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J2ME handb是一个纯Java编写的小型的关系数据库管理系统。其中的“数据处理核心”由一为MIDP设计的关系数据查询程序更改而来；数据存储管理在MIDP系统中由系统提供

handb是一个纯Java编写的小型的关系数据库管理系统。其中的“数据处理核心”由一为MIDP设计的关系数据查询程序更改而来；数据存储管理在MIDP系统中由系统提供，而在该系统中提供一简单的实现； SQL语句解析部分，采用拆分和取关键字的方式实现，支持SQL-92中常用的一些语句；用户接口由一简单的Java服务器更改而来， ...

https://www.eeworm.com/dl/660/151190.html

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行业发展研究  中国联通GSM直放站系统统一监控管理协议规范1.0 本技术规范规定中国联通GSM直放站网络管理协议和直放站设备的网管接口技术要求。直放站网管系统一般由监控中心、通信信道和直放站三部分组成。监控中

中国联通GSM直放站系统统一监控管理协议规范1.0 本技术规范规定中国联通GSM直放站网络管理协议和直放站设备的网管接口技术要求。直放站网管系统一般由监控中心、通信信道和直放站三部分组成。监控中心的主要职能是对众多厂家提供的多类型、多数量的直放站进行“集中控制，统一监管”。监控中心对直放站的操作主要包括参数 ...

https://www.eeworm.com/dl/692/188996.html

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行业发展研究  符号标准化既是组织数据生产的重要手段

符号标准化既是组织数据生产的重要手段，又是科学管理数据的重要组成部分。建立标准的符号体系，对于实现数据的规范管理和社会化信息共享服务具有十分重要的意义。福建省国土资源信息中心于 2003年 1月着手基于MAPGIS 地理信息系统的部分标准符号库建设，经过一年多的努力，克服了技术上的种种困难，至目前为止已 ...

https://www.eeworm.com/dl/692/190684.html

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行业发展研究  主要介绍新出现的短距离无线通信标准ZigBee 在单兵综合作战系统生命子系统中的应用。利用生物传感器对单兵生命体征数据进行采集,利用ZigBee 无线传输模式将这些数据传至单兵穿戴式计算机,计算机

主要介绍新出现的短距离无线通信标准ZigBee 在单兵综合作战系统生命子系统中的应用。利用生物传感器对单兵生命体征数据进行采集,利用ZigBee 无线传输模式将这些数据传至单兵穿戴式计算机,计算机对这些数据进行分析整理后,利用卫星通信将上述结果传回后方指挥中心,为指挥员对部队战斗力的准确判断提供依据。 ...

https://www.eeworm.com/dl/692/214144.html

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软件设计/软件工程  iSnamp是宁波中科集成电路设计中心无线通信事业部在Snamp基础上研发的新一代无线传感器网络可视化系统

iSnamp是宁波中科集成电路设计中心无线通信事业部在Snamp基础上研发的新一代无线传感器网络可视化系统，该系统能够从传感器网络的汇聚(sink)节点获得传感器网络的数据包。

https://www.eeworm.com/dl/684/247601.html

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数据库系统  添加商品进入中心数据库

添加商品进入中心数据库，并为报表中心提供基础数据。

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中间件编程  洗浴中心管理系统源码 1、SANGNA目录中S_MAIN.EXE为系统收银程序

洗浴中心管理系统源码 1、SANGNA目录中S_MAIN.EXE为系统收银程序，WYJ目录中J_MANAGER为后台管理模块。 2、系统数据库采用Access2000数据库jiu.mdb，打开密码为wyj7410260912jyw，BDE连接方式，ODBC设置如下：在ODBC中添加Microsoft Access Driver (*.mdb)，数据源名称为HOTEL，按选择按钮，选择SANGNA目录中的JIU.MDB ...

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数学计算  混合高斯模型对于给定的数据

混合高斯模型对于给定的数据，可以自动选择最佳聚类数目和聚类中心，并根据判决规则进行收敛，运算很快，非常方便

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其他  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

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 ...

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数值算法/人工智能  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

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 ...

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