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ANDAS is a Java-based web application that provides a convenient way for users to process and analyze their datasets, particularly through sorting and data mining techniques. In this system, tf-idf (term frequency-inverse document frequency) is a crucial algorithm used to measure the importance of s

Oracle Application Express: Build Powerful Data-Centric Web Apps with APEX (Oracle Press) by Arie Geller Oracle Application Express (APEX) is a powerful Web development framework that allows developers to easily build, deploy, and manage web applications. With full coverage of APEX 5.0, this guide o

Oracle Application Express 3.0

在Microsoft Access中，函数是构建强大数据库查询和自动化工作流程的关键元素。Access提供了广泛的内置函数，涵盖数值计算、文本处理、日期/时间操作、逻辑判断等多个方面。本电子版本的\"ACCESS函数运用\"帮助用户更高效地利用这些功能。 1. 排序功能：可以通过SQL（结构化查询语言）或在查询设计视图中对数据进行排序。ORDER BY语句用于指定字段的升序(ASC)或降序(DESC)排列，例如：SELECT * FROM 表名 ORDER BY 字段名 DESC将按字段名降序显示数据。 2. 类比查询：使用LIKE关键字进行模糊匹配。比如，WHERE 字段 LIKE '*字符

【简单计数器】是一种基础的软件应用，通常用于记录特定事件发生的次数或进行基本的数据统计。在这个项目中，开发者使用了Visual Studio 2008（VS2008）作为开发环境，并选择了Access作为数据库管理系统来存储和管理计数数据。VS2008是一个强大的集成开发环境（IDE），支持多种编程语言，如C#、VB.NET等，适合创建Windows桌面应用、Web应用及服务器端应用程序。 在设计这个简单计数器时，开发者可能采用了以下技术：1. Windows Forms：用于创建桌面应用程序的用户界面框架，通过拖放控件（如按钮、文本框和标签）来创建用户界面。2. 数据库连接：使用Access

在物理课程设计中，Matlab的应用越来越广泛，尤其是在大学物理课程中。在荆楚理工学院，学生们通过使用Matlab来模拟物理实验、分析数据、解决实际问题。例如，学生们通过编写Matlab代码来研究力学、电磁学、热力学等领域中的复杂问题，进一步提升了物理知识的理解和实践能力。Matlab不仅提高了计算效率，也帮助学生更直观地理解物理概念。通过这种方式，Matlab成为了物理学科中不可或缺的工具。

Oracle Applications Developer's Guide Oracle Applications Developer's Guide 是一个全面的资源，帮助开发者掌握 Oracle 应用程序 的开发技巧。无论是新手还是资深开发者，这本指南都可以提供丰富的信息。 很好很强大！ 这本指南深入解析 Oracle 应用开发 的各个方面。通过详细的示例和实用技巧，开发者可以有效提升自己的技术水平。 分享资源，分享子心情！共同探讨 Oracle 开发之路，学习交流心得经验。 关键内容： Oracle 应用程序架构：深入理解 Oracle 应用程序的整体架构，掌握基础概念。 开发技巧：学

Apress专家解析Oracle Application Express，探讨其在企业应用开发中的关键作用和实际应用场景。本书深入剖析了Oracle Application Express的技术特点及其在提升企业应用效率和用户体验方面的重要性。读者将通过本书获得深入的技术见解和实用的开发指导。

Matlab开发 - Matlab示波器应用程序简化示例。一个简单的图形用户界面，演示如何从示波器中检索和显示数据。

光学字符识别（OCR）是一种技术，它允许计算机自动识别并转换图像中的文本为可编辑、可搜索的数据。这种技术在日常生活中广泛应用，如扫描文档、车牌识别、票据处理等。在本项目中，我们讨论的是一款小型OCR应用程序，它的核心是利用数据挖掘算法来提高识别准确性。我们要理解OCR的工作原理。OCR技术通常包括图像预处理、特征提取、模式识别和后处理四个步骤。图像预处理阶段涉及调整图像质量，例如去除噪声、二值化（将图像转化为黑白）、倾斜校正等。特征提取是识别关键部分，通过检测字母或数字的形状、大小和方向来创建特征向量。模式识别则根据这些特征来匹配已知的字符模板，而后处理用来修正可能的识别错误。在这个小型OCR