基于JAVA和SQLserver2005设计的先生成绩管理系统，适用于各大高校

用于高考填报意愿辅助查询(山西)本软件用于高考填报意愿辅助查询，为考生提供查询全国招生高校信息，并在高考分数公布后提供相应分数段院校推荐，目前数据为山西省考生使用。
本软件仅作为高考意愿填报时信息辅助查询工具，具体的意愿填报请谨慎选择。

本书从实用的角度，引见软件工程的基础知识和软件工程技术方法。
本书的编写力求做到结合实际、注重应用、便于教学，体现内容的新颖性和系统性。
n本书内容包括软件工程概述，可行性研究与软件开发计划，需求分析，概要设计，详细设计，软件实现，软件维护，面向对象方法学与UML，面向对象技术与UML应用，WebApp软件工程，软件重用和再工程，软件工程管理等。
每章都有小结，并配有适量的例题和习题，有些例题贯穿于各章，按软件工程的各个阶段分别就这些例题的实际处理方法、步骤等进行引见，可作为实践环节的样例，有助于读者学习和掌握有关知识。
陆惠恩，从事高校计算机软件专业教学三十余年、指导学生毕业设计二十多年，有丰富的教学、科研经验。
编写《软件工程》教材多年，书中有不少实例有利于读者对内容的理解和掌握，并根据计算机软件工程发展的情况更新了教材的内容，因而所编写的教材深受广大高校师生的欢迎。

运用java开发言语idea开发工具，实现CPU简单功能。
适用于计算机专业高校在校生CPU课程设计参考。

开源官网：http://www.pyminer.com/index.html希望更多地人能参加到国产开源软件中去。
为什么要做这个项目？目的是什么？在当今，Python已然成为数据分析方面的优势语言，无论在国内还是国际，都是炙手可热。
但是新手学习Python往往会遇到诸如“学Python有什么用处”等等问题，较难将Python用在平日的工作和生活中。
同时，Python的环境配置较为困难，若初学者为零基础，那么开始Python的学习往往需要数小时才能搞定第一行代码的成功运行。
因而，PyMiner采用了“低代码、图形化”的思想，在界面上集成了科学计算的常用功能，相当于用图形化的方式来编写Python代码。
比如，点击“矩阵乘法”按钮，选择两个矩阵变量，就可以获得矩阵相乘的结果，无需编写任何代码。
同时，PyMiner也会在控制台显示出被执行的代码，只要将这段代码复制到你的脚本中，就能方便的运行你的程序。
我们还有更高的目标，就是壮大国产化工业软件队伍。
但我们目前只想脚踏实地，踏踏实实的服务于每一位Python使用者。
2020年6月6日开始，哈工大等中国高校被禁用MATLAB。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
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。
图书目录第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功能第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

提及智能车竞赛，所有电子相关专业的大学生或多或少都参加此类比赛，也承载了数万学子青春奋斗的美好，无数次通宵达旦只为在赛场上那千分之一秒的激情。
但对于很多初入比赛的鲜肉来说，无尽的资料手册、新的赛制要求、核心板电路该如何设计？K66主控芯片怎样发挥应有优势？电磁组传感器究竟该如何优化？转向控制怎样才能更精确？诸多问题都使本人感到无从下手。
龙邱科技，大家并不陌生，几乎所有参加过智能车大赛的团队都有用过该公司的相关套件及模块，多年来龙邱科技作为飞思卡尔（恩智浦）智能车大赛御用开发套件主要供应商之一，被飞思卡尔（恩智浦）确立为重要合作伙伴。
09年全国大学生智能车竞赛总决赛中有60%采用该公司最小系统模块，并与多所国内知名高校都有深度合作，创建联合实验室等重点项目，如清华大学、北京理工大学、上海交大等。
今天我们有幸邀请到龙邱智能科技有限公司创始人兼研发部经理chiusir，来听听他有哪些锦囊妙计吧！

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。