小i機器人源碼

㈠ 低代碼開發平台有什麼特點

2020年，Gartner更新並發布了針對企業級低代碼開發平台的關鍵能力報告《企業低代碼應用平台的關鍵功能》，與同期的上一份報告相比，該報告首次出現了「 API和集成」和「平台生態系統」 。

一、低代碼開發是什麼意思？

低代碼開發基於可視化和模型驅動的概念，結合了雲原生和多終端體驗技術，它可以在大多數業務場景中，幫助企業顯著的提升效率，還能進一步降低企業開發成本，也就是我們所說的「降本增效」。為專業開發者提供了一種全新的高生產力開發範式。

另一方面，低代碼能讓不懂代碼的人通過「拖拉拽」開發組件來完成應用程序的構建。從某種意義上說，低代碼可以彌補日益擴大的專業技術人才缺口，同時也可以促進企業與技術之間深度協作的最終敏捷形式。

1、來自Wikipedia的低代碼定義

從Wiki的定義中，我們可以提煉出幾個關鍵信息：

低代碼開發平台（LCDP）本身也是一種軟體，它為開發者提供了一個創建應用軟體的開發環境。對於程序員而言，低代碼開發平台的性質與IDEA、VS等代碼IDE（集成開發環境）幾乎一樣，都是服務於開發者的生產力工具。

與傳統代碼IDE不同的是，低代碼開發平台提供的是更高維和易用的可視化IDE。大多數情況下，開發者並不需要使用傳統的手寫代碼方式進行編程，而是可以通過圖形化拖拽、參數配置等更高效的方式完成開發工作。

2、來自Forrester的低代碼定義

相比Wiki的版本，Forrester定義更偏向於闡明低代碼所帶來的核心價值：

低代碼開發平台能夠實現業務應用的快速交付。也就是說，不只是像傳統開發平台一樣「能」開發應用而已，低代碼開發平台的重點是開發應用更「快」。更重要的是，這個快的程度是顛覆性的：根據Forrester在2016年的調研，大部分公司反饋低代碼平台幫助他們把開發效率提升了5-10倍。而且我們有理由相信，隨著低代碼技術、產品和行業的不斷成熟，這個提升倍數還能繼續上漲。

低代碼開發平台能夠降低業務應用的開發成本。一方面，低代碼開發在軟體全生命周期流程上的投入都要更低（代碼編寫更少、環境設置和部署成本也更簡單）；另一方面，低代碼開發還顯著降低了開發人員的使用門檻，非專業開發者經過簡單的IT基礎培訓就能快速上崗，既能充分調動和利用企業現有的各方面人力資源，也能大幅降低對昂貴專業開發者資源的依賴。

二、低代碼開發平台的特點？

1、提效降本

對研發人員的提效：相比於傳統開發模式，低代碼開發搭建的抽象程度更高，通過犧牲部分定製性換來更高效的開發方式。

對企業客戶的提效：研發一個低代碼開發平台，專業性要求很高，而且用戶群會很窄，因此需要針對不同用戶的訴求開發定製方案，本質上是通過降低通用性換取更低的上手成本，或者針對某個領域降低上手成本，比如數據圖表搭建、CRM客戶管理、生產管理、OA協同辦公系統搭建等。

2、質量保障

項目延期交付已成為行業常態，而瓶頸幾乎總是開發人員（對機器能解決的問題都不是問題）；優秀的開發人才永遠是稀缺資源，還賊貴；軟體質量缺陷始終無法收斂，線上故障頻發資損不斷。有了低代碼開發平台，簡單培訓一下，不懂代碼的業務人員也能立刻搭建系統，而且有問題可以隨時找低代碼廠商處理。

3、擴大應用開發勞動力

通過讓大部分開發工作可以僅通過簡單的拖拽與配置完成，低代碼開發平台（包括零代碼）顯著降低了使用者門檻，讓企業能夠充分利用前面所提到的平民開發者資源。部分純零代碼需求場景下，低代碼還能讓業務人員實現自助式（self-service）應用交付，既解決了傳統IT交付模式下的任務堆積（backlog）問題，避免稀缺的專業開發資源被大量簡單、重復性的應用開發需求所侵佔，也能讓業務人員真正按自己的想法去實現應用，擺脫交由他人開發時不可避免的桎梏。

