Camera

二维码测试，二维码，条形码扫瞄测试，开发ing。。。(Test of the two-dimensional code, two-dimensional code, bar code scan test, develop ing. . .)

简单的图片多点触摸放大、缩小、移动程序，图片为固定的。(Simple multi-touch image zooming, moving the program)

说明：  自己制作了一个日历，是用calendarView写的，可以添加事务。但由于我没写数据库，所以还不能保存事务，只是给大家写了一个模板吧，大家可以连本地数据库，也可以链接云端。(I made a calendar to add transactions. But because I did not write the database, so I can not save the transaction, just write a template for you, you can connect to the local database, you can also link to the cloud.)

资源描述 UDP接口测试（server+client），包括2个工程，一个工程是服务端，另一个工程是客户端 下载后，启动服务端工程，然后通过客户端调用服务端，注意，客户端调用时要保证配置的IP和port为启动的服务端的IP和port

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这是一个人基于SSH框架的登陆注册系统，如果登陆成功就跳转到success.jsp,如果失败就跳转到error.jsp。主要用了struts,hibernate,spring的知识，这是一个最简单的基于SSH的系统。里面用到了HTML和javaBean的知识。

CyberLink4Android-master,手机DLNA端，把手机里的视频音乐投送到其他设备上，源码质量高，有兴趣的朋友的好资料，

Struts开源框架Struts开源框架Struts开源框架Struts开源框架Struts开源框架Struts开源框架

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

资源描述发射点法士大夫发生发射点反对反对撒反对