响应式视频背景动画特效

说明：  ENVI（The Environment for Visualizing Images）(The Environment for Visualizing Images)

用jwt GUI进行编写的一个小游戏，然后是java的多线程进行控制的(this is a small project to play of the name is TankWar)

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struts+hibernate树形菜单，只是简单的实现树形菜单，有一种业务逻辑没有考虑，就是当类别目录下同时拥有子目录和具体商品的时候只会显示子目录，而具体商品没显示，只需在标签处理类RecursionTag.java中的printAllCategory方法中添加相应的业务逻辑即可实现，有兴趣自行加工。 　　整个工程的完整源码打包上传，解压后直接用Eclipse导入就可运行，为方便上传下载去除了/WEB-INF/lib目录下的jar文件，自已添加便可。

说明：  用于多机器人建图，多机器人建图的效率要比单个机器人的效率要高，在实际的应用之中，有很大的实际价值。(The efficiency of multi robot drawing is higher than that of single robot. It has great practical value in practical application.)

读取HDF5格式数据，此处以打开ASTER GED为例，输出发射率为ENVI格式(Read HDF5 format data, here to open ASTER GED, for example, output emissivity data in ENVI format)

说明：  可在MATLAB中进行判断矩阵的权重计算，包括算术平均值法，特征值法，并进行一致性检验，亲测可用(The weight calculation of judgment matrix can be carried out in MATLAB, including arithmetic average method, characteristic value method, and consistency test, and the parent test is available)

非常实用的国密SM2、SM3、SM4算法工具(National Secret SM2, SM3, SM4 Algorithmic Tools)

1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文件第三列的类标签，使用聚类有效性评价的外部方法Normalized Mutual Information指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。 2) 使用聚类有效性评价的内部方法Xie-Beni指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。(The main results are as follows: 1) the condensed hierarchical clustering algorithm (that is, the minimum spanning tree algorithm) is used to cluster all the data points, and finally it is grouped into three categories. Any of the single linkage,complete linkage,average linkage or average group linkage methods can be selected for the definition of dissimilarity. 2) using C-Means algorithm to cluster all data points. C = 3.)

把中缀表达式转换为后缀表达后，求表达式的结果。用到栈和队列-Infix expression to convert the expression of suffix, and the results of expressions. Used stack and queue