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leetcode下载 Java_OJ- 项目介绍 功能简介 模仿 Leetcode 和牛客网的在线OJ功能，实现的一个基于Java语言使用者的在线OJ项目。 核心功能 展示题目库中所有题目 对某一题目进行详细展示 对用户提交的代码进行编译运行 功能模块 显示题目： 通过数据库和Java类对象之间的映射，实现操作数据库中题目的api。其中包括包括： 进入页面后，首先在数据库中查询所有题目，并将返回的题目的简要信息（题目号、题目名称、题目难度）显示到前端页面中，使用户点击选择。 用户点击某一题目名称后，在题目库中查询该题目的详细信息进行显示（题目号、题目名称、题目难度、题目详情），以及将题目的代码模板给出，以便用户在此基础上完成题目代码 编译运行： 实现对用户输入的代码进行编译运行并返回结果，流程为： 首先使用多进程编程，在提交代码后创建一个子进程来执行编译和运行的指令，将编译和运行的操作封装成一个方法 用户提交的代码后，提取题目id，从数据库中获取到该题目的对应的测试用例，将用户代码和测试用例进行组装后，调用编译运行方法。将最终的编译运行结果保存到临时文件中并显示到前端页面中。 涉及技术

神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于开发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。 本书完整地演示了使用Java开发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。 首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 接下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断

关系型DB从0到1——基于Java语言的简易数据库 本项目初步练习实现一个基于Java语言的简易关系型数据库，用于学习关系型数据库（如Mysql）的设计理念，核心核心，基本算法。 涉及缓存，数据容量存储结构（B +树），锁，事务，优化器，重做/撤消日志等核心原理。 1.关系数据结构基本定义 添加数据库，表，行，细分等基础定义 2.数据持久化 每一个表存储成为一个物理磁盘文件，通过表数据变多，一个表对应的物理磁盘文件可以无限变大，全部读取到内存中肯定是不可取的，编写程序时应每次磁盘IO读取一个数据块，操作系统与磁盘一般以4k为以页的单位来交互的，因此我们读写数据也以4KB page为基本单位。 添加文件，页，表结构描述等定义的添加表文件（DbFile）的方法：writePageToDisk，readPageFromDisk，实现从表的磁盘文件中写入页面数据，读取页面数据 完成单例dataBa

使用java+Jfinal+jsp实现的包括前后台一体的道路交通网站，前台包括道路信息，道路施工信息通过百度地图划线展示施工路段，联系我们qq：820456878。后台包括信息发布、道路信息模块、用户消息管理。

本系统是基于Java语言的网络计费系统 系统采用C/S模式, 将任务合理分配到Client端和Server端来实现 系统操作方便、界面友好，计费方式简单，计费方便，易于管理，更新和维护。

面对Li DAR技术的广泛应用以及Li DAR数据处理在多语言环境下的需求,提出了一种基于Java语言的Li DAR点云数据处理方法。该方法在网格划分的基础上引入了树结构,将网格索引与树结构索引相结合,对基本的规则网格空间索引进行了改进,并建立了相应的Li DAR点云数据处理的基本框架,实现了Java语言环境下的点云数据处理。通过对某测区的Li DAR点云数据进行处理,并比较了不同语言环境下的处理结果,验证了在Java语言环境下该方法进行Li DAR点云数据处理的可行性,以及利用该方法引入树结构的网格空间索引在Java语言环境下的实现性。