通过专注于用户界面(UI)的开发，如何最大化用户的体验?下面是四条重要的诀窍。1.开源和人机界面的一致性从多方面来看，Android是一种革命性的开源平台，作为开发商在创造更新以及创新服务和应用上有着许多的自由度。为了把G1 Android UI做的尽可能一致，人们已经付出了大量的努力。然而，当在一...
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2014-10-31 15:06:09
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SVM
1、支持向量机发展历史
1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量
1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法
1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。
通俗来讲，SVM是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，...
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2014-10-31 10:09:13
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ApplicationWorkbenchWindowAdvisor：@Override public void postWindowOpen() { IWorkbenchWindowConfigurer configurer = getWindowConfigurer(); configurer.....
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2014-10-30 20:51:15
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实现目标，固定窗体大小，1.窗体标题去掉最大化按钮2.双击窗体标题也不会最大化，彻底取消最大化问题，如果设置窗体MaximizeBox和MinimumSize属性,看似问题解决了，单随之而来的问题是，双击窗体标题的时候虽然没有改变大小，窗体位置却跳到了左上角，解决方案一：1 private void...
n个物品的重量和价值分别是wi和vi。从中选取k个物品使单位重量的价值最大输入n = 3k = 2(w, v) = { (2, 2), (5, 3), (2, 1) }输出0.75（选择0和2号物品，平均价值是(2+1)/(2+2) = 0.75）一般最先想到的方法可能是把物品按照单位价值排序，从大...
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2014-10-29 10:47:15
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[DllImport("user32.dll")] public static extern bool IsIconic(IntPtr hwnd); [DllImport("user32.dll")] public static extern bool Is...
Kalman（卡尔曼）滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。Kalman滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。
Kalman滤波器的基本思想是，若有一组强而合理（合理的意思是“限制非常宽松使得这种方法对真实世界中出现的相当多的实际问题都有用”）的假设，给出系统的历史测量值，则可以建立最大化这些早前测量值的后验概率的系统状态模型。
另外，无需存储很长的早前测量历史，我...
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2014-10-28 12:14:38
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转载：http://www.cnblogs.com/zhouyinhui/archive/2008/11/04/1326188.htmlWPF窗口最大化时有个很不好的现象是：如果窗口的WindowStyle被直接或间接地设置为None后（比如很多情况下你会覆盖默认的窗体样式，即不采用Windows默...
描述在 Ninian 的花园里，有许多琼花，环绕着中间的凉亭。有 N 片琼花，组成一个环。Ninian 想在凉亭中发动 [セチの祈り] ， 需要划分出三个区域的琼花，为了平均，要最大化面积最小的区域的面积。划分区域：即用三刀把这个环分成三段，每段称之为一个区域。题解：就会这一题写一下题解吧。。。如果...
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2014-10-26 00:16:02
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virtual LRESULT OnSysCommand(UINT uMsg, WPARAM wParam, LPARAM lParam, BOOL& bHandled) { if( wParam == SC_CLOSE ) { ::PostQuitMessage(0L); bHandle...
