基于VC++的学生信息管理系统的设计与实现：系统实现了以下基本功能: 1)用户管理:管理系统操作人员,设置操作人员口令和权限.在满足不同操作用户的操 作需求的基础上,提高系统的安全性. 2)基础数据管理:维护学生管理相关的一些基础数据.它主要包括学校系别设置,各个 系别中专业的设置和各个专业中班级的设置. 3)学生档案管理:完成学校对学生学籍档案,奖学金以及学生奖惩记录的管理. 4)学籍变动管理:对于学生学籍的变动情况进行管理,主要包括学生在校内部的变动 (转专业或者转系等),退学,休学,转学和留级等. 5)成绩管理:提供学校考试安排的管理,学生考试成绩的管理,以及学生单科和总成绩 的排名和相关的统计等功能. 6)数据库管理:对现有的数据库进行管理,包括数据备份和恢复,以方便用户对数据库 的维护和管理工作,提高系统的数据安全性.
上传时间： 2014-01-12
上传用户：1079836864
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2016-07-31
上传用户：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenlong
这是一款可用于员工工资管理的系统 可满足一般企业的要求
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上传时间： 2016-08-02
上传用户：开怀常笑
5.22④ 假设系数矩阵A和B均以三元组表作为存储结构。 试写出满足以下条件的矩阵相加的算法：假设三元组表A 的空间足够大，将矩阵B加到矩阵A上，不增加A、B之外 的附加空间，你的算法能否达到O(m+n)的时间复杂度?其 中m和n分别为A、B矩阵中非零元的数目。
上传时间： 2013-12-13
上传用户：coeus
最佳适应算法（Best Fit）： 它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按大小从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。
上传时间： 2016-08-16
上传用户：zhanditian
假设定义堆为满足如下性质的完全三叉树： (1) 空树为堆； (2) 根结点的值不小于所有子树根的值，且所有子树 均为堆。 编写利用上述定义的堆进行排序的算法，并分析推导 算法的时间复杂度。
上传时间： 2014-01-27
上传用户：xuanchangri
k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：2525775
多核环境下运行了可满足性分析的工具软件，能够使你充分了解多核编程技术
上传时间： 2013-12-19
上传用户：zhuimenghuadie
最快速的可满足性分析工具软件，曾经获得比赛的冠军，能够让学习者，学很多的编程技巧
上传时间： 2016-09-22
上传用户：朗朗乾坤
