小i机器人源码

㈠ 低代码开发平台有什么特点

2020年，Gartner更新并发布了针对企业级低代码开发平台的关键能力报告《企业低代码应用平台的关键功能》，与同期的上一份报告相比，该报告首次出现了“ API和集成”和“平台生态系统” 。

一、低代码开发是什么意思？

低代码开发基于可视化和模型驱动的概念，结合了云原生和多终端体验技术，它可以在大多数业务场景中，帮助企业显着的提升效率，还能进一步降低企业开发成本，也就是我们所说的“降本增效”。为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发范式。

另一方面，低代码能让不懂代码的人通过“拖拉拽”开发组件来完成应用程序的构建。从某种意义上说，低代码可以弥补日益扩大的专业技术人才缺口，同时也可以促进企业与技术之间深度协作的最终敏捷形式。

1、来自Wikipedia的低代码定义

从Wiki的定义中，我们可以提炼出几个关键信息：

低代码开发平台（LCDP）本身也是一种软件，它为开发者提供了一个创建应用软件的开发环境。对于程序员而言，低代码开发平台的性质与IDEA、VS等代码IDE（集成开发环境）几乎一样，都是服务于开发者的生产力工具。

与传统代码IDE不同的是，低代码开发平台提供的是更高维和易用的可视化IDE。大多数情况下，开发者并不需要使用传统的手写代码方式进行编程，而是可以通过图形化拖拽、参数配置等更高效的方式完成开发工作。

2、来自Forrester的低代码定义

相比Wiki的版本，Forrester定义更偏向于阐明低代码所带来的核心价值：

低代码开发平台能够实现业务应用的快速交付。也就是说，不只是像传统开发平台一样“能”开发应用而已，低代码开发平台的重点是开发应用更“快”。更重要的是，这个快的程度是颠覆性的：根据Forrester在2016年的调研，大部分公司反馈低代码平台帮助他们把开发效率提升了5-10倍。而且我们有理由相信，随着低代码技术、产品和行业的不断成熟，这个提升倍数还能继续上涨。

低代码开发平台能够降低业务应用的开发成本。一方面，低代码开发在软件全生命周期流程上的投入都要更低（代码编写更少、环境设置和部署成本也更简单）；另一方面，低代码开发还显着降低了开发人员的使用门槛，非专业开发者经过简单的IT基础培训就能快速上岗，既能充分调动和利用企业现有的各方面人力资源，也能大幅降低对昂贵专业开发者资源的依赖。

二、低代码开发平台的特点？

1、提效降本

对研发人员的提效：相比于传统开发模式，低代码开发搭建的抽象程度更高，通过牺牲部分定制性换来更高效的开发方式。

对企业客户的提效：研发一个低代码开发平台，专业性要求很高，而且用户群会很窄，因此需要针对不同用户的诉求开发定制方案，本质上是通过降低通用性换取更低的上手成本，或者针对某个领域降低上手成本，比如数据图表搭建、CRM客户管理、生产管理、OA协同办公系统搭建等。

2、质量保障

项目延期交付已成为行业常态，而瓶颈几乎总是开发人员（对机器能解决的问题都不是问题）；优秀的开发人才永远是稀缺资源，还贼贵；软件质量缺陷始终无法收敛，线上故障频发资损不断。有了低代码开发平台，简单培训一下，不懂代码的业务人员也能立刻搭建系统，而且有问题可以随时找低代码厂商处理。

3、扩大应用开发劳动力

通过让大部分开发工作可以仅通过简单的拖拽与配置完成，低代码开发平台（包括零代码）显着降低了使用者门槛，让企业能够充分利用前面所提到的平民开发者资源。部分纯零代码需求场景下，低代码还能让业务人员实现自助式（self-service）应用交付，既解决了传统IT交付模式下的任务堆积（backlog）问题，避免稀缺的专业开发资源被大量简单、重复性的应用开发需求所侵占，也能让业务人员真正按自己的想法去实现应用，摆脱交由他人开发时不可避免的桎梏。

