在线考试系统

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基于Ajax的聊天室，通过学习这些代码，熟悉聊天室的开发流程，掌握编写并配置字符编码过滤器的方法，掌握实时显示在线人员列表的方法，掌握实时显示聊天信息的方法，掌握退出聊天室的两种方法。

高校智能排课系统：1、系统管理模块；2、基本信息管理模块；3、课程管理模块；4、课表查询与打印模块等等。-College Intelligent Course Scheduling System: 1, system management module 2, the basic information management module 3, course management module 4 curriculum query and print module and so on.

package com.fenghuo.service;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import android.content.Context;import android.database.Cursor;import android.database.SQLException;import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;import com.fenghuo.db.DBHelper;import com.fenghuuo.pojo.Product;public class ProductService {private DBHelper helper;public ProductService(Context context){helper =new DBHelper(context);}//查询商品 按价格升序排序                 升序price asc  降序：price  descpublic ListfindAll(){List list=new ArrayList();SQLiteDatabase db=helper.getReadableDatabase();Cursor c=db.rawQuery("select id ,name,price,address from product order by pric

关于人事管理的完整系统，适用于Java初中级学习，代码规范，容易理解，对学习java有很大的帮助。使用ssh2架构，可以学习到该框架的配置以及使用方法。

资源描述javaweb实现多角色登录，权限分配，对不同的角色有不同的权限分配，以及管理员对权限的维护修改。

资源描述包com.shekhar.facedetection；并；进口org.opencv.core.core；进口org.opencv.core.mat；进口org.opencv.core.matofrect；进口org.opencv.core.point；进口org.opencv.core.rect；进口org.opencv.core.scalar；进口org.opencv.highgui.highgui；进口org.opencv.objdetect.cascadeclassifier；并；公共课facedetector {并；public static void main（String [] args）{并；系统。LoadLibrary（核心。native_library_name）；系统的输入（“ n跑步facedetector”）；并；facedetector =新的级联分类器级联分类器（facedetector。类。getResource（“haarcascade_frontalface_alt。XML”）。getpath()）；Mat图像= highgui。imread（facedetector。类。getResource（“Shekhar .jpg”）。getpath()）；并；matofrect facedetections =新matofrect()；facedetector detectmultiscale（图像，facedetections）；并；系统的输入（字符串格式（“检测到%s的面孔”，facedetections。toarray()。长度））；并；为（矩形：facedetections。toarray()）{核心。矩形（图像，新的点（如果X，如果Y），新的点（如果X + Y + rect.width，矩形，矩形的高度），新的标量（255，0，0））；}并；字符串的文件名=“PNG输出。”；系统的输入（字符串格式（写“%s”，文件名））；highgui imwrite（文件名、图像）；}}

它是java语言中的二叉树。每个节点有两个子节点。在这个树中，我们可以插入、删除和显示数据。

java实现的几个推荐算法：slopeone SVD,RSVD,ItemNeighborSVD由于只是为了看看RMSE效果，因此很多功能都没完善如果需要跑起来看效果，那么你需要1. 下载movielens数据集，建议使用 1000W数据集  2. 查看修改regeneration.py 重新生成一遍数据集。再修改运行common下的DataConverter生成算法需要的格式3. 根据需要修改test目录里的代码，运行。参数配置可先不动，

实现左菜单联动，通过这个实现一些简单的逻辑，可以随时往里面添加新的子菜单，实现了菜单联动，对于初学者来讲是个不错的东西