我的毕设。
基于MVC模式，控制层由Struts的MappingDispatchAction组件提供控制流程，业务逻辑和事务管理由javaBean实现，数据库访问使用Hibernate技术，表现层采用JSP组件，增强了系统的健壮性和可扩展性。
分为用户信息管理模块、后台维护模块、购物车模块。
提供了用户注册和基本信息的修改。
用户可登陆系统后才可以获得购物车，并能够方便的向购物车中添加、删除、更新商品状态，提交时生成订单。
查询个人历史订单。
后台主要负责管理商品信息及订单管理。

采用Fragment实现了当下流行的底部导航栏功能，代码简单，逻辑清晰，适合android学习者使用

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

快要过去的一个学期里，学了编译原理，课程大作业写简易C编译器。
能实现加减乘除四则运算，取模赋值运算，逻辑表达式运算，复合语句，if，while，for语句~支持输入输出，最终生成汇编语言代码。
移位运算没写。
调试过了，如有好建议请大家赐教。

设计一个运算器，可实现输入的2个一位十进制数的加、减运算。
要求：输入提供十个数字键，先转化为8421码，再运算，输入的数据和输出结果都要以七段显示译码器显示出来（仿真波形）。
输入模块、运算模块、数据转换模块要求用不同的模块分别实现。

【ArcGIS教程：基于ArcGIS的水文爆管分析】在城市供水系统中，当管道发生爆裂时，快速定位并关闭上游阀门是至关重要的，以防止水资源的浪费和进一步的损失。
ArcGIS的几何网络分析功能为此提供了解决方案。
下面我们将详细探讨如何在ArcGIS中创建几何网络，进行爆管分析，并找出合适的应对策略。
**创建几何网络**是整个分析的基础。
这涉及到数据的准备，所有相关数据（如管道、阀门、水表等）需存储在Geodatabase的要素数据集中。
在本例中，数据包括Fittings（弯头）、Laterals（支线）、TreatmentPlant（自来水处理厂）、Valves（阀门）、WaterMains（水管中心线）和WaterMeters（水表）。
创建几何网络时，要为每个元素设置网络角色，如SimpleEdge（简单边线）、ComplexEdge（复杂边线）和SimpleJunction（简单交汇点），并根据实际需求设置网络连通规则，确保符合水流的流动逻辑。
**设置网络连通规则**是确保数据正确分析的关键步骤。
例如，设置边-交汇点规则，使得每个支线只能连接一个水表，而水表又分为Private和Commercial两类；
设置边-边规则，规定水管中心线和支线之间必须通过特定型号的弯头连接。
接下来，进行**爆管分析**。
设置水流流向，通过更改TreatmentPlant的AncillaryRole属性值为Source，指定水源方向。
使用UtilityNetworkAnalyst工具条的SetFlowDirection功能确定流向，通过DisplayArrows查看并确认流向。
**爆管位置分析**可以通过两种方法实现。
方法一是利用AddJunctionFlagTool添加不运作的水表，选择TraceUpstream，解决后直观判断应关闭的阀门。
这种方法适用于简单网络。
方法二是通过Analysis菜单的Option设置结果返回为选择集，再利用SelectByLocation根据选择集选取位于水管中心线上的阀门。
这种方法在复杂网络中更为高效。
ArcGIS的几何网络分析提供了强大的工具，能够帮助水文管理人员在紧急情况下迅速定位并关闭爆管的上游阀门，确保系统的稳定运行。
在实际操作中，应根据网络的复杂度选择合适的方法进行爆管分析，以提高效率和准确性。
通过熟练掌握这些技巧，可以大大提高城市供水系统的管理效能和应急响应能力。

###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

目的：勾勒数据结构课程的轮廓，了解本课程的目的、性质和主要内容。
内容：数据结构和算法概念，算法设计与分析。
要求：理解数据结构基本概念，理解抽象数据类型概念；
熟悉算法设计和分析方法。
重点：数据的逻辑结构和存储结构概念。
难点：抽象数据类型，链式存储结构，算法分析方法。
实验：简单算法设计，回顾Java语言的基本语法和面向对象基本概念。

1、客户对企业的价值体现在哪些方面？答题要点：利润源泉、聚客效应、信息价值、口碑价值、对付竞争的利器2．什么是企业管理客户关系的逻辑？答题要点：首先，没有客户关系时，企业要努力去建立关系；
其次，有了客户关系时，还要努力去维护这得来不易的关系；
再次，当出现客户关系破裂时，要努力去修补、恢复关系。

绘制是根据一个二位数组来存储的数值来进行绘制的，为了方便逻辑计算，我用的是4*4的数组，从1,1,开始计数。

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。