## 技术环境: PyCharm + Django2.2 + Python3.6 + mysql5.6 采用Python环境和Django框架实现的一个学生成绩考勤管理系统，管理员可以在后台发布管理各种信息包括学生，课程，成绩，考勤点名等，学生用户可以在前台查询信息！ ## 实体ER属性： 学期信息: 学期编号,学期名称 班级信息: 班级编号,班级名称,班主任姓名,成立日期 学生信息: 学号,姓名,性别,所在班级,出生日期,政治面貌,联系电话,家庭地址,学生照片 课程信息: 课程编号,课程名称,任课教师,总课时,总学分 成绩信息: 成绩编号,学生姓名,课程名称,所在学期,成绩得分 学生点名: 记录编号,学生,课程,时间,状态 学时信息: 记录编号,学时名称 出勤状态: 状态编号,状态名称

Python基于Django学生教务选课系统源码 ## 技术环境: PyCharm + Django2.2 + Python3.6 + mysql5.6 ## 采用最新Python环境和Django框架实现的一个学生教务选课系统。学生成员可以前台注册登录，登录后可以查询课程信息选课，查询自己的选课信息和成绩信息，修改个人信息。管理员登录后可以管理所有的注册学生信息，也可以管理所有教师信息，发布课程和维护课程信息，登记学生成绩，管理学生成绩，还可以发布网站新闻公告，修改个人密码等！ ## 实体ER属性如下： 学院信息: 学院编号,学院名称,成立日期,院长姓名,联系电话,附加信息 专业信息: 专业编号,专业名称,所在学院,成立日期,联系人,联系电话,附加信息 班级信息: 班级编号,班级名称,所属专业,成立日期,班主任,联系电话,附加信息 学生信息: 学号,姓名,登录密码,性别,所在班级,出生日期,政治面貌,学生照片,联系电话,学生邮箱,联系qq,家庭地址,附加信息 教师信息: 教师编号,教师姓名,性别,出生日期,入职日期,身份证号,联系电话,教师照片,家庭地址

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管理系统是一种通过计算机技术实现的用于组织、监控和控制各种活动的软件系统。这些系统通常被设计用来提高效率、减少错误、加强安全性，同时提供数据和信息支持。以下是一些常见类型的管理系统： 学校管理系统： 用于学校或教育机构的学生信息、教职员工信息、课程管理、成绩记录、考勤管理等。学校管理系统帮助提高学校的组织效率和信息管理水平。 人力资源管理系统（HRM）： 用于处理组织内的人事信息，包括员工招聘、培训记录、薪资管理、绩效评估等。HRM系统有助于企业更有效地管理人力资源，提高员工的工作效率和满意度。 库存管理系统： 用于追踪和管理商品或原材料的库存。这种系统可以帮助企业避免库存过剩或不足的问题，提高供应链的效率。 客户关系管理系统（CRM）： 用于管理与客户之间的关系，包括客户信息、沟通记录、销售机会跟踪等。CRM系统有助于企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和保留率。 医院管理系统： 用于管理医院或医疗机构的患者信息、医生排班、药品库存等。这种系统可以提高医疗服务的质量和效率。 财务管理系统： 用于记录和管理组织的财务信息，包括会计凭证、财务报表、预算管理等。财务管理系统

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python 3.11 dlib轮子文件 .whl文件

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窝 用于查询Web of Science数据库的SOAP客户端 描述 Web of Science（以前称为Web of Knowledge）是由Clarivate维护的基于在线订阅的科学引文索引服务。 wos是一个Python SOAP客户端（API和命令行工具），用于查询WOS数据库，以便使用WWS访问从查询中获取XML数据。 安装 该软件包已上传到 ，因此您可以使用pip安装该软件包： 点安装wos 文献资料 可以在上访问本README以及有关类和方法的文档。 用法 您可以使用wos命令查询Web of Science API。 如果要访问需要使用高级API访问的数据，则还必须使用用户名和密码进行身份验证。 用法：wos [-h] [--close] [-l] [-u用户] [-p密码] [-s SID] {query，doi，connect} ... 查询Web of

Mastering Python Scientific Computing By Hemant Kumar Mehta 2015 | 300 Pages A complete guide for Python programmers to master scientific computing using Python APIs and tools If you are a Python programmer and want to get your hands on scientific computing, this book is for you. The book expects you to have had exposure to various concepts of Python programming. In today's world, along with theoretical and experimental work, scientific computing has become an important part of scientific disciplines. Numerical calculations, simulations and computer modeling in this day and age form the vast majority of both experimental and theoretical papers. In the scientific method, replication and reproducibility are two important contributing factors. A complete and concrete scientific result should be reproducible and replicable. Python is suitable for scientific computing. A large community of users, plenty of help and documentation, a large collection of scientific libraries and environments, great performance, and good support makes Python a great choice for scientific computing. At present Python is among the top choices for developing scientific workflow and the book targets existing Python developers to master this domain using Python. The main things to learn in the book are the concept of scientific workflow, managing scientific workflow data and performing computation on this data using Python.

自己写的接口自动化测试大概的框架，可发送简单的测试报告，还需调整。