简介：在'某种新的泡沫式'的经济能量所带来的巨大冲击下,中国近20年发展起来的IT产业链几近打乱并快速重构。适者生存的法则是什么?达尔文说过,不是最强的也不是最理明而是最能道应变化的物种才能生存下来。这个说法是本刊IT伙伴在交流时对我要重点强调的新渠道生存法则。在今天,达尔文'物竞天择'核心理论往往被解读为'长江后浪推前浪'。然而,谁会永远成为那个汹涌向前不被海水吞没的后浪?谁是时代弄潮儿?在IT翻滚的怒涛中,胜者是学着互联网大灯的'云'商,还是坚守一隅在暗流中

简介：虚拟化技术正在成为打开一些政府信息技术主管心结的一味良药。此前，他们不得不面对这样一种问题——不断膨胀的信息系统，正在加剧各级政府的财政负担，也在一定程度上阻碍了政务信息化的推进效果，这曾让他们头疼不已。而现在，通过对虚拟化技术的应用，他们发现，自己所管理的信息系统原来可以更瘦、更敏捷、能耗更低。

简介：快到春节了，作为行政秘书的小丽忙得焦头烂额，因为领导要求她在两天内给几百名客户寄发贺卡，小丽的钢笔字写得实在不怎么样，再加上有些单位的名称都是相同的，只是收件人不同，小丽就想：为什么不能将收件人和寄件人的详细信息打印到标签上呢?这样不是更省事吗?同样的文字只输入一次，相同的就按“Ctrl+C”复制，再“Ctrl+V”粘贴，简单易行，而且自己的字也不用拿去献丑了。

简介：这本书以动物形象看员工性格，全面解读职场生存法则。作者曾经从事品牌咨询八年，见识了众多企业经营管理上的短处和长处、没落和成长、成功和失败。本书正是他多年见闻的一个总结，内容看似夸张，却处处透露真实。

简介：“李宾是公司的市场总监，凭着多年在大公司的市场经验，现在干起工作来可以说已经是得心应手了。但还有一件事总是困扰着李宾，那就是制作每个季度的工作计划时，对于单项产品在不同操作成本时的盈利状况进行预计，准确地说应该是如何计算每季度公司产品的销售成本、销售数量和利润之间的关系。有李宾这样苦恼的人不在少数。他们总是为了每月、每季度的预算、报表所累，不得不花很多的时间来考察怎样才能恰到好处地掌握产品的盈利。这种问题其实很普遍，比如有“广告费用投放和利润收益关系”、“资金、人员投入与产出关系”等等，要想很好地解决这样的问题，其实可以利用Office中的Excel。在Excel中有很多关于计算和分析的手段和方法．其中“单变量求解”、“模拟预算表”和“规划求解”就可以解决各种因数据变化而影响其他数据结果的问题。今天我们就通过一个真实的案例来了解Excel中“模拟预算表”的应用。”

简介：

简介：物流配送的车辆路径问题(VRP)是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。在建立了车辆路径问题数学模型的基础上,该问题被分解为两个阶段进行研究,分别为利用基于基地启发式分区算法进行区域划分和利用改进的遗传算法来确定具体的一条配送线路的先后次序。通过此改进的混合遗传算法最终得到优化配送路径。仿真计算结果表明,在大规模车辆路径问题中改进后的算法相比于传统的遗传算法最优解的质量得到一定提高。

简介：主要研究应用于图像放大技术领域的处理算法，常用的图像放大技术即为插值算法，主要插值处理方法有最邻近插值算法、双线性插值法、双三次插值。实验仿真结果表明最邻近算法处理后的图像效果较差，双线性算法处理后图像质量较高。而双三次插值算法处理后的图像质量最高，但运行时间较长。

