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这是教师点名系统 ，结合easyui js插件用hibernate实现的数据 持久化，struts2逻辑控制，spring ioc,aop实现弱耦合。

应用背景二型模糊的实用例子，对于二型模糊系统的学习有很大的帮助，值得学习。二型模糊系统是近10年来，新兴起的一种控制算法，由于把传统隶属度函数进行再次模糊化，所以它的抗干扰和处理不确定性的能力也随之提高，越来越多的学者加入到了二型模糊的研究中来，取得了很多成果。关键技术这些程序是用java编写的二型模糊系统的例子，很好的反应了二型模糊系统的特点，便于理解和应用，值得广大学习模糊控制，智能控制的研究人员进行学习，是一个容易上手的资料！值得大家拥有！

应用背景本程序在Java  ；得到检索的文件已被快捷 ；和 ；让他们 ；再这样这个应用程序是有用的时候我们失去了令人鼓舞的文件或计算机，我们想得到的他们。关键技术这种应用的Java编程语言和Java  创建；兴趣是OOP语言 ；语言处理 ；对象和 ；类和包含继承和ploymorephism和接口有很多程序员使用的语言

资源描述本程序为基于Java开发的许愿墙模块，运用eclipse开发平台，sqlserver2008数据库，附完整代码下载即可使用，亲测可用~

资源描述基于网上购物系统的web开发应用程序，本人的毕业设计项目，描述的时一个网上购物的系统，用到myeclipse开发工具，sql server2012数据库。tomcar服务器，制作的一个web前段开发的应用系统。

网上书店首页BOOKMAIN.JSP详细功能及描述  获取图书分类信息以及图书基本信息集合     循环显示图书分类信息     提交显示指定分类图书信息的请求，同时传递对应图书分类编号     提交书目搜索请求及搜索条件的表单 

多线程原理实现的坦克大战，java语言实现，面向对象思想比较突出，图片描绘了子弹、坦克以及障碍墙，并且配有start、fire音效，里面综合里javaSE的常见知识，适合初学者提升。

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

使用 jdk 原有的 ldap api 从 AD 获取数据时，如果客户对 AD 做了限制，麻烦就很大，此时，要求客户修改配置，必然不合理，因此，花了一周的时间，研究了springldap，它有个 分页功能，测试了下，从AD 上分页获取大约 5w 条数据，用时10s左右，可以使用下哦