基本的图书馆系统

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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

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你好!， 这是我的求职者 Web 应用程序。在这个项目中有 2 的演员。他们是招聘人员和求职者。招聘者可能是员工的公司的老板或 finder。他们可以上传他们公司的信息，并查看的应用他们的工作的雇员的个人资料。求职者可以上传的个人信息并查看这些公司的信息。此外，招聘人员和求职者可以更改与缅甸语言和英语语言的语言。我开发这一项目与 jsp、 servlet 和 oracle。这个项目是适合于那些想要实现的求职者的 web 应用程序。                                                                                                                                 谢谢！                                                     &nb

程序是老师给的学习资料，比较简单，适合初学者学习借鉴。能够正常运行，通过移动鼠标移动渔网，点击左键捕鱼，效果很好，有完整的图片资料，用到线程，运行显示动态效果。由三部分组成，fish、net、pool，比较清晰易于理解