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在线考勤系统 ASP.net

于 2023-03-27 发布 文件大小:4.32 MB
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代码说明:

学院管理系统项目是在 java 平台上实现。此项目的主要目的是为高校学生的考勤信息管理软件应用程序的开发,讲座登录的详细信息,学生的内部和外部标记管理系统。学生和讲师可以使用此系统从任何被知道关于标志和出勤的详细信息和与怀疑受人尊敬的成员沟通。在标记上的最新信息和高校信息更新由管理员将可供学生和讲师。 这 C.M.S 系统将为每个工程的学生很有用。要使用此应用程序学生必须将应用程序中以获得唯一的用户名和密码注册。本系统是基于 intranet 应用程序。学生甚至可以上传和下载文件和报告,从这个系统。 前面结束部分开发使用 HTML 和 java 脚本编程语言,在中间层实现业务逻辑。这两个层将用于检索和更新数据到数据库的数据库与沟通。为了实现这个应用程序服务器必须有 oracle 10g 数据库,web

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  • tf-idf Java实现,还是很不错的
    资源描述TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar,用其进行分词,插件和测试文件可以从这里下载
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