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职工考勤系统，C#开发，提供全套解决方案，即开即用。

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简介：
人力资源数据包含职工信息，具体包括职工编号、职工姓名、性别、年龄以及对应的职称等详细资料；此外，还包括出勤记录信息，涵盖上班打卡的时间、下班打开的时间，以及任何缺勤情况的详细记录；同时，也记录了员工的出差信息，例如出差的起始时间、结束时间，并计算出本次出差的总天数；此外，还需收集请假信息，包括请假的开始时间、结束时间，并统计请假的天数；最后，需要收集加班信息，涵盖加班的开始时间、结束时间，并计算出总共的加班时长。

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  • 即时解锁小工具，即开即用
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    即时解锁小工具是一款便捷的应用程序，提供一系列实用功能，用户无需安装即可直接使用，满足日常需求。 双击打开程序，在后台运行。电脑不会自动锁屏，操作简单，适合堡垒机使用。
     
  • 用C#开发的学生考勤系统
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    这是一个使用C#编程语言开发的学生考勤管理系统，旨在通过自动化手段提高学生签到和出勤记录管理的效率与准确性。系统包含用户身份验证、实时考勤数据收集及分析功能，便于学校管理层进行教学活动规划和学籍管理。 C#学生考勤系统已经基本实现了学生的考勤功能模块及作业记录模块，非常适合初学者学习参考，并可继续深入研究。该系统包含了增、删、改、查等常用功能以及打印等功能。
     
  • CGIC开发包（开箱即用）
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    CGIC开发包是一款旨在实现快速简便网页应用开发的工具集，支持“开箱即用”，大大简化了应用程序部署过程。 如鹏网的《C语言也能干大事之C语言开发网站》课程提供了cgic软件开发包（解压即用）。通过该开发包可以将cgic源码打包封装，供服务器解析。
     
  • 员工考勤管理系统信息化解决方案
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    本方案提供全面的员工考勤管理服务，利用先进的信息技术优化工作流程，确保数据准确性和安全性，提升企业管理效率。 系统功能的基本要求如下： 1. 职工信息维护； 2. 出勤记录管理； 3. 出差信息登记； 4. 请假申请处理； 5. 加班情况记录； 6. 统计出差天数、请假天数及加班天数。
     
  • 基于AI大语言模型API的全套开源AI助手解决方案，含运营管理后台，开箱即用
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    本项目提供一套基于AI大语言模型API的开源AI助手解决方案，包含易于使用的运营管理后台，支持快速部署和定制化开发，实现真正的“开箱即用”。 ChatGPT-PLUS 是一个基于 AI 大语言模型 API 的开源解决方案，提供全套功能并自带运营管理后台，开箱即用。它集成了 OpenAI、Azure、ChatGLM、讯飞星火以及文心一言等多个平台的大语言模型。 该系统具有以下主要特性： 1. 完整的开源系统：前端应用和后台管理系统均可直接使用。 2. 聊天体验与 ChatGPT 官方版本相同。 3. 内置多种预训练角色，如小红书写手、英语翻译大师、苏格拉底、孔子、乔布斯以及周报助手等。可以轻松满足各种聊天和应用需求。 4. 支持 MidJourney AI 绘画集成，并且开箱即用。 5. 可以使用个人微信二维码作为充值收费的支付渠道，无需企业级支付通道。（也可以定制开发其他支付通道） 6. 集成了插件 API 功能，可以结合 GPT 开发各种强大的插件。已经内置了微博热搜、今日头条、今日早报和 AI 绘画函数插件等功能。
     
  • 运用C++开发职工管理系统
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    本项目采用C++语言开发，旨在创建一个高效、用户友好的职工管理系统。系统涵盖员工信息管理、考勤记录及绩效评估等功能模块，有效提升人力资源部门的工作效率和管理水平。 基于C++实现职工管理系统，旨在练习C++基础语法和面向对象编程技巧。通过该项目可以学习到C++中的多态、封装以及文件读写操作、全局变量的使用及数据初始化等内容。此项目适合初学者参考学习，帮助理解并掌握C++的基础知识。
     
