系统要求实现以下功能：（一）增加记录：要求可以连续增加多条记录。
（二）删除一个学生的记录：要求可以先查找，再删除。
删除前，要求用户确认。
（三）成绩修改：若输入错误可进行修改；
要求可以先查找，再修改。
（四）查找：可以根据姓名（或学号）查找某个学生的课程成绩，查找某门课程成绩处于指定分数段内的学生名单等等。
（五）统计分析：对某个班级学生的单科成绩进行统计，求出平均成绩；
求平均成绩要求实现函数的重载，既能求单科的平均成绩，又能求三科总分的平均成绩。
求出一门课程标准差和合格率。
并且画出柱状和饼状统计图。
（六）排序功能：要求按总分进行排序（从高到低），若总分相同，则按数学排序；
若总分和数学相同，则按物理排序；
若总分和各科成绩都相同，则按学号排序。
（七）文件操作：可以打开文件，显示班级的所有学生信息；
可以将增加或修改后的成绩重新写入文件；
可以将排序好的信息写入新的文件。

指针在C程序中应用广泛，指针引用错误多发且危害严重。
目前代表性的检测工具由于使用方便性、检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因，并不能满足实用需求。
本文提出一种新型的错误检测方法，该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎，通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测。
在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator。
以空指针引用错误检测为实例研究，使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例，与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比，Propagator的平均检测时间仅为12秒，误报率平均仅为13%，远低于对比工具，没有发现漏报已知错误。
上述结果表明，Propagator既提高了检测精度又保证了可伸缩性，具有很好的实用前景。

java实现企业员工信息管理系统完整版第一部分案例描述 案例目的 学习面向对象的主要特征和基本概念，包括类、对象、继承、封装、多态、方法的重载和重写、Java的访问修饰符与其它关键字以及集合等。
案例难度 ★★★ 案例覆盖技能点1、流程控制语句2、类、对象3、封装、继承、多态4、方法的重载、重写5、访问修饰符6、static、finally7、集合适用课程和对象 普通员工属性：员工编号、员工姓名、员工职务、请假天数、基本工资普通员工工资：在基本工资的基础上增加10%的工作餐，50%的岗位补助，200元住房补助基本工资+基本工资*0.1+基本工资*0.5+200经理属性：员工编号、员工姓名、员工职务、请假天数、基本工资经理工资：在基本工资的基础上增加20%的工作餐，50%的岗位补助，500元住房补助基本工资+基本工资*0.2+基本工资*0.5+500董事属性：员工编号、员工姓名、员工职务、请假天数、基本工资董事工资：在基本工资的基础上增加8%的工作餐，30%的岗位补助，2000元住房补助，3000元投资补助基本工资+基本工资*0.08+基本工资*0.3+2000+3000工资扣除部分，所有员工都一样无请假，基本工资全发，有请假，扣除每天平均工资*请假天数

大学实习自己做的很辛苦！可能有bug（因电脑而异）下载后稍微改下就可以了附有实习报告！学生学籍成绩管理系统：学生的信息包括：姓名、学号、性别、班级、院系；
学生的成绩信息包括英语、数学、程序设计及体育成绩等各门课的成绩；
定义如下类，并建立一个文本文件Student.dat，用于存储学生、课程与成绩的相关信息。
文件格式自己定义。
学生类CStudent（姓名、学号、性别、班级、院系）；
课程类CLesson(课程名称、课程开设时间)；
成绩类CGrade(学号、课程名称、成绩)要求实现如下功能：在对话框上能够添加、删除、编辑和查询课程信息；
在对话框上能够添加、删除、编辑和查询学生信息；
在对话框上能够增加、删除、编辑和查询学生的选课信息；
在对话框上能够录入和编辑学生某门课的考试成绩；
在对话框上能够按照学生姓名查询学生的选课信息和选课成绩，并统计出其总成绩、平均成绩，计算出该学生的成绩的标准差；
显示全班的学生成绩排名。
统计出各班的平均成绩，并进行排名。

哈夫曼编码(HuffmanCoding)，是一种熵编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。
本实验实现了如下功能：（1）产生[0255]范围内均匀分布、正态分布、拉普拉斯分布的三组离散随机整数。
每组数据个数为1920×1080，并对这三组数据分别进行哈夫曼编码和解码。
计算熵和码字的平均码长。
（2）将彩色图像的像素R、G、B值作为独立符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字平均码长。
（3）将彩色图像的像素R、G、B值作为联合符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字的平均码长。

