摘要: 這學(xué)期做助教，不過(guò)就忙了最近3天，統(tǒng)計(jì)學(xué)生成績(jī)的時(shí)候用Excel,發(fā)現(xiàn)把學(xué)生的分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)到A,B, C D制很麻煩，如某某人考了98.5，最終成績(jī)需要記成A+。幸好看過(guò)以前發(fā)在論壇上的教程，可以用VBA幫忙下（不過(guò)某有看過(guò)郭安定的高級(jí)教程，因?yàn)橐装。駝t以前根本不知道Excel 還可以這樣用。好，廢話不講了，把這個(gè)轉(zhuǎn)換成績(jī)的VBA(就是用在Excel里的一個(gè)程序代碼，應(yīng)該在Excel的高級(jí)教程里會(huì)講到)。有興趣的可以學(xué)一下，其實(shí)看懂了蠻簡(jiǎn)單的^_^

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參考文檔，使用的關(guān)鍵語(yǔ)句  閱讀全文      摘要: 文本檢索技術(shù)摘要  閱讀全文      摘要: 從現(xiàn)在開(kāi)始，開(kāi)始我真正的研究計(jì)劃：聚類獲取有價(jià)值的信息。
今天開(kāi)始詳細(xì)了解了已有的資源和項(xiàng)目代碼，包含中文分詞，文檔向量化，現(xiàn)有的KA+K-MEANS聚類算法。但是據(jù)觀察，聚類效果上不是很滿意，主要是類簇的關(guān)鍵字抽取不夠準(zhǔn)確，特征選擇尚未考慮，聚類精度需要提高。
以下是現(xiàn)有系統(tǒng)的流程圖：明天開(kāi)始到下周末，研究
1.ka+k-means，其他k-means方法，找出系統(tǒng)不足點(diǎn)
2.研究特征選擇方法，提高聚類前數(shù)據(jù)的質(zhì)量  閱讀全文      摘要: K-MEANS,AHC, single path直觀演示---Clustering Web Search Results  閱讀全文      摘要: google的數(shù)學(xué)之美 系列九 -- 如何確定網(wǎng)頁(yè)和查詢的相關(guān)性
主要講解TF-IDF技術(shù)，與判斷查詢相關(guān)性。  閱讀全文      摘要: 一直搞不清搜索引擎的查全率和查準(zhǔn)率是什么意思,只知道這兩個(gè)是衡量一個(gè)搜索引擎性能的. 今個(gè) 看一篇 南大的學(xué)士論文的時(shí)候, 又碰到這個(gè)問(wèn)題. 所以決定把他搞清楚, 上百度搜了一下, 所獲很多.   閱讀全文      摘要: 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的經(jīng)典應(yīng)用，其實(shí)現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，其實(shí)質(zhì)就是利用矩陣或者數(shù)組保存歷史結(jié)果，而不用每次遞歸求解
關(guān)鍵點(diǎn)：
1.找出問(wèn)題的遞歸表達(dá)式
2.然后根據(jù)表達(dá)式，直接轉(zhuǎn)化為矩陣上的數(shù)據(jù)運(yùn)算

本問(wèn)題的遞歸表達(dá)式為：
L［i,j］等于 0 ifi＝0 或者 j＝0
等于L［i-1,j-1］＋1 ifi>0 ,j>0 ai = bi
等于 max｛L［i,j-1］, L［i-1,j］｝ if i > 0 j>0, ai != bj  閱讀全文      摘要: 以前雖然看了很多書，但是只重理論不重實(shí)踐，bebeyond說(shuō)的沒(méi)錯(cuò)，如果你不把知識(shí)內(nèi)化，那么即使你讀的書再多，你的老師水平再高也于事無(wú)補(bǔ)，現(xiàn)代社會(huì)看能力啊。所以清明也懶得去玩了，靜下心，重頭再來(lái)！！這是第一篇
[java重頭再來(lái)系列之一]java界面布局，文件操作，線程，事件響應(yīng)
源碼有200多行，若要顯示動(dòng)畫（線程）需要5張gif圖片，但程序中有一個(gè)疑問(wèn)，用紅色高亮顯示的update為何不會(huì)調(diào)用？如果把Animation類獨(dú)立出來(lái)(不繼承JPanel，而繼承JFrame)，那是會(huì)首先調(diào)用update的啊。。。向高人求助  閱讀全文      摘要: 刪除一個(gè)非空目錄，并顯示所有被刪除的文件和目錄列表
第一個(gè)是遞歸程序，第二個(gè)用一個(gè)LinkedList模擬實(shí)現(xiàn)，（java）  閱讀全文