sql+asp.net随着计算机技术的迅猛发展，学校教学和管理的信息化发展也有长足的进步，这就要求各个环节都均衡发展，从软硬件双方面把学校建设成一流的信息管理、教育教学的平台。
本文设计开发的考试管理系统也是其中重要的一个方面。
该系统本着减轻教师工作负担、提高工作效率、优化学生考试的流程，增强参加考试学生的身份识别，比传统的考试模式节省人力财力和时间。
系统分为三大模块：用户注册模块、考试模块和系统管理模块。
其中系统管理模块是进行题目的添加、存储和删除，是系统运行的基础；
查询子模块实现了对学生考试信息远程查询。
考试模块是客户端学生或教师通过自己的姓名和学号以及密码登陆系统，进入界面时由系统按照出题教师预先设置好的试卷结构从题库中随机抽取适合的题目，形成试卷。
系统选用的开发软件是ASP,利用SQLServer2000作为后台数据库系统。
本系统的开发采用结构化设计思想。
系统说明书介绍了考试系统的开发初衷和背景，系统的开发工具，结构化开发的具体步骤，其中包括实体-联系模型，数据流图，功能结构图等必要的图形说明。

一款功能强大的学校图书馆管理系统。
集图书馆图书增删改、图书归还管理、工作人员信息增删改管理、读者信息增删改管理等功能。
使用MFC采用ADO动态链接Access数据库实现，功能强大

能够根据单词的构词规则，完成MiniC语言中的单词的解析(词法分析)，如果不符合单词的构词规则，请给出错误信息。
如果源语言符合单词的词法规则，请输出二元式。
（注：利用JavaCC实现）在词法分析的基础上，构造MiniC的LL(1)文法，利用JavaCC实现LL(1)文法，判断源语言是否符合MiniC的语法，如果不符合，请给出语法错误信息。
在语法分析的基础上，根据属性文法制导翻译，进行语义分析，输出四元式。
如果源语言不符合MiniC的语义，请指出错误信息。
在平时实习课的基础上，整个编译系统要能够翻译数组(二维)翻译，if..else,for,while，赋值等语句嵌套的分析与翻译1.整个编译系统利用JavaCC来实现.2.用流的形式读入要分析的MiniC源程序。
3.语法分析，利用.jjt文件，这样语法分析，可以生成树的层次结构。
4.单词序列、树状的层次结构图、四元式的结果，输出到文件中。

图制作器是一个库，用于显示任何类似于图形的数据的交互式编辑器。
以下是该库的使用者之一的屏幕快照，其中有运行DiagramMaker的。
以下是该库的另一个使用方的屏幕快照，即运行图制作工具的。
为什么选择图制作工具？DiagramMaker是一个框架和数据格式不可知的库，可以在外观和行为方面完全自定义。
它还公开了一个声明性接口，以减少将库集成到任何应用程序中所需的代码，并内置许多交互式功能。
在了解有关库功能的更多信息。
探索互动演示看看我们的互动演示的一个或看交互式演示的完整列表。
这些演示的代码可以在找到。
外挂程式查看可与库一起使用的插件以获取其他功能。
展示柜该库的一些使用者。
如何使用？安装查看我们的安装指南。
用法查看我们的使用指南。
建筑阅读更多关于制图器的架构。
文件查看我们的完整文档。
Typedoc生成的文档查看由生成的文档以查找有关我们导出的任何符号的更多信息。
安全有关更多信息，请参见。
执照该项目已获得Apache-2.0许可证的许可。

生物信息学的圣经，作为教程值得一度Suitableforadvancedundergraduatesandpostgraduates,UnderstandingBioinformaticsprovidesadefinitiveguidetothisvibrantandevolvingdiscipline.Thebooktakesaconceptualapproach.Itguidesthereaderfromfirstprinciplesthroughtoanunderstandingofthecomputationaltechniquesandthekeyalgorithms.UnderstandingBioinformaticsisaninvaluablecompanionforstudentsfromtheirfirstencounterwiththesubjectthroughtomoreadvancedstudies.Thebookisdividedintosevenparts,withtheopeningpartintroducingthebasicsofnucleicacids,proteinsanddatabases.Subsequentpartsaredividedinto'Applications'and'Theory'Chapters,allowingreaderstofocustheirattentioneffectively.Ineachsection,theApplicationsChapterprovidesafastandstraightforwardroutetounderstandingthemainconceptsand'gettingstarted'.EachoftheseisthenfollowedbyTheoryChapterswhichgivegreaterdetailandpresenttheunderlyingmathematics.InPart2,SequenceAlignments,theApplicationsChaptershowsthereaderhowtogetstartedonproducingandanalyzingsequencealignments,andusingsequencesfordatabasesearching,whilethenexttwochapterslookcloselyatthemoreadvancedtechniquesandthemathematicalalgorithmsinvolved.Part3coversevolutionaryprocessesandshowshowbioinformaticscanbeusedtohelpbuildphylogenetictrees.Part4looksatthecharacteristicsofwholegenomes.InParts5and6thefocusturnstosecondaryandtertiarystructure–predictingstructuralconformationandanalysingstructure-functionrelationships.Thelastpartsurveysmethodsofanalyzingdatafromasetofgenesorproteinsofanorganismandisroundedoffwithanoverviewofsystemsbiology.ThewritingstyleofUnderstandingBioinformaticsisnotableforitsclarity,whiletheextensive,full-colorartworkhasbeendesignedtopresentthekeyconceptswithsimplicityandconsistency.Eachchapterusesmind-mapsandfl

2011年末国内最大程序员社区CSDN的数据库泄露事件横扫整个中国互联网，引起了亿万网民的关注、怀疑互联网的安全性，似乎一夜之间数据外泄和数据库安全成为流行。
其实不然，数据外泄从05年开始就在国外爆发，典型代表为美国的数千万信用卡数据失窃事件。
这次事件引发了很多互联网企业、电子商务、电子政务等诸多在线业务系统关于数据库防泄露的探讨与分析，安全厂商也纷纷拿出了各自的防数据库信息泄露的解决方案。
深入分析这次事件，不难看出，数据库泄露事件仅仅是信息安全事件的一种表现形式而已。
这次被公布的账户信息不过是黑客产业链输出的已经失去价值的信息残渣；
这背后可能存在修改核心数据库的记录、获取特定社会公众人物的重要信息、涉嫌大宗商业诈骗等违法行为等更为严重的不为人知的恶性安全事件。
亡羊补牢为时不晚，但若我们安全建设的策略仅聚焦在数据泄露这个安全事件的表象上，这将会是危险的。

武汉大学十套数据结构试题及答案，共40页。
供计算机学院、电子信息学院、国际软件学院的同学复习参考。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

Qt编写的数据库分页demo，支持上一页下一页第一页末一页切换，实时显示当前页信息，支持千万级数据量。

惟一可译码的判断使用python实现，使用的是信息论与编码的判断算法，Fi，Fi+1前后缀判断算法实现

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。