三、低代码开发的核心能力

1、易用性-无代码应用开发

易用性，在不写代码的情况下能够完成的功能多寡。该指标标识低代码开发平台生产力的关键指标。

2、应用用户体验

使用低代码开发平台所构建的应用程序的用户体验。该指标能够决定最终用户对开发者的好评程度。一般的说，独立的软件开发团队为企业客户做项目交付时，对该能力的要求会显着高于企业客户自主开发；开放给企业的客户或供应商的项目，对该能力的要求会高于企业内部用户使用的项目。

3、数据建模和管理

数据建模和管理的便利性。该指标就是通常所讲的“模型驱动”，相比于表单驱动，模型驱动能够提供满足数据库设计范式的数据模型设计和管理能力。开发的应用复杂度越高，系统集成的要求越高，这个能力就越关键。

4、流程和业务逻辑

流程应用与业务逻辑开发能力和效率。这个能力有两层，第一层是指使用该低代码开发平台是否可以开发出复杂的工作流和业务处理逻辑；第二层是开发这些功能时的便利性和易用性程度有多高。一般的说，第一层决定了项目是否可以成功交付，而第二层则决定项目的开发成本。不论如何，使用者都应关注第一层。在此基础上，如果项目以工作流为主时，第二层也应该作为重要的评估指标。

5、平台生态

开发平台的生态系统。低代码开发平台的本质是开发工具，内置的开箱即用的功能无法覆盖更多应用场景。此时，就需要基于该平台的完整生态系统，来提供更深程度、更全面的开发赋能。很多开发平台都在建立自己的插件机制，这就是平台生态的一个典型体现。

6、接口和集成

编程接口与系统集成能力。为了避免“数据孤岛”现象，企业级应用通常需要与其他系统进行集成，协同增效。此时，内置的集成能力和编程接口就变得至关重要。除非确认可预期的未来中，项目不涉及系统集成和扩展开发，开发者都应该关注这个能力。

值得一提的是，在另一家权威行业机构，Forrester的《2019 Q1 Forrester Wave:面向应用程序开发和交付专业人员的低代码开发平台》报告中，编程接口被认定为企业级低代码开发平台的重要标志，不具备编程接口的“低代码”被划归为“无代码”，转移到那些只适用有限用例的平台报告中。

7、架构

系统是否支持更先进的架构、清晰的分层，以对接物联网IoT、RPA机器人、ML机器学习等新的技术？如果开发者希望自己开发的应用有更长的生命周期，深入了解低代码开发平台产品的架构就变得尤为重要。

8、服务质量

服务质量。与上一点类似，服务质量也是衡量运行于公有云模式下低代码开发平台的指标。这里的服务质量，除了通常所说的“无故障使用时间”外，还要考虑资源是否支持独占模式，避免某一个应用的高负荷，导致其他应用不可用或出现性能劣化。

9、用户模型与软件开发周期

用户模型与软件开发周期支持。软件开发的生命周期中，除了开发和交付，还需要包含设计、反馈、测试、运维等多个环节，如系统开发早期的用户模型建立和验证过程通常需要快速的Mockup和迭代，投入的开发力量甚至不少于正式开发。如果一套低代码开发工具具备全生命周期所需的各项功能，将会大大简化开发者的技术栈，进一步提高开发效率。开发者所开发的系统规模越大，这一能力就越重要。

10、治理

治理（开发管理）。企业级软件的项目规模通常比较大，而且业务更关键，这就对开发团队管理提出了更高的要求。现代软件开发中主推的敏捷开发是否能在低代码中落地，是衡量开发管理能力的重要指标。这通常包含了代码库权限管理，版本权限管理，发布权限管理等一系列功能，帮助开发团队负责人降低软件开发管理过程中带来的各种人为风险。开发团队规模越大，越推荐开发者关注这一指标。

