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T-<b>kernel</b>

  • 企業內部辦公管理信息系統 (一個用ASP開發的基于B/S方式的畢業設計)

    企業內部辦公管理信息系統 (一個用ASP開發的基于B/S方式的畢業設計)

    標簽: ASP 管理信息系統 方式 畢業設計

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:ynwbosss

  • B-樹的創建、插入、刪除等一系列操作!

    B-樹的創建、插入、刪除等一系列操作!

    標簽: 刪除 操作

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:gxrui1991

  • 國內首款采用B/S完美模式開發的考試系統國內首款采用開放式、動態數據架構的考試系統

    國內首款采用B/S完美模式開發的考試系統國內首款采用開放式、動態數據架構的考試系統

    標簽: 模式 開放式 動態數據

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:liglechongchong

  • B-P算法對函數的擬合程序

    B-P算法對函數的擬合程序

    標簽: B-P 算法 函數 程序

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:Miyuki

  • 1、本系統采用B/S架構

    1、本系統采用B/S架構,是學校智能辦公系統的一部分,菜單中的“用戶管理”、“權限管理”、“菜單管理”、“幫助主題”已集成在辦公系統之中,因此本系統不提供這幾項功能。 2、本系統采用集中管理、分工合作的方式,將用戶分為五個級別,每個級別的用戶只能使用相應的功能,因此,能公平、公正、公開地考評各位教師的教學質量。 3、支持多人同時操作和遠程操作,大大縮短數據錄入時間。 安裝和使用注意事項: 1、將壓縮文件解壓到IIS目錄后,運行cjcl目錄下的reg.bat。 2、系統內置五個用戶:系統管理、學校領導、成績錄入、班主任、一般用戶,其中前四個用戶的密碼均為1,而一般用戶在登錄頁面只需點提交,一般用戶只提供查詢功能。 3、使用前先由學校領導創建新任務,錄入學校信息、教師信息、班信息等,再由班主任錄入學生信息,最后由成績錄入員錄入學生成績。 4、在數據庫中的user表中更改或增加用戶,在jbqx表中更改每個級別的權限。 如有建議或疑問請與作者聯系。

    標簽: 架構

    上傳時間: 2015-03-11

    上傳用戶:qlpqlq

  • B/S架構的軟件項目實訓;包括全部詳細文檔合源程序

    B/S架構的軟件項目實訓;包括全部詳細文檔合源程序

    標簽: 架構 文檔 軟件 源程序

    上傳時間: 2015-03-12

    上傳用戶:sxdtlqqjl

  • 清華大學數據結構課上實現的B+樹

    清華大學數據結構課上實現的B+樹,設計一個4階B+樹,包括: (1) 葉子的每個記錄應該包括4字節(long)關鍵碼值和60字節的數據字段(存儲文件名等,可以自定),設每個葉子可以存儲5條記錄,而內部節點應該是關鍵碼值/指針對。此外,每個節點還應該有指向同層下一個節點的指針、本節點存儲的關鍵碼數等; (2) 此4階B+樹應該支持插入、刪除以及根據給定關鍵碼值進行精確檢索與關鍵碼范圍檢索; (3) 顯示(打印)此4階B+樹的生長(含刪除節點)過程實例;

    標簽: 清華大學 數據結構

    上傳時間: 2014-08-05

    上傳用戶:ywqaxiwang

  • 自己開發的b+樹代碼,經過本人測試,已經初步通過,有問題請聯系我

    自己開發的b+樹代碼,經過本人測試,已經初步通過,有問題請聯系我

    標簽: 代碼 測試

    上傳時間: 2014-09-02

    上傳用戶:lht618

  • 是當初的數據結構的做業,用的是b+樹這一塊,非常值得初學者的參考

    是當初的數據結構的做業,用的是b+樹這一塊,非常值得初學者的參考

    標簽: 數據結構 初學者

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:sqq

  • 最新的支持向量機工具箱

    最新的支持向量機工具箱,有了它會很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.

    標簽: 支持向量機 工具箱

    上傳時間: 2013-12-16

    上傳用戶:亞亞娟娟123

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