系统功能 1.学生基本情况录入。 2.允许对已经录入的数据进行显示。 3允许进行数据的插入。 4.删除基本数据的相关信息。 5.基于姓名的查询。如：姓张的所有同学。 6.基于各种基本数据的统计计算。如： ①统计每个学生各门功课的平均成绩，并按平均成绩从高到低的次序排名输出每个学生各门功课的综合成绩和平均成绩（名次、学号、姓名、平均成绩、各门功课的考试成绩）。 ②列出90分以上（包括90）、80分以上（包括80）、70分以上（包括70）、60分以上（包括60）、不及格学生清单（学号、姓名、不及格的课程和成绩）。 ③统计并输出各门功课的平均成绩和总平均成绩。
上传时间： 2014-01-07
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用vb+access库房管理开放源码 1、日常业务 药品入库 药品出库 入库退单管理 出库退单管理 2、库存管理 库存查询 库存盘点 价格管理 3、查询统计 入库查询 入库退货查询 出库查询 出库退货查询 4、基础信息 供应商管理 客户管理 5、系统设置 初使建账 密码设置 数据备份 数据恢复
上传时间： 2017-08-16
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功能菜单 1.商品管理 a.商品目录 b.商品管理 c.促销商品 2.订单管理 3.报表统计 4.会员管理 a.会员管理 b.会员来源 c.会员分类 d.业务员管理 e.会员积分 f.会员充值 g.礼品数据 5.网站管理 a.信息管理 b.友情链接 c.网站留言 d.网站参数 e.配送管理 6.系统管理 a.用户管理 b.支付管理 c.数据清理 7.修改密码 8.退出系统 后台访问方式为admin/index.asp 用户名8001密码111111
上传时间： 2014-01-03
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简单的图书管理系统1、系统功能的基本要求： （1）图书信息的输入，包括图书的书名、出版号、价格、分类、作者、简介、出版社、出版日期、编号、数量等。 （2）图书各种信息的修改与更新； （3）对于入库、借出、归还、报废、丢失等信息的记录、； （4）按照一定的条件，查询、统计符合条件的图书信息；至少应该包括每本图书按书名详细信息的查询、按借出归还状态查询、按作者查询、按出版社查询等，至少应该包括按分类、数量、价格等统计图书信息； （5）对查询、统计的结果打印输出。 2、数据库要求：在数据库中至少应该包含下列数据表： （1）图书基本信息表； （2）图书分类表、出版社分类表等 （3）图书状态表、图书运行记录表 （4）工作人员表
上传时间： 2014-01-13
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《统计学习方法》是2012年清华大学出版社出版的图书，作者是李航。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
标签： 统计 NLP Data Science
上传时间： 2018-12-05
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《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍 内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间： 2021-09-01
上传用户：wenxiuyu
统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
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代码跑出来的概率统计问题；程序员的概率统计开心辞典；开放数据集，全代码攻略。现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。本书正是一本概率统计方面的入门图书，但视角极为独特，折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程，告诉你如何借助编写程序，用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书，生动地讲解了数据分析的全过程：从采集数据和生成统计量，到识别模式和检验假设。一册在手，让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。
上传时间： 2022-06-21
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Visual C++通信编程工程实例精解(附盘)(信息科学与技术丛书 程序设计系列) PDF
上传时间： 2013-07-04
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Visual C++通信编程工程实例精解(附盘)(信息科学与技术丛书 程序设计系列)
上传时间： 2013-06-02
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