java学习

Java游戏源码,蚂蚁迷惑，Android游戏源码（依旧以andengine和libgdx开发的为主。话说开源游戏发布者主要集中在欧美用户群中，而欧美那边Java系又主要用这两款引擎）

应用背景利MVC入门 用java自带的节拍 演示一个DJ节拍程序 可以实时更换bpm关键技术简单的MVC入门，将很多个设计模式进行结合

应用与铁路安全防护，需要硬件设备支持，使用厂家第三方的adk开发对讲机应用程序，同时有数传功能，对讲距离可以达到1公里以上，同时还有短信电话等功能的实现，属于铁路安全防护的一个开发项目原型产品

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rtsp服务端

设计思路： 1.在GUI图形界面上运行，进入游戏，直接进入第一关。 2.拖动工具栏的七个控件，将其移入Main或F1或F2里，使其排列出玩家想要机器人移动的步骤。 3.按下Go，机器人按照玩家在上述三个函数中设计好的步骤移动。按下Stop，机器人停止运动，并回到初始位置。 4.按下Reset，清楚本关的所有记录，重新开始本关游戏。 5.点击位于上部中间的选关，任意选择玩家想要进入的关数。 6.点击帮助/退出，帮助即显示所有控件按钮的作用，退出即结束游戏。 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

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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