运转环境tomcat7.0;编译器：Myeclipse;数据库为Mysql;里边有详细的安装说明视频，同时内附说明文档，直接查看即可！

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

大学城泳池

科研管理包括机构管理，人员管理，项目管理，成果管理，科研考核，各级用户的使用权限也需要灵活设置和修改。
科研机构包括院系所，重点研讨基地，研讨机构。
所有科研项目，科研人员，科研项目都必须归相应的科研机构管理。
科研人员指从事科研工作的老师，科研工作的管理员，记录人员的工号，姓名，年龄，性别，职称，学科方向，联系方式。
科研项目包括项目名称，项目性质，项目级别，项目成员，项目经费。
科研成果包括科研论文，著作，专利。
科研考核包括根据科研项目，科研成果，计算个科研机构中科研人员的排名。

精心整理国内高等院校/大学名录，数据共2741条，包含高校名称，隶属部门，所在省份，办学类型等字段，可下载使用于数据库基础数据构建上层使用，数据格式为json，noSql数据库可以直接导入，sql数据库请自行转换结构。

高校实验室一体化管控平台建设计划

通过计算机完成高等院校的招生录取工作，是一个复杂而又有代表性的数据库应用。
其中涉及到大量考生和院校数据的录入、整理、存储以及由数据库应用程序来实现录取过程的自动化等工作。
因为在校学生对高考录取过程都有一定程度的了解，所以我们选用这一项目来达到综合运用数据库的训练目的。
因为这个系统比较复杂，所以我们通过设计和实现一个简化的“招生录取系统”来模拟招生录取的过程。
系统首先要建立合理的数据结构和关系，并输入必要的基本数据，然后根据院校的招生要求和学生填报的志愿，实现对符合要求的考生的录取。
通过对这一过程的模拟，我们可以比较全面地应用前面所学的知识和技能，并提高使用数据库技术处理实际问题的能力。

压缩包包括数据库文件和一系列文档，文档包括论文+数据库表设计+系统截图，完整可直接运转。

包含全国一切院校名单，以及各个省市的学校以及学院名单，有本科专科都有，很全面。
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关于学生信息系统的开发b/s模式一、选题背景和意义(一)选题背景随着计算机技术的飞速发展和网络时代的到来，我们已经进入了信息化的时代，有人也称之为数字化的时代。
在这个数字化时代里，各个高校在各方面的信息查询工作都遭到了极大的挑战。
随着各个高校的教育规模不断的发展扩大，学生人数急剧的增加，有关学生的各种信息量也成倍增长。
也带来了各个高校教育发展过程中的一个重要的问题，就是学生信息的查询问题。
面对庞大的信息量就需要有一个学生信息查询系统来提高学生信息管理工作的效率，做到信息的规范管理、科学统计和快速查询，以减少查询工作方面的工作量。
学生信息查询系统是一个人机系统，以计算机为基础的，但这并不意味着一切都是自动化的。
人机系统的概念说明有些任务最好由人完成，而另一些任务由机器代替。
因此，需要很好的分析把什么工作交给人做比较合适，什么工作交给机器比较合适，充分发挥人和机器的特长，组成一个和谐、有效的系统。
近年来，越来越多的用户认识到快速查询信息的重要性，纷纷开始选择适合自己的信息查询系统。
学生信息查询系统就是根据这些因素来设计和开发的。

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。