购物车

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

mmseg中文分词工具，它可以帮助我们对自己收集到的文本进行分类，目前这是比较评价较好的分词工具，集成度较高。

资源描述一个基于Jadex平台的智能化软件开发程序实例shop，为shop实例添加商店界面，mysql数据库和增加了shop智能体的增删改查的功能。

这个包含java初级教程的所有例子和源代码，非常适合初学者学习。 里面包括，坦克大战等jse的练手项目，希望对大家有帮助

本系统是一个基于java的在线考试系统。它的用户由学生、教师和系统管理员组成。学生登陆系统可以进行在线测试和成绩查询。当学生登陆时，系统会随机地为学生选取试题组成考卷。当学生提交考卷后，系统会自动批改客观题，并将试卷提供给教师查看和提醒教师对试卷主观题进行修改。待教师修改完试卷后，系统会自动生成考生成绩和分数段统计信息。学生可以查询自己的成绩信息和试卷，以便更好地了解自己的学习情况。教师也可以通过分数段统计信息更好地了解学生的学生情况。后台管理员可以对考题，考试设置信息，用户信息进行维护。学生，教师，管理员都可以对个人信息进行维护。 本系统采用B/S模式设计，一切操作均在浏览器上进行。系统所用到的技术有HTML,CSS,javascript,jsp/servlet等。数据库选用SQLServer2005,web服务器选用TomCat。前台设计主要在DreamWeaver上设计完成的，后台开发主要在Eclipse上完成的。

资源描述 在线拍卖系统                                                                                                                 12345679812345679812465

应用背景在该算法中，我使用了 ；哈夫曼算法在图像识别中得到更精确的分类结果关键技术在计算机视觉领域，hufman算法进行分类识别的问题，这是我提出的这种算法，在这方面的应用

这些关键路径法 （CPM） 和项目评价和评审技术 (PERT)。PERT 和CPM 是基本上时间膏感导致时间的测定方法。 这两种技术通常是作为"项目调度"文 purposre cpm 和 pert 是估计多少天我们的项目将完成。两者都是项目的非常有助于双圆弧 fulllfillment。 Cpm 和 pert 用于查找该项目的关键路径。在 cpm 和 pert 有是的两个通向前传球和落后的通行证。在向前打发我们 calcaulte 分钟时间，在落后的通行证，我们发现 的关键活动。Cpm 有而 pert 项目中没有固定的时间.它是不可预知和我们定义时间。

云环境下的任务调度算法，将遗传算法做改进，主要在变异算子做了改进，通过java开发环境，使用cloudsim模拟云环境，对改进算法仿真，得到有效的结果