给定控制参数可以输出仿真结果，青霉素生产发酵过程是一种具有时变性、多阶段操作性以及非高斯性等特点的典型的间歇生产过程，可利用青霉素仿真软件对所提出的方法的状态监测性能进行测试与验证，通过改动初始条件和控制参数，模拟出不同的发酵结果。

本系统中包含如下6大功能模块： 前台服务：该模块主要包括开台点菜、维护菜品、签单、结账等功能，其中维护菜品功能包括添加和取消菜品，能够取消菜品的前提条件是尚未签单，即处于开单状态，结账时则要求所有商品都要签单，否则不允许结账。
 后台管理：该模块主要包括台号管理、菜系管理和菜品管理功能，其中菜系用来对菜品进行分类。
 销售统计：该模块用来分段统计营业额，可以按日、月和年进行统计，其中日统计是按消费单和销售的商品统计销售额，月统计是按日期和每日的销售额统计销售额，年统计是按日期和月份统计销售额。
 系统安全：该模块主要包括交接班、锁定系统和修改密码功能，其中交接班功能在操作员换岗时使用，锁定系统在操作员临时离开时使用。
 人员管理：该模块主要包括档案管理、管理员管理和操作权限管理功能，其中管理员管理功能用来管理系统的操作员，权限管理功能用来管理系统操作员具有的操作权限。
 初始化系统：该功能用来对系统进行初始化，初始化后系统数据将全部被删除。

定义、表达式、赋值、条件(if-else、switch)、循环语句（for、while、do-while）、符号表、二维数组JavaCC实现词法分析、语法分析、语义分析

程序开发软件：Pycharm数据库：mysql 采用技术：Django(一个MVT框架，类似Java的SSM框架)人生苦短，我用Python，咱们今天就来分享一个用Python语言开发的基于Django框架的图书管理系统吧。
项目前台和后台界面模板都是自己编写，前台采用Bootstrap框架UI,后台EasyUI框架UI,没有采用Django自动生成的那个后台管理，因为那个后台实在是太丑了，丑得惨不忍睹！整个项目主要负责图书信息的添加，修改，多个条件组合查询，删除。
虽然系统功能不是很复杂，不过这是一个很好的学习案例，包括了常用字段的设计，比如字符串，浮点型，整型，日期型，图片型，富文本字符串型，文件型和下拉框外键关联型，囊括了所有商业项目设计需要的字段类型，通杀所有商业系统设计原理！当然也是学习的不二选择，好东西值得分享，强烈推荐！系统实体对象： 图书类型：图书类别，类别名称，可借阅天数 图书：图书条形码，图书名称，图书所在类别，图书价格，库存，出版日期，出版社，图书图片，图书简介，图书文件

在不同环境条件下退火的铟钨氧化物薄膜晶体管的稳定性研究

界面设计高仿超级课程表。
主要是做了一个社团管理系统。
使用技术主要是前端：html+css+js模板采用ejs后端使用node+express数据存储使用了leancloud。
做毕业设计，课程设计或者正在学习相关技术知识的朋友可以下载资源学习。
想继续学习相关知识的可以关注我。
包含模块：登录注册、权限控制社团列表社团主页社团通讯录增删改查社团物资管理增删改查社团留言板运行条件：系统需要安装node.js，开发的时候用的是4.2.4版本。
因为数据库是用的leancloud，数据都是存在云服务器上，所以需要联网。
进入和app.js同级文件夹，打开cmd窗口。
执行'npminstall'就会自动下载需要的相关包，下载了一次之后就不用下载了。
运行方法：进入和app.js同级文件夹，打开cmd窗口，执行'nodebin/www'，然后打开localhost:3000即可。

《最优化方法及其Matlab程序设计》较系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法，以及主要算法的Matlab程序设计，主要内容包括（精确或非精确）线搜索技术、最速下降法与（修正）牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题的解法、约束优化问题的最优性条件、罚函数法、可行方向法、二次规划问题的解法、序列二次规划法等。
设计的Matlab程序有精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、再开始共轭梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信赖域方法、求解非线性最小二乘问题的L.M算法、解约束优化问题的乘子法、求解二次规划的有效集法、SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等，此外，《最优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。

业界主流数据中心存储双活完全解析，双活应用部署方式，双活仲裁部署方式，双活应用的外部访问，基于网关的双活技术，双活方案的基本技术条件等多方面，多维度介绍存储双活技术，并详细介绍NetApp、IBM、HDS、华为、EMC、HPE、Dell和Fujitsu等众多厂商双活方案

学生管理系统（★★★）使用下面的数据，用C设计一个简单的学籍管理系统，实现出最基本的功能。
学生基本信息文件(A.TXT)由以下内容：学号姓名性别宿舍号码电话号码01张成成男5018773211102李成华女1018772311203王成凤女1018772311204张明明男5028773433305陈东男5018773211106李果男5028773433307张园园女10287756122……...…………..学生成绩基本信息文件(B.TXT)有以下内容：学号课程编号课程名称学分平时成绩实验成绩卷面成绩综合成绩实得学分01A01大学物理366788202B03高等数学478-19001B03高等数学445-18802C01VF3657666…….……….....…功能要求及说明：(1)数据录入及插入功能:对A..TXT和B.TXT进行数据录入,只录入每个学生的学号、课程编号、课程名称、学分、平时成绩、实验成绩、卷面成绩共7个数据.综合成绩、学分由程序根据条件自动运算。
并且最后也可插入学生数据。
综合成绩的计算:如果本课程的实验成绩为-1，则表示无实验，综合成绩=平时成绩*30%+卷面成绩*70%;如果实验成绩不为-1,表示本课程有实验,综合成绩=平时成绩*15%+实验成绩*.15%+卷面成绩*70%.实得学分的计算:采用等级学分制.综合成绩在90-100之间,应得学分=学分*100%综合成绩在80-90之间,应得学分=学分*80%综合成绩在70-80之间,应得学分=学分*75%综合成绩在60-70之间,应得学分=学分*60%综合成绩在60以下,应得学分=学分*0%（2）显示功能：要求可显示原A、B文件中的内容，并且插入信息后还可显示新内容。
（3）删除功能：当在A.TXT中删除一个学生时，自动地在B.TXT中删除此人所有信息，并显示输出结果。
(4)排序功能：能实现选择按综合成绩或实得学分升序或降序排序并显示数据。

针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（randomforestregression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。

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。