11、安全与合规

低代码开发平台需要在部署方式、系统安全机制和权限管理和控制功能等层面发力，全方位赋能开发者构建安全的，符合企业规则的企业级应用。支持本地部署、全SSL数据传输、密码强度策略、跨域访问控制、高粒度的用户权限控制等都是该能力的具体体现。大型企业、特定行业企业（如军工、金融等）通常对该指标的关注程度会更高一些。

合理并且有效地运用低代码，不仅可以让我们工作高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。我推荐使用织信，它内置100+标准应用模板，覆盖：数字化校园、OA协同办公、ERP进销存、CRM客户管理、人事绩效财务、企业服务、个人及组织等多个应用场景。点击一键安装，即可免费试用。并且拥有在线搭建功能，可根据企业需求实现自主配置。是帮助企业开启数字化转型的重要引擎。现在注册还可享终身免费使用权益。

㈡ c语言的能干什么

刚开始入门的时候都比较迷茫, 觉得 C 好像没有 GUI 就感觉什么也做不了一样. 事实上是 C 什么都可以做.
我之谈谈自己接触过的一些东西.
1. 图形处理 (OpenCV 里面都是 C 代码)
2. openkinect (同样是用 C 完成应用开发)
3. 在 linux 平台上 GTK+ 应用程序的开发
4. 自然语言处理 (MeCab, 日本京都大学开发的, 里面也全部是 C 语言)
5. 太多的基于 C 语言的开放项目了, 数不清.
6. 声音信号的生成
7. 很多情况是用 C 写的 API, 然后用 swig 进行 warpper, 可以从 ruby, perl, python 等进行调用
什么都能做, 好好加油吧. 我的个人经验, 学完 C/C++, java 其余语言都是相通的, 上手很快.
我自己熟悉的语言超过 10 种以上.
LISP (CommonLISP, Scheme), 普通用户不推荐, 大师级别可以考虑.
Fortran 很多人以为过时了, 其实根本不是, 本人接触的一些科研项目里面经常有 fortran 的身影.
语言只是一个工具, 关键是算法设计.
还有就是每天要养成写程序的习惯, 要不然很容易生分, 而且没有感觉, 我说的感觉就是, 看到代码以后可以很快的找出错误.
我的思维很混乱, 讲究看吧.

㈢ 如何利用深度学习技术训练聊天机器人语言模型

数据预处理

模型能聊的内容也取决于选取的语料。如果已经具备了原始聊天数据，可以用SQL通过关键字查询一些对话，也就是从大库里选取出一个小库来训练。从一些论文上，很多算法都是在数据预处理层面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介绍了，从大库中抽取小库，然后再进行融合，训练出有特色的对话来。

对于英语，需要了解NLTK，NLTK提供了加载语料，语料标准化，语料分类，PoS词性标注，语意抽取等功能。

另一个功能强大的工具库是CoreNLP，作为 Stanford开源出来的工具，特色是实体标注，语意抽取，支持多种语言。

下面主要介绍两个内容：

中文分词

现在有很多中文分词的SDK，分词的算法也比较多，也有很多文章对不同SDK的性能做比较。做中文分词的示例代码如下。

# 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('飞雪连天射白鹿'))
print(process_sentence('I have a pen.'))

以上使用了langid先判断语句是否是中文，然后使用jieba进行分词。

在功能上，jieba分词支持全切分模式，精确模式和搜索引擎模式。

全切分：输出所有分词。

精确：概率上的最佳分词。

所有引擎模式：对精确切分后的长句再进行分词。

jieba分词的实现

主要是分成下面三步：

1、加载字典，在内存中建立字典空间。

字典的构造是每行一个词，空格，词频，空格，词性。

上诉书 3 n
上诉人 3 n
上诉期 3 b
上诉状 4 n
上课 650 v

建立字典空间的是使用python的dict，采用前缀数组的方式。

使用前缀数组的原因是树结构只有一层 -word:freq，效率高，节省空间。比如单词"dog", 字典中将这样存储：

{
"d": 0,
"do": 0,
"dog": 1 # value为词频
}

字典空间的主要用途是对输入句子建立有向无环图，然后根据算法进行切分。算法的取舍主要是根据模式- 全切，精确还是搜索。

2、对输入的语句分词，首先是建立一个有向无环图。
有向无环图,Directed acyclic graph(音 /ˈdæɡ/)。

【图 3-2】 DAG

DAG对于后面计算最大概率路径和使用HNN模型识别新词有直接关系。

3、按照模式，对有向无环图进行遍历，比如，在精确模式下，便利就是求最大权重和的路径，权重来自于在字典中定义的词频。对于没有出现在词典中的词，连续的单个字符也许会构成新词。然后用HMM模型和Viterbi算法识别新词。

