a),目的：１，掌握计算机管理信息系统设计的一般方法，主要包括系统分析、系统设计的组织和实施。
２，关系型数据库管理系统的编程技术，并能独立完成一般小系统的程设计、调试运行等工作。
３， 培养把所学知识运用到具体对象，并能求出处理方案的能力。
b),要求：１，E-R图设计；
２，创建数据库、数据表等；
３，完成下面部分功能：a) 对全校的班级进行汇总，以及增加，修改，删除，按条件查询，班级信息b) 对各个班级的学生进行管理，具有档案信息增加，修改，按条件等c) 对本学期所有学费的设置、修改，以及每个学生交费信息的管理、查询d) 设置本学期全校开设的课程和配套的教材，以及指定各个年级的开设的课程信息e) 每学期学生成绩的添加，删除，查询，以及总分和单科成绩排名。

遥感影像数据的3种主要的组织方式BSQ-BIL-BIP的互转,其中BSQ-BIL-BIP为txt文本，包含有数据文件。

第一部分　面向过程的程序设计第1章　C++概述11.1　计算机语言与程序11.1.1　机器语言与程序11.1.2　汇编语言与程序11.1.3　高级语言与程序11.2　从C到C++21.3　程序设计方法21.3.1　结构化程序设计方法31.3.2　面向对象的程序设计方法31.4　简单的C++程序引见41.5　程序开发的步骤5习题15第2章　数据类型、运算符和表达式62.1　保留字和标识符62.1.1　保留字62.1.2　标识符62.2　C++的基本数据类型62.3　常量和变量82.3.1　常量82.3.2　符号常量92.3.3　变量102.4　基本运算符和表达式112.4.1　C++运算符及表达式简介112.4.2　算术运算符和算术表达式112.4.3　运算优先级和结合性112.4.4　关系运算符和关系表达式122.4.5　逻辑运算符和逻辑表达式122.4.6　位运算符和位运算表达式122.4.7　自增、自减运算符和表达式142.4.8　赋值运算符和赋值表达式142.4.9　逗号运算符和逗号表达式152.4.10　sizeof()运算符和表达式152.4.11　逻辑表达式运算优化的副作用152.5　类型转换162.5.1　赋值时的自动类型转换162.5.2　各种类型运算量混合运算时的自动类型转换172.5.3　强制类型转换17习题218第3章　简单的输入/输出193.1　传统的输入/输出函数实现方法193.2　cout输出流203.2.1　输出八进制数、十六进制数和用科学记数法表示的数223.2.2　输出字符或字符串233.3　cin输入流233.3.1　输入十六进制或者八进制数据253.3.2　输入字符数据263.4　总结27习题327第4章　C++的流程控制294.1　算法概述294.1.1　算法的作用和类别294.1.2　算法的设计原则304.1.3　算法的表示工具304.1.4　结构化程序设计中基本结构的表示314.2　C++程序的结构和语句334.3　选择结构语句的使用354.3.1　if语句354.3.2　if语句的嵌套使用374.3.3　条件运算符384.3.4　switch语句394.4　循环结构语句的使用424.4.1　goto语句及标号的使用424.4.2　while语句434.4.3　for语句434.4.4　do-while语句444.4.5　break语句和continue语句454.4.6　循环的嵌套474.5　控制语句的应用举例47习题452第5章　函数545.1　概述545.2　函数的定义与调用545.2.1　函数的定义545.2.2　函数的调用565.2.3　函数的参数585.3　函数的原型声明595.4　函数的嵌套调用和递归调用605.4.1　函数的嵌套调用605.4.2　函数的递归调用635.5　内联函数665.6　函数重载675.6.1　参数类型不同的重载函数675.6.2　参数个数不同的重载函数685.7　使用C++系统函数685.8　作用域和存储类别695.8.1　作用域695.8.2　存储类别725.8.3　全局变量的作用域的扩展和限制745.9　程序的多文件组织765.9.1　内部函数和外部函数765.9.2　多文件组织的编译和连接77习题577第6章　编译预处理796.1　宏定义796.1.1　不带参数的宏定义796.1.2　带参数的宏定义806.2　“文件包含”处理82*6.3　条件编译83习题685第7章　数组867.1　数组的定义及应用867.1.1　一维数组的定义及使用867.1.2　一维数组作函数参数887.1.3　多维数组的定义及使用967.1.4　二维数组作函数参数987.2　字符数组的定义及应用1017.2.1　字符数组的定义1017.2.2　字符数组的初始化1017.2.3　字符数组的使用1027.2.4　字符串和字符串结束标志1027.2.5　字符数组的输入/输出1037.2.6　字符串处理函数1047.2.7　字符数组应用举例106习题7108第8章　结构体、共用体和枚举类型1108.1　结构体的定义及应用1108.1.1　结构体类型的定义1108.1.2　结构体类型变量的定义1118.

