本文介绍了一份软件项目管理课程设计报告，主题为航空订票管理系统。随着国内外航空公司数量和规模的扩大，它们之间的竞争也越来越激烈。因此，为了加强客户服务质量，提高客户服务水平，扩展业务途径，维护公众形象，提高工作效率，航空公司需要配备一个安全、高效、灵活、可靠的客户服务中心系统。本文提出的航空订票管理系统可以扩大服务范围，提高工作效率，是航空公司的重要工具。

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

IATF16949管理评审报告(已通过新版认证);

(完整word版)广工操作系统实验报告.doc

武汉理工大学软件测试课程 实验一 题目：隔一日问题 用功能性测试方法测试以下程序：该程序有三个输入变量month、day、year（month 、 day 和year均为整数值，并且满足：1≤month≤12，1≤day≤31和1900≤year≤2050），分别作为输入日期的月份、日、年份，通过程序可以输出该输入日期在日历上隔一天的日期。例如，输入为 2004 年11 月29 日，则该程序的输出为2004 年12 月1 日。 (1) 编写该问题的需求规格说明书，并完成程序设计。 (2) 使用功能性测试技术设计两套测试用例集，主要考虑等价类划分和边界值分析测试技术。 (3) 根据设计的两套测试用例集进行测试。 （1） 根据题目要求编写测试用例； （2） 实验结果要求给出两套测试用例集测试效果比较； （3） 撰写实验报告。

自定义异常类MyException，该类继承自Exception类，类中只有含一个字符串参数msg的构造方法，构造方法中只有一条语句super(msg)——调用父类的构造方法。另外，编写自定义类person，类中只有两个私有的变量，一个是字符串类型的姓名，另一个是整型变量age；有两个公有方法void getAge()和setAge(int age)，其中setAge(int age)的功能是把参数age的值加到类中的变量age中(但要求age>0，否则抛出自定义异常MyException类的对象)，getAge()方法返回age的值。编写应用程序。

管道中线处有一个中空方块，入口平均速度 且为抛物线分布，雷诺数Re{=}Udν=100 。入口温度T_0=20。方块上板面有阶跃周期温度，周期与流场卡门涡街一致，下板面温度函数与上板面相位正好相反，其余壁面绝热。研究流体热扩散系数为\alpha=1,10,100时，方块后15d位置处温度的时间变化曲线，并分析变化频率;适合openfoam初学者，文件中保留了所有计算的结果（温度云图、压力云图、频率等等）以及计算思路的设计报告，有利于上手并做一定程度上的修改。

房地产项目可行性报告，项目基本概况 郎溪县经济现状 十字镇社会及经济发展概况 十字镇房地产市场现状及展望 十字镇在建的几个主要房地产项目概况 金都商业中心，金都国际宾馆带来的机会点分析 购买商铺的客户群体分析 SWOT分析 结论及建议

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,