精确模型切词：使用动态规划对最大概率路径进行求解。

最大概率路径：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi为该词的词频。

更多的细节还需要读一下jieba的源码。

自定义字典

jieba分词默认的字典是:1998人民日报的切分语料还有一个msr的切分语料和一些txt小说。开发者可以自行添加字典，只要符合字典构建的格式就行。

jieba分词同时提供接口添加词汇。

Word embedding

使用机器学习训练的语言模型，网络算法是使用数字进行计算，在输入进行编码，在输出进行解码。word embedding就是编解码的手段。

【图 3-3】 word embedding, Ref. #7

word embedding是文本的数值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共现矩阵等。

Word2vec

近年来，word2vec被广泛采用。Word2vec输入文章或者其他语料，输出语料中词汇建设的词向量空间。详细可参考word2vec数学原理解析。

使用word2vec

安装完成后，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" 表示在指定的语料库上训练模型

-cbow 1 表示用cbow模型，设成0表示用skip-gram模型

-size 100 词向量的维度为100

-window 8 训练窗口的大小为8 即考虑一个单词的前八个和后八个单词

-negative 25 -hs 0 是使用negative sample还是HS算法

-sample 1e-4 采用阈值

-threads 20 线程数

-binary 1 输出model保存成2进制

-iter 15 迭代次数

在训练完成后，就得到一个model，用该model可以查询每个词的词向量，在词和词之间求距离，将不同词放在数学公式中计算输出相关性的词。比如：

vector("法国") - vector("巴黎) + vector("英国") = vector("伦敦")"

对于训练不同的语料库，可以单独的训练词向量模型，可以利用已经训练好的模型。

其它训练词向量空间工具推荐：Glove。

Seq2Seq

2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度学习技术，基于RNN和LSTM网络训练翻译系统，取得了突破，这一方法便应用在更广泛的领域，比如问答系统，图像字幕，语音识别，撰写诗词等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的论文中，清晰的介绍了实现方式。

【图 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1

也有很多文章解读它的原理。在使用Seq2Seq的过程中，虽然也研究了它的结构，但我还不认为能理解和解释它。下面谈两点感受：

a. RNN保存了语言顺序的特点，这和CNN在处理带有形状的模型时如出一辙，就是数学模型的设计符合物理模型。

【图 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的复杂度对应了自然语言处理的复杂度。

【图 3-6】 LSTM, Ref. #6

理由是，有人将LSTM Cell尝试了多种其它方案传递状态，结果也很好。

【图 3-7】 GRU, Ref. #6

LSTM的一个替代方案：GRU。只要RNN的Cell足够复杂，它就能工作的很好。

使用DeepQA2训练语言模型

准备工作，下载项目：

git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git
cd DeepQA2
open README.md # 根据README.md安装依赖包

DeepQA2将工作分成三个过程：

数据预处理：从语料库到数据字典。

训练模型：从数据字典到语言模型。

提供服务：从语言模型到RESt API。

预处理

DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作为demo语料库。

原始数据就是movie_lines.txt和movie_conversations.txt。这两个文件的组织形式参考README.txt

deepqa2/dataset/preprocesser.py是将这两个文件处理成数据字典的模块。

train_max_length_enco就是问题的长度，train_max_length_deco就是答案的长度。在语料库中，大于该长度的部分会被截断。

程序运行后，会生成dataset-cornell-20.pkl文件，它加载到python中是一个字典：

word2id存储了{word: id}，其中word是一个单词，id是int数字，代表这个单词的id。

id2word存储了{id: word}。

trainingSamples存储了问答的对话对。

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] 构成一个问答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 构成一个问答。

