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sdfasfddc
- 一个实现ado数据库连接的,小程序,很有参考价值-a realization ado database connectivity, small procedures, great reference value
TeachingSystem
- java开发的一个基于mysql的小数据库系统-development of a java-based mysql small database system
zhy20070522144641601.Rar
- 《86gou购物系统单用户增强版》具有强大的商品管理、赠品管理、积分管理、订阅管理、分类管理、会员管理、销售员管理、订单管理、利润结算、信息管理、帮助管理、评论管理等功能，每个功能模块都尽可能从使用者的角度实现易用性、安全性和稳定性。 卓越的访问速度和负载能力 在实现同样功能的前提下，《86gou购物系统单用户增强版》比同类软件占用数据库资源更小，页面处理时间更短，可以在极为繁忙的服务器环境下快速稳定运行，最大程度的为使用者节约了服务器资源，为访问者提高了访问速度。 周
ApriorivsAprioriTid
- 采用读取Access数据库中的事务数据进行挖掘，能够选择使用Apriori或AprioriTid。数据量100000以上则需要注意最小支持度设置。
c++SoruceCCodeAboutTen
- C++程序设计与应用源码、C++反射的例子、RSA算法、vc++访问DAO数据库、遍历文件夹并建成目录树、打字小程序、电子便笺 、仓库管理系统
KMEANS
- K-MEANS算法 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程： （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止 （3） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （4） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）
iestore.1.0.8.svn454
- 一、修改产品详细页面的附件块 二、添加上浏览历史模块 三、在后台加入自定义首页、自定义页头、自定义页脚内容功能 四、在后台修改网站全局CSS样式文件功能 五、在后台修改每个模块的模板内容功能 六、修改虚拟商品订购流程 七、修改了国内EMS和宅配通的后台配置位置省不显示的问题 八、修改了后台商品详细信息中的商品属性添加错误和不能修改的问题 九、分类加入排序功能 十、新加入备份数据库功能，可以自动列出备份时间距现在的时差，文件名等信息，可以下载已经打成包的SQL文
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
sphider-1.3.5
- Sphider是一个轻量级，采用PHP开发的web spider和搜索引擎，使用mysql来存储数据。可以利用它来为自己的网站添加搜索功能。Sphider非常小,易于安装和修改，已经有数千网站在使用它。 安装说明： 1，设置settings\database.php文件的数据库连接 2，运行admin/install.php执行安装 3，访问您的Sphider吧-Sphider is a lightweight, using PHP development web spi
StudentsPerformanceManagementSystem
- 数据库的数据项主要数据包括：学号、姓名、年级、专业、成绩1、成绩2、成绩3、平均成绩、总成绩。 要求具有以下功能： （1）添加、删除任意个记录。 （2）修改任意个记录。 （3）显示、保存记录。 （4）排序功能：打开学生数据库，计算每个学生的平均成绩和总成绩，用冒泡法或选择排序法将平均成绩和总成绩排序后生成两个新文件（从大到小），存盘并显示这两个文件的全部记录。 （5）查询功能：打开总成绩排序文件，用折半查找法统计出给定分数的人数并显示。 -Database of d
MIT118e00
- MIT数据库118e00心电信号的小波变化,去除噪声，采用db5，包括分解过程。-MIT 118e00
cskmeans
- K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准的k个聚类。 -K-MEANS algorithm is the input number of clusters k, and n a data object that contains the database and output to meet the standard minimum variance k-clustering.
sleuth
- sleuth算法是用来挖掘无序频繁嵌入子树，通过给定最小支持度和数据库，输出所以频繁嵌入无序子树。-sleuth mining algorithm is used to frequent embedded unordered subtrees, by a given minimum support and database output so frequent embedded unordered subtrees.
testLine
- 程序利用外接access数据库能计算图的起到到终点的最小时间路径规划，能计算出的路径和时间花费-Map using an external database access computing play to the end of the minimum time path planning algorithm, to calculate the path and time spent
FP-GROWTH
- Apriori算法是发现关联规则领域的经典算法。该算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则-Apriori association rules algorithm is found in the field of classical algorithms. The algorithm will find the process of association rule
kmeans_c
- K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准的k个聚类。-K-MEANS algorithm is the input number of clusters k, and includes n data object database, and outputs k clusters to meet the minimum variance standard.
AnimalsRecognition(JAVA)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构： 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
CPP(BackwardReasoning)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构： 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
C(Forwardreasoning)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构： 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
zuiyouhua
- 用vb实现最优化方法中的几种基本算法，包括最速下降法、牛顿法、共轭梯度法、最小二乘法等并结合数据库的使用，程序中还附带用户登录及管理-With vb achieve optimal methods of several basic algorithms, including the steepest descent method, Newton method, conjugate gradient method, least squares method and combined use of