在日常生活中，个人通信录是我们不可少的，不管是纸式的个人通信录还是我们手机中的个人通信录，查寻是其最基本的操作，几乎所有的操作都是在查寻的基础上进行的，所以，查寻时间的快慢很大程度上决定了整个通信录的功能。
所以，一个有着良好界面、查寻速快的通信录，是人们所追求的。
本课程设计应用折半查寻法[1][5]的技术思想进行查寻，从本思想出发，可以有两种数据组织方式：一是应用链表进行组织数据，由于折半查寻法的特殊性，所要进行查寻的数据列必须是有序的数据列，这样要求对数据列进行排序。
出于系统实时查寻的考虑，每次对通信录进行改变后都得进行重新排序，这样才能保证数据列是实时有序的。
这样当操作量大时，排序所消耗的时间对整个系统有很大的影响。
二是应用二叉排序树来组织数据，由于二叉排序树是应用折半查寻法思想进行对数据进行存储的，所以，其左孩子大于双亲结点、右孩子小于双亲结点（或者左孩子小于双亲结点、右孩子大于双亲结点），这样就可以应用折半查寻法的思想进行查寻，从而减少对排序时所消耗的时间。
本课程设计采用第二种方法，即应用二叉排序树进行组织数据，在此基础上进行对个人通信录的各种操作。

《计算机操作系统》课程适用于计算机科学、软件工程、电子工程、通信工程、自动控制等信息技术相关专业，教学单元组织为六个部分：计算机操作系统概述、处理器管理、存储管理、设备管理、文件管理、并发程序设计。
学习者能够认知操作系统的基本概念与实现原理，并深入理解操作系统的设计方法与实现技术。
本紧缩包是老师所讲ppt的总结

、问题描述（功能要求）：某高校，主要人员有：在职人员（行政人员、教师、一般员工）、退休人员、返聘人员和临时工。
现在，需要存储这些人员的人事档案信息：编号、姓名、性别、年龄、职务、职称、政治面貌、最高学历、任职时间、来院时间。
要求：1)添加删除功能：能根据学院人事的变动情况，添加删除记录；
2)查询功能：能根据编号和姓名进行查询；
3)编辑功能（高级）：根据查询对相应的记录进行修改，并存储；
4)统计功能：能根据多种参数进行人员的统计（在职人数、党员人数、女工人数、高学历高职称人数）；
5)保存功能：能对输入的数据进行相应的存储，要求重载插入和提取符以完成数据的保存和打开。
6)人员编号在生成人员信息时同时生成，每输入一个人员信息编号顺序加1。
2、问题的处理方案：根据系统功能要求，可以将问题处理分为以下步骤：（1）应用系统分析，建立该系统的功能模块框图以及界面的组织和设计；
（2）分析系统中的各个实体及它们之间的关系包括属性和行为；
（3）根据问题描述，设计系统的类层次；
（4）完成类层次中各个类的描述（包括属性和方法）；
（5）完成类中各个成员函数的定义；
（6）完成系统的应用模块；
（7）功能调试；
（8）完成系统总结报告以及系统使用说明书。
四、报告：

目前，WDM（波分复用）技术发展十分迅速，已展现出巨大的生命力和光明的发展前景，我国的光缆干线和一些省内干线已开始采用WDM系统，并且国内一些厂商也正在开发这项技术。
为协助读者了解和熟悉这一新技术，我们组织了该系列讲座。
第一讲是WDM技术的基本原理；
第二讲介绍WDM系统中应用的光电器件的种类及其主要原理，以及它们的应用情况；
第三讲介绍WDM系统的技术规范，特别是信息产业部刚刚制定发布的16（8）×2.5Gb／sWDM系统规范，并予以较详细的说明；
第四讲主要是关于WDM系统管理方面的要求，以及WDM和SDH网管系统的关系；
第五讲是关于WDM系统测试方法和相关仪表；
第六讲主要探讨采用0ADM组环的技术，另外还将讨论基于OXC和0ADM的全光网技术。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

Honeynet数据集是由HoneyNet组织收集的黑客攻击数据集，能较好地反映黑客攻击模式，数据集包括从2000年4月到2011年2月，累计11个月的Snort报警数据，每月大概60-3000多条Snort报警记录，其网络由8个IP地址通过ISDN连接到ISP，这样与大多数家庭和商业用户的网络环境基本一致，运转的操作系统包括SolarisSparc,WinNT,Win98,andLinuxRedHat。

用GDB调试程序重新编排，整洁美观。
GDB概述GDB是GNU开源组织发布的一个强大的UNIX下的程序调试工具。
或许，各位比较喜欢那种图形界面方式的，像VC、BCB等IDE的调试，但如果你是在UNIX平台下做软件，你会发现GDB这个调试工具有比VC、BCB的图形化调试器更强大的功能。
所谓“寸有所长，尺有所短”就是这个道理。
一般来说，GDB主要帮忙你完成下面四个方面的功能：1、启动你的程序，可以按照你的自定义的要求随心所欲的运行程序。
2、可让被调试的程序在你所指定的调置的断点处停住。
（断点可以是条件表达式）3、当程序被停住时，可以检查此时你的程序中所发生的事。
4、动态的改变你程序的执行环境。
从上面看来，GDB和一般的调试工具没有什么两样，基本上也是完成这些功能，不过在细节上，你会发现GDB这个调试工具的强大，大家可能比较习惯了图形化的调试工具，但有时候，命令行的调试工具却有着图形化工具所不能完成的功能。
让我们逐个看来。

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。