采用VB6编制的小小程序，有源代码，无须解压密码，利用自己设计的程序同样可以实现对控制面板内容的控制...

对pascal的深入编程，开发环境是delphi-to the in-depth programming, development environment is delphi

FLASH的简易开发工具，用于FLASH的烧写，格式为ELF格式，简单方便-FLASH simple development tools, the programmer for FLASH, the format for the ELF format is simple and convenient

根据数据作出曲线源代码-under the curve data source code

教师抽象基类及其派生的特聘教授，责任教授，教学人员，研究人员等派生类．-teachers abstract base class and its derived Chair Professor, Professor responsibility, teaching staff, researchers and other derived class.

一个指法练习程序.程序界面中画出了各个键(限字母)在键盘上的位置,以方便初学者熟悉键盘.可以在程序中设置练习的字母范围,如A~G,H~L...还可以对练习的时间进行设置,时间到后反馈练习成绩.-practice a fingering process. Process interface which depicts the various keys (the letter) in the position of the keyboard, to facilitate beginners familiar with the keyboard. The procedure can set the scope of practice of the alphabet, A to G, H ~ L. .. can also exercise the right time set up, time after practice performance feedback.

请认真阅读您的文件包然后写出其具体功能(至少要20个字)。尽量不要让站长把时间都花费在为您修正说明上。压缩包解压时不能有密码-Please read them carefully before you write the document package to their specific functions (at least 20 words). Try not to let the station master at the time you spend on the amendment note. Package should not have a password when extracting

链表基本操作，包括链表的初始化，创建，插入节点，删除节点，以及冒泡排序等，有完美的操作界面。-List of basic operations, including the initialization list, create, insert node, delete node, as well as the bubble sort, etc., there is a perfect interface.

本系统规模较小,适合小型宿舍,公寓等人员的安排,管理. 本系统采用delphi开发界面,使用文件型的数据库Access,界面亲和力强,容易上手,使用方便.-smaller scale of the system suitable for small houses, apartments and personnel arrangements, management. Delphi used the system interface development, the use of paper-based Access database, interface strong affinity easier to get started, easy to use.

系统的实现比较的简单，参照源代码应该都可以看懂我的系统。这个系统在vc++6.0和windows2000下调试正常并运行。-Gobang(Five chess) source code support multi user by network

九十年代以来，Internet 以惊人的速度发展起来，它容纳了海量的各种类型的原始信息，包括文本信息、声音信息、图像信息等等。如何在浩若烟海而又纷繁芜杂的文本中掌握最有效的信息始终是信息处理的一大目标。基于人工智能技术的文本分类系统能依据文本的语义将大量的文本自动分门别类，从而更好地帮助人们把握文本信息。近年来，文本分类技术已经逐渐与搜索引擎、信息推送、信息过滤等信息处理技术相结合，有效地提高了信息服务的质量。自动文本分类就是对大量的自然语言文本按照一定的主题类别进行自动分类，它是自然语言处理的一个十分重要的问题。文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务。文本分类的一个关键问题是特征词的选择问题及其权重分配。在本设计中，我们实现了一个基于支持向量机（SVM）的网页分类器，该分类器可自动采集网页,自动提取特征项,并按照训练好的分类模型进行分类,最终将网页信息保存到本地供用户检索。