建立运行环境-ExcelVba,可移植到VB环境中(需修改一些代码)'仿制简单的SQL查询语句,用于对二维数组的查询'参照SQL语句:Select*Fromarray[Whereconditions][Distinctfields][ResultWithTitle]''实现功能:'依条件设置查询数组,返回包含查询字段(或全部字段)的数组,可多条件组合。
'条件运算符包括:>==,=,=,<=,,like(正则表达式)'本函数中仅有上述运算符。
原因在于,更多的运算符编制逻辑过于复杂,又不太常用。
'为了尽可能多地容纳各种运算关系,添加了正则表达式匹配运算,'在某个单一条件中,正则几乎可以容纳绝大部分的比对运算关系了。
'2、数字比较:'采用了将数字型字符串类型转换为数字之后再比较的方法,结果更为准确。
'3、其他算法和运算速度:'编制过程中,试验过使用正则+逻辑分支+表达式引用的方法,'可以实现几乎等同于SQL查询语句的复杂功能,而且代码更简捷。
'但运算速度相差过于悬殊(大概几十到上百倍-"一闪而过"和"一袋烟"的差距!),最后不得不放弃。
'所以现在的版本相当于一个简化了的select语句,但对于大多数查询情况而言够用了。
2024/11/21 2:03:52 12KB VBA Excel select SQL
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前言第1章 绪论第2章 算法复杂度与问题的下界2.1 算法的时间复杂度2.2 最好、平均和最坏情况的算法分析2.3 问题的下界2.4 排序的最坏情况下界2.5 堆排序:在最坏情况下最优的排序算法2.6 排序的平均情况下界2.7 通过神谕改进下界2.8 通过问题转换求下界2.9 注释与参考2.10 进一步的阅读资料习题第3章 贪心法3.1 生成最小生成树的Kruka1算法3.2 生成最小生成树的Prim算法3.3 单源最短路径问题3.4 二路归并问题3.5 用贪心法解决最小圈基问题3.6 用贪心法解决2终端一对多问题3.7 用贪心法解决1螺旋多边形最小合作警卫问题3.8 实验结果3.9 注释与参考3.10 进一步的阅读资料习题第4章 分治策略4.1 求2维极大点问题4.2 最近点对问题4.3 凸包问题4.4 用分冶策略构造Voronoi图4.5 voronoi图的应用4.6 快速傅里叶变换4.7 实验结果4.8 注释与参考4.9 进一步的阅读资料习题第5章 树搜索策略5.1 广度优先搜索5.2 深度优先搜索5.3 爬山法5.4 最佳优先搜素策略5.5 分支限界策略5.6 用分支限界策略解决人员分配问题5.7 用分支限界策略解决旅行商优化问题5.8 用分支限界策略解决O,1背包问题5.9 用分支限界方法解决作业调度问题5.10 A*算法5.11 用特殊的A*算法解决通道路线问题5.12 用A*算法解决线性分块编码译码问题5.13 实验结果5.14 注释与参考5.15 进一步的阅读资料习题第6章 剪枝搜索方法6.1 方法概述6.2 选择问题6.3 两变量线性规划6.4 圆心问题6.5 实验结果6.6 注释与参考6.7 进一步的闷读瓷料习题弟7章 动态规划方法7.1 资源配置问题7.2 最长公共f序列问题7.3 2序列比对问题7.4 RNA最大碱基对匹配问题7.5 0,1背包问题7.6 最优二卫树问题7.7 树的带权完垒支配问题7.8 树的带权单步图边的搜索问题7.9 用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题7.10 实验结果7.11 注释与参考7.12 进一步的阅读资料习题第8章 NP完全性理论8.1 关十NP完垒性理论的非形式化讨论8.2 判定问题8.3 可满足性问题8.4 NP问题8.5 库克定理8.6 NP完全问题8.7 证明NP完全性的例子8.8 2可满足性问题8.9 注释与参考8.10 进一步的阅读资料习题第9章 近似算法9.1 顶点覆盖问题的近似算珐9.2 欧几里得旅行商问题的近似算法9.3 特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐9.4 特殊瓶颈加权K供应商问题的近似算法9.5 装箱问题的近似算法9.6 直线m中心问题的最优近似算法9.7 多序列比对问题的近似算珐9.8 对换排序问题的2近似算法9.9 多项式时间近似方案9.10 最小路径代价生成树问题的2近似算法9.11 最小路径代价生成树问题的Pns9.12 NP0完全性9.13 注释与参考9.14 进一步的阅读资料习题第10章 分摊分析10.1 使用势能函数的例子10.2 斜堆的分摊分析10.3 Av1树的分摊分析10.4 自组织顺序检索启发式方法的分摊分析10.5 配对堆及其分摊分析10.6 不相交集合并算法的分摊分析10.7 一些磁盘调度算法的分摊分析10.8 实验结果10.9 注释与参考10.10 进步的阅读资料习题第11章 随机算法11.1 解决最近点对问题的随机算珐11.2 随机最近点对问题的平均性能11.3 素数测试的随机算法11.4 模式匹配的随机算法11.5 交互证明的随机算法11.6 最小生成树的随机线性时间算法11.7 注释与参考11.8 进一步的阅读资料习题第12章 在线算法12.1 用贪心法解决在线欧几里得生成树问题12.2 在线K服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法12.3 基于平衡策略的在线穿越障碍算法12.4 用补偿策略求解在线二分匹配问题12.5 用适中策略解决在线m台机器调度问题12.6 基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法12.7 基于随机策略的在线生成树算法12.8 注释与参考12.