三、低代碼開發的核心能力

1、易用性-無代碼應用開發

易用性，在不寫代碼的情況下能夠完成的功能多寡。該指標標識低代碼開發平台生產力的關鍵指標。

2、應用用戶體驗

使用低代碼開發平台所構建的應用程序的用戶體驗。該指標能夠決定最終用戶對開發者的好評程度。一般的說，獨立的軟體開發團隊為企業客戶做項目交付時，對該能力的要求會顯著高於企業客戶自主開發；開放給企業的客戶或供應商的項目，對該能力的要求會高於企業內部用戶使用的項目。

3、數據建模和管理

數據建模和管理的便利性。該指標就是通常所講的「模型驅動」，相比於表單驅動，模型驅動能夠提供滿足資料庫設計範式的數據模型設計和管理能力。開發的應用復雜度越高，系統集成的要求越高，這個能力就越關鍵。

4、流程和業務邏輯

流程應用與業務邏輯開發能力和效率。這個能力有兩層，第一層是指使用該低代碼開發平台是否可以開發出復雜的工作流和業務處理邏輯；第二層是開發這些功能時的便利性和易用性程度有多高。一般的說，第一層決定了項目是否可以成功交付，而第二層則決定項目的開發成本。不論如何，使用者都應關注第一層。在此基礎上，如果項目以工作流為主時，第二層也應該作為重要的評估指標。

5、平台生態

開發平台的生態系統。低代碼開發平台的本質是開發工具，內置的開箱即用的功能無法覆蓋更多應用場景。此時，就需要基於該平台的完整生態系統，來提供更深程度、更全面的開發賦能。很多開發平台都在建立自己的插件機制，這就是平台生態的一個典型體現。

6、介面和集成

編程介面與系統集成能力。為了避免「數據孤島」現象，企業級應用通常需要與其他系統進行集成，協同增效。此時，內置的集成能力和編程介面就變得至關重要。除非確認可預期的未來中，項目不涉及系統集成和擴展開發，開發者都應該關注這個能力。

值得一提的是，在另一家權威行業機構，Forrester的《2019 Q1 Forrester Wave:面向應用程序開發和交付專業人員的低代碼開發平台》報告中，編程介面被認定為企業級低代碼開發平台的重要標志，不具備編程介面的「低代碼」被劃歸為「無代碼」，轉移到那些只適用有限用例的平台報告中。

7、架構

系統是否支持更先進的架構、清晰的分層，以對接物聯網IoT、RPA機器人、ML機器學習等新的技術？如果開發者希望自己開發的應用有更長的生命周期，深入了解低代碼開發平台產品的架構就變得尤為重要。

8、服務質量

服務質量。與上一點類似，服務質量也是衡量運行於公有雲模式下低代碼開發平台的指標。這里的服務質量，除了通常所說的「無故障使用時間」外，還要考慮資源是否支持獨占模式，避免某一個應用的高負荷，導致其他應用不可用或出現性能劣化。

9、用戶模型與軟體開發周期

用戶模型與軟體開發周期支持。軟體開發的生命周期中，除了開發和交付，還需要包含設計、反饋、測試、運維等多個環節，如系統開發早期的用戶模型建立和驗證過程通常需要快速的Mockup和迭代，投入的開發力量甚至不少於正式開發。如果一套低代碼開發工具具備全生命周期所需的各項功能，將會大大簡化開發者的技術棧，進一步提高開發效率。開發者所開發的系統規模越大，這一能力就越重要。

10、治理

治理（開發管理）。企業級軟體的項目規模通常比較大，而且業務更關鍵，這就對開發團隊管理提出了更高的要求。現代軟體開發中主推的敏捷開發是否能在低代碼中落地，是衡量開發管理能力的重要指標。這通常包含了代碼庫許可權管理，版本許可權管理，發布許可權管理等一系列功能，幫助開發團隊負責人降低軟體開發管理過程中帶來的各種人為風險。開發團隊規模越大，越推薦開發者關注這一指標。

11、安全與合規

低代碼開發平台需要在部署方式、系統安全機制和許可權管理和控制功能等層面發力，全方位賦能開發者構建安全的，符合企業規則的企業級應用。支持本地部署、全SSL數據傳輸、密碼強度策略、跨域訪問控制、高粒度的用戶許可權控制等都是該能力的具體體現。大型企業、特定行業企業（如軍工、金融等）通常對該指標的關注程度會更高一些。

