Java编程第二版课程举例代码

Java初学，GUI, 使用JTable实现表格 一个 GUI 程序，能打开和保存.csv 文件，能以表格的形式显示.csv 的数据，并且能修改每个单元的 值。  1.  在工程 spreadsheet 下建立类 spreadsheet， 包含主程序以及所有数据上的处理。 并另建立类 board 作为 GUI 的展示，它会在动作响应时调用 spreadsheet 中的函数。 2.   board 主要元件为 JFrame frame， 上面加载了 JMenuBar bar  和 JTable table。 bar 上有按钮 open、 save 分 别用于打开、保存 csv 文件。table 用于显示表格内容，在 frame 加载时会初始化，在每次打开文件后 更新表格行列数，更新表格内容。table 内容可修改。 3.    spreadsheet 中的数据结构有 public &

应用背景客户端-服务器应用程序，允许用户投票支持某候选人，该系统是利用RMI，socket编程和多线程技术，以处理客户端和服务器之间的连接。考生可以登录和注册，选择位置& nbsp；普通用户可以登录并投票给最喜欢的候选人，他们不会投票给同一个人两次 ；关键技术这是最常见的协议世界各地的应用。该协议的主要优点是可靠的，这意味着所有的数据包，并发送到客户端，将保证交付正确的顺序为他们送。投票系统重点发展的一个系统的连接从客户将由服务器处理和保存到客户端终止。TCP运行直到一方不会关闭连接。此外，客户进行活动登记，投票和登录，和数据包的顺序是非常重要的因为它可能中断搬运过程中如果一方接收一些数据包在不合适的时间。TCP将数据包通过网络发送的。作为一个结果，开发商不需要准备小数据块发送。RMI是组织包和交易服务器之间的一个合适的选择和客户。然而，Java远程方法调用（RMI）系统允许Java虚拟机运行在一个对象调用对象的方法在另一个Java虚拟机中运行。RMI用于远程通信Java在系统之间的。RMI提供了一个简单而直接的模型与Java对象的分布式计算。（H. Gilbert，1995）（克日扎诺夫斯基，P.，2011）

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

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快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。附件是一个带有开发界面的快速排序算法。

JAMA 是用于 Java 的基本线性代数软件包。它提供了用于构建和操纵真实、 稠密矩阵的用户级别类。它是为了提供足够的功能，对于常规的问题，向非专家是自然和容易理解的方式包装。它打算作为标准矩阵类的 Java，并到 Java 格兰德论坛，然后到太阳会这样提出建议。简单的公共域参考实现是作为这样一类的稻草人由文件和 NIST 开发的。我们发布这个版本为了获得征询公众意见。有是没有保证 JAMA 的未来版本将与这一相互兼容。