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JavaWeb开发实例大全（提高卷）筛选、汇集了JavaWeb开发从基础知识到高级应用各个层面的大量实例及源代码，共有600个左右，每个实例及源代码按实例说明、关键技术、设计过程、详尽注释、秘笈心法的顺序进行了分析解读。
全书分为7篇23章，包括流行组件应用、数据库应用、图表统计、Ajax框架应用、流行框架、网站安全与架构模式、综合应用等。
重点内容有操作XML文件、发送与接收邮件、数据库操作技术、SQL语句应用技术、复杂查询技术、数据库高级应用、JFreeChart绘图基础、基础图表技术、扩展图表技术、基于Cewolf组件的图表编程、Prototype框架、jQuery框架、Dojo框架、Struts2框架应用、Struts2框架标签应用、Hibernate框架基础、Hibernate高级话题、Spring框架基础、Spring的WebMVC框架、网站性能优化与安全策略、设计模式与架构、网站设计与网页配色、JavaWeb典型项目开发案例等。
配书光盘附带了实例的源程序。
《JavaWeb开发实例大全（提高卷）》既适合JavaWeb程序员参考和查阅，也适合JavaWeb初学者，如高校学生、软件开发培训学员及相关求职人员学习、练习、速查使用。
目录第1篇流行组件应用篇第1章操作XML文件第2章发送与接收邮件第2篇数据库应用篇第3章数据库操作技术第4章SQL语句应用技术第5章复杂查询技术第6章数据库高级应用第3篇图表统计篇第7章JFreeChart绘图基础第8章基础图表技术第9章扩展图表技术第10章基于Cewolf组件的图表编程第4篇Ajax框架应用篇第11章Prototype框架第12章jQuery框架第13章Dojo框架第5篇流行框架篇第14章Struts2框架应用第15章Struts2框架标签应用第16章Hibernate框架基础第17章Hibernate高级话题第18章Spring框架基础第19章Spring的WebMVC框架第6篇网站安全与架构模式篇第20章网站性能优化与安全策略第21章设计模式与架构第7篇综合应用篇第22章网站设计与网页配色第23章JavaWeb典型项目开发案例

兰大20秋学期《现代管理学》平时作业-离线答案

C#RSA加密、支持JAVA格式公钥私钥，亲测很有用，真实有效，拒绝骗子，拒绝坑货，20分甩卖。

用Eular法解常微分方程组的数值解，使用了细胞数组，代码简洁，除注释外的有效代码只有二十行左右。
（几年前上传的程序了，当时要20积分，现在为大家降到5个积分）

内含保研过程中要用到的推荐信模板（20封左右）、个人陈述模板，保研心得分享、联系导师注意事项、邮件的撰写。

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

工作流技术起源于二十世纪七十年代中期办公自动化领域的研究，由于当时计算机尚未普及，网络技术水平还很低以及理论基础匮乏，这项新技术并未取得成功。
简单地说，工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。
许多公司采用纸张表单，手工传递的方式，一级一级审批签字，工作效率非常低下，对于统计报表功能则不能实现。
而采用工作流软件，使用者只需在电脑上填写有关表单，会按照定义好的流程自动往下跑，下一级审批者将会收到相关资料，并可以根据需要修改、跟踪、管理、查询、统计、打印等，大大提高了效率。
BPMN是BPM及workflow的建模语言标准之一。
OMG于2011年推出BPMN2.0标准，13年12月推出BP

Mkvtoolnix版本：2.2.0是一套功能强大的mkv(Matroska)格式制作和处理的工具，支持任何视频、音频、字幕等格式封装合并成mkv格式。
Mkvtoolnix中包含了一个图形界面程序mmg.exe，这样使得制作mkv更简单和直观。
还包含MKVextractGUI.exe程序，可以提取MKV文件里面的音视频和字幕文件。
它是一套功能强大的mkv格式制作和分割处理的工具，支持任何视频音频字幕等格式封装合并成mkv格式。
Mkvtoolnix中包含了一个图形界面程序mmg.exe，这样使得制作mkv更简单和直观。
还包含MKVextractGUI.exe程序，可以提取MKV文件里面的音视频和字幕文件。
本文件压缩包直接解压缩无需安装就可以正常使用，请自行建立快捷方式。
软件汉化了99%，包括帮助和提示都汉化了，但是有的地方不允许汉化，否则程序调用的参数会失败，汉化会出错。
MMG2.2.0和MkvextractGUI1.6.4.1都是我汉化的，帮助文件我也汉化完毕（在MMG的帮助菜单里运行也可以运行doc目录里的mkvmerge-gui.html文件）特别感谢网友“文武双残”帮助解决帮助文件显示乱码的问题！本人独立完成汉化，耗时20多天，经过无数测试，但是仍然难免有汉化不妥的地方，请见谅并多提宝贵意见

实现一个能够演示解决货郎担问题的小软件。
要求用3种不同方法解决同一个问题，软件能够产生或者载入不同的路径矩阵，路径矩阵数据保存在硬盘文件中。
城市节点数目从5、10、20、40做不同变化，观察不同节点数目下，算法运行效率和运行结果的变化趋势。
软件应该给出每一个搜索步骤，最后标示出完整的解路径，并指明是否为最优解。

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。