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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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编程实现最大子段和问题的求解（分别采用分治法和动态规划法求解）。-Programming the largest sub-segment and the problem solving (respectively divide and conquer and dynamic programming method to solve).

归并排序－－c语言非第归-merging sort-- c-language section naturalization

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mapx + c++ 实现标准例子 来自mapinfot-MapX c achieve the standard example from mapinfot