全套哈工程研究生数值计算作业（附代码），亲测可跑通。

大一暑期C++大作业——酒店管理系统源码 这个是清华大学2017届自动化系C++暑期实践大作业的所有源码。因为自己在写大作业的时候意识到了网上的代码和攻略的重要性，这个大作也算是自己作为程序员的第一个 勉强能看的项目吧。上传一波作为自己第一次对社区的回馈。希望能帮到需要的人。具体的代码上的特点可在《大作业报告》中看到。 在科技日益发展的今天，许多的传统服务业都面临产业结构的转型和面对新 市场的自我改变。其中，服务业面对的挑战尤为严重。市场特点的变化、人们需 求的增长、自身技术转型的需求等等，都是服务业在科技发展的浪潮中所面对的 挑战。因此，如何提高顾客消费时的自主性，提高服务效率和质量，带给顾客更 好的体验，成为商家的一个重要关注点。 酒店预订是旅游出行的重要环节，然而当前酒店行业存在管理混乱、信息不 够透明等诸多问题。另外，随着民宿不断火热，这一问题将会更加明显。建立一 个有效的酒店信息管理平台，有助于规范酒店和民宿等的经营秩序，在给用户提 供方便的同时，营造出各个酒店公平竞争、接受合理审核和信息公开的良好环境。 其中，顾客和酒店在平台上交换必要的信息，由平台进行信息处理和传递，最

Android studio 简单的备忘录，下载资源后在Android studio中导入该文件，配置虚拟机即可。

内容包括：一、数学问题；二、理论解释；三、程序

【Web网页设计制作-毕业设计期末大作业】HTML、CSS、JavaScript前端网页项目源码H275

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）

人工智能课程的期末大作业，是基于 Python 语言完成的 SimPy 仿真项目及相应的文档和课程报告。项目旨在锻炼学生独立思考的能力，培养项目业务能力和创新思维。 文件说明 src 代码目录 LICENCE LGPL 3.0 开源许可证 tutor 自己编写的培训资料及教程文件，主要是向作业小组成员展示 Python 各个工具的使用方法 misc 杂项文件（找不到的资料都在这个文件夹里面） demo 老师给出的一组示例代码 backup 备份文件 LICENCE 项目开源许可证 requirements.txt Python 的项目依赖

该大作业包含了现代控制理论的重要知识点：建立系统微分方程模型、建立状态空间表达式、分析系统的状态和输出响应、分析系统的可控性和可观测性、分析系统的稳定性、建立状态反馈、设计全维状态观测器以及matlab的操作方法。 现代控制理论大作业扮演着重要的角色，它不仅是对学生深入理解和应用现代控制理论的测试，同时也是培养学生实践能力、团队合作和沟通技巧的机会。通过完成大作业，学生能够通过解决实际问题、设计控制系统和进行实验测试，将理论知识转化为实际应用，并培养创新思维和解决问题的能力。此外，大作业还提供了学术研究的平台，激发学生的进一步探索和学术发展的兴趣。总之，现代控制理论大作业不仅是对学生学习成果的检验，更重要的是培养学生的综合素质和为未来学习、职业发展奠定坚实基础。

微信小程序项目实战，微信小程序课程设计，基于微信小程序开发的，含有简单代码注册，下载下来简单部署即可使用。 包含：项目源码、数据库脚本、部署说明等，该项目可以作为课程设计使用，前后端代码都在里面。 一. 技术组成 前端：微信小程序 开发环境：微信开发者工具 数据库：MySql 后台框架：SpringBoot/SSM （如果有的话） 二. 部署说明 1. 如果含有服务端的话，一定要先部署好服务端，然后再用微信开发者工具导入，否则，小程序可能会报错 2. 微信小程序，用微信开发者工具导入或者 HBuilder x 工具 3. 数据库可视化软件，推荐使用它 Navicat，MySql 建议使用 5.7 版本

一、题目 从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab，Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。 二、数据来源 ①、TMDB 5000 Movie Dataset：该数据来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，收录了美国地区1916-2017年近5000部电影的数据，包含预算、导演、票房，电影评分等信息。 下载地址：https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata ②、豆瓣电影数据：该数据是我自己整理的，收录了豆瓣电影1922-2022年近550部电影的数据，包含评分人数、电影评分、票房，产地等信息。 三、说明 资源包含数据可视化技术大作业报告，相关的电影数据集：TMDB 5000 Movie Dataset和豆瓣电影数据。使用的可视化工具是：Tableau。