SEO的难题在于内容来源，基业长青在于回归用户，我想作为站长，最头疼的莫过于网站的内容来源了。这句话也说出了seo发展的本质，一个网站没有源源不断的内容来源，即便网站有众多的外链，那也是不会有好的排名，更是对用户的不负责任，这样的网站又谈何发展呢?我们擅长的是外链的构建，而内容的原创又如何得来呢.....
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Web程序 时间：
2014-09-19 23:45:26
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一般地，我们可以把分类（或者回归）的问题分为两类：参数学习的形式和基于实例的学习形式。参数学习的形式就是通过一堆训练数据，把相应模型的参数给学习出来，然后训练数据就没有用了，对于新的数据，用学习出来的参数即可以得到相应的结论；而基于实例的学习（又叫基于内存的学习）则是在预测的时候也会使用训练数据，如...
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2014-09-19 22:18:36
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目前caffe不是很完善，输入的图片数据需要在prototxt指定路径。但是我们往往有这么一个需求：训练后得到一个模型文件，我们想拿这个模型文件来对一张图片抽取特征或者预测分类等。如果非得在prototxx指定路径，就很不方便。因此，这样的工具才是我们需要的：给一个可执行文件通过命令行来传递图片路径，然后caffe读入图片数据，进行一次正向传播。
因此我做了这么一个工具，用来抽取任意一张图片的特征。...
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2014-09-19 17:38:25
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开发有道云笔记发送邮件功能。这是一个很古老的功能，这也是一个很没实用处的功能。事实上就是为了做一个和竞品一样的功能。这个功能就是将一篇笔记发送成邮件。关于这个功能，每次測试时，总有測试人员来问，为什么我发的邮件被扔到了垃圾邮件里？每次回归測试都是如此，无一例外。那么为什么会成为垃圾邮件呢？1. 内容...
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2014-09-19 15:20:35
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继续第二篇笔记中的例子。3.不断的迭代与探索的过程从上篇的图看到，直线并不能很好的代表week4以后的趋势。既然一阶函数不行，我们试试二阶函数？f（x）= ax**2 + bx + c继续使用polyfit这个函数来确定a，b，c的值： f2p =sp.polyfit(x,y,2) pr...
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2014-09-19 13:37:45
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在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。通过浏览主要的算法来大致了解可以利用的方法是很有帮助的。可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致...
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2014-09-19 13:29:55
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在这个重新强调人工智能、机器学习，重新重视物理机械交互的新兴智能机器人的时代，我们有理由相信因为其纯正的Linux味道，小型化、亲近物理交互的特征，身为Linux社区与物理交互的最佳桥梁，OpenWrt会迎来新一轮的发展。一切都始于2002年12月，Linksys发布了定义家用无线路由器产品形...
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2014-09-19 11:23:45
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从NDK在非Root手机上的调试原理探讨Android的安全机制 最近都在忙着研究Android的安全攻防技术，好长一段时间没有写博客了，准备回归老本行中--Read the funcking android source code。这两天在看NDK文档的时候，看到一句话“Native debugg...
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移动开发 时间：
2014-09-18 23:37:24
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源代码下载：NaviveBayesClassify.rarPreface文本的分类和聚类是一个比较有意思的话题，我以前也写过一篇blog《基于K-Means的文本聚类算法》，加上最近读了几本数据挖掘和机器学习的书籍，因此很想写点东西来记录下学习的所得。在本文的上半部分《基于朴素贝叶斯分类器的文本分类...
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2014-09-18 22:02:34
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一个真实的例子：根据一家公司服务器过去的访问量来预测未来的访问量。具体步骤：1.读取数据：服务器的访问量被记录成一个csv文件web_traffic.csv，格式如下：1 22722 nan3 13864 13655 14886 13377 18838 22839 133510 102511 113...
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2014-09-18 00:38:32
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