管家婆食品进销存免费版销售管理及财务管理软件，包含管家婆食品进销存免费版订单、采购入库、销售出库，库存查询，统计报表，打印设计、财务、客户员工住处管理、单据打印设计等功能。
管家婆食品进销存功能包括1.基础信息模块：添加商品信息，按商品信息种类进行分类，便于查找商品；
添加客户信息、员工信息、仓库信息、供货商信息、会员信息、操作员授权、库存期初建帐等。
2.采购进货模块：添加采购订单，采购入库单（第一次进货时输入价格后，下次再进这个供货商的货会记忆上次的进价防止价格混乱），采购退货单，根据需要可开欠款入库单，事后再通过采购付款单来还供货商欠款；
3.销售管理模块：添加客户销售订单，批发销售单（销售时第一次销售给某个客户某个商品，这个客户下次再来购买上次的商品，软件会记忆上次售价，而且能直接查看历史销售记录，防止给客户乱报价）支持普通针式打印机可打印两联三联多联纸，可重新设计销售单据打印格式，POS前台销售，支持会员打折，会员积分，会员储值，会员赠送礼品，支持小票打印机，条码扫描枪、客显屏等；
4.库存管理模块：可随时查询当前所有库存，分仓库库存，可进行库存盘点，库存调拨，商品报损报溢，库存上下限报警等；
5.统计查询模块：直观的报表统计查询采购与销售明细信息及汇总信息，查询员工销售业绩给员工计算提成；
随时查询当月当年或者任何时间段的经营数据，让管理更轻松。
每个单据每张报表都能根据客户的需要重新设计打印格式；
6.财务管理模块：简洁实用的财务管理功能，管理现金与银行帐户，供货商付款与客户收款，公司的收入与支出，公司经营情况，应收应付表等；
7、系统设置模块：添加本公司相关资料，打印单据时公司名称会显示在单据上方；
提供两种核算方法，加权平均法和指定批次法，如果你的商品需要批号与有效期管理请选择指定批次法，系统初始化可以随时清理软件所有的数据然后重新建立新数据，可以根据需要设置自动备份，也可手工备份，避免电脑出现问题造成的数据丢失问题。
管家婆食品进销存免费版软件以直观，实用，易用，够用，成系列及功能可扩展等为产品开发宗旨，管家婆食品进销存免费版管理软件均体现了功能强大，易用，实用，操作简便，界面直观，结合人性化设计的特点，满足大量中小企业的管理需求。
管家婆食品进销存截图

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

Vista与Win7下有“用户帐户控制(UAC)”安全机制，默认情况下是开启的，限制了程序很大部份的操作权限，从而导至程序运行出错。
此程序可以在应用程序的图标上加一个盾牌，在运行时系统会提醒用户是否充许程序对计算机进行修改，选择“是”可以避免上面的情况。

利用VS2010编写的大米计数程序，用Opencv库中的函数进行图像处理，可避免小颗粒干扰

在C#及C++中手工创建8位位图（Bitmap），设置/读取任意位置（行，列）像素点的颜色。
程序简单，方便初学者理解图像操作，避免了大量的图像专业术语给初学者带来理解上的困难。

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在三维地形的建模方法中，描述了三种创建三维地形的方法:即等高线表示法、格网表示法和不规则三角网表示法，本文采用不规则三角网来建模。
在软件Creator中对地形的四种转换算法(Pofymesh转换算法、Delaunay转换算法、TCT转换算法、CAT转换算法)进行了分析，本文重点研究了Polymesh算法和Delaunay算法。
并通过实验研究了Pofymesh算法，该算法在不同的参数设置下生成不同的地形模型，并对生成的地形模型的面数、三角形数、顶点数进行统计和对比，得出比较合理的参数。
Delaunay算法产生的三维数据库完全是由三角形组成的，并且其三角形的数量是可以控制的，所以本文对Delaunay三角形生成算法的特点进行研究。
通过实验研究了采用某种转换算法时，当设置不同层数的LOD时，也会对生成地形模型的面数、三角形数、顶点数有影响。
在现有的硬件条件的情况下，并在不影响逼真度的前提下，总结了四种地形转换算法适用于哪些场合。
在对地形转换算法进行研究之后，用Delaunay算法生成网格，并对网格进行了纹理映射。
最后在Creator软件中用Delaunay算法对地形进行修正。
本文从几种常用的地形简化算法出发，具体研究了从TE写到TE叮的地形简化算法。
在ROAM算法中，利用合并/分裂操作来避免裂缝的问题，考虑到该算法有一定的误差尺度，本文采用屏幕空间误差来度量误差，并通过推理得出三角形屏幕空间误差的上限，据此确定出三角形分裂与合并的优先级，实施合理的剖分，这样有利于地形实时多分辨LOD表示，实现交互漫游。

窄带宽显着限制了电磁披风的发展。
在这里，我们在数值上和实验上都展示了一条通往宽带低损耗电磁披风的新途径。
这款斗篷是全金属的，没有共振，避免了窄带宽和高损耗的问题。
为了验证建议的披风，制作并测试了在X波段工作的样品。
仿真和实验结果都令人信服地证实了这种披风的宽带特性。

在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为StopWords（停用词）。
这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。
但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具。
甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语搜索的。

U3D官方源代码,UGUI源代码,可以供大家学习参考,避免开发的时候采坑

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。