摘要：
云极知客为企业提供基于SAAS的智能问答服务。支持企业个性化知识库的快速导入，借助语义模型的理解和分析，使企业客户立即就拥有本行业的24小时客服小专家。其SAAS模式实现零成本投入下的实时客服数据的可视化，优化企业业务流程，指导企业决策。 阅读全文
摘要：
写了个小客户端，里面用到了获取内网和外网的IP地址，代码如下： // InnerIP var ipHost = Dns.Resolve(Dns.GetHostName()); var ipaddress = ipHost.Addres... 阅读全文
摘要：
进程和线程究竟是什么东西？传统网络服务模型是如何工作的？协程和线程的关系和区别有哪些？IO过程在什么时间发生？ 阅读全文
摘要：
本文介绍了Python对于正则表达式的支持，包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例。本文的内容不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式，这些主题请查看其他教程。 阅读全文
摘要：
当我开始学习Python的时候，有些事我希望我一早就知道。我花费了很多时间才学会这些东西。我想要把这些重点都编纂到一篇文章当中。这篇文章的目标读者，是刚刚开始学习Python语言的有经验的程序员，想要跳过前几个月研究Python使用的那些他们已经在用的类似工具。包管理和标准工具这两节对于初学者来说同样很有帮助。 阅读全文
摘要：
这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术，展示一个条形码检测的基本实现。我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题，浏览代码之后，我提供了一些对原始算法的更新和改进。
首先需要留意的是，这个算法并不是对所有条形码有效，但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉。 阅读全文
摘要：
我不知道正常人看Linux下面文件夹的颜色（默认为深蓝）是不是有点晕晕的，看不清楚，反正对我这样的色弱的人来说，我看着很不爽，所以我到网上去找了一下，如果修改文件夹颜色的方法，网上真实众说纷纭，很多都不好使，我综合了很多的说法，合并了一个可行的。 阅读全文
摘要：
本文之初的目的是讲述设计模式中的 Prototype(原型)模式，但是如果想较清楚地弄明白这个模式，需要了解对象克隆(Object Clone)，Clone 其实也就是对象复制。复制又分为了浅度复制(Shallow Copy)和 深度复制(Deep Copy)，浅度复制 和 深度复制又是以 如何复制引用类型成员来划分的。由此又引出了 引用类型 和 值类型，以及相关的对象判等、装箱、拆箱等基础知识。
于是我干脆新起一篇，从最基础的类型开始自底向上写起了。我仅仅想将对于这个主题的理解表述出来，一是总结和复习，二是交流经验，或许有地方我理解的有偏差，希望指正。如果前面基础的内容对你来说过于简单，可以跳跃阅读。 阅读全文
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这两天项目需要在微信上面开一个接口，就研究了一下，过程很艰难，结果很理想，下面我就介绍一下微信开发需要注意的地方。 阅读全文
摘要：
上一篇我在ASP.NET里面添加了一个Help Page，这篇文章我打算在该page里面添加一个测试工具，这样我们在开发的时候就可以直接用来测试API了，对开发很有好处！
你也可以看这篇文章来添加测试工具：http://blogs.msdn.com/b/yaohuang1/archive/2012/12/02/adding-a-simple-test-client-to-asp-net-web-api-help-page.aspx 阅读全文
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最近写了一些webAPI，所以需要搞一套API的帮助文档，google了一下，发现这是可以自动生成的，以下就是如何自动生成HelpPage的说明。
参考：http://www.asp.net/web-api/overview/creating-web-apis/creating-api-help-pages
其实我也是按照上面的说法一步步走的，只是上面是英文，我进行一个简单的翻译，并且，在其中有些地方做了更改，也在这边记录一下！ 阅读全文
摘要：
过去总觉得正则表达式很简单，不过是好多总规则的综合使用罢了。但慢慢接触的越深，见到的越多，发现他就像高中的物理一样，往往简单的东西拼筹起来就是一道难解的答题。正则表达式也是一样，简单之中拥有大智慧的实现。 阅读全文
摘要：
最近对数学方面很有兴趣，周末和同学去大学蹭课，其中在讲排列组合的时候讲到了全排列的字典序生成算法，我觉得这个想法真的挺好，去网上找了找，貌似都是递归求全排列，没有讲到这个算法的，今天我将这个算法写出来了，发在这里，以后学习。 阅读全文
摘要：
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。 阅读全文
摘要：
之前在看《unix环境高级编程》第八章进程时候，提到孤儿进程和僵尸进程，一直对这两个概念比较模糊。今天被人问到什么是孤儿进程和僵尸进程，会带来什么问题，怎么解决，我只停留在概念上面，没有深入，倍感惭愧。晚上回来google了一下，再次参考APUE，认真总结一下，加深理解。 阅读全文