作为Microsoft公司的桌面数据库，Access的应用非常广泛。因此我选用Access数据库来进行数据库的逻辑设计，建立了一个名为“rsgl.mdb”数据库。其中创建了change表和gongzibiao表,分别用于存储用户的职工资料和工资信息等相关内容。 4.1.1 Access简介 本系统所采用的数据库是Access，它是Microsoft公司最新开发的大型关系数据库管理系统，具有非常强大是关系数据库创建、开发、设计及管理功能。Microsoft Access使您容易得到所需信息，并提供强大工具，可以帮助您组织和共享您的数据库，以便您和您的工作组能作出更好的决策。快速找到可靠答案，通过Intranet共享信息，建立更快更有效的商业解决方案。数据库是存贮在一起的相关数据的集合，是存储数据的“仓库”。数据库设计主要是指数据库的物理设计，它的主要工作是在完成数据库逻辑设计的基础上，运用关系数据库规范化理论，设计出合适应用环境的数据库物理结构。 当系统启动的时，首先会出现一个登录窗口，然后输入用户名和密码进入index.asp人事管理系统的页面。人事管理系统首页上有基本档案管理、职位变

软件开发设计：PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

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标题中的“air bearing Matlab 空气静压止推轴承”指的是一个利用Matlab编程实现的计算空气静压止推轴承压力的项目。空气静压止推轴承是一种广泛应用在精密机械和高速旋转设备中的轴承类型，它依靠高压气体在轴承与轴之间形成一层极薄的气膜来支撑负载，具有高精度、低摩擦、无磨损的特点。Matlab是一款强大的数学计算软件，适合进行复杂的数值模拟和数据分析。 这个项目可能包括以下知识点： 1. **空气静压轴承理论**：项目可能涉及空气静压轴承的基本工作原理，如气体动压效应、气体薄膜厚度计算、压力分布分析等。理论基础包括牛顿流体假设、连续性方程、动量方程和能量方程。 2. **Matlab编程**：利用Matlab的编程环境，编写计算空气静压轴承性能的代码。可能用到的Matlab功能有数值计算库（如`ode45`用于求解微分方程）、矩阵运算、函数定义、数据可视化等。 3. **压力分布模型**：在轴承设计中，建立压力分布模型是关键步骤。项目可能涉及二维或三维的数学建模，通过迭代算法求解压力分布。 4. **边界条件设定**：考虑到实际应用，如轴承的几何尺寸、气体供应压力、旋转速度等因素，需要设定相应的边界条件以精确计算轴承性能。 5. **结果分析**：项目可能包含对计算结果的分析，比如压力曲线图、承载能力分析、稳定性评估等，帮助理解轴承的工作状态。 6. **毕业设计/课程设计要求**：作为一个毕业设计或课程设计项目，它可能要求包含完整的报告，包括问题背景、设计目标、理论分析、编程实现、实验结果和结论等内容。 7. **README.md文件**：通常在开源项目或软件包中，README文件会提供项目介绍、使用指南、依赖项、作者信息等内容，下载后的用户应首先阅读此文件以了解如何运行和使用项目。 在“projectok_x”这个压缩包文件中，可能包含了项目的源代码、数据文件、计算结果和可能的报告文档。用户可以解压后查看这些文件以获取更多详细信息。对于学习者来说，这个项目不仅提供了理论知识，还提供了实践经验，有助于深入理解和掌握空气静压轴承的设计与分析。

随着互联网的普及程度，众多用户倾向于利用手机和电脑处理日常事务，众多传统行业也愈发注重与互联网的融合。本系统聚焦于高校就业招聘，借助持续发展的网络技术，实现了用户注册、登录、浏览公告、接收企业通知、投递简历、查看职位招聘及企业详情等功能，并支持对简历、公告、企业通知、职位投递、职位收藏、职位留言及论坛信息的全面管理。本论文旨在阐述高校就业招聘系统的软件开发过程，该系统主要依托微信平台构建，采用Spring Boot框架作为开发框架，使用Java作为编程语言，并选择MySQL作为数据库系统。

