小博士幼儿园管理系统实现了：幼儿管理/教师管理/财务管理/工资管理/其它管理(固定资产/考勤管理)，功能全面(我们的考勤管理、财务管理、工资管理都是其它系统没有的)。
1、对幼儿档案进行管理。
2、对教练/员工进行管理。
3、对幼儿收费进行管理。
4、对零星的收入(例如：卖废书废报等)、支出(例如：水费、电费、电话费、办公用品费等）进行管理。
5、对固定资产进行记录登记。
6、提供强大的团体收费功能。
7、提供简单易用的考勤管理。
8、集成强大、简单、灵活的工资管理功能。
优势是什么：1科学、标准:本系统会计科目，严格按照我国财务制度进行编目，照此说来，任何企业都适用此软件。
2帮学校把每一笔钱管的清楚明白,真正进行成、本、利的一环扣一环的管理。
3为领导进行战略决策提供科学依据。
4提高工作效率。
5使用企业工作更规范、提升企业美誉度。
有道是，细节决定成败，本系统是如何处理好细节：1、可粗可细对学员收费同样如此，报名费、学费、教材费、暂住证费、考试费等等，可以一一记帐，也可以笼统记为学员学费。
2、灵活但不失标准本系统一大亮点：审核功能，在未审核之前，全部单据可以修改，删除，一经审核，则任何人无法修改。
从而整个财务链一环扣一环。
财务帐可以和电脑帐同步。
哪怕差错一元钱,总是可以找出原因的！

经典的凸分析教材，适合数学系研究生和博士生使用

我从网上搜集的,打包下载。
欢迎大家下载这个经济版！考硕士，考博士实用。

武汉大学沈阳博士开发的ROSTWordParser中文分析软件，用于词频统计

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
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

于博士《Cadence+SPB+15.7工程实例入门》超清版.pdf

LLR_BP算法的简化译码算法研究，博士毕业论文，包括各类LDPC译码算法

博士学位论文：智慧城市系统的要素、结构及模型研究

关于机动目标跟踪、信息融合的两篇博士论文，希望有用

如果你能顺利的考入我校研究生，你对今后2年/3年的学习规划是什么？答：我将会专注于在这一领域的学习与研究，在大数据、云计算和信息安全方面建立自己的知识结构体系。
我目前对于大数据、云计算和信息安全的理解不全面不深刻，对于这方面的应用了解的不多，为了弥足自己的不足，在研究生期间，我将会努力阅读国内外的先进论文和了解该领域在我们日常生活中的最新应用。
希望在研究生毕业之后，为自己在这一领域的未来职业生涯打下坚实的基础。
如果能够获得攻读博士的机会，我更愿意更进一步，继续学习。

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。