本文围绕Java代码相似性计算展开，梳理了校园竞赛查重、企业代码资产合规复用、开源侵权排查三大应用场景，拆解了文本匹配、抽象语法树、语义向量三类核心检测技术的优缺点，对比了开源、商业SaaS、自研三类工具的适配场景，并分享了实战级的检测流程与合规规避方案，指出抽象语法树检测准确率可达87%，静态检测比动态检测效率高60%，多维度融合检测可降低误报率15%左右。

本文围绕Java代码查重展开，详解核心技术路径、开源工具选型、企业级系统搭建框架及合规注意事项，指出语法树匹配是准确率最高的技术路径，开源工具可覆盖多数企业日常需求，企业可通过自定义规则平衡代码复用与冗余，同时需重视代码查重的合规性与数据安全。

本文围绕Java老师查询代码雷同的实操方法展开，介绍了核心判定逻辑、主流工具对比、落地流程及避免误判的校验方法，指出多维度特征交叉校验可实现98%以上识别准确率，静态语义分析能减少40%误判率，结合权威报告数据与工具对比表格，为Java课程老师提供完整的查重解决方案。