开始训练

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

config.ini是配置文件, 根据config.sample.ini进行修改。训练的时间由epoch，learning rate, maxlength和对话对的数量而定。

deepqa2/train.py大约100行，完成数据字典加载、初始化tensorflow的session，saver，writer、初始化神经元模型、根据epoch进行迭代，保存模型到磁盘。

session是网络图，由placeholder, variable, cell, layer, output 组成。

saver是保存model的，也可以用来恢复model。model就是实例化variable的session。

writer是查看loss fn或者其他开发者感兴趣的数据的收集器。writer的结果会被saver保存，然后使用tensorboard查看。

Model

Model的构建要考虑输入，状态，softmax，输出。

定义损耗函数，使用AdamOptimizer进行迭代。

最后，参考一下训练的loop部分。

每次训练，model会被存储在save路径下，文件夹的命名根据机器的hostname，时间戳生成。

提供服务

在TensorFlow中，提供了标准的serving模块 - tensorflow serving。但研究了很久，还专门看了一遍 《C++ Essentials》，还没有将它搞定，社区也普遍抱怨tensorflow serving不好学，不好用。训练结束后，使用下面的脚本启动服务，DeepQA2的serve部分还是调用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

测试

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的核心代码在serve/api/chatbotmanager.py中。

使用脚本

scripts/start_training.sh启动训练

scripts/start_tensorboard.sh启动Tensorboard

scripts/start_serving.sh启动服务

对模型的评价

目前代码具有很高的维护性，这也是从DeepQA项目进行重构的原因，更清晰的数据预处理、训练和服务。有新的变更可以添加到deepqa2/models中，然后在train.py和chatbotmanager.py变更一下。

有待改进的地方

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

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

c. 融合训练，目前model只有一个库，应该是设计一个新的模型，支持一个大库和小库，不同权重进行，就如Mechanism-Aware Neural Machinefor Dialogue Response Generation的介绍。

d. 代码支持多机多GPU运行。

e. 目前训练的结果都是QA对，对于一个问题，可以有多个答案。

f. 目前没有一个方法进行accuracy测试，一个思路是在训练中就提供干扰项，因为当前只有正确的答案，如果提供错误的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法进行测试。

机器人家上了解到的，希望对你有用

㈣ 求大神用C#写个完整的背包问题的算法Demo,附上全部源代码,菜鸟勿入,具体要求如下

㈤ android是什么意思翻译成中文名

Android含义如下：

1、表示“机器人”，和robot同义，也可翻译为“似人自动机”。Android一词最早出现于法国作家利尔亚当（Auguste Villiers de l'Isle-Adam）在1886年发表的科幻小说《未来夏娃》（L'ève future）中。他将外表像人的机器起名为Android。

2、表示安卓系统。Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发。尚未有统一中文名称，中国大陆地区较多人使用“安卓”或“安致”。

(5)小i机器人源码扩展阅读：

1、关于Android的第一释义“机器人”例句如下：

I like this android. It will help me clean the room. 我喜欢这个机器人，它会帮我打扫房间.

This simulation android is really intelligent! 这个仿真机器人真聪明！

注：android虽能翻译为“机器人”，但不能表示为“机器人”的全称，一般来说以上例句中的“机器人”都应表示为“robot”而不会表示成“android”，因为“robot”相对于“android”才是对机器人的统称。

2、Android 是一个手机系统：

Android操作系统最初由Andy Rubin开发，主要支持手机。2005年8月由Google收购注资。2007年11月，Google与84家硬件制造商、软件开发商及电信营运商组建开放手机联盟共同研发改良Android系统。随后Google以Apache开源许可证的授权方式，发布了Android的源代码。

Android的Logo是由Ascender公司设计的，诞生于2010年，其设计灵感源于男女厕所门上的图形符号，于是布洛克绘制了一个简单的机器人，它的躯干就像锡罐的形状，头上还有两根天线，Android小机器人便诞生了。

