部（Front Office）和客房部（House Keeping）。
前厅部又名客务部、前台部、总服务台、大堂部，是酒店组织客源、销售客房、沟通和协调各部门的对客服务、并为宾客提供前厅服务的综合性部门。
前厅部被喻为酒店的“神经中枢”、联系宾客的“桥梁和纽带”、酒店经营管理的“橱窗和门面”。
前厅部是酒店的营业中心、协调中心、信息中心，在酒店经营中起着销售、沟通、控制、协调服务和辅助决策的作用。
V7前台系统是采用先进的技术开发而成。
系统架构是面向对象的逻辑三层结构，保证了软件具有良好的体系结构和易扩充性；
用户界面采用视图-对象-状态-操作-权限绑定的智能动态工作图表技术，保证了操作的简明直观、流畅易用、各司其职；
所有录入界面、报表格式、工作视图、功能菜单、部分操作流程均支持用户自定义，保证了系统有最大限度的自适应性，满足不同酒店的具体需求。
数据处理充分利用SQL DBMS的索引技术，保证了在业务繁忙时段和数据量较大时仍然具有快速的响应和良好的性能。
客、房、帐、表的穿透查询技术更是独一无二的创新。
系统经过公司内部的严格测试和实际用户的实战检验，具有很好的稳定性。

《全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）2006-2011年提高组初赛C++试题及答案解析》全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）是中国计算机学会主办的一项旨在培养青少年计算机科学素养的比赛。
提高组初赛是NOIP中面向有一定编程基础的参赛者设置的竞赛环节，其试题涵盖算法设计、数据结构、逻辑推理等多个方面，旨在测试选手的编程能力和问题解决能力。
这份资料集合了从2006年至2011年连续六年的提高组初赛C++试题与对应的解答，对于想要深入了解NOIP考试模式、提升编程技能的学生和教师来说，具有极高的参考价值。
在这六年的试题中，我们可以看到C++作为主要编程语言的运用，这不仅是因为C++在信息学竞赛中的广泛使用，还因为它的灵活性和效率。
考生需要掌握基本的C++语法，包括类、对象、模板等面向对象编程概念，以及STL（Standard Template Library）中的容器、算法等。
同时，对于C++中的指针操作和内存管理也需要有深入理解，这些都是解决复杂算法问题的基础。
每一年的试题都包含了多个题目，每个题目通常涉及不同的算法和思维挑战。
例如，动态规划、贪心算法、回溯法、分治法等经典算法在历年试题中都有体现。
考生需要根据问题特点选择合适的解题策略，有时候还需要进行复杂度分析以确保算法的可行性。
此外，数据结构如数组、链表、树、图等也是常考内容，理解和灵活运用这些数据结构是解决问题的关键。
除了具体的编程技术，这些试题还考察了参赛者的逻辑思维和问题建模能力。
比如，将实际问题抽象成数学模型，再用程序来解决，是信息学竞赛中常见的思维方式。
在解答过程中，考生需要清晰地表达思路，写出规范的代码，并进行必要的测试以验证解决方案的正确性。
通过对这些历年试题的学习和分析，不仅可以提升C++编程技能，还可以培养良好的编程习惯和解题策略。
考生可以从中学习如何有效地阅读和理解题目，如何设计和优化算法，以及如何调试和优化代码。
同时，通过对比不同年份的试题，可以发现信息学竞赛的热点和趋势，为后续的训练和比赛提供方向。
这份包含2006年至2011年NOIP提高组初赛C++试题及答案的资料是一份宝贵的资源，它能帮助参赛者了解竞赛的要求和难度，提高编程和算法设计能力，对准备参加NOIP或其他类似竞赛的选手来说，无疑是宝贵的参考资料。

在IT行业中，ZTree是一款广泛应用于Web开发的前端插件，尤其在文件管理、权限控制等领域，它提供了强大的树形展示功能。
标题提到的“ztree的使用”着重于介绍如何在项目中集成和操作ZTree。
由于描述中提到了项目基于SSH（Spring、Struts2、Hibernate）框架，我们可以推测这是一个Java Web项目，ZTree在此类项目中常用于后台数据的前端展示。
ZTree的基础概念需要理解。
ZTree是一个基于jQuery的插件，它可以将静态或动态的数据结构渲染成交互式的树形视图。
它的主要特点包括节点的多级展示、可选的异步加载、丰富的事件机制以及自定义的节点样式和图标。
在SSH框架中使用ZTree，首先你需要在项目中引入ZTree的CSS和JavaScript文件。
这些文件通常可以从ZTree的官方网站下载，包含所需的样式表和脚本。
然后，在HTML页面中引入这些资源，并设置一个div元素作为ZTree的容器。
接下来，你需要准备ZTree的数据源。
在基于SSH的项目中，数据通常通过Ajax请求从后端获取。
数据格式应遵循ZTree的规范，一般为JSON格式，包含节点ID、父节点ID、节点文本等关键信息。
例如：```json[ { "id": "1", "pId": "0", "name": "父节点1" }, { "id": "1_1", "pId": "1", "name": "子节点1_1" }, { "id": "1_2", "pId": "1", "name": "子节点1_2" }]```在JavaScript中，你可以使用$.fn.zTree.init方法初始化ZTree，传入刚才创建的容器div和数据源。
同时，你还需要配置ZTree的参数，如是否启用异步加载、节点展开方式、是否允许拖拽等。
例如：```javascriptvar setting = { async: { enable: true, url: yourAjaxUrl, autoParam: [id], otherParam: {type: typeValue} }, data: { simpleData: { enable: true } }};var zNodes = []; // 前面准备的JSON数据$.fn.zTree.init($("#treeDemo"), setting, zNodes);```ZTree还提供了丰富的事件监听，如onClick、onDblClick等，你可以根据需要绑定相应的处理函数来实现节点点击后的业务逻辑。
例如：```javascriptvar treeObj = $.fn.zTree.getZTreeObj("treeDemo");treeObj.bind("onClick", function(event, treeId, treeNode) { console.log(点击了节点：, treeNode.id);});```此外，ZTree支持动态加载和异步数据获取，这对于大型数据集非常有用。
你可以通过配置async参数来开启异步加载，并指定获取数据的URL。
当用户展开节点时，ZTree会自动发送请求获取子节点数据。
“ztree的使用”涵盖了前端展示、后端数据交互、事件处理等多个方面。
理解ZTree的工作原理和配置选项，能够帮助你在SSH项目中构建出高效、交互性强的树形界面。
通过不断实践和优化，ZTree可以成为项目中不可或缺的一部分，提升用户体验并简化后台数据管理。

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。