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九十年代以来，Internet 以惊人的速度发展起来，它容纳了海量的各种类型的原始信息，包括文本信息、声音信息、图像信息等等。如何在浩若烟海而又纷繁芜杂的文本中掌握最有效的信息始终是信息处理的一大目标。基于人工智能技术的文本分类系统能依据文本的语义将大量的文本自动分门别类，从而更好地帮助人们把握文本信息。近年来，文本分类技术已经逐渐与搜索引擎、信息推送、信息过滤等信息处理技术相结合，有效地提高了信息服务的质量。自动文本分类就是对大量的自然语言文本按照一定的主题类别进行自动分类，它是自然语言处理的一个十分重要的问题。文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务。文本分类的一个关键问题是特征词的选择问题及其权重分配。在本设计中，我们实现了一个基于支持向量机（SVM）的网页分类器，该分类器可自动采集网页,自动提取特征项,并按照训练好的分类模型进行分类,最终将网页信息保存到本地供用户检索。

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Delaunay三角网作为一种主要的DTM表尔法，具有权其广泛的用途。经过二十多年来的研究，它的生成算法巳趋于成熟。本文简要介绍了Delaunay三角网的定又及其特性，在简单回顾和评价了分割―归并法，逐点插入法，三角冈生长法等三类主沈算法的基础上，提出了一个融以上算法优点于一体，兼顾空间与时间性能的合成算法。经测试，一般情况下它的运算速度远快于逐点插入法，与分割―归并法相当，较好的情况下快于分割―归并法。-Delaunay Triangulation as a major DTM Fall table, with the right to its extensive use. After 20 years of study, which had been generating algorithm is maturing. This paper introduces a Delaunay Triangulation and another set of characteristics, in a brief review and evaluation of the divide-conquer method, point by point insertion method, the supraspinatus Growth Triangle law Shen three main algorithm on the basis of the above algorithm into an advantage in that balanced space and time performance of synthesis algorithm. After tests, under normal circumstances it"s computational speed much faster than the insertion point by point, and the divide-conquer method rather, a better situation faster than divide-conquer method.

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操作系统实验，内存的管理，实现了首次适应算法及循环首次适应算法，功能较好，并有实验结果及统计-experimental operating system, memory management, for the first time algorithm to adapt and adapt to the first cycle of algorithms, function better, and experimental results and statistics