合理並且有效地運用低代碼，不僅可以讓我們工作高效地運行，還能最大程度保證團隊目標的達成。我推薦使用織信，它內置100+標准應用模板，覆蓋：數字化校園、OA協同辦公、ERP進銷存、CRM客戶管理、人事績效財務、企業服務、個人及組織等多個應用場景。點擊一鍵安裝，即可免費試用。並且擁有在線搭建功能，可根據企業需求實現自主配置。是幫助企業開啟數字化轉型的重要引擎。現在注冊還可享終身免費使用權益。

㈡ c語言的能幹什麼

剛開始入門的時候都比較迷茫, 覺得 C 好像沒有 GUI 就感覺什麼也做不了一樣. 事實上是 C 什麼都可以做.
我之談談自己接觸過的一些東西.
1. 圖形處理 (OpenCV 裡面都是 C 代碼)
2. openkinect (同樣是用 C 完成應用開發)
3. 在 linux 平台上 GTK+ 應用程序的開發
4. 自然語言處理 (MeCab, 日本京都大學開發的, 裡面也全部是 C 語言)
5. 太多的基於 C 語言的開放項目了, 數不清.
6. 聲音信號的生成
7. 很多情況是用 C 寫的 API, 然後用 swig 進行 warpper, 可以從 ruby, perl, python 等進行調用
什麼都能做, 好好加油吧. 我的個人經驗, 學完 C/C++, java 其餘語言都是相通的, 上手很快.
我自己熟悉的語言超過 10 種以上.
LISP (CommonLISP, Scheme), 普通用戶不推薦, 大師級別可以考慮.
Fortran 很多人以為過時了, 其實根本不是, 本人接觸的一些科研項目裡面經常有 fortran 的身影.
語言只是一個工具, 關鍵是演算法設計.
還有就是每天要養成寫程序的習慣, 要不然很容易生分, 而且沒有感覺, 我說的感覺就是, 看到代碼以後可以很快的找出錯誤.
我的思維很混亂, 講究看吧.

㈢ 如何利用深度學習技術訓練聊天機器人語言模型

數據預處理

模型能聊的內容也取決於選取的語料。如果已經具備了原始聊天數據，可以用SQL通過關鍵字查詢一些對話，也就是從大庫里選取出一個小庫來訓練。從一些論文上，很多演算法都是在數據預處理層面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介紹了，從大庫中抽取小庫，然後再進行融合，訓練出有特色的對話來。

對於英語，需要了解NLTK，NLTK提供了載入語料，語料標准化，語料分類，PoS詞性標注，語意抽取等功能。

另一個功能強大的工具庫是CoreNLP，作為 Stanford開源出來的工具，特色是實體標注，語意抽取，支持多種語言。

下面主要介紹兩個內容：

中文分詞

現在有很多中文分詞的SDK，分詞的演算法也比較多，也有很多文章對不同SDK的性能做比較。做中文分詞的示例代碼如下。

# coding:utf8
'''
Segmenter with Chinese
'''

import jieba
import langid


def segment_chinese_sentence(sentence):
'''
Return segmented sentence.
'''
seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
seg_sentence = u" ".join(seg_list)
return seg_sentence.strip().encode('utf8')


def process_sentence(sentence):
'''
Only process Chinese Sentence.
'''
if langid.classify(sentence)[0] == 'zh':
return segment_chinese_sentence(sentence)
return sentence

if __name__ == "__main__":
print(process_sentence('飛雪連天射白鹿'))
print(process_sentence('I have a pen.'))

