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对于Adaboost，可以说是久闻大名，据说在Deep Learning出来之前，SVM和Adaboost是效果最好的 两个算法，而Adaboost是提升树(boosting tree)，所谓“提升树”就是把“弱学习算法”提升(boost)为“强学习算法”(语自《统计学习方法》)，而其中最具代表性的也就是Adaboost了，貌似Adaboost的结构还和Neural Network有几分神似，我倒没有深究过，不知道是不是有什么干货。这个编码是以java为基础，用adaboost进行人脸检测！你值得拥有！

灰色模型的java代码

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。

A 验证码( 的首字母缩写为"上沾染 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景 实现了如何用android利用socket服务和pc机器通讯 关键技术android技术  socket技术  子线程技术

android Websocket 通讯编程，可以掩码解析，报文发送，websocket通讯超时处理，可以自动计算报文长度。

此代码可帮助您创建打开手机的火炬的手电筒应用程序，可以方便地关闭。

1.用seg进行分词    输入参数一：输入文本语料所在的文件夹路径。 如  文本文件语料都放在 train//text 文件夹下，则参数为：train//text//* 。 注意：必须每篇文章在一个txt文本中。   输入参数二：输入存储分词后的结果文件所在的文件夹路径：如：result//text。注意：不需要加*   本工具采用了中科院的中文分词工具，ICTCLAS，请自行到ICTCLAS官网下载该工具。并把Data文件夹，Configure.xml，ICTCLAS30.h，ICTCLAS30.lib，ICTCLAS30.dll放在和seg.exe同文件夹下面。 2.getFeature获取特征：输入参数格式如上。   其输入语料为seg分词的结果。   注意：请把ICTCLAS30.dll放在于getFeature.ext同一个文件夹下面 3.getSVMTtrain转化成libSVM的格式   输入参数1：输入文本语料所在的文件夹路径。 如  文本文件语料都放在 train//text 文件夹下，则参数为：train//text//* 。其输入的文件为getFeature后得到的结果。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

资源描述项目中加入了注解缓存,方便使用。在所需要缓存的方法上面添加注解即可实现缓存。。ehcache.xml文件有详细说明。

资源描述 function formReset(frame){ form1.reset(); return false; } function check(userName,userPass) { name = userName; pass = userPass; if (name.length < 1) {   alert("请输入你的用户名!!"); document.form1.userName.focus() ; return false; } else if (pass.length < 1) {   alert(" 请输入你的密码!!"); document.form1.userPass.focus() ; return false; } }