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PHP-MySQL_stady1
- 本文介绍堪称Web数据库黄金组合的PHP/MySQL如何构筑一个网络数据库应用的方法，PHP是一个类似微软ASP的服务器端的嵌入式超文本处理语言，是建立动态网站的强大工具。而MySQL是一个轻型SQL数据库服务器，可运行在多种平台上，包括Windows NT和Linux，它还有一个GPL版本，MySQL被认为是建立数据库驱动的动态网站的最佳产品。PHP、MySQL和Apache是Linux平台网站的最佳拍档。该教程是一个３日课程，从安装到应用都有详细描述。对于PHP和MySQL的详细资料，可参见
PHP-MySQL_stady2
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PHP-MySQL_stady3
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基于web的企业内部信息网络平台的开发
- 太原理工大学硕 士 学 位 论 文 摘 要 随着Internet/Intranet 建设的飞速发展,Web 服务作为当 前Internet 上最热门的一种服务,得到了广泛的应用。Web 技术 发展到今天,人们已经可以把数据库技术引入到Web 系统中。将 Web 与数据库结合起来,不仅把Web 与数据库的所有优点集中在 一起,而且充分利用了大量已有的数据库信息资源,可以使用户 在Web 浏览器上方便地检索和浏览数据库的内容,Web 数据库技 术为传统的信息系统应用模式转轨到新的应用模式提供了具体
网络远程教学平台
- 本系统采用B/S模式：与传统的C/S模式相比，B/S结构把处理功能全部移植到了服务器端，用户的请求通过浏览器发出，无论是使用和数据库维护上都比传统模式更加经济方便。而且使维护任务层次化：管理员负责服务器硬件日常管理和维护，系统维护人员负责后台数据库数据更新维护。-the system using B / S : with the traditional C / S mode, B / S structure dealing with all functions migrate to the se
VISUALC＋＋编程实现ODBC网络数据库编程
- VISUALC＋＋编程实现ODBC网络数据库编程,学习网络编程的好资料.
自组织神经网络在文本分类中的应用研究
- 针对信息挖掘中的文本自动分类问题 提出了一种基于自组织特征映射网络的分类方法 网络由输入层和 竞争层组成 输入层节点与竞争层节点实行全互连接 输入层完成分类样本的输入 竞争层提取输入样本所隐含的 模式特征 并对其进行自组织 在竞争层将分类结果表现出来 分无监督和有监督两个阶段完成对网络的分类训练 该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息 构造出模糊特征向量 使自动分类原则更接近手工分 类方法 以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性
huawei
- 华为面试试题 十頁 计算机系统。 数据结构。 面向对象编程。 C/C++ 。 软件工程。 操作系统。 数据库系统。 计算机网络。 无线通信。 -Huawei interview questions 10 computer systems. Data structure. Object-oriented programming. C/C++. Software engineering. Operating sy
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- 摘要：随着在校大学生人数的不断增加，教务系统的数据量也不断的上涨。针对学生选课这一环节，本系统从学生网上自主选课以及教师的课程发布两个大方面进行了设计，基本实现了学生的在线信息查询、选课功能以及教师对课程信息发布的管理等功能，另外也初步解决了教师在课程信息发布管理上的权限问题。本程序前台采用Dreamweaver 4.03进行页面制作，后台由SQL Server数据库支持，通过使用ASP语言实现动态网页的效果，达到对数据库的操作以完成使用者的要求。本文中除了有对程序的总体设计、详细设计、功能实现
PowerDesignertechnologyinlarge-scaleweb-baseddatab
- PowerDesigner技术在大型网络数据库中的应用-PowerDesigner technology in large-scale web-based database application
RealizationOfCampusNetworkNPMSbasedonSNMP
- 用Java 语言实现了基于Web 方式的校园网网络性能管理系统。SNMP (Simple Network ManagementProtocol ) 服务模块采用SNMP 在后台实时采集并处理数据。为了更加快速地查询实时及历史数据以及更加快速地以图形的方式显示流量信息, 在Web Server 端采用Java Servlet 在后台定时地从数据库服务器存取数据并动态地生成图像文件, 而前台只是显示该静态图片并定时刷新页面, 这样网络管理员可不受地理位置的限制更快速、直观地了解网络运行情况。-Imp