以上使用了langid先判斷語句是否是中文，然後使用jieba進行分詞。

在功能上，jieba分詞支持全切分模式，精確模式和搜索引擎模式。

全切分：輸出所有分詞。

精確：概率上的最佳分詞。

所有引擎模式：對精確切分後的長句再進行分詞。

jieba分詞的實現

主要是分成下面三步：

1、載入字典，在內存中建立字典空間。

字典的構造是每行一個詞，空格，詞頻，空格，詞性。

上訴書 3 n
上訴人 3 n
上訴期 3 b
上訴狀 4 n
上課 650 v

建立字典空間的是使用python的dict，採用前綴數組的方式。

使用前綴數組的原因是樹結構只有一層 -word:freq，效率高，節省空間。比如單詞"dog", 字典中將這樣存儲：

{
"d": 0,
"do": 0,
"dog": 1 # value為詞頻
}

字典空間的主要用途是對輸入句子建立有向無環圖，然後根據演算法進行切分。演算法的取捨主要是根據模式- 全切，精確還是搜索。

2、對輸入的語句分詞，首先是建立一個有向無環圖。
有向無環圖,Directed acyclic graph(音 /ˈdæɡ/)。

【圖 3-2】 DAG

DAG對於後面計算最大概率路徑和使用HNN模型識別新詞有直接關系。

3、按照模式，對有向無環圖進行遍歷，比如，在精確模式下，便利就是求最大權重和的路徑，權重來自於在字典中定義的詞頻。對於沒有出現在詞典中的詞，連續的單個字元也許會構成新詞。然後用HMM模型和Viterbi演算法識別新詞。

精確模型切詞：使用動態規劃對最大概率路徑進行求解。

最大概率路徑：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi為該詞的詞頻。

更多的細節還需要讀一下jieba的源碼。

自定義字典

jieba分詞默認的字典是:1998人民日報的切分語料還有一個msr的切分語料和一些txt小說。開發者可以自行添加字典，只要符合字典構建的格式就行。

jieba分詞同時提供介面添加詞彙。

Word embedding

使用機器學習訓練的語言模型，網路演算法是使用數字進行計算，在輸入進行編碼，在輸出進行解碼。word embedding就是編解碼的手段。

【圖 3-3】 word embedding, Ref. #7

word embedding是文本的數值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共現矩陣等。

Word2vec

近年來，word2vec被廣泛採用。Word2vec輸入文章或者其他語料，輸出語料中詞彙建設的詞向量空間。詳細可參考word2vec數學原理解析。

使用word2vec

安裝完成後，得到word2vec命令行工具。

word2vec -train "data/review.txt"
-output "data/review.model"
-cbow 1
-size 100
-window 8
-negative 25
-hs 0
-sample 1e-4
-threads 20
-binary 1
-iter 15

-train "data/review.txt" 表示在指定的語料庫上訓練模型

-cbow 1 表示用cbow模型，設成0表示用skip-gram模型

-size 100 詞向量的維度為100

-window 8 訓練窗口的大小為8 即考慮一個單詞的前八個和後八個單詞

-negative 25 -hs 0 是使用negative sample還是HS演算法

-sample 1e-4 採用閾值

-threads 20 線程數

-binary 1 輸出model保存成2進制

-iter 15 迭代次數

在訓練完成後，就得到一個model，用該model可以查詢每個詞的詞向量，在詞和詞之間求距離，將不同詞放在數學公式中計算輸出相關性的詞。比如：

vector("法國") - vector("巴黎) + vector("英國") = vector("倫敦")"

對於訓練不同的語料庫，可以單獨的訓練詞向量模型，可以利用已經訓練好的模型。

其它訓練詞向量空間工具推薦：Glove。

Seq2Seq

2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度學習技術，基於RNN和LSTM網路訓練翻譯系統，取得了突破，這一方法便應用在更廣泛的領域，比如問答系統，圖像字幕，語音識別，撰寫詩詞等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的論文中，清晰的介紹了實現方式。

【圖 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1

也有很多文章解讀它的原理。在使用Seq2Seq的過程中，雖然也研究了它的結構，但我還不認為能理解和解釋它。下面談兩點感受：

a. RNN保存了語言順序的特點，這和CNN在處理帶有形狀的模型時如出一轍，就是數學模型的設計符合物理模型。

【圖 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的復雜度對應了自然語言處理的復雜度。

【圖 3-6】 LSTM, Ref. #6

理由是，有人將LSTM Cell嘗試了多種其它方案傳遞狀態，結果也很好。

【圖 3-7】 GRU, Ref. #6

LSTM的一個替代方案：GRU。只要RNN的Cell足夠復雜，它就能工作的很好。

使用DeepQA2訓練語言模型

准備工作，下載項目：

git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git
cd DeepQA2
open README.md # 根據README.md安裝依賴包

