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用java写的协同过滤算法 基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐；

应用背景 简单的安卓小应用，对初学者很有帮助！温馨提醒，请用手机直接连接电脑做真机测试，不然用虚拟机会很慢的！ 关键技术运用了JAVA语言，如果熟练JAVA语言的同学很上手很快，稍对程序进行修改就能使小应用全面运行起来！

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0.1 文档目的     该文档是项目开发前期进行系统分析过程所形成的软件需求规格说明书，它详细描述了项目所包含的模块及其功能，并对于客户的要求做出了规范的定义。文档的描述采用了模型语言和文字描述构建系统分析模型，用以指导后期的项目开发和设计，为开发人员提供参考的标准。当然，作为软件工程过程中最重要的文档之一，它也作为项目跟踪，系统测试，过程评审和客户验收的依据。 0.2 文档范围      该文档的主要内容包括项目产品的简介，整体和业务流程，产品的功能性需求描述（包括所有的模块及每个模块的功能），非功能必需求，软硬件接口需求，以及通过需求分析的建立的需求模型。 0.3 读者对象

Hopcroft — — 卡普算法是作为一种算法输入二部图，并生成作为输出最大基数匹配 — — 一套尽可能多尽可能边缘没有两个边缘份额的财产终结点。它运行在 O （|E|sqrt {|V |})在最坏的情况，在那里 E 一套在图中，边和 V 设置关系图的顶点数的时间。在稠密图时间绑定变成 O （|荧光 ^ {2.5}），和它运行在接近线性时间的随机图论。该算法被发现由约翰 Hopcroft 和理查德 · 卡普 (1973 年)。与以前的方法，用于匹配匈牙利算法和埃德蒙兹 （1965 年） 的工作，Hopcroft — — 卡普算法一再增加部分通过寻找增加路径匹配的大小。然而，而不是寻找只是单一的增广路径，每个迭代，该算法发现最短增广路径最大集。因此需要只有 O(sqrt{n}) 迭代。同样的原则也用于开发更为复杂的算法，对于非二部图匹配随着运行时间作为 Hopcroft — — 卡普算法相同的渐近。

T分布 java实现t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene"s Test for Equality of Variances 。

     采用jmf多媒体框架，实现实时视频捕捉。服务器端与客户端采用RTP协议进行通信。操作简单。可加以修改做成手机APP

显示输入输出的登陆界面，手动输入个人信息，姓名密码等(Login Interface Displaying Input and Output)

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java语言开发图像存储系统，其中需要解析dicom图像用到的工具代码，可以 解析dicom图像