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JspShopv1.0
- 软件简介： 一，网站前台功能： 产品二级分类展示：一级分类－－二级分类－－产品列表－－详细介绍（名称，图片，市场价，会员价，是否推荐，功能介绍等） 产品搜索：关键字模糊搜索 定购产品：选择商品－－确认定购－－填写收货人信息－－选择付款方式－－订单号自动生成（限登录用户） 用户管理：修改资料 订单查看 查看购物车（限登录用户） 网站新闻：按时间先后顺序排列 网站公告：首页左侧显示 友情链接：文字链接列表显示 二，网站后台功能： 商品管理：添加 删除 修改 图片上传 订单管理：查看，删除，确认订单
newpnn
- 基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更少的训练语料，可以和其他网络其他理论无缝整合等。-GMM based probabilistic neural network PNN good generalization ability, the
Delphi 7.0常用函数速查手册
- 函数由一句或多句代码组成，可以实现某个特定的功能。使用函数可以使代码更加易读、易懂，加快编程速度及减少重复代码。过程与函数类似，过程与函数最重要的区别在于，过程没有返回值，而函数能有返回值。 在Delphi 7.0中，已为我们定义好了非常多的函数，大致分类有6种：数据类型转换函数、字符串、数组操作函数、文件、磁盘操作函数、内存、指针操作函数、数学运算函数、日期函数。-function sentence by one or more code components, can achieve a
软件水印综述
- 随着软件产业的迅速发展,软件产品的版权保护已成为一个十分重要的问题.详细介绍了软件水印这 种新兴软件版权保护技术,深入分析了软件水印的现状、分类、攻击方法以及已有的各种算法,并分别讨论了这 些算法的利弊,最后提出软件水印的下一步发展方向.-software industry as the rapid development of software products of copyright protection has become a very important issue. Det
200554155727991
- vb编的计算机设备管功能简介如下： 一、配件类管理： 1.配件入库 2.库存配件修改 3.库存配件删除 4.库存配件报损 5.库存配件分类查询 6.库存配件报表 7.以损坏配件分类查询 8.损坏配件送保 9.损坏配件修复 10.损坏配件报废 11.已报废坏件查询 12.废件还原 13.清空废件 14.库存零配件维修历史记录跟踪 二、整机类管理： 1.整机组装 2.整机维修 3.整机配置综合调整 4.库存整机分类查询
基于MS Index Server 的全文索引实现
- 本人有个爱好就是看到网上好的文章就收藏起来。目前机器上有250M的文章了，并都已按时间，目录分类存放好。但是在查找时发现很不方便。所以想自己建一个全文索引的知识库
m-soo
- 拥有类似大型 CMS 的部分功能：首页、分页及文章全部可以生成HTML文件，内置超强采集系统、功能强大的HTML编辑器，无限级分类等； 此外，还有一些自己的特色： 1). 首页每天自动更新(生成HTML)； 2). 独有每日格言功能； 3). 自带腾讯Mini门户插件； 4). 引入 GoogleFree Search 和 GoogleAdSense Search，不但可以起到降低搜索消耗的资源，而且还可能由 GoogleAdSense 获得收入； 5). 界面比较美观(卡通风格)； 6). 自
综合学生成绩查询系统 v2.05
- 这个程序设置非常简单，但它已包含最常用的功能，它允许校方对所有学生档案进行管理，能自动创建每学期/年学生成绩记录，可按条件输入Excel报表！系统在学生档案录入时做了简化，系统能按条件自动产生每个学生的学号，能快速对学生档案进行搜索，系统自动对学生名次及综合成绩进行统计排名。所有档案进行分类管理，学生可以设置选修课程。允许远程访问，学生可以在任何时候游览自己的成绩及相关档案，也可游览自己的历史成绩，可以查询自己的名次情况。-this program is very simple, but it
svm_light_multiclass.tar
- SVM Light的多分类源代码，尤其是可用来做文本分类。SVM（支持向量机）方法是目前已知的最优秀的分类方法之一。SVM不仅可以用来分类，也可以用来做回归。-SVM classification of more source code, in particular used to make text classification. Support Vector Machine (SVM) is currently the best known of the classification met
2004.8.3.13
- 基于jsp+javabean+access(mysql)三层结构的动态购物网站 一，网站前台功能： 产品二级分类展示：一级分类－－二级分类－－产品列表－－详细介绍（名称，图片，市场价，会员价，是否推荐，功能介绍等） 产品搜索：关键字模糊搜索 定购产品：选择商品－－确认定购－－填写收货人信息－－选择付款方式－－订单号自动生成（限登录用户） 用户管理：修改资料 订单查看 查看购物车（限登录用户） 网站新闻：按时间先后顺序排列 网站公告：首页左侧显示 友情链接：文字链接
学生信息系统
- 学生信息系统,这个程序设置非常简单，但它已包含最常用的功能，它允许校方对所有学生档案进行管理，能自动创建每学期/年学生成绩记录，可按条件输入Excel报表！系统在学生档案录入时做了简化，系统能按条件自动产生每个学生的学号，能快速对学生档案进行搜索，系统自动对学生名次及综合成绩进行统计排名。所有档案进行分类管理，学生可以设置选修课程。 允许远程访问，学生可以在任何时候游览自己的成绩及相关档案，也可游览自己的历史成绩，可以查询自己的名次情况。 系统有以下简易模块可升级：
xscjcxglxtzyg
- 这个程序设置非常简单，但它已包含最常用的功能，它允许校方对所有学生档案进行管理，能自动创建每学期/年学生成绩记录，可按条件输入Excel报表！系统在学生档案录入时做了简化，系统能按条件自动产生每个学生的学号，能快速对学生档案进行搜索，系统自动对学生名次及综合成绩进行统计排名。所有档案进行分类管理，学生可以设置选修课程。允许远程访问，学生可以在任何时候游览自己的成绩及相关档案，也可游览自己的历史成绩，可以查询自己的名次情况
Iris_LR
- 根据已知的相关参数，鸢尾花逻辑回归分类效果(Based on the known relative parameters, the effect of logical regression on iris classification was studied)
基于图像的道路裂缝检测与分类算法研究_阮崇武
- 裂缝是公路路面上常见的一种病害。传统的人工维护、修补的方式慢慢难以满足现代公路发展的需求，裂缝识别智能化已成为智能交通领域的重要课题。(Crack is a common disease on the road surface. The traditional methods of manual maintenance and repair are difficult to meet the needs of modern highway development, and intelligent
work
- 1) 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比； 2) 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数； 3) 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）； 4) 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(1) taking height as an example, draw the histogram of male and f
pattern recognize1
- 1. 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比； 2. 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数； 3. 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）； 4. 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(The program is used for classification of men and women in pa
yuanBP
- bp算法三分类 已运行 内含完整程序 直接下载运行(Three classification of BP algorithm Already running)
IDL for k_means
- 自己用IDL编写的k-means影像分类程序，已调试，可以直接使用。(Using IDL to write K-means image classification program, has been debugged, can be used directly.)
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
情感分类数据集-已分词
- 可用于文本情感分类的研究，其中的训练和测试集都已经过切分。