DeepQA2將工作分成三個過程：

數據預處理：從語料庫到數據字典。

訓練模型：從數據字典到語言模型。

提供服務：從語言模型到RESt API。

預處理

DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作為demo語料庫。

原始數據就是movie_lines.txt和movie_conversations.txt。這兩個文件的組織形式參考README.txt

deepqa2/dataset/preprocesser.py是將這兩個文件處理成數據字典的模塊。

train_max_length_enco就是問題的長度，train_max_length_deco就是答案的長度。在語料庫中，大於該長度的部分會被截斷。

程序運行後，會生成dataset-cornell-20.pkl文件，它載入到python中是一個字典：

word2id存儲了{word: id}，其中word是一個單詞，id是int數字，代表這個單詞的id。

id2word存儲了{id: word}。

trainingSamples存儲了問答的對話對。

比如 [[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9], [10, 11, 12]]]

1，2，3 ... 12 都是word id。

[1,2,3] 和 [4,5,6] 構成一個問答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 構成一個問答。

開始訓練

cp config.sample.ini config.ini # modify keys
python deepqa2/train.py

config.ini是配置文件, 根據config.sample.ini進行修改。訓練的時間由epoch，learning rate, maxlength和對話對的數量而定。

deepqa2/train.py大約100行，完成數據字典載入、初始化tensorflow的session，saver，writer、初始化神經元模型、根據epoch進行迭代，保存模型到磁碟。

session是網路圖，由placeholder, variable, cell, layer, output 組成。

saver是保存model的，也可以用來恢復model。model就是實例化variable的session。

writer是查看loss fn或者其他開發者感興趣的數據的收集器。writer的結果會被saver保存，然後使用tensorboard查看。

Model

Model的構建要考慮輸入，狀態，softmax，輸出。

定義損耗函數，使用AdamOptimizer進行迭代。

最後，參考一下訓練的loop部分。

每次訓練，model會被存儲在save路徑下，文件夾的命名根據機器的hostname，時間戳生成。

提供服務

在TensorFlow中，提供了標準的serving模塊 - tensorflow serving。但研究了很久，還專門看了一遍 《C++ Essentials》，還沒有將它搞定，社區也普遍抱怨tensorflow serving不好學，不好用。訓練結束後，使用下面的腳本啟動服務，DeepQA2的serve部分還是調用TensorFlow的python api。

cd DeepQA2/save/deeplearning.cobra.vulcan.20170127.175256/deepqa2/serve
cp db.sample.sqlite3 db.sqlite3
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

測試

POST /api/v1/question HTTP/1.1
Host: 127.0.0.1:8000
Content-Type: application/json
Authorization: Basic YWRtaW46cGFzc3dvcmQxMjM=
Cache-Control: no-cache

{"message": "good to know"}

response
{
"rc": 0,
"msg": "hello"
}

serve的核心代碼在serve/api/chatbotmanager.py中。

使用腳本

scripts/start_training.sh啟動訓練

scripts/start_tensorboard.sh啟動Tensorboard

scripts/start_serving.sh啟動服務

對模型的評價

目前代碼具有很高的維護性，這也是從DeepQA項目進行重構的原因，更清晰的數據預處理、訓練和服務。有新的變更可以添加到deepqa2/models中，然後在train.py和chatbotmanager.py變更一下。

有待改進的地方

a. 新建models/rnn2.py, 使用dropout。目前DeepQA中已經使用了Drop.

b. tensorflow rc0.12.x中已經提供了seq2seq network，可以更新成tf版本.

c. 融合訓練，目前model只有一個庫，應該是設計一個新的模型，支持一個大庫和小庫，不同權重進行，就如Mechanism-Aware Neural Machinefor Dialogue Response Generation的介紹。

d. 代碼支持多機多GPU運行。

e. 目前訓練的結果都是QA對，對於一個問題，可以有多個答案。

f. 目前沒有一個方法進行accuracy測試，一個思路是在訓練中就提供干擾項，因為當前只有正確的答案，如果提供錯誤的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法進行測試。

機器人家上了解到的，希望對你有用

㈣ 求大神用C#寫個完整的背包問題的演算法Demo,附上全部源代碼,菜鳥勿入,具體要求如下

㈤ android是什麼意思翻譯成中文名

Android含義如下：

1、表示「機器人」，和robot同義，也可翻譯為「似人自動機」。Android一詞最早出現於法國作家利爾亞當（Auguste Villiers de l'Isle-Adam）在1886年發表的科幻小說《未來夏娃》（L'ève future）中。他將外表像人的機器起名為Android。

2、表示安卓系統。Android是一種基於Linux的自由及開放源代碼的操作系統，主要使用於移動設備，如智能手機和平板電腦，由Google公司和開放手機聯盟領導及開發。尚未有統一中文名稱，中國大陸地區較多人使用「安卓」或「安致」。

(5)小i機器人源碼擴展閱讀：

1、關於Android的第一釋義「機器人」例句如下：

I like this android. It will help me clean the room. 我喜歡這個機器人，它會幫我打掃房間.