参考资料：android-网络

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vb基于usbkey的文件加密工具—-客户端的实现
net基于.net企业订单管理系统的开发
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vc多线程与线程安全实践-基于http协议的断点续传
vf地税局工资管理系统
delphi科研管理系统
delphi烟花爆竹经销管理系统
面向internet上的cscw的共享白板
php网络招聘系统
php网上求职与招聘系统
vb.net机房监控系统
asp.net考试报名信息处理系统
j2ee医院病房管理系统
基于进程和通信隐藏的木马设计与实现
net息加密与隐藏工具
c#汽车销售系统
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android简易web服务器研究
asp科研项目网上申报管理系统
asp基于asp的论坛
php计算机组成原理教学网站
android超市销售系统
c#网络流量监控及分析工具
delphi电子邮件客户端软件
android排课系统程序
jsp网上拍卖平台系统)
j2ee某百货店pos积分管理系统-积分添加和通票回收
j2ee教务管理系统j2ee
vf银行代扣代发工资系统
php学生学籍管理系统
基于webservice的异构数据库检索系统的设计
android长途汽车信息管理系统
net系办办公自动化系统
c#网络计时管理系统
net网络商店销售管理系统
原创net高校学生宿舍管理系统
asp网络教学评判系统
net客户关系管理系统的实现
c语言遗传算法在求解tsp问题毕业
asp.net网上教学资源共享系统
基于icmp模拟网络控制软件的开发——控制管理模块
vb车间调度系统
net动态口令认证的网上选课系统
asp.net图书馆管理系统
asp企业公告及资料发布系统
pb原创图书管理系统)毕业设计
vf基于cs结构的企业人事管理系统
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jsp网上书店售书系统
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最新net基于bs的图书销售管理系统
java药品销售系统
java简单小游戏设计
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net频点播系统
pb大型机房学生上机管理系统
jsp基于bs结构的工厂设备管理系统的设计与开发
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asp教师信息管理系统
net课件发布系统
j2ee在线英语自学系统——课程及自测管理的设计
asp网上二手商品交易管理系统
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人机接口设备—开关类部件的仿真实现
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php基于linux的远程管理系统客户端的实现
php在线exam
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android试题库自动组卷系统（android）cym
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java大随机数生成器算法的研究与实现
jsp某高校工资管理系统
vb在线英语自学系统——课程及自测管理的设计
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局域网监听系统
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原创php网络购物
android物质管理系统
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原创基于des加密算法的word加密插件的实现
net频点播系统
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基于纠错码的容错技术的研究——x码
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vbrsa密码体制的实现
java基于bs方式的即时通讯软件
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jsp基于bs结构的工厂设备管理系统的设计与开发
jsp企业人力资源管理系统的设计
java课程设计医药管理系统（java)应要求源文件代码打包上传
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pb车队综合业务管理系统
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c#大随机数生成器算法的研究与实现
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jsp基于web的信息处理系统
net小型门户网自助建站系统
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校园网络工程综合布线方案
vc高校缴费系统
php格式化系统——前台
原创asp网上选课系统
最新asp校园学生信息在线管理系统
android基于特征的入侵检测系统
vb人事管理系统
vb.net图书管理系统
java简易web服务器研究
jsp基于jsp学生成绩管理系统软件的开发
net模块化动态电子商务网站的开发
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linux下的简单网络管理控制系统的设计与开发
vf航空售票模拟系统
vb通用销售管理系统
c#教学信息管理系统毕业
vc企业投资价值分析系统
j2ee基于bs方式的即时通讯软件
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vb.net软件项目开发管理系统vb.net
android可视化图像处理系统
c#高校题库管理系统附原代码程序万字
net基于.net电子相册的开发
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net基于tcp协议的简单即时通信软件
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php小型企业网上订单系统
android人事管理
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delphi列车时刻查询决策系统课程设计
java图书管理系统带
java基于jee的公交查询系统
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原创net某企业信息管理系统
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php软件信息发布系统
社区论坛
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快速加密解密芯片中kasumi算法的实现
asp.net网络购物系统
最新php科研项目网上申报管理系统
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pb图书管理系统（毕业程序翻译%通过）
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jsp科研处管理信息系统
