关于MIS和ERP系统的二次开发

xiebinren 2006-09-09 08:33:26

我请教一下,如何在自己在开发出来的系统里建立一个二次开发的平台
谢谢大家指点!

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ice_frank 2006-09-10

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就是作好重用模块的封装,接口的设计

hy_lihuan 2006-09-09

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你提供别人不使用你的源代码就可以进行开发使用的所有条件就好了。
包括接口，方法，文档等等

IPvECMS 2006-09-09

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写好相关的接口，以及相关的兼容性

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一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战，涵盖了大部分统计&数据分析模型，特别是当前比较主流的算法：参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等；机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等；各种非参数统计模型，包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生，或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者，或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助，有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章课程导学第1章数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士，本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院，2005年获博士学位进入211高校任教，2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年，具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS。

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