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资源描述北雨jsp商城系统eshop，学习研究的不错材料

一个汽车加满油后可行驶n公里，由起点a到起点b为m公里。汽车出发时加满了油，途中设有k个加油站，d1是第一个加油站距起点的距离，di是第i个加油站距其前一个加油站的距离。设计一个算法，求出加油方案，使得加油次数最少即可到达终点。

这是一个snmp4j的源代码包，包括snmp4j的源代码，更有snmp4j的API文档，里面详细介绍了snmp4 j的各个API以及其如何使用，非常适合初学者学习snp4j的方法。

本程序主要实现任务的断点续传功能，首先新建一个下载任务线程，获得下载任务的大小，将一个大任务分为若干个等大的任务块（最后一块除外）；其次再创建若干下载线程（初始值为5），并按照线程是否闲置状态将任务块依次分配给下载线程，则将有若干线程块并行下载任务块，下载同时将下载的每一任务块的状态及下载进度依次存入文件；点击下载界面的“stop”摁钮，将暂停下载任务，当继续点击“start”摁钮时，任务将被继续下载；将下载的环境（本实验为MyEclipse）关闭，再次开启时，程序将根据所存文件的大小是否为0依次对新建的任务块赋初值，为0则说明未下载此任务，初始值均置为0，不为0说明任务未下载完，则依次将文件中所存储的值赋各任务块，继续下载。

java 实现的简单遗传算法，实现了selection, reproduction, crossover 和 point mutation, 可以从命令行输入参数，基因型用数组表示

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。     C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。

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资源描述此代码主要讲解hibernate的使用方式，以及配合Struts和spring等框架的使用情况，从最基础的步骤开始，一步步深入，由浅入深，全面详细的讲解了框架的使用方式，对于初学者有较大的帮助，好的东西分享大家一起进步学习。。。。。。。。。。。。。。。

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