① 人工智能是学习什么
1、学习并掌握一些数学知识
高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础。
线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础。
概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
再就是优化理论与算法,除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式,否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题,优化将是你的GPS为你指路。
以上这些知识打底,就可以开拔了,针对具体应用再补充相关的知识与理论,比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑,更理论一点的还有实/复分析、测度论,偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。
2、掌握经典机器学习理论和算法
如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱,并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法,我简单地总结如下:
1) 回归算法:常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing);
2) 基于实例的算法:常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM);
3) 基于正则化方法:常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net);
4) 决策树学习:常见的算法包括:分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM);
5) 基于贝叶斯方法:常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN);
6) 基于核的算法:常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等;
7) 聚类算法:常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM);
8) 基于关联规则学习:常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等;
9) 人工神经网络:重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-OrganizingMap, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ);
10) 深度学习:常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(RestrictedBoltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders);
11) 降低维度的算法:常见的算法包括主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追踪(ProjectionPursuit)等;
12) 集成算法:常见的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推进机(GradientBoosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest)。
3、掌握一种编程工具,比如Python
一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就能写,写完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面最低的。
4、了解行业最新动态和研究成果,比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。
5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工智能相关的项目。
6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去
人工智能有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的钻研下去,这样才能成为人工智能领域的大牛,有所成就。
根据网络给的定义,人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
网络关于人工智能的定义详解中说道:人工智能是计算机的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
综上,从定义上讲,人工智能是一项技术。
② 如何系统地学习数据挖掘
磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点:
数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。
数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。
数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)
数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。
数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。
如果你阅读了以上内容觉得可以接受,那么继续往下看。
学习一门技术要和行业靠拢,没有行业背景的技术如空中楼阁。技
术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合
行业之后就能够独当一面了,一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求,另一方面能够累计行业经验,使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想
要面面俱到,这样会失去你的核心竞争力。
一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。
1)数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。
2)数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
3)科学研究方向:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
二、说说各工作领域需要掌握的技能。
(1).数据分析师
需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求。
需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。
需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养。
经
典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David
Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用
》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Proceres
Companion》等。
(2).数据挖掘工程师
需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapRece的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。
(3).科学研究方向
需要深入学习数据挖掘的理论基础,包括关联规则挖掘 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是完全免费的,而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持,更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高,但是强烈推荐。
可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。
需要广而深的阅读世界着名会议论文跟踪热点技术。如KDD,ICML,IJCAI,Association for the Advancement of Artificial Intelligence,ICDM 等等;还有数据挖掘相关领域期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,Journal of Machine Learning Research Homepage,IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。
可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ,Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码,比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等(具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目)。
经
典图书推荐:《机器学习》
《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》,英文素质是科研人才必备的《Machine
Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning :
Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise
Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。
三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。
真
正从数据挖掘项目实践的角度讲,沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的,有了爱好才可以愿意钻研,有了不错的沟通能力,才可以正确理解业务问题,才能正确把
业务问题转化成挖掘问题,才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法,取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的
核心竞争力,是很难学到的;而其他的相关专业知识谁都可以学,算不上个人发展的核心竞争力。
说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计
师等等都要扔砖头了,对不起,我没有别的意思,你们的专业对于数据挖掘都很重要,大家本来就是一个整体的,但是作为单独一个个体的人来说,精力有限,时间
有限,不可能这些领域都能掌握,在这种情况下,选择最重要的核心,我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧(从另外的一个极端的例子,我们可以看,
比如一个迷你型的挖掘项目,一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库,但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本
的数据处理;他虽然不懂专业的展示展现技能,但是只要他自己看的懂就行了,这就无需什么展示展现;前面说过,统计技能是应该掌握的,这对一个人的迷你项目
很重要;他虽然不懂编程,但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的;这样在迷你项目中,一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了,甚至
在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路,试问就是这个迷你项目,单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技
师、甚至单纯的一个挖掘技术专家,都是无法胜任的)。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要,这些个完全不同的专业领域,想要有效有机地整合在一起
进行数据挖掘项目实践,你说没有好的沟通能力行吗?
