项目设计：最小权顶点覆盖成绩给定一个赋权无向图G=(V,E)，每个顶点vV∈都有一个权值w(v)。
如果U包含于V，且对于，且对于(u,v)E∈有uU∈且vV∈-U，则有vK.∈如：U={1},若有边（1，2），则有2属于属于K.若有集合U包含于V使得U+K=V,就称U为图G的一个顶点覆盖。
G的最小权顶点覆盖是指的最小权顶点覆盖是指G中所含顶点权之和最小的顶点覆盖

SOP封装库芯片Altium库AD元件库PCB封装库3D视图库（AD库+Protel库），SOP4~SOP30共计57个封装,PcbLib后缀文件为AD2D3D封装库，Lib后缀文件为Protel库，可以直接使用到你的项目设计中。

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本项目设计一个消费者对消费者（C2C）模式的网上拍卖网站，通过拍卖过程的实践，深刻了解电子商务C2C模式的内涵和本质，掌握电子商务网站开发的技术。
整个零碎包括会员注册、信息发布功能、物品拍卖、竞价购买、拍卖搜索引擎、竞标的物品管理等功能。
整个项目功能完整，内容完善，项目可拓展性强。
对于设计一个B/S结构的项目来说具有很高的参考价值。
本文件包括数据库sql文件，即拿即用。

该系统包含了权限管理、模块管理、配置管理和页面打印功能，代码齐全，sql脚本也包含在内，可正常运转，三周的任务量，仅供大家学习，可作为项目设计使用

资源名字：基于asp+access的web人事管理系统设计与实现（源码+文档）_asp_BS架构_web人事管理系统.zip资源内容：项目全套源码+完整文档源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。
适合场景：相关项目设计项目详细引见可查看我的文章

该设计通过NFCreaderICRC523读取身份证ID，基于STM8和MFRC523设计。
该MFRC523源码可以读ISO14443A的M1卡(验证可读S50,S570,Pro(X)3种卡，软件要卡的类型识别稍作改动才行)；
可以读ISO14443B的身份证UID号，但读不了银行卡的UID，可能软件还需要改动一下。
身份证的代码被注释了，要打开才行。
希望给需要的朋友带来帮助。
MFRC523读身份证ID号源码附件内容截图:可能感兴味的项目设计:RC523制作RFID射频读卡器电路及NXPRC523官网源码下载:https://www.cirmall.com/circuit/7379/detail?3

2.所用到的设备清单）1.完成了pynq.io上QNN和BNN项目的重建与源代码学习3.在Pythonnotebook中完成了零碎控制程

MATLAB智能算法30个案例分析（第二版）电子版:作者：史峰王辉郁磊胡斐《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例方式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。
本书共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的原创程序，使读者在掌握算法的同时更能快速提高使用算法求解实际问题的能力。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P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的数据预测--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SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30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

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。