随着市场的不断发展，公司的规模也在相应扩大，而公司的人事管理也越发凸显其重要地位。本系统主要针对大型公司员工签到考勤设计，为解决大型公司员工多，统计难，核对繁琐等问题。 1.2 项目背景 软件的系统名称：XX 公司员工签到考勤系统 本项目的提出者：XX 公司 本项目的任务开发者：员工签到考勤系统研发小组 本项目的用户：XX 公司员工签到考勤管理人员 1.3 编写目的 描述软件所能达到的功能。 指导软件的代码编写，使开发具有明确的方向性。 描述系统的逻辑设计，程序设计，后台处理等重要信息。 1.4 术语定义 MIS：管理信息系统 SRS: Software Requirement Specification (软件需求说明) DFD: Data Flow Diagram (数据流图)

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我们研究质量为M的伴随超倍数的U（1）5D N = 2 * $$ \ mathcal {N} = {2} ^ {\ ast} $$尺度理论的全分区函数的性质。 该理论最终与abelian 6D（2,0）理论相关。 我们通过胶合Nekrasov分区函数的平面副本，在复曲面Sasaki-Einstein流形上构造完整的非微扰分区函数，并用与某个矩图锥关联的广义双椭圆伽马函数G 2 C表示完整的分区函数 C 。 答案显示出好奇的SL（4，ℤ）模块化属性。 最后，我们提出了一组规则来构造分区函数，该分区函数类似于具有各种共维缺陷的插入离子的5d超对称分区函数的计算。

我们研究IIA型弦理论中BPS态的空间，该理论由一个D6麸皮包裹的T6和三个D2麸皮包裹三个不相交的2-tori包裹。 该骨膜系统具有12个基态。 我们表明，这12个状态都被恢复为库仑分支BPS多中心约束状态，其中每个中心保留16个增压。 此外，我们证明了这些多中心解只能以零角动量存在，这支持所有黑洞微态都具有零角动量的猜想。 对于大笔费用，他们可能会描述毛绒球的“近水平极限”。

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智慧考题宝小程序适用于考核，评测等场景，功能包括：练习模式（顺序答题，随机答题，专项答题，题型答题，高频错题）、背题模式、模拟考试、错题集、收藏题集、搜索题目、排行榜、签到功能，资讯文章，答题设置，答题音效，积分功能，激活码功能，多级题库分类。 练习功能分为顺序练习、随机练习、专项练习，题型练习（支持的题型：单选，多选，判断，填空，多项填空，简答），高频错题；模式分为答题模式和背题模式，答题模式可以在答完题目显示正确答案和帮助提示，可以进行跳题作答，背题模式可以直接查看正确答案和帮助提示，实时查看答题卡，统计答题情况，记忆功能，能够继续上次答题，也可以清除答题记录，重新答题。 模拟考试功能主要包括倒计时功能，随机取题功能，可单独对每个分类设置取题数量，题目分数，答题时间，答题数量，题目类型，可以进行跳题作答，交卷评分，倒计时自动提示交卷；记忆功能，保存可下次继续做题。 错题集功能主要是针对练习和考试两大模块的作答错题进行分类收集，可像练习功能一样进行答题模式和背题模式的作答方式，可移除错题，具有针对性的答题

受到量子引力是否可以“抹去”经典奇点的疑问的启发，我们分析了一定的量子空间及其量子力学的完整性。 古典奇异性被理解为测地线不完整，而量子完整则要求在基础背景上传播的测试场具有唯一的unit时间演化。 这里的关键点是，量子完整性使哈密顿量（或波算子的空间部分）实质上是自伴的，以便产生唯一的时间演化。 我们检查了由非标量BTZ黑洞组成的量子空间模型，该黑洞由测试标量场探测。 我们表明，量子引力（非交换）效应是要扩大BTZ参数的范围，因为相关的波算子本质上是自伴的。 这意味着，对于更大范围的BTZ参数，相应的量子空间是量子完整的，从而得出结论：在量子空间中，人们观察到“抹平”奇异性的影响。

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Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 本教程将介绍Python入门基础教程，包括Python的基本概念、语法规则和常用功能等。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益。同时，本教程还提供了一些实用的例子和技巧，帮助读者更好地掌握Python编程。 Python学习笔记，根据作者学习编程的经验和体会整理而成，手把手教你学Python。基于最新的Python版本，零基础带你搭建开发环境，从无到有、从易到难、层层递进，逐步走进Python的世界。既有详细的知识点介绍，又有通俗易懂的典型案例分析，还有从无到有的代码实践，让你看得懂、学得会、做得出。跟着视频讲解能够即学即练即用，真正的将学习落到实处，提升编程技能。 Python语法总结(完整版)文档主要是基于唐宇迪python快速入门课程中整理的语法总结，共计14页，基本包含了python入门和机器学习需要的基本语法。文档适合有其他例如C/C++，JAVA语言基础想快速入门python的学习者，也适合python考试的知识点提要，尤其适合需要使用python但是不想花费大量时间去读书看视频的同学！

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