数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华,所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。
国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目,刚开始不懂不要紧,越不懂越知道应该学什么,才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的,
但是从网上的一些论坛看,很多都是纸上谈兵,这样很浪费时间,很没有效率。
另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱,很多BI只是局限在
报表的展示和简单的统计分析,却也号称是数据挖掘;另一方面,国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数(银行、保险公司、移动通讯),其他行业的应用
就只能算是小规模的,比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目,但都比较分散,而且都是处于摸索阶段,但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景,因为
这是历史发展的必然。
讲到移动方面的实践案例,如果你是来自移动的话,你一定知道国内有家叫华院分析的公司(申明,我跟这家公司没有任何
关系,我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司,觉得华院还不错,比很多徒有虚名的大公司来得更实际),他们的业务现在已经覆
盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目,你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起
家,自己不懂不要紧,一边自学一边开始拓展客户,到现在在中国的移动通讯市场全面开花,的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据,用肉眼比较
选择比较不同的模型,你可以想象这其中的艰难吧。
至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用,那太多了,比如不同话费套餐的制订、客户流失模
型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型,太多了,记住,从客户
的需求出发,从实践中的问题出发,移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密,当你数据挖掘能力提升到一定程度时,你会发现无论什么行业,其实数
据挖掘的应用有大部分是重合的相似的,这样你会觉得更轻松。
四、成为一名数据科学家需要掌握的技能图。(原文:Data Science: How do I become a data scientist?)
③ 做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据
一、学习大数据是需要学习java和linux的
二、你有多年的java开发经验,那么可以直接跳过java课程部分,学习大数据技术!
三、分享一份大数据技术课程大纲供你了解参考
④ 如何系统地学习数据挖掘
看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样?
磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点:
数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。
数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。
数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)
数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。
数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。
如果你阅读了以上内容觉得可以接受,那么继续往下看。
学习一门技术要和行业靠拢,没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了,一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求,另一方面能够累计行业经验,使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到,这样会失去你的核心竞争力。
一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。
数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。
数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
科学研究方向:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
二、说说各工作领域需要掌握的技能。
(1).数据分析师
需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求。
需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。
需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养。
经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Proceres Companion》等。
(2).数据挖掘工程师
需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapRece的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。
(3).科学研究方向
需要深入学习数据挖掘的理论基础,包括关联规则挖掘 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是完全免费的,而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持,更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高,但是强烈推荐。
可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。
需要广而深的阅读世界着名会议论文跟踪热点技术。如KDD,ICML,IJCAI,Association for the Advancement of Artificial Intelligence,ICDM 等等;还有数据挖掘相关领域期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,Journal of Machine Learning Research Homepage,IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。
可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ,Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码,比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等(具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目)。
经典图书推荐:《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》,英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。
三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。
真正从数据挖掘项目实践的角度讲,沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的,有了爱好才可以愿意钻研,有了不错的沟通能力,才可以正确理解业务问题,才能正确把业务问题转化成挖掘问题,才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法,取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力,是很难学到的;而其他的相关专业知识谁都可以学,算不上个人发展的核心竞争力。
说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了,对不起,我没有别的意思,你们的专业对于数据挖掘都很重要,大家本来就是一个整体的,但是作为单独一个个体的人来说,精力有限,时间有限,不可能这些领域都能掌握,在这种情况下,选择最重要的核心,我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧(从另外的一个极端的例子,我们可以看, 比如一个迷你型的挖掘项目,一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库,但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理;他虽然不懂专业的展示展现技能,但是只要他自己看的懂就行了,这就无需什么展示展现;前面说过,统计技能是应该掌握的,这对一个人的迷你项目很重要;他虽然不懂编程,但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的;这样在迷你项目中,一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了,甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路,试问就是这个迷你项目,单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家,都是无法胜任的)。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要,这些个完全不同的专业领域,想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践,你说没有好的沟通能力行吗?