简介：初学编程的朋友,往往容易被一些看似复杂的问题难倒。特别是有些问题,不能直接用数学公式计算,需要分析归纳,将其转化为数学问题后再解决。例题:三人同时开始放鞭炮,每人放N次,甲每隔2秒放一次,乙每隔3秒放一次,丙每隔5秒放一次,编程求一共听到几次鞭炮声?设一共听到d次鞭炮声,那么有下列对应关

简介：介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。

简介：也许人脑的操作平台是上帝安装的人脑不用任何软件是怎样运行的？欧洲研究人员说，一个全新的神经计算领域将解开答案。他们已经设计出了一个“芯片上的大脑”原型，这是未来神经计算机的雏形。

简介：Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis保存源点到某个顶点的最小距离,通过循环的方式来找到源点距某个顶点的最小路径的算法,Dijkstra算法可以用于解决生活中的很多问题,采用合适的方法对其进行优化是十分有现实意义的。

简介：在数据集中挖掘频繁模式是数据挖掘研究的关键环节之一。在过去，很多的努力都集中在独立数据的挖掘上。然而，现实世界中许多实体之间总会保持着千丝万缕的关系。如何获得这些关系的频繁模式，已逐渐成为近年来研究的一个目标，我们将它称之为频繁结构的挖掘。在数据挖掘中，一个重要的方法是关联规则挖掘。它被用来发现频繁出现在数据库事务中的项集；另一个重要的方法是序列挖掘，它的任务是去寻找一个项集的序列。这些挖掘任务都被称为频繁模式的挖掘。

简介：“共生“是来自生物界的一个名词。通常是指各共生单元在一定的共生环境中按某种共生模式形成的物质和能量交换关系。共生的本质是共存共荣．共生单元之间不存在相互排斥，而是在相互竞争中共同合作、相互促进并进化为精确而完美的系统。这种生态逻辑依然适用于现代社会中的企业关系。

简介：利用社交媒体平台的带时间的签到数据和少量带标注的样本，通过快捷有效的算法对未标记地点进行智能标记。算法首先对签到数据的用户特征和时间特征进行有效抓取，并通过信息熵对数据进行验证和筛选，然后利用杰卡德相似系数对地点之间的相似性关系进行概括，接着使用松弛标记法对地点的标签概率进行计算，最后构造支持向量机分类器，利用带标注的样本对分类器进行训练，从而导入未标记数据进行标记。

简介：主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究，分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果；维纳滤波对高斯噪声有明显的作用，相比中值滤波和均值滤波，维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果，与此同时，维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。

简介：为了避免光照和复杂背景造成的多人脸误检漏检问题,提出一种基于肤色和AdaBoost算法相结合的多人脸检测算法,本文首先本章首先应用CbCrCg空间下基于最小二乘拟合的肤色聚类模型作为人脸检测的预处理过程,然后需要进一步将该区域作为输入图像依次通过AdaBoost级联分类器进行人脸检测,进一步去除肤色区域中的非人脸区域,最后实现更精确的人脸定位。

简介：中值滤波是非线性滤波中最常用的一种方法,它既可以有效地滤除脉冲噪声,又具有相对好的边缘保持性,易于实现。结合中值滤波器在数字图像处理中的实际应用,研究其在实际的硬件电路设计与FPGA实现中的问题,并在Altera公司的芯片EP3SL150上完成了实现,并提出了改进的滤波算法。

简介：聚类是数据挖掘中重要组成部分,为了提高聚类的处理效率,将并行处理技术运用于k-means和PAM算法中,对k-means与PAM算法进行了改进。实验结果表明:并行k-means算法相对串行k-means算法有更好的执行效率;且k-means算法有比PAM算法更好的并行性和可扩展性。最后,该文提出和介绍了将并行技术引入谱聚类算法。

简介：运用遗传算法解多目标问题,结果往往会陷入局部最优。引入传统算法求得的外部种群,提出基于随机扰动的RDMOGA遗传算法。将新算法用标准多目标测试函数进行测验,并与韩丽霞提出的NMOGA算法进行对比,实验结果表明,新算法表现出良好的搜索性能。