Pragmatic Guide to Subversion

VB毕业论文源码，附有文档，内含文档+答辩+系统说明PPT，[关键词] SQL数据库，综合测评管理，VB6.0。一个学生成绩及考评管理系统SQLServer数据库，本系统基本涵盖了综合测评管理的主要需求，具有完善细致的功能、友好的用户界面、强大的 数据处理功能和完备的安全机制；随心所欲的查询和所见即所得的打印功能，并全面支持分析和决策的功能。系统特色： 　　1.设置系统用户登陆功能，即时对系统数据进行安全设置。 　　2.友好的用户界面，业务操作简单，进入系统即能使用。 　　3.成熟先进的技术和系统构架，采用先进的数据库访问方式，数据更安全。 　　4.强大的数据处理能力和开放的数据接口，选用具有大型数据库安全机制的数据库系统，提供各种级别的数据保护和权限控制方式，确保数据的安全可靠。 　　5.系统每种操作都可以通过菜单来进行。操作快捷、方便。易懂易会。系统集输入、维护、 查询、统计和各种处理为一体，信息导入导出方便共享。 　　数据库还原说明：在SQL Server中建立一个名为ZHCP的数据库还原zhcpBackUp下的zhcp即可使用。 　　初始系统登录帐号：123/123。

基于STM32的电子秤设计，包含了原理图，PCB，和程序(The design of electronic scale based on STM32 includes schematic diagram, PCB and program.)

Delphi编写实现的服务器监控程序，监控服务器的网络状态，用有icmp.dll，打开程序后读入任务列表，双击所选任务即可开始，定时使用ping命令对每个主机进行网络连接状态检查，并将结果写入监控日志文件。

说明：  灰度共生矩阵GLCM的matlab代码实现(Grayscale co-occurrence matrix GLCM MATLAB code implementation)

关于SQL开发的细化，处理开发内部处理系统过程中的BUG。-Refinement on SQL development, deal with the development of the internal processing system in the process of BUG.

我们公司开发的这款EA激进模式月收益110%左右，最大回撤在48%左右，单量在月120（手）左右，稳健的模式月收益50%-60%左右，最大回撤在25%左右，月单量在100（手）左右，保守的模式月收益20%-30%左右，最大的回撤10%左右，月刷单单量50-60（手）左右，基于刷单和盈利于一体。(Our company develops this EA radical model with a monthly return of about 110%, a maximum withdrawal of about 48%, a single volume of about 120 (hands) on January, a robust model with a monthly return of about 50% - 60%, a maximum withdrawal of about 25%, a monthly single volume of about 100 (hands), a conservative model with a monthly return of about 20% - 30%, a maximum withdrawal of about 10%, and a monthly brush. Single volume 50-60 (hand), based on brushing orders and profit in one.)

说明：  五电平H桥级联仿真，采用移相三角波调制。波形较好方便使用(Five level H-bridge cascade simulation, using phase-shifting triangular wave modulation. Good waveform, easy to use)

建立网孔电流方程，使用高斯约当法求解，将结果保存在txt格式的文档中-The establishment of mesh-current equations, using Gauss Jordan Method, the results saved in txt format document

这个程序用来实现排课，利用的是·遗传算法，但这只是一个简单的程序(to deal with timetable scheduing)

说明：  里面包含适用于Matlab 多元线性回归的代码(Code for Matlab Multiple Linear Regression)