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  • B-树的创建、插入、删除等一系列操作!

    B-树的创建、插入、删除等一系列操作!

    标签: 删除 操作

    上传时间: 2013-12-03

    上传用户:gxrui1991

  • 国内首款采用B/S完美模式开发的考试系统国内首款采用开放式、动态数据架构的考试系统

    国内首款采用B/S完美模式开发的考试系统国内首款采用开放式、动态数据架构的考试系统

    标签: 模式 开放式 动态数据

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:liglechongchong

  • B-P算法对函数的拟合程序

    B-P算法对函数的拟合程序

    标签: B-P 算法 函数 程序

    上传时间: 2013-12-17

    上传用户:Miyuki

  • 1、本系统采用B/S架构

    1、本系统采用B/S架构,是学校智能办公系统的一部分,菜单中的“用户管理”、“权限管理”、“菜单管理”、“帮助主题”已集成在办公系统之中,因此本系统不提供这几项功能。 2、本系统采用集中管理、分工合作的方式,将用户分为五个级别,每个级别的用户只能使用相应的功能,因此,能公平、公正、公开地考评各位教师的教学质量。 3、支持多人同时操作和远程操作,大大缩短数据录入时间。 安装和使用注意事项: 1、将压缩文件解压到IIS目录后,运行cjcl目录下的reg.bat。 2、系统内置五个用户:系统管理、学校领导、成绩录入、班主任、一般用户,其中前四个用户的密码均为1,而一般用户在登录页面只需点提交,一般用户只提供查询功能。 3、使用前先由学校领导创建新任务,录入学校信息、教师信息、班信息等,再由班主任录入学生信息,最后由成绩录入员录入学生成绩。 4、在数据库中的user表中更改或增加用户,在jbqx表中更改每个级别的权限。 如有建议或疑问请与作者联系。

    标签: 架构

    上传时间: 2015-03-11

    上传用户:qlpqlq

  • B/S架构的软件项目实训;包括全部详细文档合源程序

    B/S架构的软件项目实训;包括全部详细文档合源程序

    标签: 架构 文档 软件 源程序

    上传时间: 2015-03-12

    上传用户:sxdtlqqjl

  • 清华大学数据结构课上实现的B+树

    清华大学数据结构课上实现的B+树,设计一个4阶B+树,包括: (1) 叶子的每个记录应该包括4字节(long)关键码值和60字节的数据字段(存储文件名等,可以自定),设每个叶子可以存储5条记录,而内部节点应该是关键码值/指针对。此外,每个节点还应该有指向同层下一个节点的指针、本节点存储的关键码数等; (2) 此4阶B+树应该支持插入、删除以及根据给定关键码值进行精确检索与关键码范围检索; (3) 显示(打印)此4阶B+树的生长(含删除节点)过程实例;

    标签: 清华大学 数据结构

    上传时间: 2014-08-05

    上传用户:ywqaxiwang

  • 自己写的木马绑定机

    自己写的木马绑定机,实现了基本的原理,有些细节上的东西处理得不是很好。还有,我认为必需写个文件存储a和b程序的字节数。不晓得高手门是不是这样做的?请多多指教。

    标签: 木马

    上传时间: 2013-12-10

    上传用户:xiaoyunyun

  • 自己开发的b+树代码,经过本人测试,已经初步通过,有问题请联系我

    自己开发的b+树代码,经过本人测试,已经初步通过,有问题请联系我

    标签: 代码 测试

    上传时间: 2014-09-02

    上传用户:lht618

  • 是当初的数据结构的做业,用的是b+树这一块,非常值得初学者的参考

    是当初的数据结构的做业,用的是b+树这一块,非常值得初学者的参考

    标签: 数据结构 初学者

    上传时间: 2013-12-12

    上传用户:sqq

  • 最新的支持向量机工具箱

    最新的支持向量机工具箱,有了它会很方便 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.

    标签: 支持向量机 工具箱

    上传时间: 2013-12-16

    上传用户:亚亚娟娟123