供毕业设计和java开发学习使用，是使用java编写的单向的小型的餐饮管理系统，里面含有了系统所有的源代码，使用的web服务器是tomcat，开发平台是eclipse。
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citespace是一款文献统计分析工具，在官网下载Java运转程序时，新用户需要注册才能用，很不方便，所以把两个文件搬下来，也是新手不太懂~citespace安装文件和Java运转环境

编译原理实验三一、讨论Oberon-0语言的特点1、保留字与关键字的概念区分保留字只要是用在程序语言的层次架构用途上，比如说IF,THEN,ELSIF，用在程序的循环、分支、判断条件、程序块等组织上，它是程序语言中预定义的，具某些特殊意义规范的单词。
保留字侧重于强调不能被用户作为定义的名字。
关键字是一个只被用在某一部分的程序编程中，关键字在程序语言中同样有特殊的意义特征。
多用于类型定义，如在Oberon中，integer便是用来定义变量类型的关键字。
还有其他的功能如作为程序语言中的某个特定函数的名称，如write，read等（在Oberon中）.不同的语言的关键字和保留字的概念区分是不一样的。
例如在C,JAVA中，if，else，while这些都是关键字的范围，而在Oberon中是保留字的范围。
在C语言风格的程序语言中，是将程序控制块的那些保留字也一并归为关键字的。
（这些关键字不可以作为变量，函数的名称，也就是不可以作为程序员使用的标示符）。
2、Oberon与C、Java的差别a)在每逐个个主要的函数过程procedure中，Oberon有begin和end来标志，而在C和java中一般是用花括号来标志。
b)在定义变量时，Oberon是在分号之后，也就是最后在给出具体是什么类型的，而在C、Java中一般是在变量的前面就给出了类型，只是Oberon会先用var说明这是一个变量。
c)Oberon中的可用到数据结构主要有数组，类似C中的结构体，类型选择比较少。
3二、文法二义性讨论该文法没有二义性。
在其他的语言中出现的二义性类型中，比如表达式的parsingtree（存在两颗或以上的parsingtrees）的二义性，需要用算符优先关系来确定的和if-else的匹配问题导致的二义性问题，都在该文法中的EBNF定义中被消除掉了。
1、对于表达式的二义性处理：simple_expression=["+"|"-"]term{("+"|"-"|"OR")term};term=factor{("*"|"DIV"|"MOD"|"&")factor};从中，可以看出*和DIV、MOD这些一定在+-之前就进行运算了。
通过将表达式的将+-和*DIV、MOD等用不同层次的表达式进行定义，消除了这一二义性。
2、对于if-else匹配出现二义性的处理：

基于海康SDK和java版ClientDemo，移植到idea。
完全可用，出现无法加载jar包情况请选择lib下的jaraddaslibrary。
最初选中ClientDemo.java，右击选择运行，就完成了。

包括设计形式的PPT详解，并附有类图和java实例代码

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

压缩包里有三个aspose的jar包和java文件我的是web项目里面jar齐全没发现需要什么但是如果运行报错，请根据缺包提示加入相应jar包，还有留意license.xml文件路径，亲测可用，有问题可以留言

Android系统=Linux内核+Android运行时。
Android系统使用的Linux内核包含了一些专用驱动，例如Logger、Binder、Ashmem、Wakelock、Low-MemoryKiller和Alarm等，这些Android专用驱动构成了Android运行时的基石。
Android运行时从下到上又包括了HAL层、应用程序框架层和应用程序层。
HAL层主要是为规避GPL而设计的，它将将硬件驱动分成内核空间和用户空间两部分，其中用户空间两部分采用的是商业友好的ApacheLicense。
应用程序框架层主要包括系统服务，例如组件管理服务、应用程序安装服务、窗口管理服务、多媒体服务和电信服务等。
应用程序框架进一步又分为C/C++和Java两个层次，Java代码运行Dalvik虚拟机之上，并且通过JNI方法和C/C++交互。
应用程序层主要就是由四大组件Activity、Service、BroadcastReceiver和ContentProvider构成，它们是应用开发的基础。
这个PPT从一个通用的应用程序架构开始，概述Android系统的专用驱动、HAL、关键服务、Dalvik、窗口机制和四大组件等。
这个PPT作为前面第1个PPT的延续，协助进一步了解Android系统的具体实现。

Android使用源码安卓与PC的Socket通信项目C#版+Java版,一个非常好用的代码，有C#和java

Aspose.Cells.dll、Aspose.Pdf.dll、Aspose.Words.dll三个组件，是平时工作中用的，都能正常使用，无水印。
Aspose是.NET和Java开发组件以及为MicrosoftSQLServerReportingServices和JasperReports等平台提供渲染扩展的领先供应商。
它的核心重点是提供最完好和最强大的文件管理产品。
Aspose产品支持一些商业上最流行的文件格式，包括：Word文档、Excel电子表格、PowerPoint演示文稿、PDF文档、Flash演示文稿和项目文件。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。