java 网络摄像头快照和实时视图

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使用离散余弦变换对图像进行处理本系统还实现了图像文件的读、写及显示，先将正变换后的位图图像信息存储在文件中，然后从文件中读取位图数据，把这些数据经过离散余弦逆变换，最后再将变换后的数据以位图显示出来。本文重点介绍了离散余弦变换的原理及其实现的方法。

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资源描述一个是如何准确的定位网络上一台或多台主机，另一个就是找到主机后如何可靠高效的进行数据传输。 在TCP/IP协议中IP层主要负责网络主机的定位，数据传输的路由，由IP地址可以唯一地确定Internet上的一台主机。 而TCP层则提供面向应用的可靠（tcp）的或非可靠（UDP）的数据传输机制，这是网络编程的主要对象，一般不需要关心IP层是如何处理数据的。 目前较为流行的网络编程模型是客户机/服务器（C/S）结构。即通信双方一方作为服务器等待客户提出请求并予以响应。客户则在需要服务时向服务器提 出申请。服务器一般作为守护进程始终运行，监听网络端口，一旦有客户请求，就会启动一个服务进程来响应该客户，同时自己继续监听服务端口，使后来的客户也 能及时得到服务。

ShiroDemo 对shiro的简单使用案例。shiro是权限管理工具。可以用多种方式控制权限管理，这里是对shiro的简单使用案例。

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

很好的作图源码jfreechart，能够做各种基本图，如甘特图，数据图等，是一种很流行的作图的java源码。

在现在

/*PainterDemo.java，画图，只画直线，矩形，椭圆-Java画图实验-Java源代码 *只画直线，矩形，椭圆，只能向右下角画 * *PainterPanel extends JPanel implements MouseListener *addMouseListener(this); * *JToggleButton * *hxz*/ import java.awt.*; import java.awt.event.*; import javax.swing.*; import javax.swing.event.*; class PainterPanel extends JPanel implements MouseListener{