1.(用双链表实现)定义一个包含学生信息（学号，姓名，成绩）的链表，使其具有如下功能： (1) 根据指定学生个数，逐个输入学生信息； (2) 逐个显示学生表中所有学生的相关信息； (3) 根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩； (4) 根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）； (5) 给定一个学生信息，插入到表中指定的位置； (6) 删除指定位置的学生记录； (7) 从任意一个节点开始统计表中学生个数。

dbn matlab代码BNT-SM 用于学生建模的贝叶斯网络工具箱（BNT-SM）旨在促进在学生建模社区中使用动态贝叶斯网络。 BNT-SM输入了一个数据集和一个由研究人员假设的贝叶斯网络模型的紧凑XML规范，该模型用于描述学生知识与观察到的行为之间的因果关系。 BNT-SM使用贝叶斯网络工具箱生成并执行代码以训练和测试模型。 BNT-SM使研究人员可以轻松地探索关于学生模型中知识表示的不同假设。 例如，通过改变贝叶斯网络的图形结构，我们研究了补习干预如何影响学生的知识状态-干预是可能脚手架还是可以帮助学生学习。 安装 BNT-SM是在Matlab中实现的，因此您需要安装并运行Matlab。 典型用法示例 下载并解压缩BNT-SM后，启动Matlab并执行 >> cd src >> setup >> cd ../model/kt >> [property evidence hash_bnet] = RunBnet('property.xml'); Property.xml是一个XML文件，用于指定我们正在构建的贝叶斯网络。 在目录BNT-SM / model中，您可以找到其他一些贝叶

本次试验需要编写一个学生考试成绩分析程序，至少具有这些功能：基本数据输入，能够建立并且输入班级、学生、课程和成绩单的信息，指定特定的班级和课程后，能够输出该班的所有学生的成绩，通过这个方法可以查询学生的成绩，能够对指定的班级和课程的成绩进行以下3种方法的分析，分数文本分析、分数段分析、图形分析。 对于以上的问题，程序要提供界面，要满足输入输出就要用到GUI的输入输出功能，保存数据就用到文件输入输出，文件保存等功能。

学生管理系统 javabean、servelt、jsp

简单学生管理系统 本设计内容可用程序设计基础方法完成。 系统功能简介：本系统有包括7个主要功能供给用户，用于管理学生信息。 1． 输入和储存学生信息 用户可以使用系统储存学生信息，包括学生姓名，学号，性别，成绩（物理，英语，数学，计算机导论，C程序） 2． 查看学生信息 通过使用系统可以查看已统计好的学生信息 3． 学生成绩统计： 使用系统可以浏览学生已排好的成绩统计，包括名次，总分，平均分，最高和最低分。 4． 查找学生信息： 使用系统可以浏览单个学生的信息，分为按学号和姓名查找。 5． 修改学生信息：当学生信息有误时就可以通过系统来修改。 6． 删除学生信息：使用系统可以要删除某个学生信息。 7． 增加学生信息：不能在第一个功能上增加学生信息，只能在这个功能上实现。 8． 退出。

基于Python的GUI学生信息管理系统+SQLite数据库 4.1登录模块的详细设计与实现 4.2录入学生成绩模块的详细设计与实现 4.3查看学生成绩模块的详细设计与实现 4.4修改个人密码模块的详细设计与实现 4.5修改学生成绩模块的详细设计与实现 4.6删除教师账号模块的详细设计与实现 4.7导出学生成绩模块的详细设计与实现 4.8添加科目模块界面的详细设计与实现 4.9注册模块的详细设计与实现 4.10添加教师账号模块的详细设计与实现

基于国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据，使用数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，分析学生在校园内的学习生活行为

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该资源为学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中分为7个属性， 原始数据集每列说明： GRE 成绩 (290 to 340) TOEFL 成绩(92 to 120) 学校等级 (1 to 5) 自身的意愿 (1 to 5) 推荐信的力度 (1 to 5) CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 是否有研习经验 (0 or 1) 读硕士的意向 (0.34 to 0.97) Admission_Predict.csv：为原数据集 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 对应的.csv格式已经转换为.mat格式

本设计基于决策树算法从多角度对某学校网上平台的学生行为数据进行分析，将根据学生的综合成绩将学生划分为三类：优秀（80分 – 100分）、良好（60分 – 79）、差（0分 – 59分）。这些数据包括到课率、预习率、习题正确率、综合成绩，数据量达千余条。通过已有数据建立决策树模型，供该平台未来的使用者进行预测，起到教学预警的作用。