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這里我使用了 聰明， 懶惰和 程序員這幾個詞。我說的這幾個詞的意思是： 程序員：有積極活力的，專注于用代碼解決真實世界里的問題 不是指那些夢想家，那些永遠只想不做的人

微軟 Windows 10 操作系統發布 24 小時之內，裝機量達到 1400 萬。Civic science 調查數據顯示，18-26 歲之間，沒有孩子的、理工科同學是第一批升級 Windows 10 系統的人群。

整理源生的jsp+servlet框架、struts1、struts2、springMVC這幾個框架，激動之中未免有些不足，在這些框架里面要想從整體的角度考慮，就必須把客戶端到服務器端所有的東西理清晰。

原文出處： Ronny 的博客（@RonnyYoung） 特征點又稱興趣點、關鍵點，它是在圖像中突出且具有代表意義的一些點，通過這些點我們可以用來識別圖像、進行圖像配準、進行3D重建等。本文主

研究圖像特征檢測已經有一段時間了，圖像特征檢測的方法很多，又加上各種算法的變形，所 以難以在短時間內全面的了解，只是對主流的特征檢測算法的原理進行了學習。總體來說，圖像特征可以包括顏色特征、紋理特等、形狀特征以及局部特征點等。其

清洗與特征挖掘方法。主要內容已經在內部 公開課"機器學習InAction系列"講過，本博客的內容主要是講座內容的提煉和總結。 綜述 如上圖所示是一個經典的機器學習問題框架圖。數據清洗和特征挖掘的工

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們之間采用異步事件驅動的無鎖隊列pipe。 zeroMQ在設計上主要采用了以下幾個高性能的特征： 1、無鎖的隊列模型 對于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數據交換通道pi

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SIFT算法的介紹參見： SIFT算法學習小記 前面有朋友問到Sift特征點的提取方法，這里簡單做個介紹。 作為一種匹配能力較強的局部描述算子，SIFT算法的實現相當復雜，但從軟件開發的角度來

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導語：本文詳細的解釋了機器學習中，經常會用到數據清洗與特征提取的方法PCA，從理論、數據、代碼三個層次予以分析。 機器學習，這個名詞大家都耳熟能詳。雖然這個概念很早就被人提出來了，但是鑒于科技水平