JAVA的几大分类?
java语言程序分为四种类型，Application：可以独立运行的程序，只要有个虚拟机即可；applet：其主机应用程序为web浏览器，即一般内嵌在html里；servlet：主机应用程序为web服务器；bean：其主机应用程序是前几种的任意一种。
Java有八种基本数据类型。这些基本类型可以分为三大类：整数类型、浮点类型和布尔类型。首先，整数类型。Java支持四种不同大小的整数类型：byte、short、int和long。
Java分为三个体系JavaSE(Java2 Platform Standard Edition，java平台标准版)，JavaEE(Java 2 Platform，Enterprise Edition，java平台企业版)，JavaME(Java 2 Platform Micro Edition，java平台微型版)。
java中有8种基本数据类型：byte（最小的数据类型）、short（短整型）、int（整型）、long（长整型）、float（浮点型）、double（双精度浮点型）、char（字符型）、boolean（布尔型）。
JAVA编程:试利用if语句将学生成绩依下列的分类方式分级:00~59:e级...
this.name.length]；}public Score() {// 在构造函数中调用saveData存储数据。this.saveData()；}// 计算分数等级。传入一个分数，返回该分数的评分等级。
if(score=90)printf(A\n)；else { if(score=80)printf(B\n)；else { if(score=70)printf(C\n)；else { if(score=60)printf(D\n)；else printf(E\n)；} } } } 楼主慢慢学习。。
输入一个班10个学生的学号和每个学生考试三门功课(数学、英语、计算机基础)的成绩。编程计算出每个学生的总分和平均分，并按学生成绩优劣排序，最后打印一张按高分到低分名次排序的成绩单。要求： 1)排序用一个函数实现。
B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，用E-R图来描述。C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。
如何用JAVA实现根据文件后缀名分类文件,并且将文件复制到不同的文件...
1、可以的。java把后缀名为txt的文件移动到另一个文件夹是可以的，只需将startPath文件夹下 ，文件名在在table.txt 中的文件移动到endPath文件夹下， table.txt中包含需要移动的文件名即可。
2、使用FileStreams复制 这是最经典的方式将一个文件的内容复制到另一个文件中。 使用FileInputStream读取文件A的字节，使用FileOutputStream写入到文件B。
3、如果目标文件不存在，创建 空文件继续复制。在开始前，输出被拷贝的源文件的大小。获得文件名称，即短名。也即路径下的文件全名（包括文件扩展名）。拷贝的关键，这里用的简单的缓冲流。从源文件到目的文件。
4、最简单的io流问题，不用什么高手，我给你写个方法，参数是2个字符串，第一个写原文件的全路径，第二个写目标文件的全路进。
Java是什么?
Java是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言(以下简称Java语言)和Java平台的总称。用Java实现的HotJava浏览器(支持Java applet)显示了Java的魅力：跨平台、动感的Web、Internet计算。
Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
Java是一个广泛使用的网络编程语言，它是一种新的计算概念。Java为运行在移动和嵌入式设备上的应用程序提供了一个强大灵活的环境：手机、机顶盒、蓝光播放器、数字媒体设备、M2M 模块、打印机以及其他设备。
简单地说，Java 是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年推出的一门面向对象程序设计语言。2010 年 Oracle 公司收购 Sun Microsystems，之后由 Oracle 公司负责 Java 的维护和版本升级。其实，Java 还是一个平台。
求KNN文本分类算法java实现源代码【散分了!!!】
KNN的算法过程是是这样的： 从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的数据。
KNN算法的关键是要比较需要分类的数据与样本数据之间的距离，这在机器学习中通常的做法是：提取数据的特征值，根据特征值组成一个n维实数向量空间(这个空间也被称作特征空间)，然后计算向量之间的空间距离。
在这些算法中，KNN分类和回归的类参数完全一样。限定半径最近邻法分类和回归的类的主要参数也和KNN基本一样。比较特别是的最近质心分类算法，由于它是直接选择最近质心来分类，所以仅有两个参数，距离度量和特征选择距离阈值。
K-MEANS算法：k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多； K 值大小的选择； KNN 无法给出基础结构信息，无法知晓平均实例样本与典型实例样本具有什么特征，即无法给出数据的内在含义。
作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候，要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重。
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