迅雷要破产,会员功能免费用

迅雷无处不在的广告、时不时弹出的迅雷资讯及影视快讯窗口等,着实令人生厌。迅雷会员可以通过设置去除广告,但是对不愿付费的非迅雷会员,难道就无法可想?其实,非会员也可以对迅雷5进行按需定制,下面就以5.9.1.922版本为例演示。     

瞬间合并子目录

阿涛是一个摄影爱好者,照片他都会根据拍摄日期放到不同的文件夹中。有一天单位搞活动,要用他前几次外出拍摄的照片来进行展示,这下他就面临     

Nokia 5530 XpressMusic 玩乐触控精彩

近期上市的诺基亚5530 XpressMusic是一款为触控及音乐设计的终端。它紧随一流产品诺基亚5800 XpressMusic的脚步,将触控XpressMusic手机产品线扩展至更加年轻的群体。诺基亚5530 XpressMusic拥有13mm纤薄机身,精钢边框勾勒流畅线条,精湛工艺令混搭材质唯美融合。5530 XpressMusic也是诺基亚在中国内地推出的首款支持WIFI/WAPI的产品,外出时也能利用方便的无线热点高速连接互联网。诺基亚5530 XpressMusic拥有大容量音乐存储,内置4GB存储卡,最高支持16GB存储容量,是装备玩音达人的新乐器。Nokia 5530 XpressMusic以时尚态度触玩音乐!全方位玩乐体验,一触即发!     

Hibernate＋Spring＋Struts＋Ajax整合框架在企务通系统中的应用

研究了HSSA(Hibernate+Spring+Struts+Ajax)体系架构,并结合一个具体的企务通系统实例以开源框架Spring为处理业务逻辑的核心,向下整合Hibernate进行持久层访问,向上整合Struts和Ajax完成与用户的友好交互.实际应用表明,HSSA整合架构发挥了各框架在各个层次上的优势,降低了开发的难度,在可维护性、交互性上较之一般的J2EE开发有明显的优势.     

基于Top-hat变换与主成分分析的人脸识别方法

针对光照条件对人脸识别性能的影响,提出了一种利用Top-hat变换对特征提取前的人脸图像进行预处理的方法,减弱了外界光照对人脸特征提取的影响,并将该方法与基于主成分分析的特征提取方法和基于多类别分类器支持向量机的分类策略相结合,形成完整的人脸辨识算法.最后在ORL人脸库和YALE_B人脸库上,对该方法的识别率进行了测试,并与传统的基于主成分分析和最小近邻分类方法结合的人脸辨识方法进行了比较,得到了较好的结果.     

基于二维图像矩阵的ICA人脸识别

为了解决传统独立分量分析(ICA)在人脸识别过程中存在的高维小样本问题,同时为了提高识别效率,提出了一种基于二维图像矩阵的独立分量分析(ICA)特征提取方法.该方法将人脸图像矩阵作为训练样本,首先利用主分量分析(PCA)对训练样本进行去二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统ICA方法中高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间.在Yale人脸库和ORL人脸库上验证了该算法的有效性.     

一种解决大规模数据集问题的核主成分分析算法

提出一种大规模数据集求解核主成分的计算方法.首先使用Gram矩阵生成一个Gram-power矩阵,根据线性代数的理论可知,新形成的矩阵和原先的Gram矩阵具有相同的特征向量.因此,可以把Gram矩阵的每一列看成核空间迭代算法的输入样本,这样,无须使用特征分解即可迭代地计算出核主成分.该算法的空间复杂度只有O(m);在大规模数据集的情况下,时间复杂度也降低为O(pkm).实验结果表明了所提出算法的有效性.更为重要的是,在大规模数据集的情况下,当传统的特征分解技术无法使用时,该方法仍然可以提取非线性特征.     

人体运动的函数数据分析与合成

在许多虚拟现实的应用中,虚拟人作为人在计算机中的表示,是提高其交互能力和沉浸感的重要因素之一.然而,对于虚拟人建模而言,合成逼真、可控的虚拟人运动仍然是具有挑战性的课题.为此,提出了一种基于函数数据分析的人体运动合成方法.通过对一组样本运动进行函数主成分分析,构建出一个由特征运动构成的低维函数子空间.该低维子空间不仅能够有效地刻画样本序列内在的变化规律,而且也为有目的的运动合成提供了方法.在该空间中,通过控制各特征运动的系数即可合成出逼真、平滑的运动序列.该合成过程没有耗时的计算,因此能够满足各种实时应用     

容错多处理机中一种高效的实时调度算法

针对基于主副版本容错的多处理机中独立的、抢占性的硬实时任务,提出了一种高效的调度算法——TPFTRM(task partition based fault tolerant rate-monotonic)算法.该算法将单机实时RM 算法扩展到容错多处理机上,并且调度过程中从不使用主动执行的任务副版本,而仅使用被动执行和主副重叠方式执行的任务副版本,从而最大限度地利用副版本重叠和分离技术提高了算法调度性能.此外,TPFTRM 根据任务负载不同将任务集合划分成两个不相交的子集进行分配;还根据处理机调度的任务版本不同,将处理机集合划分成3 个不相交的子集进行调度,从而使TPFTRM 调度算法便于理解、实现以及减少了调度所需要的运行时间.模拟实验对各种具有不同周期和任务负载的任务集合进行了调度测试.实验结果表明,TPFTRM与目前所知同类算法相比,在调度相同参数的任务集合时不仅明显减少了调度所需要的处理机数目,还减少了调度所需要的运行时间,从而证实了TPFTRM 算法的高效性.     

基于Bagging的多模型钢水温度预报

针对LF(Ladel Furnace)冶炼特点及现有钢水温度预报方法存在的不足,提出一种基于Bagging的多模型预报方法.该方法利用Bagging思想,有效地将智能方法与机理方法相结合,在提高智能方法预报精度的同时使得机理模型与智能模型的优势得到互补,克服了单纯机理模型参数获得不够准确以及单纯智能模型缺乏工艺指导的不足.另外,该方法还对Bootstrap采样后的子训练数据集进行了主成分分析(PCA),有效地克服了集成算法固有的子学习机精度与数据集多样性不能兼顾的问题.