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基于微信小程序的电子阅读器设计与实现毕业论文.doc

上海市地铁站点数据以及线路图，矢量数据，WGS-1984坐标系

本文介绍了联想集团的发展历程和成就，并重点分析了其ERP系统的实施情况。联想集团是一家在信息产业内多元化发展的大型企业集团，其电脑销售量一直位居中国国内市场首位，并于2013年成为全球最大的PC生产厂商。为了提高企业管理效率，联想集团实施了ERP系统，并取得了显著的成效。本文通过分析联想ERP系统的实施过程、系统功能和应用效果，总结了ERP系统在企业管理中的重要作用和优势。

XXX实习报告 我所实习的单位名叫奇异数码高科技有限公司，是一家外资企业。公司刚成立不久， 各方面都在起步阶段。公司主要经营软件开发及文档扫描方面的业务。我所实习的职位 是网络管理。主要负责计算机及网络的维护。 我的上司是公司的技术总监，一个新西兰人。所以交流就成了我所遇到的第一个问题 ，我虽然英语基础还可以，但是口语方面还是差了些，毕竟平时是听看的多，说得少。 Dereck（我的上司）说的我大部分能听懂，但轮到我说时就有点不知所措了，经常不知 道怎么组织语言，有时说出来了不是语法不对就是时态不对，总之难度比较大。于是我 加强了英语口语方面的学习。 其实说起网络管理，主要还是计算机维护和网络维护。计算机维护分为硬件维护和软 件维护两个方面。 奇异数码的计算机现状大概是总共有用于办公的计算机20余台，大部分是方正奔腾4 的品牌机，还有一些联想的品牌机，一台打印机及三台扫描仪。公司为节省成本，购买 了一些二手旧机器，对硬件的维护主要集中在上一代未更新的计算机，因为使用年限比 较久，硬件老化及磨损相对比较严重。在使用现在部分大型软件的时候经常出现死机， 蓝屏，自动重启等现象。一般常见的引起硬

本文介绍了编译系统的基本概念和结构，包括词法分析、语法分析、语义分析和中间代码生成等环节。编译系统的主要任务是将高级语言翻译成汇编语言或机器语言，其中词法分析器负责将源程序的字符转换成统一的机内表示形式，语法分析器则从词法分析器输出的token序列中识别出各类短语，并构造语法分析树。语义分析器则负责收集标识符的属性信息，进行语义检查。最后，中间代码生成器将语法分析树转换成三地址码，生成类似于汇编语言的指令序列。

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 网媒 微博 微信 微博, 91% 7.6% 5.7% 4.8% 3.8% 3.3% 3.3% 2.9% 2.9% 2.9% 2.9% 喜茶如何从街边小店成为"网红店"获1亿融资? 喜茶上海爆红背后:排队7小时神话还在继续 疑似店员变 黄牛 "喜茶""鲍师傅"排队5小时 尝过后10人中8人直言:味 道一般 网红店排长龙的背后:鲍师傅雇专人维序 9名保安负责喜 茶 网红美食排队7小时+ 代购叫价水涨船高生意火 "网红食品"须理性跟风 网红奶茶店沪日月光店迎客 每人限购2杯仍难抑"黄牛" 鲍师傅、喜茶、一点点这些网红消费品牌靠什么爆红? 为了一杯奶茶你肯掏的钱越来越多,是什么在推动这些变 化? 到底是谁让喜茶、鲍师傅们成为"网红"? 男, 17.8% 女, 82.2%

项目1：基于sklearn的数据分类挖掘 一、项目任务 熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。 进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。 二、项目环境及条件 sklearn-0.18.0 python-2.7.13 numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64 scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64 matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64 三、实验数据 Iris数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含 150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼 宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virgin ica）三个种类中的哪一类。 Digits数据集 美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。分辨率 为8x8 四、项目内容及过程 1.读取数据集 从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印 "from sklearn import datasets " " " "iris = datasets.load_iris() " "digits = datasets.load_digits() " "print 'iris:',iris.data,'\ndigits:',digits.data " 打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。 Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性 Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值 2.划分数据集 引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测 试集比例为8:2 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.t" "arget,test_size=0.2) " "print " "'x_train:',x_train,'\nx_test:',x_test,'\ny_train:',y_train,'\ny_tes" "t:',y_test " 3.使用KNN和SVM对digits测试集分类 引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classi fication_report查看预测结果的准确率和召回率 "from sklearn.metrics import classification_report " " " "from sklearn import neighbors " "clf = neighbors.KNeighborsClassifier() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " " " "from sklearn.svm import SVC " "clf = SVC() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " KNN的预测结果：所有数字的预测正确率几乎达到了100% SVM的预测结果：对部分数字的预测误差较大，基本情况不如KNN 考虑SVM分类器的特性，在分类前对特征值进行标准化后再分类： "from sklearn import preprocessing " "min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() " "x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train) " "x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test) " 标准化数据后SVM的预测结果达到了KNN的准度： 4.使用贝叶斯和决策树对iris数据集分类 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,

以行政区为基本单元的统计人口，根据土地利用数据、自然资源及生态环境等自然要素数据，分布到一定空间尺度（本数据集为1公里）格网上，构建人口空间分布数据集。 2015————》2020

该模型采用有限集模型预测直接功率控制方法来控制PWM整流器。交流侧输入三相对称交流电，220V/50Hz，直流侧输出760V。其中，模型预测采用S-Function模块实现，在运行模型前需要先运行其代码并添加到路径。