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这是一个微博源码，采用ssh框架，好多功能直接用。网上找的资料，现在分享给大家，希望对大家有用哦。如果大家喜欢，以后我多传一些好的源码上来，看到这里学习的氛围挺好的，加油~...

AutoHotKey c 项目源码下载

需要将package 中的_ 去掉后 即可编译成功

本程序用jsp,servlet,css,js实现的简单的员工管理系统，界面容易了比较适合初学者参考， 里面程序，sql语句齐全，只需要配置好ojdbc.jar包就行。

android 手机map3音乐播放器的demo，多个demo的集合(android demo of map player)

该代码是 Android 版本 2.2.4 点及以上的工作。使用 Eclipse 作为 IDE 中，与 Java 和 XML 编写软件代码。应用程序可以运行任何 android 启用 d，并像平板电脑，手机等。它可以转换温度，距离和货币

资源描述TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar，用其进行分词，插件和测试文件可以从这里下载

本人自己用java写的数据库+界面教务管理系统源代码，可以进行查询，选课等操作，对学习数据库开发技术有 一定的参考意义，也对学习dao模式有一定的借鉴意义，如果想深入学习java数据库开发，这会是一个不错的例子