Visual C++开发的SQL Server人力资源管理系统

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0 下载量 154 浏览量 更新于2024-11-26 收藏 722KB ZIP 举报
资源摘要信息:"VC_tth.zip_SQL_Server_Visual_C++" 该文件是一个包含了人力资源管理系统(HRS)的开发资源包,它是在Microsoft Visual Studio 2005环境下使用Visual C++语言结合SQL Server 2005数据库系统开发的。这个系统是为了满足企业对人力资源信息管理的需求,提供了人事管理、考勤管理、薪酬管理等核心功能模块,通过这套系统,企业能够更加高效地管理员工信息,优化人力资源分配,提升管理效率。 详细知识点如下: 1. Visual Studio 2005: - 是一个集成开发环境(IDE),由微软公司发布于2005年,主要用于Windows平台下的软件开发。 - 支持多种编程语言,包括C, C++, C#, Visual Basic, XML等,并且集成了代码编辑器、调试器和编译器等工具。 - Visual Studio 2005引入了.NET Framework 2.0,为开发者提供了更广泛的编程模型和API接口。 2. SQL Server 2005: - 是由微软公司开发和推广的关系型数据库管理系统(RDBMS),它是SQL Server系列产品的第五个版本。 - SQL Server 2005支持T-SQL(Transact-SQL),提供了丰富的数据库操作功能,并增加了如表值参数、MERGE语句等新特性。 - 此外,SQL Server 2005还支持存储过程、触发器、函数、视图和事务等数据库对象,能够实现复杂的数据库逻辑。 3. Visual C++: - 是Visual Studio环境中的一个C++开发工具集,提供了面向对象的C++编程语言环境。 - Visual C++支持多种开发框架和库,如MFC(Microsoft Foundation Classes),ATL(Active Template Library)等。 - 它适用于创建性能要求高的应用程序,如游戏、图形应用程序和复杂的系统软件。 4. 人力资源管理系统(HRS): - 这类系统旨在自动化和简化企业人力资源部门的工作流程。 - 一般包含员工信息管理、招聘、培训、绩效评估、考勤记录、薪资福利管理等功能模块。 - HRS系统能够帮助企业更有效地管理人力资源,提高工作效率,减少人力成本,并为管理层提供决策支持。 5. VS2005+SQLServer2005的结合: - 这种结合方式在当时是非常流行的,因为它们可以无缝对接,使得开发者能够利用Visual Studio强大的开发工具和SQL Server强大的数据库支持,快速开发出稳定、高效的企业级应用程序。 - 在此架构中,Visual Studio 2005负责前端的应用程序开发,而SQL Server 2005负责后端的数据存储和管理。 6. 开发资源包(VC_tth.zip): - 这个资源包可能包含源代码、数据库脚本、项目文件、用户文档和可能的配置文件。 - 开发者可以利用这些资源快速理解系统架构,部署环境,并根据需要进行定制开发或扩展新功能。 综上所述,这个资源包是为开发企业级人力资源管理系统而设计的,它涉及到了软件开发的多个方面,包括集成开发环境的使用、数据库的设计和管理、以及C++语言的高级编程技巧。开发者在处理这类资源包时,需要具备上述提到的多项技术和工具的知识和应用能力。

Recall that to solve (P2) in the tth time frame, we observe ξt 􏰗 {hti, Qi(t), Yi(t)}Ni=1, consisting of the channel gains {hti}Ni=1 and the system queue states {Qi(t),Yi(t)}Ni=1, and accordingly decide the control action {xt, yt}, including the binary offloading decision xt and the continuous resource allocation yt 􏰗 􏰄τit, fit, eti,O, rit,O􏰅Ni=1. A close observation shows that although (P2) is a non-convex optimization problem, the resource allocation problem to optimize yt is in fact an “easy” convex problem if xt is fixed. In Section IV.B, we will propose a customized algorithm to efficiently obtain the optimal yt given xt in (P2). Here, we denote G􏰀xt,ξt􏰁 as the optimal value of (P2) by optimizing yt given the offloading decision xt and parameter ξt. Therefore, solving (P2) is equivalent to finding the optimal offloading decision (xt)∗, where (P3) : 􏰀xt􏰁∗ = arg maximize G 􏰀xt, ξt􏰁 . (20) xt ∈{0,1}N In general, obtaining (xt)∗ requires enumerating 2N offloading decisions, which leads to significantly high computational complexity even when N is moderate (e.g., N = 10). Other search based methods, such as branch-and-bound and block coordinate descent [29], are also time-consuming when N is large. In practice, neither method is applicable to online decision- making under fast-varying channel condition. Leveraging the DRL technique, we propose a LyDROO algorithm to construct a policy π that maps from the input ξt to the optimal action (xt)∗, i.e., π : ξt 􏰕→ (xt)∗, with very low complexity, e.g., tens of milliseconds computation time (i.e., the time duration from observing ξt to producing a control action {xt, yt}) when N = 10.,为什么要使用深度强化学习

2023-06-03 上传