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- 学生管理系统 随着各大院校的扩招，学生数量不断增加，学生管理成为学校管理中的重中之重。传统的学生管理方法， 就学生的个人的自然情况出发，对其进行管理，但是，这种方法不但效率低，而且还要耗费大量的人力， 已经不能满足各大院校的学生管理要求。 提高学生管理的管理水平，优化资源，尽可能地降低学校的管理成本，成为学生管理的新课题。学生管理 系统是从学生管理的现状出发，根据学生管理的新要求进行开发设计的，它解决了学生管理中数据信息量 大，修改不方便，对一系列
car
- 通过对其他国家对超载问题的治理措施及研究现状的深入分析，详细地分析了超载超限对我国道路运输的影响。为了有效的控制超载现象，必须从根本上解决该问题，在这样的技术手段的背景下。本文提出了把车辆载重信号转化为电信号输出到超载控制器，再由超载控制器判断是否超载，进而向超载限定执行机构发出相应的指令，并通过CAN总线和车辆中的其他智能设备如发动机控制单元ECU进行数据通信，确定出最佳方案控制车辆工况，并通过蓝牙技术无线发送车主信息到车辆管理所，对有交管部门超载车主进行处罚，达到威慑目的。本方案的可实行性比
StudentManagement
- 学生管理，学生管理系统是从学生管理的现状出发，根据学生管理的新要求进行开发设计的，它解决了学生管理中数据信息量大，修改不方便，对一系列数据进行统计与分析花费时间长等问题，帮助学生管理人员有效管理学生信息，成为高校管理中必不可少的管理工具。 -Student management, student management system is managed from the present situation of students, according to the new requireme
Student_management_VC
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StudentManagementSystem
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Ex_ODBC
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StudentmanageSystem
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SVM_Short-term-Load-Forecasting
- 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
3-students-management-system
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- 学生成绩管理系统是教学管理中的一项工作量大、易于出错且具有一定保密的业务。特别是随着高校的不断扩招，高校学生成绩管理工作量将大幅度增加，如果手工完成，耗时巨大，而且效率很低。在信息时代的今天，数据库技术在数据处理方面的应用已经非常广泛，作为高校教育工作一部分的学生成绩信息管理系统，不仅可以提高学校管理效率，而且可以使我们的教学管理水平更上一层楼。 系统的开发主要包括后台数据库建立、维护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立数据一致性和完整性强、数据安全性好的数据库。而对于后者则要求
SMS
- 高校是一所师资力量非常雄厚的学校，随着院校的扩招，学生数量不断增加，学生管理已成 为学校管理中的重中之重。传统的学生管理方法是从学生的个人的自然情况出发，对其进行管理。但 是，这种方法不但效率低，而且还要耗费大量的人力，已经不能满足学校对学生管理的要求。 提高学生管理的管理水平，优化资源，尽可能地降低学校的管理成本，成为该学校势在必行的新 课题。学生管理系统是从学生管理的现状出发，根据学生管理的新要求进行开发设计的，它解决了学 生管理中数据信息量大，修改不方便，对一系列数据进
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- 学生管理系统.学生管理系统是从学生管理的现状出发，根据学生管理的新要求进行开发设计的，它解决了学生管理中数据信息量大，修改不方便，对一系列数据进行统计与分析花费时间长等问题，帮助学生管理人员有效管理学生信息，成为高校管理中必不可少的管理工具。 本系统主要实现了以下功能： 学生信息录入 学生成绩录入 程序等级设置 学生违规处理 学生成绩排行 学生信息查询 &#
big-data
- 介绍了大数据时代的发展以及大数据与大数据在经济学的应用，还有大数据的安全与隐私保护，网络大数据的现状与展望-It introduced the development of big data and big data era of big data applications and economics, as well as large data security and privacy protection, the current situation and prospect of larg
JPMorgan...[【方向】].1496414351
- 本文总结了J.P.摩根最新的280 页研究报告中的13亮点，极为详尽地梳理、预测了金融从业者未来都需要具备相关机器学习以及数据分析的能力，分析了金融行业的现状与未来，对于金融从业者以及想从事金融行业者具有重要的借鉴意义。(This paper summarizes the highlights of JP Morgan's latest 280-page study, which is a very good way to predict the future of financial prac
大数据下的机器学习算法综述
- 研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题. 文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.(Developing machine learning algorithms for big data is a research focus. In this paper, the state of the art machine learning techniques for big data are introduced and analyzed.)