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求排课系统算法或者源码(高校排课系统)
jqrddd
2007-08-11 04:34:05
求排课系统算法或者源码,或者是编写思路,数据库设计建议,需要一个高校的排课系统,主要是:教师资源,课程资源之间的关系,没有公共场地要求,只要提供有帮助的资料都有分
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求排课系统算法或者源码(高校排课系统)
求排课系统算法或者源码,或者是编写思路,数据库设计建议,需要一个高校的排课系统,主要是:教师资源,课程资源之间的关系,没有公共场地要求,只要提供有帮助的资料都有分
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砸死牛顿的苹果
2007-10-01
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3楼的 没有排课部分的代码 虽然有完整版可执行文件
tianhuo_soft
2007-10-01
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http://cache.baidu.com/c?word=vb%2C%C5%C5%3B%BF%CE%3B%CF%B5%CD%B3&url=http%3A//www%2E8680%2Ecc/code/sydm/jpdm/200706/16877%2Ehtml&p=882a934083831ffc57ec973f4a509c&user=baidu
杨哥儿
2007-09-30
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、自动排课算法思路(拈轻怕重法)
1、以教师为排课索引单元;
2、以课程和班级为排课限制单元;
3、以时间序列和教学场地为冲突单元;
4、教师顺序以周课时降序排列(即课多的教师先排);
5、课程分解后以课程降序排序(即节次多的课先排);
6、班级进行交叉排序(即以所有班轮排节次);
7、时间序列和教学场地优先级以使用者升序排序(即使用者最少的最先);
SungCen
2007-09-29
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http://www.sungcen.com/pk/paike.rar
我刚上传的,这也是我收集来的.你可以去下.有源码.
northwolves
2007-08-12
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统筹学的问题,思路可参考http://blog.csdn.net/kegao2741/archive/2006/04/05/651928.aspx
jqrddd
2007-08-11
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自已up .............................
Python基于遗传
算法
实现智能
排课
系统
源码
.zip
Python基于遗传
算法
实现智能
排课
系统
源码
.zip
基于遗传
算法
的
高校
自动
排课
系统
源码
+项目说明.zip
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部
源码
,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于遗传
算法
的
高校
自动
排课
系统
源码
+项目说明.zip 基于遗传
算法
的
高校
自动
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系统
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+项目说明.zip
推荐
算法
系统
实战全系列精品课
推荐
算法
系统
实战全系列精品课 :一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套新书教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,这个《推荐
算法
系统
实战全系列精品课》来自陈敬雷在一线大型互联网公司的多年实战经验总结,比较完备的包含了各个
算法
系统
模块,实实在在的重量级干货分享!听完此系列课,可以实现一个完整的推荐
系统
!二、课程简介 首先推荐
系统
不等于推荐
算法
,更不等于协同过滤。推荐
系统
是一个完整的
系统
工程,从工程上来讲是由多个子
系统
有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子
系统
、离线
算法
、准实时
算法
、多策略融合
算法
、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序
算法
、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等,每个子
系统
都扮演着非常重要的角色,当然大家肯定会说
算法
部分是核心,这个说的没错,的确。推荐
系统
是偏
算法
的策略
系统
,但要达到一个非常好的推荐效果,只有
算法
是不够的。比如做
算法
依赖于训练数据,数据质量不好,或者数据处理没做好,再好的
算法
也发挥不出价值。
算法
上线了,如果不知道效果怎么样,后面的优化工作就无法进行。所以AB测试是评价推荐效果的关键,它指导着
系统
该何去何从。为了能够快速切换和优化策略,推荐位管理平台起着举足轻重的作用。推荐效果最终要应用到线上平台去,在App或网站上毫秒级别的快速展示推荐结果,这就需要推荐的在线Web引擎服务来保证高性能的并发访问。这么来说,虽然
算法
是核心,但离不开每个子
系统
的配合,另外就是不同
算法
可以嵌入到各个子
系统
中,
算法
可以贯穿到每个子
系统
。 从开发人员角色上来讲,推荐
系统
不仅仅只有
算法
工程师角色的人就能完成整个
系统
,需要各个角色的工程师相配合才行。比如大数据平台工程师负责Hadoop集群和数据仓库,ETL工程师负责对数据仓库的数据进行处理和清洗,
算法
工程师负责核心
算法
,Web开发工程师负责推荐Web接口对接各个部门,比如网站前端、APP客户端的接口调用等,后台开发工程师负责推荐位管理、报表开发、推荐效果分析等,架构师负责整体
系统
的架构设计等。所以推荐
系统
是一个多角色协同配合才能完成的
系统
。 下面我们就从推荐
系统
的整体架构以及各个子
系统
的实现给大家深度解密来自一线大型互联网公司重量级的实战产品项目!!!推荐
算法
系统
实战课程大纲如下:1、推荐
系统
架构设计2、推荐数据仓库集市3、推荐
系统
ETL数据处理4、CF协同过滤用户行为挖掘5、推荐
算法
ALS交替最小二乘法6、推荐
系统
ContentBase文本挖掘
算法
7、用户画像兴趣标签提取
算法
8、基于用户心理学模型推荐9、推荐
系统
多策略融合
算法
10、准实时在线学习推荐引擎11、Redis分布式缓存处理12、分布式搜索引擎13、推荐Rerank二次重排序
算法
(基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的
算法
思想做二次排序)【可试听】14、推荐Rerank二次重排序
算法
(基于Learning TO rank排序学习思想做二次排序)15、推荐Rerank二次重排序
算法
(基于加权公式思想做二次排序)16、在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理
算法
17、在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析18、在线AB测试推荐效果评估19、离线AB测试推荐效果评估20、推荐位管理平台 21、大数据用户画像
系统
架构图深度解密与详细介绍22、大数据用户画像
系统
中各个子
系统
详细讲解三、老师介绍陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的
算法
工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐
算法
系统
项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》已出版、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习
算法
、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。
高校
排课
系统
高校
排课
系统
现如今,在
高校
招生规模逐年增加的背景下,教学资源相对紧张,传统的手工
求
解一个国际公认的世界七大数学难题之一的“NP完全问题”,即多项式负责程度的非确定性问题非常困难。开发符合要
求
的
排课
信息
系统
是不是一件容易的事情。 目前
排课
算法
有基于优先级自动
排课
算法
、人工只能
排课
算法
、专家
系统
排课
算法
、基于分组优化和矩阵运算的自动
排课
法、基于课元相关运算的
高校
排课
算法
、以及基于生物遗传的
排课
算法
,各自采用不同的方式实现
排课
系统
的
算法
研究及实现。
基于遗传
算法
的智能
排课
系统
利用遗传
算法
实现智能
排课
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