java 3d 源代码

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用于java程序的日期相关的算法，如相加，相件，区间，分时等，是网上用的很广的类  private void runDateTime() {         System.out.println("DateTime");         System.out.println("=======");         System.out.println("DateTime stores a the date and time using millisecs from 1970-01-01T00:00:00Z internally");         System.out.println("DateTime is immutable and thread-safe");         System.out.println("                      in = new DateTime()");         DateTime in = new DateTime();         System.out.println("Millisecond time:     in.getMillis():        

k-means算法是基于划分的聚类方法，本算法简单，便于理解，以可视化界面的形式将结果展示出来。

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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

资源描述TCP（Transmission Control Protocol 传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，由IETF的RFC 793定义。在简化的计算机网络OSI模型中，它完成第四层传输层所指定的功能，用户数据报协议（UDP）是同一层内[1] 另一个重要的传输协议。在因特网协议族（Internet protocol suite）中，TCP层是位于IP层之上，应用层之下的中间层。不同主机的应用层之间经常需要可靠的、像管道一样的连接，但是IP层不提供这样的流机制，而是提供不可靠的包交换

入门java 图象的 最好例子,包括各种基本图形的绘制,要求使用java3d 的开发环境库,代码简洁高效,如果能认真 阅读对java3d 技术入门帮助很大

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