图书管理系统的源代码，用户信息，图书信息，数据信息，借书记录，readme.txt

一门专业课要求用python实现k-匿名，在github上找的源码发现都不太符合问题，于是就自己改进了一下，算是个小demo吧，在python2下可以成功跑通，直接运行final.py，数据信息存在.csv

功能说明：1.用户注册及登录：普通用户可以浏览花店中的所有商品，但是如果想要进行交易，就必须首先注册成为会员。
注册用户登录之后，还可以修改自己的注册信息。
2.商品查询功能：用户在浏览商品时可以根据鲜花的类型、价格、厂商及其他关键词进行查询。
这样就能尽快找到适合自己的鲜花商品。
3.购物车功能：本功能用于实现登录用户的网上购物过程。
用户在网上花店中购买的所有商品在生成订单之前都被存储在“购物车”当中，此时用户可以对选购的商品进行任意的删改；
当生成订单之后，只能查看订单的详细信息，不能再对订单中的物品进行任何删改。
4.管理员管理功能：管理员登录后台之后，可以进行商品管理、订单管理、用户管理及厂商管理，从而维护系统的核心数据信息。
本项目将依照以上构思实现一个完整的网上花店购物系统。
项目规划：本项目拟采用JSP+JavaBean来实现总体设计，系统的目标是为注册用户提供一个方便可靠的网上订购鲜花服务。
本项目拟采用eclipse来进行开发，数据库通过Mysql来实现。

提出一种基于红外图像分层处理及动态压缩的DDE算法。
该算法先将原始14bits红外图像数据信息中的大动态低频背景和小动态高频细节进行分离提取，并分别对提取的细节层和背景层进行相应的灰度增强和灰度抑制处理，再调整和压缩各图层的动态范围并最终合成8bits图像。
实验结果表明，该算法能较好地保留并突出原始红外图像中的边缘和细节信息，达到了预期设计的目标

