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太好了！ 此 API 文档的组织方式 此 API （应用程序编程接口） 文档已经在导航栏中，如下所述的项目所对应的页面。 概述 概述页面是此 API 文档的首页和为每个提供摘要的所有软件包的列表。此页还可以包含的软件包集的总体描述。 包 每个包有一个页面，包含它的类和接口，为每个摘要的一个列表。此页面可以包含六个类别： 接口 （斜体） 类 枚举 例外情况 错误 注释类型 类/接口 每个类、 接口、 嵌套的类和嵌套的接口都有其自己单独的页面。每个页面有三个部分组成的类/接口描述、 摘要表和详细的成员说明： 类继承关系图 直接子类

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企业信息管理系统： 使用mysql数据库，前台用的jqury框架，后台是spring和strus。实现了个人信息   查看个人信息    更改个人信息    修改密码    内部信息    修改公司介绍    管理留言    管理内部文件    管理内部新闻    查看公开信     用户权限管理    对普通用户的管理   

基于Ajax的分页列表  用ajax、jdom和java写的。资源读取的是news.xml,如需更改新闻，可在new.xml中更改。 读取xml用的是jdom，环境用的是eclipse kepler+tomcat7，可在eclipse中直接导入项目。代码还是比较简单的， 如何错漏之处，欢迎提出指正。联系方式qq 405815070

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