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Chapt-8
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wuliu
- 基于J2EE的物流信息系统的设计与实现 介绍了J2EE 体系结构、Mv c模式等相关概念和技术，并重点探讨了 目 前比 较受欢迎的三种开源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他们的体系结构、 特点和优缺点。 根据J ZE E的分层结构，结合We b应用 的特点， 将三种框架进行组合设计， 即表现层用S t r ut s框架、 业务逻辑层用S P ri n g 框架、持久层用比b ema t e 框架
ejb-3_1-pr-api
- ejb-3_1-pr-api ejb api -ejb-3_1-pr-api
MNJava
- On pr´ esente bri`evement quelques m´ ethodes num´ eriques usuelles et ´ el´ ementaires `a l’usage des ´ etudiants en fin de premiers cycles scientifiques universitaires ou de ceux d´ ebutant un second cycle.
Javaproject
- 对列举的开源项目、软件、源码、类库所评定的分值(PR, Progject Rank），是根据该项目的规模、复杂度、采用人数、开发人数、活跃度、说明文档、演示网站-The open source project to list, the software, the source code, class library evaluation by the score (PR, Progject Rank), is according to the project scale, complexity,
ro-si-pr
- Router similation. using java. its very usefull to do network simulation very easily
ch-se-pr
- simple java chat client/server
on-au-pr
- java shopping project for online shopping. based on java jsp servlet.
pr
- 后缀表达式，常见的后缀表达式java程序-Postfix expression, a common suffix expression java program
su-de-pr
- email network monitoring system
au-st-pr
- Audio Steganography is a sub discipline of information hiding that focuses on concealing the existence of messages. It dates back to ancient Greece, where Herodotus, a famous Greek historian, tells a story of how the ruler Histiæ us shaved the he
pa-sn-pr
- Network Packet analyser devolved in java.
on-ev-pr
- Online Exam Center with servlets and JSP
a-ja-pr
- Virtual learning System
PageRank
- pagerank实现，有爬虫部分，单线程爬虫，矩阵计算pr value-pagerank implement, and part reptile, reptile single-threaded, matrix calculation pr value
喻涛15108010914
- PageRank是一种在搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。 PageRank是Google用来标识网页的等级或重要性的一种方法。其级别从1到10级，PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。PageRank近似于一个用户在Internet上随机地单击链接将会到达特定网页的可能性。通常，能够从更多地方到达的网页更为重要，因此具有更高的PageRank。(PageRank is a technology that calculates page ranking in a sear
Turquoise-certificate
- fv,pr t rcv[.0jxopr9f,.p -/.vlyt0ohj49jcx
PageRank
- PR值收敛的证明再次不做过多赘述，但是需要注意的是，PR值收敛的一个必要条件是矩阵A需要满足每一列的元素和都为1。如果开始时P向量中各部分值之和为一，那么在精度能够保证的情况下，每次迭代之后P向量中各部分的值之和依然是一，而每次迭代可以看成是对P向量中各部分值重新分配的过程。矩阵A中第i列的数据可以看成是第i个节点引用其他节点的概率，这些数据决定了第i个节点的PR值如何分配给其他所有节点。(a realization of page rank algorithm)