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你听说过XML吗?
我们每天都会见到各种各样的书,今天我们就来谈一谈有关书籍带给我们学习的启示。      正如上图所示,不同的书籍有不同的外观,例如教科书、儿童图书等;并且书也不是随便可以出版的,要有自己文档结构,语义规则。比如开头一般都有书籍的目录等。在现实生活中可能会有相同的的书籍,为了区别也就有了出版社的存在了。有了书籍还不行,如何来提升知识传播速度,也就是我们从中提取知识的效率呢?也就有了快速阅读的学习方...
分类:其他好文   时间:2014-08-05 19:28:50    阅读次数:325
C++字符串操作
今天写一个小程序的时候遇到了一个在一个长的字符串中提取有用信息的问题,在这个问题中我用到了find的相关函数和substr函数解决的,记录如下:#include#include #include using namespace std;int main(){ char name[40] = "...
分类:编程语言   时间:2014-08-05 18:16:49    阅读次数:227
java 枚举
枚举是JDK1.5引入的小功能,但是却对我们的开发带来了极大的帮助。首先我们应该知道什么是枚举?枚举就是把集合里的对象元素 一个一个提取出来!比如说 ,你买了一合巧克力, 里面有草莓味的 、有香草口味的 、有苹果口味的 、你想把他们拿出来, 就必须用“手”一个一个把他们拿出来 并且一次只能取一个。 ...
分类:编程语言   时间:2014-08-04 21:13:47    阅读次数:195
排序+“选择不重复记录”(6)- 要点
排序+“选择不重复记录”(6) 设计要点:排序、筛选、选择不重复记录、多窗口 阿金:俺也会总结:其实“选择不重复记录”就是提取或抽取出唯一值记录。 秀秀:嗯,比如说找出名称和规格的关键字组合不重复的第一个数据行。 阿金:经典! 秀秀:不是经典,是具体!这样才好理解嘛! 阿金:对对对,俺说的是有点儿抽象, 秀秀:所以,俺叫“秀总”,你不能叫“金总”, 阿金:啊?那俺应该叫什么? 秀...
分类:其他好文   时间:2014-08-04 17:56:37    阅读次数:155
用“删除重复项”提取出现值
用“删除重复项”提取出现值 设计要点:去掉重复数据 秀秀:嗨!研究了半天“选择不重复记录”,俺才发现有更简单的办法。 阿金:什么 秀秀: “删除重复项”也能做到! 阿金:啊? 秀秀:你看,排序这一步也可以省,选中要去掉重复项的一列或者几列,单击菜单“数据”-“数据工具”-“删除重复项”就可以了。 阿金:它只能提取出现值,不能把整条记录提出来!你发现了没有? 秀秀:呦,就是!...
分类:其他好文   时间:2014-08-04 17:49:37    阅读次数:172
透视表提取不重复记录(1)-出现值
透视表提取不重复记录(1)-出现值 设计要点:不重复、数据透视表 阿金:其实提取不重复记录,俺还有办法。 秀秀:什么? 阿金:数据透视表。 秀秀:又是数据透视表? 阿金:对,建立一个数据透视表,把不想重复的字段都放在行区域,比如“物品名称”,这样就可以得到出现过的名称的唯一值。 秀秀:噢?也挺简单,要是想找到每个物品的所有分类呢? 阿金:自己想想? 秀秀:哼!又拿一把……...
分类:其他好文   时间:2014-08-04 17:44:38    阅读次数:204
asp.net正则表达式提取网页网址、标题、图片实例以及过滤所有HTML标签实例
无论你用什么语言,正则表达式的处理方法都是非常灵活、高效的,尤其是对某些字符串的抓取、过滤方面,更显其优势。正则表达式的写法通常比较简单,几行短代码便能轻松完成看似很复杂的事情,更值得称赞的是,它的执行效率非常高,运行速度相当快。因此我在项目的开发中,通常把正则表达式作为处理问题的首选方法。正则表达...
分类:Web程序   时间:2014-08-04 17:03:57    阅读次数:295
OLA音频变速算法的仿真与剖析
前段时间,在尝试音乐节拍数的提取时,终于有了突破性的进展,效果基本上比市面上的许多商业软件还要好,在作节拍数检测时,高频信息作用不大,通过重采样减小运算量。重采样让我想起了在学校里面做的变速变调算法,在这里顺便回顾一下。 OLA(Overlap-and-Add, OLA)重叠叠加算法是音频变速算法....
分类:其他好文   时间:2014-08-04 13:23:37    阅读次数:379
四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现-----> AC/HC/LC/FT。
最近看了一图像些显著性区域检测的文章,并做了一些肤浅的研究,以下将研究的一些收获和经验共享给博友们。
分类:其他好文   时间:2014-08-04 10:30:27    阅读次数:843
优化机器学习算法
在机器学习的应用背景是多种多样的,做实际工程必须学会如何根据 具体的问题评估一个学习模型的好坏,如何合理地选择模型、提取特征,如何进行参数调优。这些也是我以前做模式识别时欠缺的环节,所以在遇到识别率很低的情 况时,往往很困惑,不知道该如何改进:到底是应该改进模型改变特征、还是应该增加训练样本数量,到...
分类:其他好文   时间:2014-08-03 23:00:26    阅读次数:287
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