在本系统中，有三类用户：系统管理员，教师和学生。
三种不同的用户所具有的操作权限以及操作内容均不一样。
本选课系统给予教师很大的自主权，系统管理员只负责向系统中添加学生和教师的个人信息以及教学楼教室信息。
系统管理员不参与开设课程、选择课程等，一切均由教师、学生等录网站自行完成。
系统管理员设置一个选课时间段，在到达时间段以前，教师可以开设课程；
到达时间段以后，学生可以登陆网站选择课程。
教师用户登陆网站后可以开设课程，为自己的课程编辑上课时间和地点，当系统中出现时间地点冲突的时候，系统向教师用户报告并推荐一个时间地点。
每门课程可以是必修或则选修，教师为每门课程设置一个学分，并可以在课程结束后给予分数，如果学生及格，学生将获得该课程的学分。
对于学生用户，每个学生除了必须选择必修课程外，至少还要选择两门选修课程，学生可以对自己选课信息锁定，以免不小心被修改。
当时候超过选课时段后，系统自动锁定学生的选课课程。
系统可以根据学生的选课信息，生成一份学生自己的课表。
课程结束后学生可登录网站查询成绩与学分。
根据上面的要求，从操作功能上可以分为两个类：一个是通用操作，主要实现用户的登录注销和修改密码等；
另一种是为不同用户定制不同操作。

本资源包含两种方法实现qqapi第三方登录一种是是用C#是实现的另一种是使用js实现的

学生信息管理系统以记录了学生登录者的基本登录信息及其他信息，学生通过自己的学号密码在浏览器网页进行登录进入系统，实现对自己信息的增删改查，其中包括个人基础信息如性别、出生地、所学专业、联系方式、兴趣爱好等一系列信息，学生在网页浏览器进行操作而修改数据库里的数据值。
具体列举如下：Java部分，com.jxlg.dao包实现与MySQL数据库的连接和相关方法函数的具体实现；
com.jxlg.entity包为学生信息实体类；
com.jxlg.servlet包为网页与后台方法的联系枢纽。
Jsp部分：登录页面，信息展示页面，相关的增删改查页面和页面的设计与美化。

这个项目是我整合很多服务而成的小程序，有货物购买，售卖产品，服务预约，找兼职，主要功能有发布商品，服务预约，微信支付，商品购买，登录注册等，可以自己在设计功能，我的框架很好。
可以当作毕业课设，也可以参考学习，修改成自己想要的小程序

基于labview的登录界面设计,相对简单的，相互学习一下。

这是二次开发留言板的源代码，这代码可以实现用户登录，连接上数据库可以随便的插入代码

自己亲自搭建的一个结构非常清晰的android客户端和PHP服务器端开发框架，只需要建一个简单的数据库表登录信息记录表：user，改成自己的IP地址，就可以完美运行。
经过几个晚上的反复修改和测试，应该是比较完美了~希望给初学者或者需要一个完美框架的同行，应该是个不错的选择~希望大家多多支持~有问题可联系我：QQ596703245

由于国内登录外网下载速度很慢，笔者特意找在国外的同学帮忙下载的，这里包括nacos1.3.1和1.3.2，很多都是要积分的，这种免费的方便大家的还要积分就太坑了，所以笔者免费上传了，但要先关注再下载哦~

老师评为优的C#结课大作业！该系统主要实现系用户的管理，包括：增加用户、删除用户、修改用户信息和查询用户。
系统功能如下：（1）登录，用户需经过登录界面进入系统。
（2）增加用户，超级用户登录进入系统后可以增加用户。
（3）删除用户，超级用户登录进入系统后可以删除其它用户（不能删除当前的登录用户）。
（4）修改用户信息，超级用户登录进入系统后可以修改用户信息。
（5）查询用户，用户登录进系统后，可以按条件查询用户。
普通用户登录进入系统后，只能修改自己的信息，不能增加、修改和删除用户。
可以按条件查询用户。

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

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。