数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华,所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目,刚开始不懂不要紧,越不懂越知道应该学什么,才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的,但是从网上的一些论坛看,很多都是纸上谈兵,这样很浪费时间,很没有效率。
另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱,很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析,却也号称是数据挖掘;另一方面,国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数(银行、保险公司、移动通讯),其他行业的应用就只能算是小规模的,比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目,但都比较分散,而且都是处于摸索阶段,但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景,因为这是历史发展的必然。
讲到移动方面的实践案例,如果你是来自移动的话,你一定知道国内有家叫华院分析的公司(申明,我跟这家公司没有任何关系,我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司,觉得华院还不错,比很多徒有虚名的大公司来得更实际),他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目,你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家,自己不懂不要紧,一边自学一边开始拓展客户,到现在在中国的移动通讯市场全面开花,的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据,用肉眼比较选择比较不同的模型,你可以想象这其中的艰难吧。
至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用,那太多了,比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型,太多了,记住,从客户的需求出发,从实践中的问题出发,移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密,当你数据挖掘能力提升到一定程度时,你会发现无论什么行业,其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的,这样你会觉得更轻松。
⑤ 求一个。net(C#)+sql网上学生成绩查询系统(毕业设计)
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vb设备管理系统+论文
vb试题库自动组卷系统
vb题库管理系统+论文
vb通讯录管理信息系统vb+access源代码+可执行程序+论文+开题报告+外文翻译
vb图书馆管理系统+论文
vb图书管理系统
vb图书管理系统(文档+源代码)
vb图书管理系统vb+access版论文+源代码+开题报告+外文翻译+答辩ppt
vb图书管理系统源代码论文
vb图书销售信息系统+论文
VB文档管理系统+论文
vb小区物业管理系统
vb校园网交换机节点管理系统+论文
vb学籍管理系统带论文
VB学生档案
vb学生档案管理系统
vb学生档案管理系统+论文
VB学生公寓管理系统
vb学生评语生成系统论文
VB学生信息管理系统
vb学生信息管理系统(VB+sql)+毕业论文2万字
vb学生信息管理系统(代码+论文+开题报告)
vb药品库房管理系统vb+access源代码+可执行程序+论文+开题报告+外文翻译+答辩ppt
vb一个考试管理系统。带论文的
VB医药管理系统
vb音像制品出租及销售管理系统
VB员工管理系统
VB原创库存管理系统开题报告+外文翻译+论文正文+源代码+可执行程序
vb原创图书管理系统)毕业设计+论文
vb源代码加可执行文件加论文
vb智能排课系统+论文
vb中介管理系统vb+access源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩ppt
学生宿舍管理系统
VC++
C++ 003指纹识别系统
C++课程设计报告(人事管理系统)
VC++ 003指纹识别系统
VC++06全国天气信息管理系统
vc++24点游戏的开发和实现
VC++车辆调度
vc++航空检票系统+论文
vc++航空客运订票系统+论文
VC++基于校园网的学院教学质量监测评估系统
vc++简单几何图形的识别和编辑系统+论文
VC++经济管理出版社期刊书目信息管理系统
vc++局域网的数据包监听及数据分析毕业论文+源代码
VC++开发GIS项目程序+论文
vc++可视化图像处理系统+论文
vc++库存管理
vc++图书馆管理系统
vc++网上寻呼QICQ源代码(附带论文)
vc++象棋程序+论文
VC++学生成绩统计分析系统
vc++医药管理系统+论文
vc++用遗传算法解决车辆优化调度问题论文+源代码+任务书
vc++运动会成绩管理系统(源码+论文)
VC+ACCESS开发的酒店管理+论文
vc数据挖掘在客户关系管理中的
vc中国象棋软件(程序+源码+论文)下载
VC做的聊天室+论文
浏览器(论文+源码)
一个VC++做的手机话费参考程序,有设计报告
vfp现代物流企业管理系统+论文
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VF财务管理系统(论文+开题报告+源代码+答辩PPT)
vf仓库管理系统(论文+源文件)
VF地税局工资管理系统(论文+开题报告+答辩PPT+源代码+程序清单)
vf简单的酒店管理源码+文论
VF教职工信息管理毕业设计
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vf路政管理系统(论文+开题报告+答辩PPT+源代码+程序清单)
VF企业人事档案管理系统全套(带源码)
vf图书管理系统(VFP)(包括程序文档)
VF系统的学生成绩管理系统+论文
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vf做的学生管理系统+论文
