大家好,我是双鱼林,这是我前不久在网上好不容易找到的一个毕业设计全套资料，连答辩的ppt都做好了，真的是一个很好的资料，我现在把这个系统全套免费发布出来，希望能给朋友们带来很大的方便，也希望朋友们多多支持我，我的qq是：287307421，朋友们有什么需要或疑问可以联系我哈！这个系统的功能分析如下：在本系统中，有三类用户：系统管理员，教师和学生。
三种不同的用户所具有的操作权限以及操作内容均不一样。
本选课系统给予教师很大的自主权，系统管理员只负责向系统中添加学生和教师的个人信息以及教学楼教室信息。
系统管理员不参与开设课程、选择课程等，一切均由教师、学生等录网站自行完成。
系统管理员设置一个选课时间段，在到达时间段以前，教师可以开设课程；
到达时间段以后，学生可以登陆网站选择课程。
教师用户登陆网站后可以开设课程，为自己的课程编辑上课时间和地点，当系统中出现时间地点冲突的时候，系统向教师用户报告并推荐一个时间地点。
每门课程可以是必修或则选修，教师为每门课程设置一个学分，并可以在课程结束后给予分数，如果学生及格，学生将获得该课程的学分。
对于学生用户，每个学生除了必须选择必修课程外，至少还要选择两门选修课程，学生可以对自己选课信息锁定，以免不小心被修改。
当时候超过选课时段后，系统自动锁定学生的选课课程。
系统可以根据学生的选课信息，生成一份学生自己的课表。
课程结束后学生可登录网站查询成绩与学分。
根据上面的要求，从操作功能上可以分为两个类：一个是通用操作，主要实现用户的登录注销和修改密码等；
另一种是为不同用户定制不同操作。

我自己整理的数据字典，其中包含网上已有的，我放在一个excell文件里了。
大家下载了可以打开对比一下，网上已有的字典共16606行，我整理的有47668行，已经把cFree、cDefine这样的自定义项都删除了。

javacv视频开发包，最新版本1.5。
包含跨平台的开发包，windows和android的开发包里面都有，根据自己的需要选择就行了。

马丙鹏老师说马菲菲老师讲的会出15分20分题，毕竟是自己出题。
然而最终出了30分==

配合教程使用http://blog.csdn.net/cxq234843654/article/details/53337935，一个自己写的统计黑盒测试覆盖率的工具

QT5.7+OPENCV3.2+人脸识别，完善备注，自己测试通过。

微信小程序-滴滴公交-查公交示例代码.zip小程序模板代码，可以直接从源码里粘贴复制过来，虽然这样做不利于自己独立编写代码。

本例子是自己捣鼓了两天半才搞定的资源，最后使用Cmake的编译，才最终成功。
代码上可能有些是绝对路径，下载的朋友只需要将路径改为自己安装PCL的路径即可，另外，建议初学者在安装PCL的时候不做路径的修改，直接安装到默认的文件夹即可，本人就是因为修改路径，导致多次出错。

这是一本零基础就能读懂的算法书籍，读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。
书籍的第2章便是一个C语言的入门教程，内容非常易懂，并且十分实用，阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。
本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材，对其他的一些算法考试（例如CCF的CSP考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识，本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长，知晓这类考试中的痛点，以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方，因此可以把本书看作是学长为你奉献的满满的经验干货，这是有价值的东西。
本书的试印版本献给了浙大考研学子，并令当年的浙大考研机试平均分增加了十多分，收获了考生的大量好评。
但作者并没有止步于此，经过了半年多时间的内容完善和补充之后，新的版本在新一年的考研机试中再次获得了考生的一致赞美。
最后，在经过精心整理之后，书籍终于定稿，并编撰成书。
我们知道，纸质书籍的一个弱点就在于不能像软件一样随时更新内容，但本书采用了与二维码相结合的方式，使得本书变为能够随时更新内容的书籍，读者也可以随时从二维码中找到勘误。
这种作者和读者能够相互沟通的方式让书籍变“活”了，也能够帮助提升读者对知识的理解。
内容简介本书内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库（STL）、数据结构专题（二章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。
本书印有二维码，用来实时更新、补充内容及发布勘误的。
本书可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试（如PAT、CSP等）的辅导书，也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。
本书还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书，非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

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。