《IEEE 33节点配电网仿真模型：毕业设计与MATLAB应用详解》 在电力系统研究和教学领域，IEEE 33节点配电网是一个广泛使用的标准测试系统，它为理解和分析配电网络的各种特性提供了理想的平台。这个模型包含了丰富的参数设置和参考文献，非常适合于进行毕业设计或相关科研项目。下面，我们将深入探讨该模型的关键知识点，以及如何利用MATLAB的Simulink工具进行仿真。 33节点配电网模型代表了一个中等规模的配电网络，包括了多种类型的负荷、分布式电源和馈线结构。这些节点可以是住宅、商业或工业用户，而馈线则模拟了电力传输的路径。理解每个节点的负载特性和馈线参数对于评估系统的稳定性和可靠性至关重要。 模型参数包括电气设备的额定值、阻抗、容量等，这些参数直接影响到系统的运行状态。例如，变压器的变比、线路的电阻和电抗、负荷的功率因数等，都需要精确设定以确保仿真结果的准确性。在进行仿真前，必须仔细研究并正确输入这些参数。 接下来，Simulink是MATLAB的一个强大模块，专门用于系统级的动态仿真。在电力系统领域，Simulink可以构建复杂的电路模型，包括交流和直流电路、控制策略、保护装置等。使用Simulink，我们可以直观地构建33节点配电网的图形化模型，并通过模拟运行来观察不同条件下的电压、电流、功率等变量的变化。 在实际操作中，步骤如下： 1. **模型构建**：在Simulink环境中，根据33节点的拓扑结构建立各个节点和馈线的连接。每个节点可以是一个电压源或负载模型，馈线则由电阻和电感元件表示。 2. **参数设定**：为每个模型组件赋予相应的参数值，如线路电阻、电抗、变压器变比等。 3. **仿真配置**：设置仿真时间范围、步长和初始条件，以满足研究需求。 4. **运行仿真**：启动仿真后，Simulink将计算出在指定时间段内的系统行为。 5. **结果分析**：通过Simulink的内置工具或者MATLAB代码对仿真结果进行后处理，如绘制电压、电流曲线，计算损耗和效率，分析稳定性等。 6. **优化与调整**：根据仿真结果，可能需要调整模型参数或控制策略，以优化系统性能或解决出现的问题。 在毕业设计中，学生可以借此模型学习电力系统的建模方法，了解电力系统运行的基本原理，同时锻炼MATLAB和Simulink的使用技巧。参考文献则提供了更深入的研究背景和理论依据，帮助理解模型背后的理论和工程实践。 IEEE 33节点配电网仿真模型是电力系统教育和研究中的重要工具，结合MATLAB的Simulink，可以实现对复杂配电网络的高效仿真和分析，为理论研究和工程应用提供有力支持。通过深入理解和实践，不仅可以提升专业技能，还能为未来的学术或职业道路打下坚实基础。

化处理，采用 Pearson 相关系数和 Wasserstein 距离来分析饮食习惯与健康的关联。主成分分析法被用来确定各个评价指标的权重，通过多目标模糊综合评判模型，得出居民饮食习惯的综合评判值，进而揭示存在的问题。 对于问题二，我们需要探讨生活习惯和饮食习惯是否与个体的社会属性（如年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等）相关。通过量化这些生活习惯和饮食习惯的评价指标，然后计算与个人属性的协方差矩阵和相关系数，可以识别出各因素之间的相关性和相关程度。 问题三关注的是慢性病与生活习惯多个因素之间的关系。通过灰色关联分析法，我们可以量化吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质和运动等因素与常见慢性病的相关程度。接着，采用二分类 BP 神经网络构建模型，揭示这些因素与慢性病发病的关系。 至于问题四，我们基于问题三的结果，对居民进行分类，比如分为患病但饮食健康、患病且饮食不健康、不患病且饮食健康和不患病但饮食不健康四类。利用支持向量机（SVM）进行二分类，为每类居民提供定制的健康改善建议，包括膳食调整和运动方案。此外，通过灵敏度检验确保模型的稳定性和有效性。 总结来说，这篇论文运用了多种数学建模方法，包括主成分分析、模糊综合评判、灰色关联分析和神经网络，对城市居民的健康状况进行了深度研究。通过量化和分析饮食习惯，找出不合理之处；探究生活习惯和饮食习惯与个体特征的联系；接着，分析慢性病与生活习惯多因素的关联；为不同健康状态的居民提供个性化建议。这些方法的应用有助于理解影响城市居民健康的复杂因素，并为公共卫生政策的制定提供科学依据。关键词涉及的灰色关联分析法、主成分分析法、多目标模糊综合评判法和二分类 BP 神经网络，都是解决此类问题的关键工具，它们的结合使用展示了数学建模在解决实际问题中的强大能力。

【2024计算机毕业设计选题】10套精品毕设项目分享

【作品名称】：基于 python+深度学习的视觉问答【毕业设计】（含源码+答辩 ppt） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：对于视觉问答（VQA）的研究具有深刻的学术意义和广阔的应用前景。目前，视觉问答模型性能提升的重点在于图像特征的提取，文本特征的提取，attention权重的计算和图像特征与文本特征融合的方式这4个方面。本文主要针对attention权重的计算和图像特征与文本特征融合这两个方面，以及其他细节方面的地方相对于前人的模型做出了改进。本文的主要工作在于本文使用open-ended模式，答案的准确率采用分数累积，而不是一般的多项选择。本文采用CSF模块（包括CSF_A和CSF_B）不仅对spatial-wise进行了权重计算，还对channel-wise进行了权重计算。本文采用MFB模块和ResNet152 FC层之前的tensor来结合LSTM的输出来计算每个区域的权重，而不是直接把image feature和question feature结合本文采用SigMoid来