整体包含六个小部分，第一部分为管理员登录部分，管理员需要输入自己的用户名和密码进行登录操作，查询数据库中是否有该管理员信息，若数据库中有该条信息，且用户名与密码匹配则登陆成功，跳转到学生成绩信息增加、删除、修改、查询界面。
第二部分为增添信息的部分，界面中包含学号、姓名、语文成绩、数学成绩、英语成绩、Java成绩的文本字段和两个按钮，用户需要输入信息，点击确定按钮才能提交信息，提交的信息将存储在SQL数据库中，分别存储于两个表中。
第三部分为删除信息部分，界面中包含需输入学号的文本字段，点击确定按钮，则进行删除操作。
第四部分为修改信息部分，对学生的成绩信息进行修改和重新存储，界面中包含学号、

软件工程犹如一座大迷宫，道路曲折，但是却隐藏有无数的珍宝。
每个探险迷宫的人在找到捷径和珠宝后，都会有对于迷宫的独特感悟。
为了更好的指引有心的探险人，编辑部将从迷宫各个不同的入口，请来那些已经发掘过迷宫的先行者们，和他们一道感悟这座迷宫。
     如果您已经找到了迷宫的珠宝或者即将向迷宫探险，都可以和我们联系。
　　版本控制，是软件开发中一项必不可少的管理手段，也是软件配置管理（SoftwareConfigurationManagement，SCM）的一个部分。
而软件配置管理，在软件开发过程中占据着非常重要的地位，并且是CMM2级的一个关键域。
　　2004年3月3日，本刊有机会请到了六位业内软件配

SWAT模型——QQ群共享资料汇编一、例子的操作学习二、模型流程三、数据的准备四、GIS基础知识及操作五、ArcSWAT基础知识六、模型运行与数据结果输出七、模型校准

本资源为公开的红外行为识别数据集，数据集主要包括六类：sitting，running，standing，looking-back，walking和lying-down。
包含两个文件夹，训练和测试文件夹，其中训练数据集为200张每类，测试数据集为80张每类。

代码加文档,一共9个实验实验一进程调度实验二作业调度实验三动态分区分配方式的模拟实验四多级反馈调度队列调度算法实验五最低松弛度调度算法模拟及其应用实验六银行家算法实验七死锁检测算法实验八页面置换算法实验九磁盘调度算法

每个人都熟悉所谓“小世界现象”：当你遇见一个陌生人，交谈不久之后，我们往往会惊奇地发现：“原来我们有共同的朋友！”或者说，仅通过几个熟识的人，我们就早已经相互联系在一起了。
在这本书中，邓肯瓦茨（Duncan Watts）将这种有趣的现象——俗称“六度分离”（six degreesof separation）——作为研究更一般现象的引子即证明了：在某种特定的条件下，小世界现象会出现在任何一种类型的网络之中。

很实用的坐标换带小工具，有需要的朋友可以试一试！3度带转六度带

谁都不愿意只身一人呆在山间小屋或孤零零地下室里埋头工作。
创建产品的过程中，我们每个人都需要与他人合作良。
好的合作是保证你的用户体验解决方案能够提升产品价值并获得成功的关键特征。
合作会更加有效，但是最重要的是，这可以确保你的设计能够同时满足用户和客户的需求。
就像那些已经在用户体验这个领域工作了数十年的人一样，我受到过六种开发方法的训练，完成了150多个敏捷项目，但这些天有一样东西令我很困惑，就是术语瀑布。
在前敏捷时代，我从未在声称过自己正在做瀑布开发的机构里工作过。
如果我当时听到某个团队是“将设计投到墙上”时，现在我也会做出和他们当初一样的做法，一定要嘲弄回来吧。
产品开发——至少对于那些任何人都

2.源码特点:一、网站后台布局：前端使用jsjquryHtml5bootstrap布局二、本系统后台采用ASP.NETMVC框架开发底层使用ADO.NET页面使用bootstrapjsjqueryrazor引擎开发，前台使用标准web布局html+javsscript+css符合w3c标准。
3.功能介绍:网站后台：主要包括登陆、用户管理、图片管理、企业文化管理、新闻中心管理、集团成员管理、企业公民管理、加入企业公司管理、分别对应前台功能首页企业文化、新闻中心、集团成员、企业公民、加入国享购、联系我们，操作增删改查4.菜单功能一、用户管理:主要可以对用户新增改查二、图片管理:主要对首页图片，滚动图片，轮播图最新新闻等管理操作三、企业文化管理：主要对前台企业文化中，集团概况、企业理念、领导团队、员工风采管理操作四、新闻中心管理：主要对公司动态新闻进行管理操作。
五、集团成员管理、主要对集团成员中互联网、投资、旅游、贸易进行管理增删改查。
六、企业公民管理、主要对前台企业公民菜单进行管理操作七、加入企业公司管理、主要对发布公司招聘信息和投递简历进行管理5.注意事项:1.网站使用VisualStudio2013使用.netframework4.5环境开发2.管理员登陆名密码都设置为：51aspx3.数据库在DB_51aspx文件夹下，数据配置在网站Web.config下配置,数据库连接方式sa登录方式

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

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。