  • C++开发的公司员工考勤管理系统
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    本系统是一款由公司内部团队使用C++开发的员工考勤管理工具，旨在优化日常打卡、请假及加班记录等流程，提升办公效率与管理水平。 本科生C++课程设计题目：公司员工考勤管理系统
     
  • 人脸识别考勤系统解决方案，人脸识别考勤系统
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    本方案提供高效精准的人脸识别考勤服务，通过先进的生物识别技术实现自动化管理，提升办公效率及安全性。 人脸识别考勤系统是一种基于人工智能技术的现代化解决方案，它利用深度学习算法尤其是人脸识别技术自动识别员工身份并记录其出勤时间。本段落将探讨这种系统的实现，并重点关注与Python编程语言相关的部分。 该系统的核心是人脸识别算法，在Python中常用的人脸识别库包括OpenCV、dlib和face_recognition。其中，face_recognition基于OpenCV和dlib提供了一个更易于使用的API，帮助开发者快速实现人脸识别功能。此库涵盖了人脸检测、关键点定位及面部匹配等重要步骤。 在考勤系统中，首先通过Haar级联分类器或HOG+SVM方法完成的人脸检测来识别图像中的脸部位置。一旦找到人脸区域，下一步是精确定位五个主要特征点（如眼睛和鼻子），以提高识别精度。 接下来进行的是关键的面部特征提取步骤。face_recognition库使用预训练的深度学习模型，例如DeepID、FaceNet或VGG-Face等，这些模型可以将脸部图像转换为高维向量——“脸印”，不同人脸之间的距离用于衡量相似度。 考勤系统中会存储每个员工的脸部特征信息。当新的人脸数据进入时，系统计算该新特征与数据库中的已知特征的距离；如果某一个距离低于设定阈值，则认为匹配成功，并记录相应的出勤信息。 开发此类系统还需要支持的数据库技术来储存人员资料和对应的“脸印”。Python提供了多种选择如SQLite、MySQLdb或psycopg2等，具体使用哪一种取决于项目需求。 在实际应用中，考勤系统可能还需具备实时视频流处理能力、异常情况检测（例如佩戴口罩的情况）以及批量录入人脸等功能。这些都可以通过OpenCV库来实现，并且为了提升用户体验，我们还可以利用Flask或Django这样的Python Web框架构建一个用户友好的界面。 开发这样的人脸识别考勤系统需要整合多种技术和工具，包括人脸识别、数据库操作及Web应用等技术栈。开发者需具备扎实的Python编程基础和对深度学习原理的理解，并熟悉相关库的应用方法。通过这些技术手段的有效结合，我们可以创建出高效且准确的工作时间管理系统以提高工作效率并减少人为错误的发生率。
     
  • C# 学生宿舍管理与职工考勤系统全套（可直接运行）+ 实验室考勤管理系统(C#, MongoDB)
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    本资源包含两个独立项目源代码及数据库设计文档：学生宿舍管理和职工考勤系统、实验室考勤管理系统，使用C#开发并支持MongoDB数据库。提供完整解决方案，可直接部署运行。 本系统实现学生与宿舍管理人员的基本信息查询，并提供晚归管理、出入管理和维修管理等功能。每个功能均可进行添加、删除和修改操作，界面友好且内置使用方法说明。 职工信息包括职工编号、姓名、性别、年龄及职称等；出勤记录包含上班打卡时间、下班打卡时间和缺勤记录；出差信息涵盖出差起始时间、结束时间和统计天数；请假信息则涉及开始时间、结束时间和请假总天数的统计；加班信息包括加班开始和结束的时间以及总的加班时长。 该系统是一个基于C#语言开发的学生宿舍管理系统，使用Winform窗体界面，并配有数据库支持。另一个相关项目是实验室考勤管理系统，采用C#编程语言结合MongoDB数据库技术构建，刷卡端则采用了Stm32F10系列微控制器。