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網(wǎng)絡(luò)中心

  • 這是一個(gè)聚類算法

    這是一個(gè)聚類算法,其中含有對(duì)初始化聚類中心的優(yōu)化。

    標(biāo)簽: 聚類算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-14

    上傳用戶:aa54

  • 銀行學(xué)生助學(xué)貸款管理系統(tǒng) 隨著社會(huì)的進(jìn)步

    銀行學(xué)生助學(xué)貸款管理系統(tǒng) 隨著社會(huì)的進(jìn)步,信息化已成為整個(gè)社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。自從國(guó)家開放“綠色通道”以來(lái),助學(xué)貸款在高校中已成為重要的一部分。高校中大多數(shù)助學(xué)管理中心的管理員和統(tǒng)計(jì)人員主要使用傳統(tǒng)的手工記賬工具,經(jīng)常要翻閱各種大量的臺(tái)賬,運(yùn)用計(jì)算器等輔助工具進(jìn)行計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、制作報(bào)表。采用這種工作方式工作量大、效率低、易出錯(cuò)、準(zhǔn)確性差、及時(shí)性差,而且有很多報(bào)表需要存檔,查找繁瑣。同時(shí),這種方式提供的信息量不夠大,且比較單一,不能滿足現(xiàn)代管理工作對(duì)大量數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析的需求。 本系統(tǒng)在上述背景下,建立一個(gè)針對(duì)學(xué)生助學(xué)貸款的小型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),本系統(tǒng)具有速度快、精度高、存儲(chǔ)信息量大的特點(diǎn),能夠提高工作人員的工作效率,降低學(xué)校成本和管理費(fèi)用,使管理人員從大量的繁瑣的手工勞動(dòng)中解脫出來(lái)。還可以對(duì)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行規(guī)范化處理,從而實(shí)現(xiàn)了信息資源的有效利用和學(xué)校內(nèi)部數(shù)據(jù)信息的共享,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化管理和電子管理。

    標(biāo)簽: 管理系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2013-12-17

    上傳用戶:520

  • 目前市面上流行的人事管理系統(tǒng)不少。但是

    目前市面上流行的人事管理系統(tǒng)不少。但是,對(duì)于企、事業(yè)單位的人事管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō),不需要大型的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。只需要一個(gè)操作方便,功能實(shí)用,能滿足本中心對(duì)數(shù)據(jù)的管理及需求的系統(tǒng)。我們的目標(biāo)就是在于開發(fā)一個(gè)功能實(shí)用、操作方便,簡(jiǎn)單明了的人事管理系統(tǒng)。

    標(biāo)簽: 管理系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2013-12-28

    上傳用戶:問(wèn)題問(wèn)題

  • 實(shí)現(xiàn)使用多種顯示填充模式進(jìn)行屏幕檢測(cè)的功能。運(yùn)行該程序后

    實(shí)現(xiàn)使用多種顯示填充模式進(jìn)行屏幕檢測(cè)的功能。運(yùn)行該程序后,將使用各種不同的填充模式來(lái)對(duì)屏幕的 中心區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)。

    標(biāo)簽: 模式 屏幕 檢測(cè) 運(yùn)行

    上傳時(shí)間: 2016-07-02

    上傳用戶:集美慧

  • 該算法是bimoment非線性歸一化的改進(jìn)

    該算法是bimoment非線性歸一化的改進(jìn),可以對(duì)最終的識(shí)別率有所提高,而且該算法能夠自動(dòng)的調(diào)整漢字的中心,并有很強(qiáng)的抗干擾能力

    標(biāo)簽: bimoment 算法 非線性

    上傳時(shí)間: 2014-11-03

    上傳用戶:515414293

  • 利用遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

    利用遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),包括優(yōu)化權(quán)值、高斯基的中心和寬度

    標(biāo)簽: RBF 算法優(yōu)化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2014-11-17

    上傳用戶:haohaoxuexi

  • K-MEANS算法 輸入:聚類個(gè)數(shù)k

    K-MEANS算法 輸入:聚類個(gè)數(shù)k,以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)。 輸出:滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。 處理流程: (1) 從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心; (2) 循環(huán)(3)到(4)直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止 (3) 根據(jù)每個(gè)聚類對(duì)象的均值(中心對(duì)象),計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離;并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)對(duì)象進(jìn)行劃分; (4) 重新計(jì)算每個(gè)(有變化)聚類的均值(中心對(duì)象)

    標(biāo)簽: K-MEANS 算法 輸入 聚類

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:chenjjer

  • 有了合適的處理對(duì)象

    有了合適的處理對(duì)象,剩下的就是技術(shù)問(wèn)題了。在數(shù)字運(yùn)動(dòng)檢測(cè)中運(yùn)用的關(guān)鍵技術(shù)有圖像數(shù)據(jù)讀取、圖像的中值濾波、圖像灰度化、圖像梯度的獲取、圖像特征區(qū)域的確定、兩幅圖像的匹配、圖像二值化、圖像細(xì)化、圖像去離散點(diǎn)的操作、物體的區(qū)域定位、物體中心點(diǎn)的取得,最后再?gòu)膱D片中得到物體運(yùn)動(dòng)軌跡。本運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)一系列圖片中運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤而設(shè)計(jì)的,它通過(guò)對(duì)一系列圖片的處理,提取出圖片背景,識(shí)別出運(yùn)動(dòng)物體,進(jìn)而對(duì)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤,得到物體運(yùn)動(dòng)的軌跡。本文主要闡述了什么是數(shù)字圖像處理、數(shù)字圖像處理的基本要求、數(shù)字圖像處理的實(shí)踐及開發(fā)工具的特點(diǎn)、功能、

    標(biāo)簽: 對(duì)象

    上傳時(shí)間: 2013-12-11

    上傳用戶:shinesyh

  • 本代碼用于路由器的線路接口卡中

    本代碼用于路由器的線路接口卡中,實(shí)現(xiàn)到達(dá)數(shù)據(jù)位的位間調(diào)整,使時(shí)鐘邊沿位于數(shù)據(jù)窗的中心位置

    標(biāo)簽: 代碼 路由器 線路 接口卡

    上傳時(shí)間: 2016-07-05

    上傳用戶:黃華強(qiáng)

  • 寫入下列登錄檔:SoftwareMicrosoftWindowsCurrentVersionRun

    寫入下列登錄檔:Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run,產(chǎn)生檔案:C:\twins.vbs,windows目錄下產(chǎn)生NetInfo.doc.pif,尋找通訊錄連絡(luò)人,並且散播病毒信件。

    標(biāo)簽: SoftwareMicrosoftWindowsCurrentVe rsionRun

    上傳時(shí)間: 2016-07-08

    上傳用戶:songnanhua

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