jsp在线聊天系统

资源描述package tetris; import java.awt.*; import java.awt.event.*; import javax.swing.*; import com.borland.jbcl.layout.*; /** * Title: * Description: * Copyright: Copyright (c) 2005 * Company: * @author not attributable * @version 1.0 */ public class MainFrame extends JFrame { JPanel contentPane;//窗体内容网格 JMenuBar jMenuBar1 = new JMenuBar();//菜单条 JMenu jMenu1 = new JMenu();//文件菜单 JMenu jMenu2 = new JMenu();//选项菜单 JMenu jMenu3 = new JMenu();//初始化水平菜单 JMenuItem jMenuItem1 = new JMenuItem();//游戏开始菜单项 JMenuItem jMenuItem2 = new JMenuItem();//游戏暂停菜单项 JMenuItem jMenuItem3 = new JMenuItem();//游戏退出菜单项 //10个初始级别设置菜单项 JRadioButtonMenuItem jRadioButtonMenuItem1 = new JRadioButtonMenuItem(); JRadioButtonMenuItem jRadioButtonMenuItem2 = new JRadioButtonMenuItem(); JRadioButtonMenuItem jRadioButtonMenuItem3 = new JRadio

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！

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这是在自然语言处理的一个项目，它是一个经典的聚类算法，在数据挖掘算法的基础距离第一次从 n 任意数据对象选择 k 对象作为 初始聚类中心 ；对于左边的对象，根据它们的相似性与聚类中心 （距离）将它们分别与它最相似的聚类中心分配（代表） 聚类 ； 然后计算每个收到新的群集 （平均中的所有对象的聚类中心群集）。重复此过程，直到标准测度函数开始收敛。通常情况下使用 作为一个标准的测量功能均方根误差。K 群集具有以下特点： 群集本身作为尽可能压缩和每个群集一样分开

利用java的graphic class编写的一个消除砖块游戏，目的是利用位于底部可移动的托盘接住弹球使弹球反弹到顶部的砖块区以消除所有的砖块。一旦托盘没有接住弹球就失去一次机会，失去三次机会游戏就会结束。程序使用自顶向下的思路写出来，各个参数以常量的形式在对象外定义，以方便更改。编译此程序需要添加附件中的acm库

这是我做的一个突破克隆游戏，不是成品。 我用于 swing 的 GUI 视图 它是一个桌面 java 游戏应用程序 我用一种算法来改变在不同的 pc-s 的情况下游戏速度 谢谢你。

电脑版贪吃蛇游戏，实现了贪吃蛇游戏的所有功能，蛇的移动，吃食物，撞墙死亡等等。里面的注释写的非常清楚，只要是接触过java的人都能看懂，而且有很高的学习价值。