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delphi多媒体教学控制系统-网络通讯平台的设计
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java气象信息服务系统
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vb排课管理系统
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vb.netjpeg编码优化
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java绩效评价系统
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原创asp.net网上选课系统
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j2ee基于特征的入侵检测系统
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net(java)办公自动化管理系统
c#企业人事管理系统
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原创基于icmp模拟网络控制软件的开发——控制管理模块
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vb.net题库管理系统
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php施甸县旅游咨询网
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php网上购物系统答辩
net门诊就诊系统
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最新面向internet上的cscw的共享白板
php同学录系统
iptables图形管理工具
asjavatoc电子商务网站
vc考试系统vc
最新asvftoc电子商务网站
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java上机考试系统
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php科研信息管理系统
eims系统-oa子系统的设计与开发
net基于.net的工资绩效管理系统的开发
pb基于工作流引擎的系统框架设计开发
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基于rsa的数字签名
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net网络考试系统.net
jsp聊天室
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net小型酒店管理系统的设计
vf办公自动化系统
java商业汇票(支票管理)
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java网络多人聊天系统
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_基于.net的驾校理论考试模拟系统
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asp.net格式化系统——前台
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c#兼职中介管理系统
jsp基于jsp的人事管理系统
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asp网络招聘系统
vb.net煤气站管理系统dpac
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java基于java的五子棋游戏软件的设计与开发
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c#图书馆管理系统
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jsp学生考试成绩分析（带饼状态图，柱状图)
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vb.net教学信息管理系统
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vb高校题库管理系统附原代码程序万字
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vb企业档案管理系统简单版
vb学生宿舍管理系统
net房地产管理系统
c#物业管理
vb音像店管理系统
javasmart系统-公共资源模块的设计与开发--代码
java基于ftp协议的文件访问系统
最新基于des加密算法的word加密插件的实现
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vb.net计科教务管理系统
最新php客户关系管理系统
j2ee病房管理系统
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最新net频点播系统
php基于php学生成绩管理系统软件的开发
最新neterp系统(毕业设计
原创vc基于bs方式的即时通讯软件
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vb.net试卷生成系统
原创文件压缩与解压缩实践
php教师档案管理系统
原创jsp《信息论与编码》在线考试系统
android网络数据包捕获工具
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j2ee考勤管理系统j2ee
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c#健身中心会员管理系统
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基于caché的实验室资源管理系统的设计
最新基于net教学辅助系统设计与实现
vb.net学生管理系统
c内存映射文件在进程共享中的应用研究
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vbsmart系统-题库及试卷管理模块的设计与开发
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c#模拟atm机系统软件的设计与开发c#
asp交友录
pb车辆

㈦ BFS求源代码及思路

1、算法用途：

是一种图像搜索算法。用于遍历图中的节点，有些类似于树的深度优先遍历。这里唯一的问题是，与树不同，图形可能包含循环，因此我们可能会再次来到同一节点。

2、主要思想：

主要借助一个队列、一个布尔类型数组、邻接矩阵完成（判断一个点是否查看过，用于避免重复到达同一个点，造成死循环等），先将各点以及各点的关系存入邻接矩阵。

再从第一个点开始，将一个点存入队列，然后在邻接表中找到他的相邻点，存入队列，每次pop出队列头部并将其打印出来（文字有些抽象，实际过程很简单），整个过程有点像往水中投入石子水花散开。

4、复杂度分析：

算法借助了一个邻接表和队列，故它的空问复杂度为O(V）。 遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程，其耗费的时间取决于所采用结构。 邻接表表示时，查找所有顶点的邻接点所需时间为O(E)，访问顶点的邻接点所花时间为O（V）,此时，总的时间复杂度为O(V+E)。