This simulation android is really intelligent! 這個模擬機器人真聰明！

註：android雖能翻譯為「機器人」，但不能表示為「機器人」的全稱，一般來說以上例句中的「機器人」都應表示為「robot」而不會表示成「android」，因為「robot」相對於「android」才是對機器人的統稱。

2、Android 是一個手機系統：

Android操作系統最初由Andy Rubin開發，主要支持手機。2005年8月由Google收購注資。2007年11月，Google與84家硬體製造商、軟體開發商及電信營運商組建開放手機聯盟共同研發改良Android系統。隨後Google以Apache開源許可證的授權方式，發布了Android的源代碼。

Android的Logo是由Ascender公司設計的，誕生於2010年，其設計靈感源於男女廁所門上的圖形符號，於是布洛克繪制了一個簡單的機器人，它的軀干就像錫罐的形狀，頭上還有兩根天線，Android小機器人便誕生了。

參考資料：android-網路

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vf圖片文件中的信息隱藏和還原的設計
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net技術的獵頭公司管理軟體——內部事務部分
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vb開發在windows下的串口非同步通信程序
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delphi五子棋游戲（網路版）的設計與開發
最新net網上圖書訂閱系統的設計
vb教學輔助系統vb
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asp.net樓宇專業網站畢業設計
net多語種網路硬碟系統的設計
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net公交車管理系統的實現與設計
pb基於半打開的埠掃描技術及其實現
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asp.net車輛調度管理系統
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delphi基於delphi的串口通信服務的開發
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kasumi演算法的研究與j2ee實現
net基於.net的城市公交查詢系統
jsp基於web的subversion用戶管理系統phb
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linux下的網路層加密解密的實現
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vb原創圖書管理系統)畢業設計
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vb基於usbkey的文件加密工具—-客戶端的實現
net基於.net企業訂單管理系統的開發
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delphi科研管理系統
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面向internet上的cscw的共享白板
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j2ee在線英語自學系統——課程及自測管理的設計
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java大隨機數生成器演算法的研究與實現
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vb在線英語自學系統——課程及自測管理的設計
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埠掃描與檢測技術的實現
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基於糾錯碼的容錯技術的研究——x碼
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最新asp會員管理系統
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win平台下的pe文件病毒的研究及實現
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jsp企業人力資源管理系統的設計
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vb.net軟體項目開發管理系統vb.net
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c#計算機機房管理系統
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php網上購物系統答辯
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最新asvftoc電子商務網站
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net網路考試系統.net
jsp聊天室
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_基於.net的駕校理論考試模擬系統
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最新基於des加密演算法的word加密插件的實現
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vb高校題庫管理系統附原代碼程序萬字
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最新基於des加密演算法的word加密插件的實現
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asp交友錄
pb車輛

㈦ BFS求源代碼及思路

1、演算法用途：

是一種圖像搜索演演算法。用於遍歷圖中的節點，有些類似於樹的深度優先遍歷。這里唯一的問題是，與樹不同，圖形可能包含循環，因此我們可能會再次來到同一節點。

2、主要思想：

主要藉助一個隊列、一個布爾類型數組、鄰接矩陣完成（判斷一個點是否查看過，用於避免重復到達同一個點，造成死循環等），先將各點以及各點的關系存入鄰接矩陣。

再從第一個點開始，將一個點存入隊列，然後在鄰接表中找到他的相鄰點，存入隊列，每次pop出隊列頭部並將其列印出來（文字有些抽象，實際過程很簡單），整個過程有點像往水中投入石子水花散開。

4、復雜度分析：

演算法藉助了一個鄰接表和隊列，故它的空問復雜度為O(V）。 遍歷圖的過程實質上是對每個頂點查找其鄰接點的過程，其耗費的時間取決於所採用結構。 鄰接表表示時，查找所有頂點的鄰接點所需時間為O(E)，訪問頂點的鄰接點所花時間為O（V）,此時，總的時間復雜度為O(V+E)。