在多数数据和机器学习的blog里，特征工程 Feature Engineering 都很少被提到。做模型的或者搞Kaggle比赛的人认为这些搞feature工作繁琐又不重要不如多堆几个模型，想入手实际问题的小朋友又不知道怎么提取 feature来建模型。我就用个性化推荐系统做个例子，简单说说特征工程在实际的问题里是怎么做。

本文中，我们将讨论几个在JDK1.5中新的语言特征，包括：泛型（Generics）--为集合（collections）提供编译时类型安全，无需每刻从Collections取得一个对象就进行强制转换（cast）　增强的“for”循环（Enhanced For loop）--减少迭代器(iterator)的潜在错误（error-proneness）自动置入/自动取出（Autoboxing/unboxing）--无需在基本类型（primitivetypes）（例如double）和包装类型（wrappertypes）（例如Double）之间人工地进行转换。

尺度不变特征变换（SIFT）算法图像匹配图像匹配：将同一场景中的两幅或多幅图像在空间上的对准。它的核心是如何使同一目标在拍摄时间、光照、位姿、尺度、遮挡状况等发生变化后得到的拍摄图像之间也能得到很好的匹配。广泛应用：医学、遥感图像分析、图像融合、图像检索、目标识别等领域都有广泛的应用。匹配方法：基于图像灰度和基于图像特征。

关于特征选择，下面介绍三种方法。

js我们都知道是一种动态类型脚本型语言,变量类型无法保证,所以我们可以尝试调用任意对象的任意方法,不用考虑它原本是否被设计为拥有该方法。

日本的一本连载漫画“介绍心理问题手册”中列出 10 样特征表明你以沉迷网络。如果你符合超过 5 项特征，就可能过于依赖网络了。

据国外媒体报道，苹果专为iPhone 4S配置的Siri是公司目前为止最伟大的成就之一。 许多公司都曾尝试开发语音控制系统，成果甚微。苹果颇具勇气的打造了一个全面、实用、妙趣横生的人工智能工具，大大丰富了iPhone用户的使用体验。

iOS6新特征：UICollectionView介绍

PHP5.4 在四个月前发布了，现在来看PHP下一个版本似乎早了点，但我还是想给大家透露一些PHP5.5 将会带哪些新特征。

Android 图像格式类及图像转换方法介绍　　一款软件的开发和图像密切相关，特别是移动应用程序，在视觉效果等方面是至关重要的，因为这直接关系到用户的体验效果。在Android程序开发的过程中，了解存在哪些图像格式类（ImageFormat、PixelFormat及BitmapConfig等）及图像（JPG、PNG及BMP等）的转换方法，对以后的开发多多少少会有些帮助。

Image library（PIL），功能上，虽然还不能跟Matlab比较，但是还是比较强大的，废话补多少，写点记录笔记。

JFreeChart是一组功能强大、灵活易用的Java绘图API，使用它可以生成多种通用性的报表，包括柱状图、饼图、曲线图、甘特图等。它能够用在Swing和Web等中制作自定义的图表或报表，并且得到广泛的应用。本文将通过引领读者学习在JFreeChart中饼图、柱状图和曲线图的进阶应用，来达到熟练使用JFreeChart的目的。

该 JavaScript 库为图片添加效果，如虚化，锐化，浮雕，加亮等。

Pixastic 使用 HTML5 画布对象，允许对原始像素进行操作。

Mahotas 是一个 Python 的图像处理库，包含大量的图像处理算法，使用 C++ 实现的算法，处理性能相当好。

SWImageRotation 是一个 iOS project ，可以旋转和翻转图像。

CustomImagePicker 是一个集成的图像选择器，像 Facebook 和 twitter 用的那样的。

图像压缩技术的发展及研究进展。在当前有限带宽的传输媒介中，如何能对图像数据进行最大限度的压缩，并且保证压缩后的重建图像能够被用户所接受，同时兼顾图像处理时间、效率、效果，就成为研究图像压缩技术的根本动力。同时压缩又分为有损压缩和无损压缩，这里介绍了图像压缩的一些基本概念以及当前几种最为重要的图像压缩算法:JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩等,总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状,并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。