FreeMind是一款基于java的免费的脑图(mind mapping)制作与管理软件。FreeMind开发项目组正致力于使其成为一款高效率的工具。FreeMind具有一键“展开/折叠”功能以及“链接”跟随操作，因而比MindManager的操作与导航更便捷。Freemind是一个基于java的开放源码脑图软件，支持Windows、Linux和Mac多种操作系统，曾被评为sourceforge 2006年二月当月软件。如果你也经常感到思维发散，头绪繁多，可以试试脑图软件。 文件包含安装文件、java库安装文件和DOC版的简体中文教程。

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音频处理器 用于语音增强的 Java 库 用法 java降噪示例 [wavfile] Denoiser denoiser = new Denoiser(parameters...); float[][] 输入 = ...; 浮动[][]输出=降噪器。过程（输入）； Denoiser denoiser = new Denoiser(parameters...); 浮动[]输入= ...; 浮动 [] 输出 = 降噪器.过程（输入）； 参考 [1] 语音增强的前向后向决策导向方法 Richard C. Hendriks、Richard Heusdens 和 Jesper Jensen [2] 以法莲，Y.； Malah, D.，“使用最小均方误差短时频谱幅度估计器的语音增强”，声学、语音和信号处理，IEEE 交易，第 32 卷，第 6 期，第 1109,1121 页，1984 年 12 月

条纹Java客户端库 官方的 Java客户端库。 安装 要求 Java 1.8或更高版本 Gradle用户 将此依赖项添加到项目的构建文件中： implementation " com.stripe:stripe-java:20.38.0 " Maven用户 将此依赖项添加到项目的POM中： < dependency> < groupId>com.stripe < artifactId>stripe-java < version>20.38.0 其他 您需要手动安装以下JAR： 来自的Stripe JAR 来自 。 如果您打算使用ProGuard，请确保排除Stripe客户端库。 您可以通过将以下内容添加到proguard.cfg文件中来执行此操作：

路线 Routes 是一个 Java 库，用于将 HTTP 请求映射到 Java 对象方法。 路由在 Java servlet 容器中运行，是使用 Servlet API 处理 HTTP 请求的替代方法。 Routes 可以轻松解决这个问题： public class ApiRoutes { public String getUsers ( HttpServletRequest request ) { ... request . setAttribute( " users " , users); return " users.jsp " ; } } 进入一个对象，该对象在路径/api/users接受 HTTP GET请求，并使用 JSP 文件/WEB-INF/jsps/users.jsp呈现加载的用户。 入门 直接下载 可以直接下载放到你的项目中。

java采购系统软件源码netconf-java NETCONF 的 Java 库 支持 该软件不受瞻博网络的正式支持，而是由致力于帮助客户、合作伙伴和开发社区的团队提供支持。 要报告错误修复、问题、建议，请联系 要求 或 Java 8 如果你想使用mvn [从 v2.1.1 支持] 构建。 需要由运行时提供（ mvn dependency scope设置为provided ） 发布 发行版仅包含源代码。 由于 JDK 许可更改，jar 文件未发布。 用户可以下载源代码并使用所需的 JDK 版本进行编译。 构建说明 下载所需版本的源代码 使用您选择的 JDK 版本编译代码并构建 jar 使用jar文件 使用mvn构建的说明 下载所需版本的源代码 编译代码并使用mvn package构建 jar 使用 (source to netconf-java)/netconf-java/target 中的 jar 文件 使用mvn versions:display-dependency-updates确定mvn versions:display-dependency-updates可能目标版本 v

JPMML-LightGBM Java库和命令行应用程序，用于将模型转换为PMML。 先决条件 LightGBM 2.0.0或更高版本。 Java 1.8或更高版本。 安装 输入项目根目录并使用构建： mvn clean install 构建生成可执行的uber-JAR文件target/jpmml-lightgbm-executable-1.3-SNAPSHOT.jar 。 用法 典型的工作流程可以总结如下： 使用LightGBM训练模型。 将模型保存到本地文件系统中的文本文件中。 使用JPMML-LightGBM命令行转换器应用程序将此文本文件转换为PMML文件。 LightGBM操作方面 使用软件包为示例波士顿住房数据集训练回归模型： from sklearn . datasets import load_boston boston = load_boston () fr

STIX 2.x Java库 该库旨在提供的灵活完整实现。 这意味着将提供一个符合STIX JSON规范的默认实现，并以一种可以轻松覆盖和扩展任何实现细节以满足规范变化的方式提供核心对象和属性。 杰克逊提供了De / Serilization。 当前指标指标： 2.0 其他实施 TAXII-springboot-bpmn 基于springboot并由bpmn自动化支持的Taxii服务器。 该出租车服务器实现了此STIX-Java库。 stix2（基于Gson的实现） 如果您正在寻找基于gson的实现，则提供了。 次精度支持 STIX-Java支持STIX-Java解析的任何日期的0到9位纳秒精度。 这意味着，虽然STIX-Java库来源/生成的日期的秒精度为3位数字，但是如果您以更高的精度解析JSON，或者您为特定字段提供了具有更高精度的自定义即时消息， ，STIX-Java将支

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兰伯特 一个简单的Java库，可基于将Lambert坐标转换为GPS WGS84坐标 安装 从源与gradle 安装gradle 用gradle assemble编译 将生成的build/libs/lambert-java.jar文件添加到您的项目中 宾特雷 用法 LambertPoint pt = Lambert . convertToWGS84Deg( 994272.661 , 113467.422 , LambertZone . LambertI ); System . out . println( " Point latitude: " + pt . getY() + " longitude: " + pt . getX());