文档名称：概要设计说明书项目名称：人力资源管理系统项目负责人：许天锐、薛芳、袁小鸾编写：许天锐 2010年01月12日校对：薛芳 2010年01月12日审核：袁小鸾 2010年01月12日开发单位：07软件Y——许天锐、薛芳、袁小鸾1. 引言1.1 编写目的　　根据《需求规格说明书》，在仔细考虑讨论之后，我们又进一步对《人力资源管理系统》软件的功能划分、数据结构、软件总体结构有了进一步的认识。
我们把讨论的结果记录下来，作为概要设计说明书，并作为进一步详细设计软件的基础。
1.2 项目背景　现在网络的发展已呈现商业化、全民化、全球化的趋势。
目前，几乎世界上所有的公司都在利用网络传递商业信息，进行商业活动，从宣传企业、发布广告、招聘雇员、传递商业文件乃至拓展市场、网上销售等，无所不能。
如今网络已成为企业进行竞争的战略手段。
企业经营的多元化拓展，企业规模的进一步扩大，对于企业的管理、业务扩展、企业品牌形象等提供了更高的要求。
在以信息技术为支撑的新经济条件下，越来越多的企业利用起网络这个有效的工具。
全球范围内的企业内部组织正在发生巨变，未来企业成功的关键的依靠企业人力资源，人才之争已经成为市场竞争中的核心内容之一，以人为本成为企业立足和发展的根本。
有效力管理企业的人力资源，为企业提供强有力的储备力量，使之成为企业发展的主动力。
通过人力资源的有效管理，掌握最新的、准确的企业人力资源信息，并对其进行复杂的统计与分析，从而充分发挥每个员工的潜能，为企业创造更大的价值。
1.3 定义　　文档中采用的专门术语的定义及缩略词简要如下：PMS：PeopleManagementSystem，人力资源管理系统。
1.4 参考资料[1] 郑人杰，殷人昆，陶永雷。
《实用软件工程》（第二版）。
北京：清华大学出版社，1997。
[2] 金勇华，曲俊生。
《JAVA网络高级编程》。
北京：人民邮电出版社，2001。
[3] 唐学忠，费贤举。
《VisualBasic》。
中国电力出版社，2008。
2. 任务概述2.1 目标　　《人力资源管理系统》针对的用户是单个中小型企业，人员的种类和数量较少，人员的数量和来源受到一定的限制。
相应的需求有：　　1．能够存储一定数量的人员信息,并方便有效的进行相应的人员数据操作和管理，这主要包括：　　　1)人员信息的录入、删除及修改。
　　　2)人员信息的多关键字检索查询。
　　　3)人员工资统计。
　　２．能够对一定数量的人员进行相应的信息存储与管理，这其中包括：　　　1)人员信息的登记、删除及修改。
　2)人员资料的统计与查询。
　　３．能够对需要的统计结果提供列表显示输出。
４．能够提供一定的安全机制，提供数据信息授权访问，防止随意删改，同时提供信息备份的服务。
2.2 运行环境　　Intel486以上系列、AMDK6以上系列等PC台式机和便携式电脑；
　　运行时占用内存：≤1MB；
　　所需硬盘空间：≤5MB；
　　软件平台：中文Windows95/98/NT4.0或更高版本并装有JAVA虚拟机的操作系统；
2.3 条件与限制一个更为完善的人力资源管理系统，应提供更为便捷与强大的信息查询功能，如相应的网络操作及服务，由于开发时间和计算机数量有限，该系统并未提供这一功能。
对信息的保护手段仅限于设置用户级别，以及提供数据文件的备份，比较简单，不能防止恶意的破坏，安全性能有待进一步完善。
3. 总体设计3．1模块外部设计本系统主要用于对企业中的“人”进行管理。
具体地讲，人力资源管理系统就是通过人力资源规划、员工考核、薪酬管理、员工激励、人才培训和开发等一系列手段来提高劳动生产率，最终达到发展目标的一种管理行为。
具体实现目标如下： 实现对员工信息进行全面管理的功能。
 设置人力资源基础信息管理功能。
 设置员工考勤管理功能模块。
 员工薪酬信息管理。
 实现企业员工培训信息全程跟踪的功能。
 实现企业的招聘信息、应聘信息的管理功能。
 企业人才库管理功能。
 系统用户信息的管理。
 系统最大限度地实现了易安装性、易维护性和易操作性。
 系统运行稳定、安全可靠。
3．2功能分配人力资源管理系统是针对中小企业对现有员工和新聘员工的一个WEB管理平台。
主页功能模块主要包括以下功能模块：人员管理：主要包括浏览人员信息、添加人员信息、人员信息的添加、人员信息的修改。
招聘管理：主要包括应聘人员信息的详细

信息学奥林匹克竞赛NOIP2012提高组复赛评测数据，信息学奥林匹克竞赛NOIP2012提高组复赛评测数据，信息学奥林匹克竞赛NOIP2012提高组复赛评测数据

本软件旨在为学校的图书馆管理人员提供一个可以方便管理库存图书的系统可以对库存图书进行录入借还查询修改功能减少操作时间提高工作效率该软件适用于一般规模的图书馆管理操作相应的需求有：　　1．能够存储一定数量的图书信息并方便有效的进行相应的书籍数据操作和管理这主要包括：　　　1图书信息的多方式检索查询；
　　　2图书的借阅返还；
　　　3图书的新书入库；
4）图书的信息更新　　2．能够对一定数量的读者进行相应的信息存储与管理这其中包括：　　　1）读者信息的查询2）读者借书信息的记录与更新3．能够提供一定的安全机制提供数据信息授权访问防止随意删改同时提供信息备份的服务"＞本软件旨在为学校的图书馆管理人员提供一个可以方便管理库存图书的系统可以对库存图书进行录入借还查询修改功能减少操作时间提高工作效率该软件适用于一般规模的图书馆管理操作相应的需求有：　[更多]

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

北京市房租出租数据，含有大量上万级别的租房数据信息。

数据格式为json格式，编码为utf-8（使用请注意），含有info.json,relation.json两个文件，前者为用户个人信息文件，后者为用户关系文件

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。