1、设每个记录有下列数据项：电话号码、用户名、地址；
2、从键盘输入各记录，分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表；
3、采用再哈希法解决冲突；
4、查找并显示给定电话号码的记录；
5、查找并显示给定用户名的记录。
6、在哈希函数确定的前提下，尝试各种不同类型处理冲突的方法（至少两种），考察平均查找长度的变化。

概述了高平均功率激光器电光开关中产生的热光退偏和波前畸变,介绍了采用KTP和DKDP晶体热补偿电光开关的原理和技术。

基于主动形状模型ＡＳＭ和主动表面模型ＡＡＭ提出了一种融合改进的ＡＳＭ和ＡＡＭ的人脸形状特征点定位算法利用ＡＳＭ定位外轮廓的形状特征点ＡＡＭ定位内部形状特征点采用对部分关键特征点使用二维梯度的方法以提高特征点搜索的准确性利用眼鼻和嘴这些关键特征点的定位信息初始化人脸的平均形状以改善初始位置不当造成的搜索失败建立多尺度的ＡＳＭ以提高收敛速度实验结果表明本文方法比传统的ＡＳＭＡＡＭ方法以及已有的改进算法ＩＡＳＭ和ＰＡＡＭ定位更精确

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

SWAT模型中气象数据的计算翻译By：94527257TheProgrampcpSTATUser’sManualStefanLiersch,Berlin,August12,2003stliersch@freenet.de下载地址：http://www.brc.tamus.edu/swat/pcpSTAT.zip引言pcpSTAT.exe程序用来计算SWAT模型气象发生器所需要的每日降水数据的统计参数(userwgn.dbf)。
表1中列出的一些参数能毫不费力地利用MICROSOFTEXCEL等工具计算出来，而PR_W1和PR_W2比较难计算。
表1：SWAT所用的降水统计参数PCPMM(mon)=averageormeantotalmonthlyprecipitationPCPSTD(mon)=standarddeviationfordailyprecipitationinmonthPCPSKW(mon)=skewcoefficientfordailyprecipitationinmonthPR_W1(mon)=probabilityofawetdayfollowingadrydayPR_W2(mon)=probabilityofawetdayfollowingawetdayPCPD(mon)=averagenumberofdaysofprecipitationinmonth输入文件存储着每日降水数据的输入文件必须是只有一列数字的ASCII码文本文件（图1）。
观测期必须是开始于1月1日，结束于12月31日。
换句话说，第一个数据值是1月1日的，最后一个是12月31日的。
虽然对利用的总年数没有限制，但每一次的计算都必须是基于一整年。
若是有缺失的数据，需要用空值（必须是数字）来填充这些缺失的数据值。
程序会询问这些值，并用整个系列的平均值取代空值。
图1:ExampleofaPrecipitationInputFile翻译By：94527257创建输入文件降水数据文件通常是文本文件，一列是日期，一列为降水值。
用EXCEL打开数据文件，若有必要可以缩减日期，以使其从1月1日开始，12月31日结束。
随后，删除日期列，只剩降水数据列，并保存为文本文件(filename.txt)。
若是使用其它软件创建输入文件或是之后使用文本编辑器操作文件，确保最后存在一个空行。
若是没有空行或是超过一个空行，程序将会中断并弹出消息“Endoffileduringread”，且将会产生错误的输出数据运行pcpSTAT.exe程序将程序和输入文件放在同一个目录，双击pcpSTAT.exe或是从DOS窗口中启动程序（图2）。
键入输入、输出文件的名字（包括其扩展名），至于输出文件，可以任意命名。
下一步，需要输入起始年份，用来判断一个年份是否是闰年。
只要键入第一年（4位数字）回车。
此后，需要输入无数据值，若降水数据有缺测，需要输入一个并不存在的数字，例如“999”。
图2:ProgrampcpSTAT.exe在计算结束后，输出文件（图3）会自动保存在程序目录中。
此外，还会生成2个文件：totalpcp.sta和mean_pcp.sta。
totalpcp.sta（图4）包含了每年每个月的总降水，mean_pcp.sta则包含每年每个月的平均每日降水。
翻译By：94527257图3:ExampleofanOutputFile翻译By：94527257图4:ExampleoftheFiletotalpcp.sta

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。