急!!期末毕业设计~~~

cody888 2004-01-01 12:04:17
有谁能帮忙做下。
我的信箱:cody888@163.net


开发一个单位的人事管理系统,功能是:录入、存储、人员基本信息:可进行简单查询和条件组合查询:可按年龄、工资、职称进行统计;可打印出报表;还可对人员基本信息进行维护、备份和恢复。


(开发语言不限制)
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djniulihao 2004-01-09
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用什么做无所谓,关键是自己作的就好
klbt 2004-01-07
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楼主厉害,祝贺你自力更生!
cody888 2004-01-07
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谢谢各位,小弟狂看了几天PHP!
现在搞定!
Tomato77 2004-01-05
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VB+Access。
ComputerZhang 2004-01-02
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应该没有问题,你的邮箱是多大的,5M的话就只给你的框架了,库就得你自己做了
tjw2003 2004-01-02
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小项目,我们的管理信息系统课程设计和这个差不多,用VFP做简单点,外面有很多参考书就讲如何做这种系统
klbt 2004-01-01
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可以帮忙提供思路。
ChinaKable 2004-01-01
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我有这个源文件,如果你要的话,可以发给你参考!
是用VB+Access的。
基于PyQt5+Python开发的对话机器人项目源码+项目说明.zip 【1】项目代码完整且功能都经验证ok,确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 【3】项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、项目初期立项演示等用途。 【4】如果基础还行,或热爱钻研,可基于此项目进行二次开发,DIY其他不同功能。 【特别强调】 项目下载解压后,项目名字和项目路径不要用中文,否则可能会出现解析不了的错误,建议解压重命名为因为名字后再运行!有问题私信沟通,祝顺利! 毕业设计基于PyQt5+Python开发的对话机器人项目源码+项目说明.zip 1. 项目背景&应用场景 聊天机器人可以通过固定的关键词获取回答模拟人类进行对话的程序,它可以解放企业中相对固化、重复的密集型任务或流程所需的人力。可应用于TB商品售前后自助咨询、服务类业务办理流程引导等场景。 jpg2. 开发工具 #2.1 开发语言python3.7 Python编写效率高,代码量少,适合快速开发。并且支持大量的库,有很好的拓展性。 #2.2 开发环境:Visual Studio Code1.51.1 该编辑器也集成了所有一款现代编辑器所应该具备的特性,包括语法高亮(syntax high lighting),可定制的热键绑定(customizable keyboard bindings),括号匹配(bracket matching)以及代码片段收集(snippets)。 #2.3 界面UI设计工具:Pyqt5 5.15.1 pyqt5是一套Python绑定Digia QT5应用的框架。它可用于Python 2和3。本项目使用Python 3。Qt库是最强大的GUI库之一。pyqt5做为Python的一个模块,它有620多个类和6000个函数和方法。 jpg3. 功能设计与实现 3.1 闲聊功能 用户随机输入语句,机器人识别后,返回对应语句。 3.2 天气查询 输入关键词“天气查询”即可进入天气查询功能,用户再输入所要查找的城市,机器人将会返回天气数据 3.3 疫情查询 输入关键词“疫情查询”即可进入疫情查询功能,用户再输入所要查找的省份,机器人将会返回疫情数据 3.4 汇率兑换 输入关键词“汇率兑换”即可进入汇率兑换功能,用户再输入带单位所需兑换的金额,机器人将会返回兑换后的货币数据 3.5 讲个笑话 输入关键词“笑话”即可进入讲个笑话功能,机器人直接返回一条笑话,如果还想听其他笑话,用户输入再来一个,机器人将返回另一条笑话 3.6 NBA今日东西部排名 输入关键词“NBA”即可进入NBA今日东西部排名功能,机器人直接返回排名数据 3.7 脑筋转弯 输入关键词“脑筋转弯”即可进入脑筋转弯功能,机器人会提示用户输入“开始”,用户发送后机器人将返回一段脑筋转弯,用户可选择输入“答案”来查看正确答案,若用户发送错误答案,机器人将提示,答案错误
基于python的心电图信号设计模型结构完成5分类任务源码+模型+使用说明.zip心血管疾病是指影响心脏和血管健康的各种疾病,包括冠心病、心肌病、心律失常等,是全球范围内的头号杀手。随着现代生活压力的不断增大,人们越来越关注心血管健康问题。传统的医生问诊方式存在误诊率高、诊断不及时等弊端,而心血管疾病发病、宜早治疗的特点更加强调了诊断的准确性和及时性。许多心血管疾病的病发初期常伴有心律失常的出现,因此心律失常的检测对于心血管疾病的预防具有重要意义。目前,广泛应用的心律失常检测方法是心电(ElectroCardioGram,ECG) 信号诊断。 传统处理心电图信号分类问题的机器学习方法为自回归模型、支持向量机等。近年来,神经网络的兴起为心电图的识别提供了多种解决方案。其中,一种效果良好的方法为对信号进行滤波处理后使用循环神经网络(RNN)进行特征分析;此外,深度学习的兴起为心电图的识别提供了一种端到端的解决方案。研究指出,卷积神经网络(CNN)中每个卷积核相当于一个滤波器,能够从原始信号中提取出有用的信息,因此可以达到信号滤波同样的作用,与此同时同步进行特征提取,从而可以直接将原始心

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