JTree上的每一个节点就代表一个TreeNode货物，TreeNode自身是一个Interface,外面定义了7个无关节关键点的方式，譬如分辨能否为树叶节点、有多少个子节点(getChildCount())、父节点为甚么(getparent())等等、这些方式的定义你能够在javax.swing.tree的package中找到，读者可自行查阅javaapi文件。
在实际的使用上，普通咱们不会直接实作此界面，而是付与java所提供的DefaultMutableTreeMode类，此类是实作MutableTreeNode界面而来，并提供了其余许多适用的方式。
MutableTreeNode自身也是一个Interface,且络续了TreeNode界面此类主若是定义一些节点的处置方式，譬如新增节点(insert())、删除了节点(remove())、配置

东华理工2014-2018年岁据结构与算法试卷数据结构与算法c语言版，注：试卷题目是一种尺度的起首不遴选题，分辨题，满是大题

破产描摹：用多线程轮回向一个账户充值1元，测试账户余额能否普通。
类：Account（账户类）、AddMoney（充值破产类）以及Test（main函数实施测试类）。
三个不合package：一、惟独多线程；
二、同步账户内充值方式；
三、同步破产挪用充值方式。
线程实施竣事分辨语句：假如executorService.isShutdown()以及executorService.isTerminated()都为true，则实施竣事。

基于FPGA的中值滤波算法的方案与实现摘要在图像的收集、传输以及记实等进程中，由于受到多方面因素的影响，图像信号会不可防止地受到椒盐噪声的传染，这将会严正影响图像的前期阐发以及识别等处置，于是有需要用中值滤波器对于图像的椒盐噪声举行滤波预处置。
实际使用中，对于滤波器件不光申请能够将图像中的椒盐噪声滤除了，满足图像处置的实时性申请，并且还申请能够很好地保护图像细节，防止滤波后图像变患上模糊。
针对于传统的快捷中值滤波算法在滤除了图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改善的快捷中值滤波算法。
该算法在中值滤波进程中，起首依据设定的阈值分辨滤波窗口的中间像素点的能否为噪声点，若是噪声点，就行使快捷中值滤波算法求出中值并交流中间点的原像素值，若不是噪声点，就不举行中值滤波处置。
行使MATLAB软件对于该算法举行仿真的下场评释，该算法具备精采的去噪以及图像细节相持的才气。
在该算法的FPGA实现进程中，欠缺行使FPGA硬件的并行性，并且付与流水线本领，普及了图像滤波的处置速率。
FPGA硬件实现的下场评释，该算法与传统的快捷滤波算法相比，不光能够满足图像处置的实时性申请，并且还能在滤除了图像椒盐噪声的同时，防止滤波后图像变患上模糊的缺陷，抵达了保护原始图像细节的目的。

 文中在钻研现有先验学识与反对于向量机领悟的底子上，针对于信托度函数凭阅历给出的不够，提出了一种未必信托度函数方式，更好地举行分类。
该方式是建树在模糊体系实际的底子上：将样本的大雅度信息作为先验学识使用于反对于向量机的结构中，在未必样本的信托度时，不光思考了样本到地址类中间之间的距离，还思考样本与类中另外样本之间的关连，经由模糊毗邻度将反对于向量与含噪声样本举行分辨。
文中将基于先验学识的反对于向量机使用于医学图像联系，以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不合噪声的图像举行试验，试验下场评释付与基于先验学识的反对于向量机比传统反对于向量机具备更好的抗噪成果及分类才气。

试验5.天生一个100个点，300条边的无向图，对于图中的每一个连通分支，盘算其中的割点。
从连通分支中删除了该点，会导致分支再也不连通的点被称为割点。
试验6.用部份搜查算法，求一个无向图的最小天生树。
天生一个无向连通图，有100个点，1000条边，边上的权重是1到20之间的随机整数。
用Kruskal或者prim算法求患上该图的最小天生树，验证部份搜查算法的对于错。
试验7.已经知Bellman-Ford算法能分辨一个有向加权图能否含有负权重的圈。
请方案一个算法，从图中找出一个负圈。
图：100个点，500条边，每一条边的权重是[-5,5]之间的随机非零整数。
申请频频天生如许的随即图，直到发现负圈为止。

外面有四个代码，分别是真值表的分辨，并交差集、分辨二元关连、分辨欧拉图；
每一个代码的详尽成果实现是并吞方式写的，读者能够快捷知道某个成果的详尽实现方式

1，跳转到体系或者短信使用的发送界面。
2，直接挪用体系的短信接口发送，该方式能够分辨能否发送告成以及对于方能否接受。

使用Kmeans分类算法，为列国体育水平分类。
体育竞赛数据使用1988年至2012年奥运会奖牌数据一枚金牌患上5分一枚银牌患上3分一枚铜牌患上1分德国以及俄罗斯比力特殊，货物德不合前，他们各自参赛，终于是一个民族，于是将他们的奖牌数目做了并吞处置，齐全的苏联数据都视为俄罗斯，由于很难查阅资料分辨出哪些苏联患上的奖牌是俄罗斯供献的最终的下场是：第一个人：美国，俄罗斯，中国，德国第二个人：澳大利亚，英国，法国，韩国，意大利，日本，匈牙利，古巴，罗马尼亚，荷兰，西班牙，乌克兰，加拿大第三个人：许多若干许多若干，不逐个枚举经由已经往7届奥运会的竞赛下场来看，咱们庞大的祖国处在奥运强国的第一营垒

1产物简介...........................................................................................................................42产物成果...........................................................................................................................4电话号码语音输入.......................................................................................................4电台号码语音输入.......................................................................................................5非特定人语音标签.......................................................................................................5为中国人方案的英文识别...........................................................................................5反对于中文、英文、中英文稠浊识别...........................................................................5反对于句式成果...............................................................................................................6对于标志、中文姓氏智能分辨.......................................................................................6同音字识别...................................................................................................................6反对于动态识别召唤词...................................................................................................62.12.22.32.42.52.62.72.82.92.102.112.122.133联系咱们...........................................................................................................................8

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。