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此次新闻app应用程序开发主要利用java语言在android框架中对各种组件包括TextView、EditView、ListView进行系统性、框架性、整合性的学习，在编写app过程中，解决日常学习中遇到的一些单一性问题，同时通过编程实践，也能提升自己编程思维的提升，特别是面向对象的编程思维，能够解决日常学习中没有从程序整体面对各个控件、布局、数据库之间进行互相调用的疑难问题。 本次移动新闻系统主要实现以下几个功能：一是普通用户模块，拥有账号注册、账号登录、新闻查询、新闻详细内容查看、发布跟帖、查看跟帖、密码修改等功能；二是管理员模块，除了拥有实际用户的所有功能外，管理员还单独实现新闻发布、新闻维护（删除与修改）、评论维护等三大功能，在新闻内容上，实现图片和文字的混合排版功能

496,835 条来自 AG 新闻语料库 4 大类别超过 2000 个新闻源的新闻文章，数据集仅仅援用了标题和描述字段。每个类别分别拥有 30,000 个训练样本及 1900 个测试样本。 README： AG's News Topic Classification Dataset Version 3, Updated 09/09/2015 ORIGIN AG is a collection of more than 1 million news articles. News articles have been gathered from more than 2000 news sources by ComeToMyHead in more than 1 year of activity. ComeToMyHead is an academic news search engine which has been running since July, 2004. The dataset is provided by the academic comunity for research purposes in data mining (clustering, classification, etc), information retrieval (ranking, search, etc), xml, data compression, data streaming, and any other non-commercial activity. For more information, please refer to the link http://www.di.unipi.it/~gulli/AG_corpus_of_news_articles.html . The AG's news topic classification dataset is constructed by Xiang Zhang (xiang.zhang@nyu.edu) from the dataset above. It is used as a text classification benchmark in the following paper: Xiang Zhang, Junbo Zhao, Yann LeCun. Character-level Convolutional Networks for Text Classification. Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015). DESCRIPTION The AG's news topic classification dataset is constructed by choosing 4 largest classes from the original corpus. Each class contains 30,000 training samples and 1,900 testing samples. The total number of training samples is 120,000 and testing 7,600. The file classes.txt contains a list of classes corresponding to each label. The files train.csv and test.csv contain all the training samples as comma-sparated values. There are 3 columns in them, corresponding to class index (1 to 4), title and description. The title and description are escaped using double quotes ("), and any internal double quote is escaped by 2 double quotes (""). New lines are escaped by a backslash followed with an "n" character, that is "\n".

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