搜索资源列表
-
0下载：
Jaoso新闻文章发布系统 0.9.1final
程序架构: Struts+Spring+Hibernate
主要功能：
·新闻采用在线编辑器,可以象使用word一样编辑新闻,可简繁体互换
·可web上传图片,新闻内其它网站图片自动下载
·无限级目录分类
·可设头条新闻和图片新闻
·新闻点评功能，可自由发表评论
·权限管理可以任意设置角色\\权限
·采用MVC模式显示与逻辑分离,方便修改页面显示效果
-
-
1下载：
EasyJF开源新闻系统是一个由EasyJF开源团队组织开发的基于Java平台的开源新闻系统。当前系统已经实现了基本的基本的新闻的发布、审核、推荐，关键字过滤，二级分类动态增减，多级用户等功能。-EasyJF revenue system is a news EasyJF revenue from the development team based organizations Jav a platform of raising revenue information system. The c
-
-
0下载：
特色：
1.今晚在线社区独有的双风格分桢形式
2.社区最多可进行3级分类，大部分论坛应该够用了。
3.多种发帖类型： 普通帖、积分浏览帖、金钱购买帖、散分(求助)帖、 回复可见帖
4.更贴心得发帖辅助功能，可自动识别URL和图片。
5.采用类似今晚在线文章系统的后台管理等级无限级自定义分类，真正适合多用户管理。
6.UTF-8编码，解决贴繁体或国外字符乱码问题。
7.CSS控制整个社区颜色及风格。
8.版面多种可选属性，让社区变得更灵活。
-
-
0下载：
主要功能： ·新闻采用在线编辑器,可以象使用word一样编辑新闻 ·可web上传图片,新闻内其它网站图片自动下载 ·无限级目录分类 ·可设头条新闻和图片新闻 ·新闻点评功能，可自由发表评论 ·权限管理可以任意设置角色 ·采用MVC模式显示与逻辑分离,方便修改页面显示效果 ·支持国际化多语言,只需要增加响应语言包 ·支持多数据库,目前测试过的数据库(Oracle,SqlServer,Mysql) ·支持全文索引,检索速度更快更准确 ·-main functions :
-
-
0下载：
电子书店说明
声明：好易多电子书店是本人在学习JAVA过程中的一个作业，所用的网站名字和公司名均为杜撰，如有同名，实在抱歉。
本程序只可用于学习参考，不得用于商业系统，如有发现，将以法律解决。
本站基本功能如下：
首页(index.jsp)
图书选购,(可按分类方式查找图书，或通过关键字进行查询)
购物车功能.
查看图书详细情况。
用户注册.
用户登录.
查看用户的订单信息.
修改用户个人信息。
后台管理部份：
商店图书管
-
-
0下载：
ID3 Decision Tree Algorithm JAVA realize: ID3 machine learning algorithm is a classification method, the example of using java to build a multi-tree algorithm id3 realize.
-
-
0下载：
扩展的Android的ListView，可以实现多级分类-Extended Android ListView, can achieve multi-level classification
-
-
0下载：
纯js级联菜单，可查询省市区街道，可更改为多级分类，便于使用-Pure js cascading menu, you can query provincial urban streets, change to multi-level classification, easy to use
-
-
0下载：
b3log Java 开源博客基于标签的文章分类
可导入其他博客服务的文章
同步管理(发布/更新/删除)其他博客服务的文章
同步发布文章到腾讯微博
Ping Google Blog Search Engine
博客/标签 Atom Feed 输出
评论回复及邮件提醒
自定义页面
置顶/相关/随机/站外相关文章
文章、页面永久链接(Permalink)
文章草稿夹、签名档、 有更新 提示
-
-
0下载：
随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策树的生成过程中中，在属性的选择上增加了依一定概率选择属性，在这些属性中选择最佳属性及分割点，传统做法
-
