IK编程开发手册

使用三大框架整合完成一个计算机网络精品课程网站的开发，包括三个模块：管理员模块、教师模块、学生模块和个人信息模块，不同模块功能有相似也有不同，主要实现的是老师可以上传视频和课件等资料，也可以在网站上面发布公告(如：何时考试？有何通知上面的)，然后学生可以将上面的视频和课件下载下来进行学习，还实现了在线测试的功能，还有老师和同学、同学和同学之间进行讨论，提供了一个类似论坛的东西

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

JSP动态生成网页 利用JSP动态

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能自动爬取网络上的数据，爬取的数据以网页的格式存储在某一文件夹中，可选择爬取某一主题的网页，以初始的网页为链接开始爬取数据。

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图像融合是从两个或更多个图像组合相关的信息到单个图像的处理。所产生的图像将是比任何输入图像的更多的信息。在遥感应用，空间载传感器的日益普及提供了一个动机不同的图像融合算法。在图像处理中的几种情况需要在一个单一的图像中的高空间和高光谱分辨率。大部分的现有的设备是不能够令人信服提供这种数据。图像融合技术允许不同信息源的集成。融合图像可以具有互补的空间和光谱分辨率特性。但是，标准图像融合技术可以扭曲多光谱数据的光谱信息，同时合并。在卫星图像，提供了两种类型的图像。通过卫星获得的全色图像传输的最大分辨率可与多光谱数据与较粗的分辨率传输。这通常是较低的两个或四倍。在接收站，全色图像融合与多光谱数据传达更多的信息。

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