ASP+ACCESS深水蓝文学网站
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ASP+SQL美食网站
ASP人才招聘系统
delphi书店辅助进书系统
JSP028学生学籍管理系统
JSP科研处管理信息系统+论文
JSP学生学籍管理系统
JSP在线学习系统
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php+mysql学生成绩查询
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vb数控加工技术教学素材资源库的构建
VB文档管理系统+论文
百瑞通公司网站
报名系统
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基于局域网的聊天室系统
科研项目网上申报管理系统
两个网站
企业电子投票系统
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商品配送中心库存仿真软件设计
社区网络(含在线影院)
施甸县旅游咨询网
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外观专利图像检索平台
网络实验教学网站
网上教学资源共享系统
小区门户网站
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学科建设系统
医疗器械公司网站客户服务系统设计
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《计算机专业英语》网上教学系统设计与实现
《软件工程》精品课程教学网站的设计与实现 ASP+SQL Sever2000
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《信息论与编码》在线考试系统
3G的AKA协议中F1至F5的UE端的实现
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ASP.NET技术在网站开发设计中的研究与开发 ASP.NET+SQL Sever2000
BBS系统开发与帐户安全保护的实现
BS结构的城市酒店入住信息管理系统的设计
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BS模式的计算机等级考试管理系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
C语言教学网站及网上考试系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
C语言试题生成与考试系统
Delaunay算法的实现与应用
Excel条件格式化工具的设计与实现
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FTP客户端设计与开发
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Win32平台下的PE文件病毒的研究及实现
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H2003032045程富超_一种远程管理Linux系统工具的设计与实现
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MBA顾问网的研究与开发 ASP+SQL Sever2000
MD5算法的研究与实现-数据存储加密
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RSA密码体制的实现.
Scheme解释程序的实现.tgz
VBA在培训考试中的应用研究与实现 VBA+Access 2003
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VFP试题库管理系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
Web Mail收发系统设计与开发
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Web音乐搜索软件的设计与实现
Windows简单防火墙设计与实现
Windows进程管理工具设计与实现
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Windows下盗取帐号密码的木马程序的设计
WML信息查询与后端信息发布系统实现——WML信息查询设计
Word试题库工具插件的设计
WORD文档分类管理插件的设计与实现
XX职业中学图书管理系统的设计
班级学生管理系统的设计与开发
办公自动化管理系统的设计与实现
办公自动化系统的设计与实现 ASP.NET2.0+SQL Sever2000
本地监听与远程端口扫描
毕业论文管理系统的设计
毕业设计(论文)资源网站的开发 ASP.NET+SQL Sever2000
毕业设计论文打印系统 ASP.NET+SQL Sever2000
前台WEB端的研究与开发 ASP.NET+SQL Sever2000
毕业设计文档相似度判别算法的研究与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
毕业设计选题系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
并行接口器件功能演示的可视化设计 学位论文
博客网站的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
博客网站的研究与实现 JSP+SQL Server 2000
猜数游戏的设计与开发
仓库货物管理系统的设计与实现
长途汽车信息管理系统的设计与实现
超市收费系统的设计与实现
大随机数生成器算法的研究与实现
大型中断接口器件的功能演示的可视化设计
大学生德育工程思想道德评价系统的开发与实现 ASP+SQL Sever2000
大学英语疑难解答系统的设计与实现 ASP+SQL Sever2000
代理服务器测试程序的设计与实现
档案管理系统的设计与实现
迪迪毛绒玩具厂网站设计与实现 ASP.NET+ Oracle 9i
第二代木马的研究与实现.