2024/11/10 12:04:19 12.76MB 算法
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基于MATLAB的车牌识别系统,用于提取图片中的车牌号码,与字模库比对
2024/10/27 14:33:13 130KB 车牌识别
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具体介绍了如何在NCBI中进行Blast比对,然后利用下载的序列在mega中构建进化树,有许多图片作为范例
2024/10/20 7:02:17 493KB BLAST mega
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色卡是自然界存在的颜色在某种材质上的体现,用于色彩选择、比对、沟通,是色彩实现在一定范围内统一标准的工具。
2024/10/6 9:33:37 27KB ral
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二次封装虹软人脸识别、人脸跟踪代码,简化到极致,里面有注释,入门只需要半小时。
封装好的动态库,可以直接应用于程序当中!
2024/10/4 0:37:58 39.64MB 人脸识别 人脸跟踪 人脸截取
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IEC6185061850SCD比对SCD解析SCD图形化SCD检查SCD规范性保持更新
2024/10/2 18:23:48 28.54MB IEC61850 SCD比对 SCD解析 SCD检查
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1.构件:是指语义完整,语法正确和有可重用价值的单位软件,是软件重用过程中可以明确辨识的系统;
结构上,它是语义描述通信接口和实现代码的复合体。
2.构件模型:是对构件本质特征的抽象描述。
3.构件组装:是指将库中的构件经适当修改后相互连接,或者将它们与当前开发项目中的软件元素相连接,最终构成新的目标软件。
4.软件体系结构:HayesRoth认为软件体系结构是一个抽象的系统规范,主要包括用其行为来描述的功能构件和构件之间的相互连接、接口和关系。
5.面向服务体系结构(SOA):本质上是服务的集合,服务间彼此通信,这种通信可能是简单地数据传送,也可能是两个或更多的服务协调进行某些活动。
6.可靠性:是软件系统在应用或系统错误面前,在意外或错误使用的情况下维持软件系统特性的基本能力。
7.可修改性:是指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
通常以某些具体的变更为基准,通过考察这些变更的代价衡量可修改性。
可修改性包括:可维护性、可扩展性、结构重组、可移植性。
8.敏感点:是一个或多个构件(和/或构件之间的关系)的特性。
9.权衡点:是影响多个质量属性的特性,是多个质量属性的敏感点。
10.软件产品线:就是在一个公共的软件资源集合基础上建立起来的共享同一个特性集合的系统集合。
11.框架:是封装了特定应用族抽象设计的抽象类的集合,框架又是一个模板,关键的方法和其他细节在框架实例中实现。
2024/9/6 9:24:18 839KB 软件体系结构
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静脉识别,生物识别的一种。
静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图,依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值,另一种方式通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像,将静脉的数字图像存贮在计算机系统中,实现特征值存储。
静脉比对时,实时采取静脉图,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征,采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配,从而对个人进行身份鉴定,确认身份。
2024/9/3 5:18:33 405KB 静脉识别 matlab 图像处理
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自然语言处理自然语言处理-使用机器学习对IMDB电影评论进行情感分析。
情感分析:这是对通过各种算法定义和分类一段文本所指定的观点或表达的过程的总体定义,以便正面或负面地评估作家或帖子对特定主题的态度。
通常,全球范围内的情绪分析概念也涉及中性意见,但我不会考虑到这一点。
情感分析通常被视为对全球推文的研究。
此外,可以通过人们对电影,产品和公司的看法来进行情感分析。
我将对数据集中的批评进行情绪分析,其中包含对IMDB中电影的批评。
我将尝试显示重要事项的答案,例如我们可以使用哪些分类器,可以达到更高的准确性,可以执行哪种类型的向量转换以及字比对我来说更有用。
要求库版本脾气暴躁的1.18.4熊猫1.0.3Nltk3.4.5斯克莱恩0.23.1方法逻辑回归分类器决策树分类器随机森林分类器K邻居(KNN)分类器TF-IDF矢量化数据集可以从单独下载
2024/8/26 9:32:36 390KB JupyterNotebook
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