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Junit源代码
JUnit是由 Erich Gamma 和 Kent Beck 编写的一个回归测试框架（regression testing framework）。Junit测试是程序员测试，即所谓白盒测试 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-04-09 11:01:58下载
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密室逃脱_倒计时工具
密室逃脱_倒计时工具，是一个在做密室逃脱的源代码工具，已经投入到商业使用了，密室的主题，
可以在智能电视下使用，灵活的背景音乐设置。
【2013-11-13】wyw1.2 wyw1.1_hfh
扩展功能
1.倒计时界面（界面一）
1.1.把用户的设置的数据保存到手机存储器上，保证下次启动时，用户默认值为上次的设置数据。但是在点击设置界面的中间的默认键（相当于重置键，恢复初始值），将把设置数据设为软件默认值，即
逃离时间—60min;
预备音乐—"/sdcard/cd/prepare.mp3";
预备文本—"/sdcard/cd/prepare_txt.txt";
开始音乐—"/sdcard/cd/start.mp3";
警报音乐—"/sdcard/cd/alter.mp3"
- 2023-08-13 21:15:07下载
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Activiti演示
应用背景尽管是一个Apache授权的业务流程管理（BPM）发动机。这种引擎为核心的目标需要一个过程定义由人的工作和服务调用和执行有一定的顺序，同时暴露出各种API的开始，管理和查询数据，定义过程实例。相反，它的许多竞争对手，尽管是重量轻，可以轻松地与任何Java技术或项目。这一切，和它的作品在任何规模从几十到几千甚至几百万的流程执行。关键技术一个过程定义是典型的可视化流程图如图。活动的标准，你可以使用任意数量的兼容工具设计（甚至跑）你的BPMN流程。使用弹簧启动，活动在市微服的方法也有很大的意义。弹簧启动很容易得到一个生产准备服务和运行在任何时间，在一个分布式架构Activiti流程可以市微服粘合在一起，同时也在编织各种精卫工作流（任务与形式）来达到一定的目标。
- 2023-09-01 10:40:03下载
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tool about UART communication on android
这是一个android版本的串口调试助手，从事串口通信方面工作的朋友可以看下，android上的串口编程的资料比较少，希望对大家有帮助。
- 2022-01-28 18:04:30下载
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利用指纹的犯罪鉴定
利用指纹的匹配从中央数据库识别罪犯。识别犯罪分子通过使用面部识别从中央数据库匹配，但我已经做了这部分我已经留下了识别罪犯只有指纹的一部分
- 2022-03-04 04:41:53下载
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RealtimeChart
JFreeChart实现实时图表，嵌入到页签式面板中， public class TestRealtimeChart {
public static void main(String[] args) {
JFrame frame = new JFrame("Test Chart");
RealtimeChartPanel realtimeChart = new RealtimeChartPanel();
JTabbedPane tabPanel = new JTabbedPane();
tabPanel.setTabPlacement(JTabbedPane.BOTTOM);
JScrollPane scrol
- 2022-10-22 01:05:04下载
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java web开发中发送邮件和md5加密的工具类
应用背景当我们在学习java web开发时，当注册一个用户需要向用户的邮箱发送一个激活码，完成注册。这时候就要编写发送邮件的java代码。还可以对密码进行md5的加密处理。关键技术在邮件发送的工具类中,包含了有生成激活码，发送邮件和生产邮件，创建会话的代码，通过此工具类就可以向自己的邮箱账号发送一个激活码，就可以完成注册的功能了。
- 2022-04-22 11:53:24下载
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3D模型加载
3d模型加载，使用3dmax来画关于3D的空间模型，然后使用java语言来加载模型。这个源码是关于在android平台上，使用java语言来写的
- 2022-01-28 09:33:45下载
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简单的井字游戏基于Swing的GUI的Java程序
应用背景这个游戏有很多变种， ； ；，但3x3的变体是最受欢迎的。这个游戏是两个选手。 ；井字脚趾Java程序在这里 ； ； 编写Applet是 ；。关键技术为了使我们在我们的代码中使用了这条线，我们使用了这条线；和，和，和；和；和；和；和；和；和公司；及；及；
- 2022-08-04 04:11:05下载
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监督的支持向量机
在机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络[1]）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的例子，然后映射到同一个空间，并根据预测他们落在差距哪边就属于一个类别。除了执行线性分类，支持向量机可以使用所谓的核技巧，它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。
- 2022-06-01 06:27:10下载
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