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基于.NET的电子商务网站的设计 ASP.NET+SQL Server 2000
基于.NET的房屋销售信息管理系统的设计与实现
基于.NET的工资绩效管理系统的开发
基于.NET的公务员考试模拟系统的设计
基于.NET的火车联网售票系统的设计
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基于.NET的酒店预订信息管理系统的设计
基于.NET的门诊药品查询系统的设计与实现
基于.net的内部邮件系统实现
基于.NET的企业内部办公系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
基于.NET的视频点播系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
基于.NET的数据共享网站的设计
基于.NET的网上购物系统的设计与实现
基于.NET的网上售书系统的设计与实现
基于.NET的网上图书销售系统的设计与实现
基于.net企业订单管理系统的开发
基于Ajax+Lucene构建搜索引擎的设计和实现
基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的设计与实现
基于ASP.NET的班级风采网站的设计
基于ASP.NET的公司网站的设计与实现
基于ASP.NET的企业网站的研究与开发 ASP.NET+SQL Sever2000
基于ASP.NET的网上书店的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
基于ASP.NET的校友录管理系统的研究与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
基于ASP.NET的学生成绩报表系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
基于ASP.NET的学生成绩管理系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
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基于ASP.NET简易博客网站的设计与实现
基于ASP.NET教学辅助系统设计与实现
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基于ASP的博客网站设计与实现 ASP+Access
基于ASP的反垃圾邮件管理系统的设计
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基于ASP的公交查询系统的设计与实现
基于ASP的淮工学生购物网的设计与实现 ASP+SQL Sever2000
基于ASP的旅游网站的设计与实现
基于ASP的某学校校园BBS的设计与实现
基于ASP的企业人事管理系统的设计与实现
基于asp的搜索引擎开发
基于ASP的网络聊天室的设计和实现
基于ASP的学生信息管理系统的设计与实现
基于ASP技术的电子产品销售网站的设计与实现
基于ASP网站的安全性研究与实现
基于BS的工艺品展示系统的设计与实现
基于BS的计算机等级考试系统的设计与实现
基于BS的家教交流平台的实现
基于BS的人才交流网站的设计与实现
基于BS的图书销售管理系统的设计与实现
基于BS方式的即时通讯软件的设计与实现
基于BS结构的仓储物流管理系统
基于BS结构的二手交易系统的设计与实现
基于BS结构的房屋租售管理系统的实现
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基于BS结构的旅游网站的开发与设计
基于BS结构的实验室预约模型系统
基于BS结构的学生交流论坛的设计与开发
基于BS结构的学生在线选课系统的实现
基于BS结构的在线学籍管理系统
基于BS模式的网上销售系统的研究与实现 ASP+Access
基于BS模式的中小企业人事管理系统的设计与实现
基于C#的文档加密器的实现
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基于cs的电子邮件简单收发系统设计与实现
基于cs的家庭财务管理系统的设计与实现
基于CS结构的个人理财系统的开发
基于CS结构的企业人事管理系统的设计与实现
基于CS结构的医院管理系统的设计与实现
基于Delphi 的物资管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的超市销售系统的研究与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的公司人事管理系统的设计与实现
基于Delphi的进货渠道管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的酒店管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的排课系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的企业人事工资管理系统 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的企业销售管理系统 ASP.NET+SQL Sever2000
基于DELPHI的企业员工培训管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的图书管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的小型超市进存销管理系统
基于delphi的学生成绩管理系统的设计与实现 Delphi +SQL server 2000
基于Delphi的医药管理系统的设计和实现 Delphi7.0+SQL Sever2000
基于JAVA CS远程监控系统软件的实现
基于Java ME无线网络移动端的俄罗斯方块游戏的实现(最终修改版)
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基于Java的在线购物系统的设计与实现
基于Java五人制足球游戏的研究与开发
基于JSP的毕业设计选题系统的设计与实现
基于JSP的房产中介系统的设计与实现
基于JSP的计算机网络在线测试系统的设计与实现 JSP+SQL Server
基于JSP的网上购物系统的设计与实现
基于JSP技术的猎头公司管理软件的设计和实现——内部事务部分
基于Web的文档管理系统的设计与实现
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基于Web的新闻发布系统(答辩未通过)
基于WEB的学生电子作业提交系统 PHP+SQL Sever2000
基于web的学位论文管理系统的设计与实现 ASP.NET+SQL Sever2000
基于WEB的烟草销售系统的设计与实现 JSP+SQL Server 2000
基于web的远程教育系统的研究与开发 ASP.NET+SQL Sever2000
基于Web的在线考试系统的设计与实现 ASP+SQL Sever2000
基于Web的招投标系统的设计与实现
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网上办公系统——公文流程管理设计与实现
网上报名及在线考试系统的设计与实现
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另外,虚机团上产品团购,超级便宜