赢得就是高效 企业爱用地址栏搜索营销

搜索引擎时代开创了一种新的互动营销方式，它可以为所有网民和企业行销业者提供更多的价值。不仅仅是找音乐、电影、旅行、租房。在我们不断在寻找某些特定信息、特定产品服务的时候，我们突然发现。几乎所有行业信息都可以借由搜索引擎搭建的平台来实现。和传统营销推广方式相比，网络搜索营销不受时间、地域限制，便捷、高效的特点尤为突出，而随着中国互联网的普及与深入发展，中国网络搜索营销市场呈井喷式增长。已经成为各大互联网公司重点攻克方向。而直接在浏览器地址栏中敲入关键宇进行搜索的地址栏搜索，正在迅速崛起，成为带动搜索市场的新生力量。     

西电应用数学系在优化理论与应用研究方面的进展情况

本文系统地论述了本校应用数学系在优化理论与应用研究中十个方面的进展情况．     

以数字搜索树表示的二值图象的几何变换

本文介绍以数字搜索树表示的二值图象的一种几何变换算法，文中讨论了四分区与正四边区的基本关系，输出ＤＳＴ结点成立的充分条件，给出了完整的几何变换算法并对算法的复杂性作了分析。     

轻松听书破万卷 听书软件

“话匣子”搜索效率十分强大。不过,新近推出的“直播电台”才是“话匣子”最让人慷喜的地方。24小时滚动直播的电台涵盖了娱乐、资讯、生活、情感等主题,还可以随时切换所书。强大而丰富的功能使手机瞬间变身为一部个性化的移动电台。你甚至可以把自己一时进出的奇思妙语,放到滚动留言板上与主持人实时互动,点歌送祝福也是可以的哦!     

搅局者的价值

在这个盛夏的8月,正当人们将所有的注意力都放在“家电大战”上时,360低调的进军搜索市场拉开了一场悄无声息的“搜索大战”。自从360推出自己的搜索网站后,短短几天内,一鸣惊人,占有了国内搜索市场第二把交椅,更是让百度的股票应声下跌,中国搜索引擎市场格局仿佛已在一夜之间完全重写。虽然360以一种非常低调的方式投下了一颗重磅炸弹,不过当我们以平静的目光来看待这个生力军时,会发现如今的360充其量也只能算是一个大嗓门的“搅局者”。     

业界

巨头布局二维码腾讯CEO马化腾在互联网大会上的演讲中说,移动互联网的地理位置信息,带来了一个崭新的机遇,这个机遇就是O2O(online to offline,线上到线下),二维码则是线上和线下的关键入口,将后端蕴藏的丰富资源带到前端。腾讯微信等服务将深度应用二维码和地理位置信息。同时,新浪微博也     

基于Matlab的线性规划问题求解

线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种重要的数学方法.文章首先介绍了线性规划的基本概念及标准形式,着重讨论了线性规划问题的三种常用解法:单纯形法、直接搜索法以及遗传算法,最后在Matlab R2009a环境下进行了仿真.通过结果可以看出,用Matlab求解线性规划问题,可以避免手工的烦琐计算,大大地提高工作效率和结果的准确性.     

克隆选择算法分析及其改进的研究与应用

克隆选择算法被广泛应用到各个领域,为解决DeCastro克隆选择算法中存在的一些问题:需要根据人为经验确定种群规模的大小、种群训练的时间比较长、多峰搜索能力相对较弱,对其进行进一步的改进,运用新的克隆选择、克隆变异和最佳亲和度,并引入了抗体抑制操作,可动态确定种群大小,使算法具有较强的全局和局部搜索能力,同时也可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点.简单仿真实验结果表明,该算法的平均运行时间和找到峰值点个数都明显优于DeCastro克隆选择算法     

改变信息技术课堂中的不良学习习惯

在课堂教学中笔者发现,高中学生对信息技术课程的学习形成了某些固定的习惯,而这些习惯有时却让人"不敢恭维"。学习习惯是长期养成的一时不容易改变的学习行为,教师作为教学活动的组织者、引导者,应向学生的不良学习习惯"宣战",采取有效措施保证信息技术课堂教学朝着高效的方向发展。     

DKNNS:面向延迟敏感型应用的可扩展精确分布式K近邻搜索算法研究

为了降低用户访问延迟,延迟敏感型网络应用需要选择合适的邻近服务节点响应用户访问请求.分布式K近邻搜索通过可扩展的选择距任意用户节点邻近的K个服务节点,可以有效满足网络应用延迟优化的目的.已有工作在精确度以及可扩展性等方面存在不足.针对可扩展精确的K近邻搜索问题,文中提出了分布式K近邻搜索方法DKNNS(distributed K nearest neighbor search).DKNNS将大量的服务节点组织为邻近性感知的多级环,通过最远节点搜索机制选择优化的K近邻搜索初始化节点,然后基于回退方式快速的在目标节点邻近区域发现K个近邻.基于理论分析,模拟测试以及真实环境下的部署实验发现,在不同规模的节点集合下,DKNNS算法能够确定近似最优的K个服务节点.且DKNNS的查询延迟,查询开销均显著低于Meridian算法.最后,DKNNS的返回结果相对于Meridian具有较高的稳定性.