（友情提示：请不要下载之前的V2.3版本）自“毕业设计选题系统V2.3”发布以来，得到广大网友（主要是毕业生）的关注和支持，在此表示感谢。
特别感谢希洛同志的反馈信息，在把本系统应用到实际的选题工作当中，出现了不少问题，提出了宝贵的意见。
现根据希洛同志在使用SQL2000数据库引擎出现的问题，特作了Bug修正，并重新整理发布V2.4。
在当初的开发过程当中，一直是以SQL2005来调试的，并未在SQL2000中做过细腻的测试，自己想当然以为支持SQL2000，如果给您带来了不便，敬请原谅。
---------------------------------高校毕业设计网上选题系统简介---------------------------------毕业设计是高校毕业生的必经阶段，毕业设计不及格就不能毕业。
本系统是基于Web（B/S）的网上选题系统。
采用本系统不但能大大减少学校和教师的工作量，还能提高学生的毕业设计热情，因为本系统实现了双向选择功能，即学生可以选自己喜欢的论题，而教师也可以选择做论题的学生。
本系统定义了以下四种角色：管理员、定题组、教师和学生。
系统包括登录模块、公告模块、选题模块、跟进模块、基础数据批量录入模块和报表导出模块，其中选题模块包括论题管理子模块、定题子模块、选题意愿模块、确选子模块、筛定子模块和配选子模块。
本系统使用方便，易于上手，查询手段多样化。
还考虑到了系统安全问题。
本下载包括：.Thesis系统的源代码.用户使用手册.毕业选题系统-免费使用许可协议.测试数据的使用.发布记录注：本系统也提供配套的毕业论文和一些开发文档，在另一个下载链接中（毕业设计选题系统的毕业论文）。
这是我的毕业论文原稿，请不要流传出去，仅供大家参考。
开发平台：Asp.Net2.0+SQLServer开发工具：VisualStudio2005、VisualSourceSafe---------------------------------写在后面---------------------------------虽然Thesis的功能比较完善，但它并不是一个完美的选题系统，它的开发技术并没有使用流行的面向对象设计模式，各模块间的耦合度也很大，很多业务逻辑代码直接写在页面内。
因此如果有兴味的话，请重构它，并把重构之后的代码发布出来，也不枉了Thesis开发者的初忠。
谢绝直接把本系统不作重构升级再发布！注意：配套论文已发布，链接为：http://download.csdn.net/source/2294439

在对网络中的各联络开关按其单独闭合后构成的环路之间的联系进行分类,并辨明了网损目标函数的极小点与系统基本邻域结构的对应关系之后,提出了一种新的大规模三相不平衡配电系统网络重构算法。
该算法隐含并行地在各个邻域结构内进行寻优搜索,其重构结果不依赖于系统的初始拓扑,也不依赖于开关的操作次序。
其寻优能力不劣于模拟退火法,而计算时间却比模拟退火法大大节省。
一般经2次到3次网络寻优遍历,即可获得系统的全局或近似全局最优解

通过详细的方案设计，利用matlab实现信号的多种采样与重构，附带matlab源码和结果图。

为了有效改善解码语音的质量，提出了一种K-L变换语音波形编码算法。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。

为了有效改善解码语音的质量，提出了一种K-L变换语音波形编码算法。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。
该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。
通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自顺应分配采样率。
采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。
对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。
不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。
对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。

functionRestore_ACOclcglobalseedseed=RandStream('mrg32k3a');popsize=100;maxIter=100;rho=0.8;Q=200;[branchData,busPower,busVoltage]=InputData();%errorBranch=6;%毛病支路%branchData(errorBranch,:)=[];%branchData(6:end,4)=branchData(6:end,4)-1;

5G前景瞻望系列：变革关键服务,促进经济复苏，迎接大重构时代-WEFpwc.pdf

相空间重构matlab代码，经由实验可用。

《改善既有代码的设计》清晰地揭示了重构的过程，解释了重构的原理和最佳实践方式，并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。
书中给出了70多个可行的重构，每个重构都引见了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。

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。