大二的课程设计一、用户登录系统的模拟【问题描述】在登录服务器系统时，都需要验证用户名和密码，如telnet远程登录服务器。
用户输入用户名和密码后，服务器程序会首先验证用户信息的合法性。
由于用户信息的验证频率很高，系统有必要有效地组织这些用户信息，从而快速查找和验证用户。
另外，系统也会经常会添加新用户、删除老用户和更新用户密码等操作，因此，系统必须采用动态结构，在添加、删除或更新后，依然能保证验证过程的快速。
请采用相应的数据结构模拟用户登录系统，其功能要求包括用户登录、用户密码更新、用户添加和用户删除等。
【基本要求】1.要求自己编程实现二叉树结构及其相关功能，以存储用户信息，不允许使用标准模板类的二叉树结构和函数。
同时要求根据二叉树的变化情况，进行相应的平衡操作，即AVL平衡树操作，四种平衡操作都必须考虑。
测试时，各种情况都需要测试，并附上测试截图；
2.要求采用类的设计思路，不允许出现类以外的函数定义，但允许友元函数。
主函数中只能出现类的成员函数的调用，不允许出现对其它函数的调用。
3.要求采用多文件方式：.h文件存储类的声明，.cpp文件存储类的实现，主函数main存储在另外一个单独的cpp文件中。
如果采用类模板，则类的声明和实现都放在.h文件中。
4.不强制要求采用类模板，也不要求采用可视化窗口；
要求源程序中有相应注释；
5.要求测试例子要比较详尽，各种极限情况也要考虑到，测试的输出信息要详细易懂，表明各个功能的执行正确；
6.要求采用VisualC++6.0及以上版本进行调试；

不同于传统的非制冷红外成像技术，提出了基于微电子机械系统(MEMS)的新概念光学读出非制冷红外成像技术。
它的光学读出系统基于空间刀口滤波原理，具有高灵敏度、高分辨率和高抗震性等优点，但同时也受到了反光板的弯曲变形、粗糙度等复杂因素的影响。
在大量实验数据的基础上，利用夫琅禾费近场衍射理论，建立了复杂因素下光学灵敏度的理论分析模型，详细分析了刀口滤波位置、反光板的长度、曲率半径、粗糙度、LED光源的强度以及扩展宽度等对光学灵敏度的影响，并提出了通过极限操作使系统的光学灵敏度最大化的光学优化方法。

《数理统计与数据分析（原书第3版）》内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等。

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《数学分析》复旦大学数学系陈传璋,金福临,朱学炎,欧阳光中编第二版下册.高等教育出版社出版自己扫描制作,有目录,可检索.第九章数项级数第十章广义积分第十一章函数项级数、幂级数第十二章富里埃级数和富里埃变换第十三章多元函数的极限与连续第十四章偏导数和全微分...

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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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。