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由java 、js编写的三种不同风格的进度条，实现了web网页加载过程中的等待过程

java 中排序利用comparator以及comparable接口，但两个用法往往混淆，本程序详细描述了两者区别，以及排序中list 以及set排序的方法,二者之间的区别以及实用方法，程序使用一个小的实例将排序中常见的问题进行描述及解决

在这类工程学生，MCA，BCA，学生可以找到最新的集合 ofjava 项目的源代码、 项目报告、 文件、 PPT、 数据流程图和与项目相关的全部信息。有很多不同主题的项目 （银行项目、 管理项目、 库存管理、 网络的项目，政府与相关的项目）。此处列出的所有这些项目都是部分的最后一年项目和小型项目的免费下载。大多数项目包括一步一步过程解释执行项目。

导入javax.swing.JOptionPane;

完整的 Java 排课系统的代码，自动生成表，数据库使用的 MySQL5.5 密码是 123，开发工具使用的 eclipse3.7 EE 版本，服务器使用的是 tomcat6，接口是 easyui 做的这就是我的毕业设计、 开发时间较长的希望可以给大家所选参照行类系统功能的设计上，所选的行类系统可以分为登录和行类和选择的类 3 中的一个子系统。登录子系统区分时间表 （也称为系统管理员）、 教师和学生的三个不同的特性，给出了不同的权限

资源描述对初学者了一些练习，会使用判断语句if...else if,zhe 这只是其中一些例子，可以让初学者更好的理解判断语句。

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

gps 接收程序框架。。含有tcp。udp的封装 AbstractGPRSReceiver.java GprsStreamParserAdapter.java IGprsReceiver.java IGprsStreamParser.java PerceptionMessageCreator.java ReceiverController.java TcpConnection.java TCPGPRSReceiver.java UDPGPRSReceiver.java

已经申请了Key在代码里面，所以可以直接浏览。再者就是解决了在4.0以后地图不能及时刷新的问题