Java和DT（Decision Tree，即决策树）都是机器学习领域中重要的技术。

Java是一种面向对象的编程语言，它的特点是可移植性、安全性和跨平台性。应用上Java的优点是容易开发、调试和维护，并且支持并发编程、分布式计算和网络编程等方面，因此在企业级应用开发中被广泛应用。

// Java示例代码
public static void main(String[] args) {
    System.out.println("Hello, Java!");
}

DT是一种监督学习中常见的机器学习算法。决策树是一种树形结构，它通过一系列的问题来决定最终的分类结果。决策树的优点是易于理解和解释，可以处理各种数据类型（包括离散型和连续型），并且可以处理多分类问题。在数据挖掘、风险评估、医学诊断和商业决策等领域中，DT都有广泛应用。

// DT示例代码
if (Outlook == Sunny) {
    if (Humidity == High) {
        Play = No;
    } else {
        Play = Yes;
    }
} else if (Outlook == Overcast) {
    Play = Yes;
} else {
    if (Windy == True) {
        Play = No;
    } else {
        Play = Yes;
    }
}

综上所述，Java和DT都是机器学习领域中的重要技术，Java具有可移植性和跨平台性等优势，因此可以广泛应用于企业级应用开发中；DT可以用来处理多分类问题，具有易于理解和解释的优点，在数据挖掘、商业决策等领域中应用广泛。