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1、Java代码加密：这点因为Java是开源的，想达到完全加密，基本是不可能的，因为在反编译的时候，虽然反编译回来的时候可能不是您原来的代码，但是意思是接近的，所以是不行的。

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2、可以使用Virbox Protector Standalone 加壳工具对java的class类进行加密，支持各种开发语言的程序加密。

3、如果你说的是文本加密，有很多方法，自己也可以写个字符变换程序如果是代码加密，没用的，java就是开源。

4、通常比较简单的加密方法就是你把文本文件加载读取以后，得到的每一个char加上一个固定的整数，然后再保存，这样内容就看不懂了。再读取以后，把每一个char减去固定的整数，然后保存，就还原回来了。

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SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。

支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。

SVM(Support Vector Machine)中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。

SVM算法的目的是找到一个将分类效果达到最合理化的超平面，这个超平面即是分类器。

中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。

SVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。

1、对SVM思想有一定理解之后，设超平面为。我们讲解一下函数间隔和几何间隔的区别。给定一个样本，表示点x到超平面的距离。通过观察和是否同号，我们判断分类是否正确。

2、SVM对于二元线性可分数据的基本原理如下；SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。

3、可以取阈值为0，这样当有一个样本需要判别的时候，我们就看的值。若，就判别为类别，若，则判别为类别（等于的时候就拒绝判断）。此时也等价于给函数附加一个符号函数，即是真正的判别函数。

4、SVM是一种有监督的学习方法，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的方法还有决策树归纳算法等。

5、SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法，用来进行分类和回归分析。SVM原理 svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法。svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论。

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