ruoshui20090328youxiushuoshilunwenguanyuVC
- 该文章《基于VC++的小型变电站监控组态软件的设计与开发》是优秀硕士学位论文。 该论文在深入分析工业变电站自动化系统的基础上,根据工业变电站对监控软件的性能要求和功能要求,提出了一种工业变电站监控软件功能模块设计方案,并基于VC++6.0设计实现了通信管理模块、实时数据库模块、图形界面组态模块三个主要的功能模块。 通信管理模块利用多线程技术实现了串口通信和网络通信,从而实现了数据采集和解析的功能。数据库模块从实时数据库的系统结构分析、实时数据库的特点、实时数据库的数据管理以及实时数据库的
onlineexam
- 本文在分析计算机（网络）考试的发展及现有模式的基础上，结合计算机网络技术的发展和素质教育的要求，提出了计算机网络自适应考试的模式，并在技术实现上进行了详细的分析.本系统是在Windows XP下，以IIS5.1(Internet Information Server)网络信息服务为应用服务器，选择ASP.NET(C#)、SQL Server 2000开发在线考试系统，采用WEB技术实现，WEB技术超越了传统的“客户机/服务器”的两层结构，采用的是三层体系（B/S）结构：用户端/服务器端/数据库，
ASP
- 网络存储系统实现了用户注册、用户信息的修改、文件上传、文件下载、文件删除、文件夹的建立与管理，以及共享用户对普通用户上传文件的访问等功能。整个系统采用ACCESS作为数据库，使用ASP并结合HTML、VBscr ipt以及Javascr ipt等技术完成的-Network storage systems to achieve the user registration, user information changes, file upload, file download, delete fi
tushug
- 图书管理系统，为政府机关与广大企事业单位自动化办公提供了一个较好的解决方案。在开发过程中，按照软件工程的步骤，从设计到开发采用了面向对象的思想和技术，采用了SQL SERVER 2000网络数据库，使得本系统可以方便的和其他子系统进行数据交换。同时，注意从软件的图形应用界面上优化软件质量，使得本系统具有很强的可操作性。-Library management system for government agencies and large enterprises and office automa
IntegrationOfHeterogeneousResourcesRetrievalSystem
- 异构资源整合检索系统是以多个分布式异构数据源为对象的检索系统，它可以通过统一的检索界面同时调用多个网络数据库和检索引擎，并能够对各个检索结果进行归并，一起提交给信息用户，帮助用户同时在多个数据库中进行检索，并同时得到多个数据库的结果，避免了需要逐个登录数据库、输入检索条件的麻烦，使用方便、快捷，使用户觉得就像在使用一个数据库一样。-Retrieval system based on integration of heterogeneous resources distributed over h
LJDBSearch(1)
- 数据库管理系统存储的一般都是结构化数据，长足于数值的计算、查询、统计与挖掘。随着计算机存储与计算能力的迅猛发展，越来越多的非结构化文本数据存储在数据库中，数据库中的文本搜索日益广泛。 当前，数据库中的文本搜索，一般采用SQL语句中的Like操作符或者采用数据库系统自带的全文索引功能。Like操作往往特别耗时，数据规模超过10万条，查询往往会导致网络连接超时，无法满足在线搜索的需要；同时，Like查询仅仅是简单的字符串匹配，没有考虑语言语义，检索“和服”，同样会命中“产品和服务”。当前
kecheshuj
- 设计说明书,关于网络数据库，用VB、SQL编制一软件，用于产品数据的存储等-desize
网络数据库课件
- 完整的网络数据库教学课件，涉及asp,sql等(Complete network database courseware, involving ASP, SQL and so on)
Datafeed：Python 金融数据库从开发到实践
- 《Datafeed: Python 金融数据库从开发到实践》，这是一本python用于金融方面的书。在量化金融的时代，选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面，Python语言体现出了不一般的优势，特别是它拥有大量的金融计算库，并且可以提供与C++，java等语言的接口以实现高效率的分析，成为金融领域快速开发和应用的一种关键语言，由于它是开源的，降低了金融计算的成本，而且还通过广泛的社交网络提供大量的应用实例，极大的缩短了金融量化分析的学习路径。(Datafeed: Pyt