文档管理系统源码，已实现次要功能及次要流程。
文件存储采取fastDFS，具体配置请见App.config配置文件，文档可在线编辑，留痕。
自定义设置指定用户对文件的操作权限,共享文件可以设置每个部门只允许查看本部门的文件.根据文档流转的范围，对文档进行多部门的分级管理，确保文档在指定范围内使用.对共享文件进行加密，管理员设置用户的访问权限，设置可查看不可编辑、可编辑不可带走等

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

网上商城在线购物网站管理系统源码正式版前台功能栏目推荐商品,导航分类,商城动态,购物指南,会员中心,在线留言,商城社区,在线帮助，无缝整合动网论坛，一个帐号登录。
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如不会本机调试本系统,请查看《IIS安装使用说明书》

豪创电话销售管理系统CRM一套完全构建于电话营销实战经验基础上的电话销售软件。
以一条流程化、专注于细节管理和务实的销售漏斗平台为核心，充分发挥销售漏斗模式融合销售话术支持，明确销售目标，激发销售人员去创造更多的业绩！　　主要功功能模块：　　销售主线+销售话术+销售文档+售后管理+综合报表。
　　团队管理+电话录音+来电弹屏+自动拨号+短信发送。
　　一、电话销售员篇：　　（1）简单易用的“销售主线”流程，符合销售人员习惯的操作模式，通过“销售主线”平台销售人员可以明天每天工作目标、高效率的开发客户获取更多的订单；
储备客户-＞目标客户-＞潜在客户-＞商机客户-＞成交客户。
　　（2）通过“提醒回访”功能，有效避免客户落访问题。
　　（3）通过“跟踪曲线”功能，合理安排客户跟踪及回访次数。
　　（4）通过“销售话术”功能的支持，让业务新手也能与客户对答如流。
　　（5）通过系统的避免撞单机制处理各销售人员之间的撞单问题。
　　（6）短信发送、电话录音、来电弹屏、自动拨号功能辅助销售人员进行高效率工作。
　　二、电话销售管理员篇：　　（1）有效的处理因人员流动带来的损失及炒单现象。
　　（2）通过软件的权限分级机制，销售人员之间只能看到属于自己的客户信息，而各部门经理可以看到自己团队的信息，有效杜绝卖单、客户信息外泄的现象。
　　（3）有效地监控销售团队的实时销售进展，急时了解问题。
　　（4）快速便捷的进行客户资料的调配工作。
　　（5）实时的销售团队综合报表及分析功能，为企业决策提供依据。
　　（6）实时了解销售员的电话录音、通话次数、通话时常等统计。

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储备客户-＞目标客户-＞潜在客户-＞商机客户-＞成交客户。
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　　二、电话销售管理员篇：　　（1）有效的处理因人员流动带来的损失及炒单现象。
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针对信道化滤波器要求运算速度快、消耗资源多、难以实时处理的突出问题,从多相滤波器,信道化滤波器的结构、原理和运算效率分析出发,推导了一种基于多相带通结构的信道化滤波器算法模型。
这种算法将现有多相结构信道化滤波器模型中的低通设计改为带通设计,实现了复数乘法运算全部集中在带通滤波环节当中,并采用协调分级DFT算法的实现方案,大幅度节省了硬件资源,提高了运算效率,实现了信道化滤波器在通用FPGA和DSP芯片中的实时处理,硬件仿真结果验证了算法模型的正确性和无效性。

基于Simulink仿真完成直流电力拖动系统的起动、制动、调速控制的设计。
题目要求：（1）设计电枢回路串分级电阻起动方案，仿真校验：（最大电流设为2IN）注意：电枢电流或电磁转矩的计算。
（2）结合电力电子变换安装设计起动方案，仿真校验，与（1）进行对比分析；
（3）针对额定位能性恒转矩负载，分别以1.1nN和0.5nN实现稳速下放的设计方案，仿真校验，并进行评价；
（4）结合电阻、电力电子变换安装对三种调速方法进行调速方案设计，并结合仿真对三种调速方法进行评价。

ARCGISengine二次开辟中关于地图符号的分类、分级渲染。

为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。

背包成绩详解01背包，完全背包，多重背包，混合背包，二维费用背包，分级背包，泛化物品等等的分析思路，解题技巧，还有各种背包成绩的题目解答。

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。