酷玩MSN Messenger 传情动漫自动加

手工安装Winks的优势在于能够在众多传情动漫中从容选择,这样本地保存的Winks就显得少而精。但是这样的操作流程有些繁琐,想偷懒的用户,不妨借助现成的MSN Content Installer将所有免费的传情动漫一次性添加到MSN Messenger中。     

我的MSN Messenger最酷

MSN Messenger虽然升级到了7.0.0777，增加了一些动态Flash（在MSN中称之为Winks)、背景以及表情等元素。毕竟增加的元素太少，笔者觉得自己的MSN还是不够个性。于是四处寻找，终于到了一个好帮手——MSN Content Instalier。MSN Content Installer给大家带来了130个Winks，30个角色表情，30个礼包、85个背景以及1300个表情，让MSN一酷到底。     

让MSN Messenger突破发送5个自定义表情符的限制

在MSN Messenger 6．x中,如果你想发送自定义的表情符,而且数量超过了5个,你会收到一条消息让你删除多余的图符(如图1),并且这些图符一个也不会发出去。难道MSN中真不能发送5个以上的自定义图释?非也！请看笔者是怎样突破这个限制的。     

MSN Messenger7表情更丰富通过MSN messenger 发送动态图片

和朋友在MSN messenger上聊天,突然看到他用动态自定义的动态表情,很是惊奇。一试之下发现,的确是不需要任何插件,MSN7已经确定支持gif动态表情。图片大小限制为50象素,但是比起以前只有19象素的表情来说,已经是大大的改进了（如图1）。要知道在19象素上面制作一个好看的表情是非常困难的,如今就很方便了。     

在MSN中发送大图片“表情符”

在MSN Messenger6.X中，尽管支持发送自定义表情符，但为了让对方看清楚图符的内容，图片最佳大小是16&;#215;16，不过这样的图片实在太小，想不想像QQ2003中那样直接将大图片画面发送给你的聊天对象呢？别怀疑！借助一些插件，你也可以做到如图1的效果。     

知人·有信MSN

微软MSN推出全新品牌理念．呼吁构建真实可值网络世界 微软MSN在北京召开了MSN品牌新主张发布会暨MSN品牌宣传片首映式．推出“知人·有信MSN”的全新品牌主张。为配台此次MSN品牌新主张的推出．MSN推出了职场、情场和社交系列广告宣传片．以不同网络环境对用户影响的强烈对比为传播主线，     

在线DIY我的“酷头”——制作3D酷玩QQ头像、表情

QQ、MSN上的头像不够酷,怎么办？所谓“求人不如求己”。现在网络上提供在线卡通头像制作的站点很多,操作起来也绝不麻烦,有他们相助,要想让QQ、MSN上的头像变酷,是非常简单的。在本文为大家推荐Avatars网站,经过简单设置即可为自己打造一个酷酷的3D头像。     

超级媒体动态链接的开放模型

本简单介绍了超级本及超级媒体的概况,分析了现有超级本系统存在的问题,作设计了超级媒体动态链接的开放模型－ＤＬＯＨＭ,解决了上述问题,同时ＤＬＯＨＭ利用“页”作结点,采用结点和链分离的方法建立了系统的数据模型,利用“页”结构,使得各种媒体信息共存于一页之中,做到了声、、图一体化。     

超级计算中心进步水平动态评价

超级计算是衡量一个国家科技实力和综合竞争力的具有战略意义的重要标志,对超级计算发展水平的综合评价对于准确认识超级计算发展趋势和特点有重要意义。超级计算分中心作为我国超级计算环境的中间层次,在超级计算的整体发展中发挥着至关重要的作用。本文选取 2012-2015 年时序立体数据,以 8 个分中心为评价对象,对分中心相比于基期的发展进步水平进行评价。文章在评价时以各分中心 2011 年指标数据为相应基期值,计算分中心各指标的相对发展速度,并利用组合赋权法确定指标权重,建立了分中心发展进步指数,利用二次加权法对不同时间点发展进步指数进行综合,得到分中心超级计算动态评价值。通过对发展进步指数横向、纵向分析以及对动态评价值的比较,得出各分中心超级计算整体发展水平。     

MP2P网络基于动态分组的超级节点选取

提出一种MP2P网络中基于动态分组的超级节点选取机制。根据MP2P网络中节点拥有资源的类型以及节点的物理位置等因素进行动态分组,根据阈值过滤算法和节点综合能力计算选出每组的超级节点群组和备选超级节点集合,根据每组的超级节点负载情况动态更新该组的超级节点群组。理论分析和仿真结果表明,该机制能显著降低MP2P网络中的信息检索延迟,有效提高了网络中资源的定位成功率,具有较好的网络动态扩展性。     

P2P网络基于CPU动态处理能力的超级节点选取

在非结构化P2P网络中,普通节点通常要综合考虑距离、信誉度、内容相似度、CPU动态处理能力等多种因素来选择一个合适的超级节点,其中CPU的动态处理能力无疑是最要的。针对如何选择超级节点的问题提出一种新的方法,该方法通过RBF神经网络预测CPU动态负载,以CPU的动态负载评定超级节点的动态处理能力并将该信息提供给普通节点,帮助普通节点选择一个最合适的超级节点。通过分析和仿真实验表明该方法有效地提高了系统的性能,系统开销减少了96%以上。