虽然母版页和内容页功能强大，但是其创建和应用过程并不复杂。
本节和下一节将以创建如图1所示示例为例，向读者详细介绍，使用VisualStuido2005创建母版页和内容页的方法以及相关知识。
本节的重点是创建母版页的方法。
　　母版页中包含的是页面公共部分，即网页模板。
因而，在创建示例之前，必须判断哪些内容是页面公共部分，这就需要从分析页面结构开始。
图1所示显示的是一个页面截图。
在下文中，暂称该页面名为Index.aspx，并且假设其为某网站中的一页。
通过分析可知，该页面的结构如图5所示。
图5页面结构图　　页面Index.aspx由4个部分组成：页头、页尾、内容1和内容2。
其中页头和页尾是In

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

开发一个学生综合测评管理系统，采用计算机对学生成绩进行管理，进一步提高办学效益和现代化水平。
为广大教师和学生提高工作效率，实现学生成绩信息管理工作流程的系统化、规范化和自动化。
一个高效的学生综合测评管理系统可以存储历届的学生成绩档案，不需要大量的人力，只需要几名专门录入员即可操作系统，节省大量人力，可以迅速查到所需信息，高效、快捷、安全，而且学生也能方便的查看自己的成绩。
本文首先阐述了系统开发背景，在分析传统测评管理的基础上提出本课题的研究思路和方法。
在需求调研阶段，对负责学生测评工作的人员进行了基本调查，在此基础上给出该系统的设计目标、系统需要处理的主要问题、系统需求分析。
然后介绍了系统的总体设计及业务流程分析和数据流程分析，并给出该系统的数据库结构设计。
在系统设计阶段，首先介绍了该系统的开发方法，并给出开发思路及系统所需模块设计图。
最后，详细介绍了各个模块的实现。
包括登录界面、管理员界面、系管理员界面、班管理员界面、教师界面、学生界面。

该文件是最新出的课程设计报告，非常完整，每一步都有详细介绍，对组建小型局域网有协助

为本人2012年下学期的EDA大作业，含设计文档和源代码。
所设计的系统在网上很难找到（当时我就没找到，特别是源码），二本系统又具有一定的实用性，只需在ROM中存储不同的歌曲编码，即可播放不同的乐曲。
文章详细介绍了“具有自动乐曲演奏功能的电子琴”的FPGA设计原理与方法，使用了ROM存储音符和节拍，矩阵键盘控制整个系统。
源码注释清楚，容易理解。
欢迎访问我的博客：http://blog.csdn.net/enjoyyl

高阶拓扑现象初次在电子领域提出，随后在光子、声子、机械波等领域也发现此现象。
论文详细介绍了高阶拓扑现象的起源，存在的条件，实验方法简介

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

《企业架构与IT战略规划设计教程》共9章，以开放组体系结构框架TOGAF为基础，详细介绍了企业如何获得完整的IT战略和业务战略协调配合的规划能力，以及如何建立并不断完善IT战略的生命周期和方法，协助读者掌握如何持续维护企业的信息系统架构，如何建立信息化的组织机构、流程和责任体系的设计方法，为IT战略和企业体系架构能和业务与时俱进提供基础保障，以使企业信息化和谐、稳妥地进行。
各章均配有丰富的练习题，读者可以通过习题掌握并巩固各章所学知识。

介绍costas环的期刊，共有6个期刊，里面详细介绍costas环的基本原理以及实现，包括环路滤波器参数设计，鉴相器选取，以及功能仿真

C++命令行小游戏：节拍大师（别踩白块)。
可以选歌，目前支持的有：1.两只老虎，2.两只老虎无尽版。
开始游戏后*号会从右边不断出现并往左边移动，在到达最左端时变为#号，这个时候需要对应地按下数字1，2，3，4键来命中它们。
如果成功命中，就会播放一声《两只老虎》里的旋律，游戏继续。
如果按了错误的键或者没有按键，游戏就会结束。
游戏有计分功能，击中一个音乐块算一分，还有记录最高分的功能，而且可以通关（除了无尽模式）。
详细介绍的博客地址https://blog.csdn.net/m0_37809890/article/details/84602634

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。