微软最新发布了一款 Windows 主题《奥斯汀植物园》，包含 18 张精美壁纸，适用于 Windows 7 和 Windows 8/8.1。 在美国德克萨斯州奥斯汀市的中心附近的一个园艺绿洲 Zilker

51 年历史的标志性建筑。虽然这项活动听起来似乎显得庄严肃穆，但是平井一夫却在现场带头吹起了萨克斯，演奏着曲调欢快的乐曲。 该建筑被拆除后将会重新规划，建造银座索尼园区，新建筑将是一个对外开放的音乐会及其他活动场所。

华盛顿大学的研究者从大量的网络图片中，重建了一些名人（如汤姆·汉克斯）的脸部3D模型。这些模型可以发表真实演员从未说过的演讲，在未来或许能从家庭或历史照片中构建出交互式的人物数字模型。 汤姆·汉克斯近年来饰演了许多角色，从年轻人到

搜狗发布“宙斯盾”：突破 12306 最新限制 9 月 13 日消息，针对整点抢票限制被攻破之后，昨日 8 点开始新一轮 12306 的“强制踢出用户，或进入白屏”的限制让抢票软件大战再次升级，目前搜狗率先宣布，已解决

苹果电脑全球研发者大会) 大会上，也是史蒂夫·乔布斯重返苹果没多久的时候，他举行了一个开放式问答的环节（详见视频）。这是一个了不起的举措，展现了乔布斯在即兴演讲方面的天赋。更重要的是，乔布斯清晰的解释了他的理念和策略，正

我不断的听到各种关于“软件危机”的警言，以及关于软件开发缺少过程规范的批评。我做编程工作超过15年，我认为这些言论基本上都是错的：我确信我能在很短的时间里用如今的开发工具复制出15年前一个不错的程序员开发出的东西。

小米公司管理层 4 月 29 日消息，《福布斯》网站日前发布了一篇名为《苹果得当心了，小米正进军国际市场》（Apple, Be Afraid: China's Xiaomi Going Globa

德州大学奥斯丁分校的研究人员利用廉价小型的传感器研制出 厘米级精度的定位系统 。 这项研究获得了三星的资助，研究人员正与三星合作将这一功能带给智能手机用户。智能手机所用的 GPS 精度有数米的误差，为

年度图灵奖得主：英国计算机科学家、万维网（World Wide Web）的发明者、MIT 和牛津大学教授蒂姆 · 伯纳斯 - 李爵士。 伯纳斯 - 李爵士发明了万维网、第一个浏览器，允许万维网扩展的基础协议和算法，其中万维网被认

称苹果此举是“反竞争”，而后者回应称“Flash 会带来性能和安全上的噩梦”。2010 年的时候，乔布斯特地向大家详细介绍了“为什么苹果的移动产品线（包括 iPhone、iPod 和 iPad）不支持 Flash”。

20 年的苹果产品和科技进步，从 1976 年至 1999 年。 这里将展出一台曾经在乔布斯办公室使用的 Apple 1 原型机。博物馆的执行主管 Lāth Carlson 将这台电脑描述为“

KMP 字符串匹配算法 遗传算法 启发式搜索 图像特征提取之SIFT算法 傅立叶变换 Hash 快速排序 SPFA(shortest path faster algorithm)

重复步骤2。 算法八：Dijkstra算法 戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最

重复步骤2。 第八 Dijkstra算法 戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最

Classifier4J是一个Java库，提供了一个API文本进行自动分类。默认值（目前唯一）的实现一个贝叶斯分类器。这个库可以用于多种用途 - 作为垃圾邮件过滤器或博客CL。 项目主页： http://www.open-open

算法八：Dijkstra算法 戴克斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm)是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最

这个框架由一系列的类库组成。主要包括有： AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge

与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

地址簿，日历，书签(可以存储整个网页)，RSS阅读器。它的主要特点： *.采用叶贝斯规则来过滤垃圾邮件和自定义邮件过滤器。 *.基于Apache Struts,Apache Commons,Claros

provide accurate models. 如果是小训练集，高偏差 / 低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差 / 高方差的分类器（比如 k 最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差