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jease-2.4.1
- Jease是一个开源的框架，用来简化用Java开发基于内容和数据库驱动的Web应用。另外 Jease 提供了一个完全 Ajax 驱动的内容管理系统作为一个最佳实践来带你快速学习 Jease。-Jease is an open source framework to simplify Java development with content-based and database-driven Web applications. In addition Jease provides a compl
jeecms-2.0.0-beta-src
- JEECSM是JavaEE版网站管理系统（Java Enterprise Edition Content Manage System）的简称。 基于java技术开发，继承其强大、稳定、安全、高效、跨平台等多方面的优点 采用hibernate3+struts2+spring2+freemarker主流技术架构 懂html就能建站，提供最便利、合理的使用方式 强大、灵活的标签，用户自定义显示内容和显示方式 在设计上自身预先做了搜索引擎优化,增强对搜索引擎的友好性
SA_TSP
- matlabf非常好基于Contourlet变换的水印算法.与小波变换不同的是Contourlet变换采用类似于线段（contoursegment的基得到一种多分辨、局部化、方向性的图像表示。水印信号通过基于内容的乘性方案加载到Contourlet 变换系数-matlabf very good Contourlet Transform-based watermarking algorithm. and wavelet transform is different Contourlet trans
jeecms-2.3.2-final-src
- JEECMS是JavaEE版网站管理系统（Java Enterprise Edition Content Manage System）的简称。 · 基于java技术开发，继承其强大、稳定、安全、高效、跨平台等多方面的优点 · 采用hibernate3+struts2+spring2+freemarker主流技术架构 · 懂html就能建站，提供最便利、合理的使用方式 · 强大、灵活的标签，用户自定义显示内容和显示方式 · 在设计上自身预先做了搜索引擎优化,增强对搜索
frame
- 实现一个多数据源的全文检索系统，包括索引服务器和多个不同类型的查询接口等功能模块，能够处理文档、多媒体文件、数据库等多种数据源，能够使没有全文检索基础知识的开发人员都能够快速的为自己的系统添加基于内容的搜索功能，可以大大节省开发人员的时间，提高开发效率，快速部署应用。 -More than one data source to achieve the full-text retrieval system, including the index server and a number of
CSSzhongwenshouce
- CSS中文手册，教你怎样使用CSS平台编程，内容基础，易学。-CSS English manual, teach you how to use the CSS platform for programming, content-based, easy to learn.
ja
- 基于Flash的课件设计，动态展示教学内容以及上机操作内容-Flash-based courseware design, dynamic display of teaching content and the content of computer operation
BasicWebBrowser
- 这是个自己制作的基于JAVA的简易WEB浏览器。功能包括：1。浏览网页；2。超链接实现；3。记录浏览历史；4。前进后退基于浏览历史；5。在浏览历史中搜索符合要求的网页（基于内容搜索）；6。保存和载入搜索结果列表。-This is to produce their own simple JAVA based WEB browser. Features include: 1. Website 2. Hyperlinks to achieve 3. Record browsing history
Java-based-electronic-album-
- 本系统是一种基于B/S架构的电子相册管理系统，它采用目前最流行的Java语言编写，用到了当今先进的技术如 JSP技术、Hibernate、Spring、Struts框架等来实现该系统。 系统分为五大模块、相册列表模块、新建相册模块、修改资料模块、修改密码模块、添加相册分类模块。注：前四大模块是根据注册用户的提供的，注册用户登陆后可以进行添加相册，上传，删除照片，修改资料等一系列操作，最后一项是管理员登陆所进行的操作。而如果是未注册用户只能查看相册中的内容，没有权力进行相应的修改。 - T
new-sdcms
- 一个比较简单的PHP管理系统,可以很轻松的构建一个内容型的网站 -A relatively simple PHP management system that can easily build a content-based sites
SimWord_part2
- 基于百科内容的同义词识别程序，也是我写的作业，请笑纳。-Content based on Baike synonym recognition program, but also my job to write, please accept my gift.
jcbir-dist-20110109
- 该源码主要实现的是实现了一个基于内容的图像检索系统-Content Based Image Retrieval
ContentBoostedCollaborativeFiltering
- data mining project consisting of three types of classification algos--content based,knowledge based and collaborative filtering
Communication-In-Time-Based-On-JAVA
- 该文件包含了利用java开发的及时通信应用实例，类似于QQ通信那种。该文件有助于大家学习java网络通信编程的内容，是一个十分典型的学习项目。-This file contains the java development and timely communication application instance, similar to QQ communication kind. The files that will help them to learn java network commu
FreeDiggcms3.2
- diggcms是一个基于内容推荐+点评方式阅读的web2.0社区型内容管理系统，完整免费开源。此系统不做什么复杂花哨的功能，只做实用有用的简单化功能，力求做到最实用最简单、最优质。 后台管理入口admin_login 用户名:admin 密码:admin-Diggcms is a content based recommendation+ comments read Web2.0 community content management system, complete with fre
YINSHUA
- 大气简约的印刷公司网站 图片批量上传，全站伪静态，关键词可独立设置也可以按内置规 则自动设置关键词，免去你的SEO烦恼，做好外链和内容即可。 基于艺帆CMS企业版制作可和官方同步升级。 仿者制作,和时代同步的时尚商业网站。-Atmospheric simple printing company website Bulk upload images, the station pseudo static, key words can be set independently ca
Collaborative-filtering-algorithm
- 基于内容的推荐算法的实现，使用movielens数据集，JAVA语言-Content-based recommendation algorithm implementation, use movielens data set, the Java language
fire-cbir-2.3
- cbir的源码程序，基于内容的图像检索程序，可以作为基于内容的图像检索的研究框架-cbir the source program, content-based image retrieval procedures, as content-based image retrieval research framework
down
- 本系统在Myeclipse下可以直接运行,选取了原上传代码中的一个算法进行分析运算。 上传文件中有该系统的相关说明。建议大家去Mahout官网查看详细说明。 先前上传的代码是在ANT下运行http://download.csdn.net/source/3358441 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于
CBIR
- Content based image retrieval in java using k-means clustering and haar wavelet transform